关注公众号

关注公众号

手机扫码查看

手机查看

喜欢作者

打赏方式

微信支付微信支付
支付宝支付支付宝支付
×

利用雨量记录仪进行泥石流的预测

2019.2.23

泥石流,是一种对人们危害很大的自然灾害,每年都有因为泥石流造成人们死亡,因此,对于泥石流假如可以很好的预测,那么就可以减少很多不必要的死亡,雨量和泥石流的发生有很大的关系,下面给大家介绍一下利用雨量记录仪进行泥石流的预测。

获取诱发泥石流灾害的前期雨量是开展泥石流灾害预测、预报和预警等工作的前提。前期雨量可以分为前期有 效雨量和当日雨量,前者一般指泥石流发生前14天的累积有效雨量。由于气象站点大部分分布在城镇所在地,并不能代表泥流发生点的雨量,所以需要进行泥石流 点雨量的插值计算。就目前研究而言降水内插方法可以分为几何方法、统计方法、空间统计方法,函数方法、随机模拟方法、物理模型模拟方法和综合方法。目前降水内插研究主要集中于3个方面:

1)利用相同的检验方法,对常用的内插方法进行比较,研究适合特定区域的内插方法;检验的方法一般有平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、平均误差均方根(RMSIE);2)针对某种插值方法,研究利用高程、坡向、地理位置等因素提高内插精度;3) 新内插方法的应用,如神经网络法、逐步插值方法、万有引力法等。

从目前的研究来看,反距离加权、克里金法、样条函数法、DAYMET 法、Cressman PRISM插值是相对成熟和精度相对较高的插值方法。然而,空间内插方法并没有普适性,必须对数据进行空间分析探索,根据数据的特点,选择最优的方法。具体应用中,只有对已知样本数据进行变异性与相关性分析才能选出适当的插值方法。许多的研究工作都指出气象站点密度可能是影响降水内插精度的重要因素,但目 前还缺乏该方面的系统研究,通常只侧重利用经验公式来分析气象站点密度与插值栅格分辨率间的关系。本文提取有时间记录的泥石流灾害定位信息,利用气象部门最新的高密度气象资料,研究风向风速仪对 近期风速风向的气象记录,研究气象站点密度的风速和风向对泥石流灾害点前期雨量插值的影响特征,以期为改善前期雨量计算研究区域为中国东南部地区(包括浙江、福建和广东省),泥石流灾害点和气象站点的位置。泥石流灾害发生的时段为1981-2008 年,共87个有确切时间和位置的泥石流灾害点资料,相应地提取了该地区1981-2008 年的高密度气象资料。高密度气象资料共有2412个站点,分布密度是常规气象站点的3倍,东南地区的站点数为207个。

利用GIS 空间采样方法,在5-100%之间按 5%递增的气象站点密度进行随机采样,对于每个采样方案,都通过 IDW 插值方法产生 87 个泥石流灾害点的雨量。对于每个泥石流灾害点在5%-95%气象站点密度下所内插的雨量值,除以100%气象站点密度采样比率下的雨量值,将内插的雨量值转换成雨量比率。雨量比率值的大小,反映了在某一站点密度下内插出来的相对于 100%站点密度下的降水值的变化。雨量比率值小于100%则表示内插的雨量相对偏小,反之则相对偏大。

分位数统计方法常用于偏态分布的指标,非常适合用来对降水进行统计,百分位数属于分位数的一种,本文将 87个站点的雨量比率值按从小到大的顺序排列,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应的雨量比率值就称为这一百分位的百分位数,第50百分位为中位 数。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值和最大值之间分布的信息,是用于衡量数据位置的量度,一般使用方框-盒须图来表现百分位数分析结果,方框-盒须图的拉伸度越小表示包含的可能性越少,雨量比率相对集中;反之,拉伸度越大表明包含的可能性越多,结果比较分散。当日雨量随气象站点密度变化的分布状况 提取泥石流灾害点发生当日的气象站点,在5-100%的范围内,以5%递增的方式进行气象站点随机采样,共有20 种采样方案。对于每种采样方案,都利用IDW 内插方法计算87个泥石流灾害点上的雨量值。对于每个泥石流灾害点,有20 个不同采样方案下的雨量内插值,依次对应了气象站点密度从5-100%过渡所内插的雨量。针对每一种气象站点密度下所内插的87个雨量值,用100%采样 比率下计算的雨量值进行归一化,然后利用分位数方法进行统计。

一些研究采用全国近700个站点数据进行降水内插,相当于本文气象站点密度为30%的水平;也研究利用 全国分布的360多个气象站进行降水内插,相当于本文的15%的水平。采用这2 种站点密度进行当日泥石流灾害点雨量的内插,所得的雨量要比采用高密度料所内插的雨量少约20%-40%。诱发泥石流灾害的前期有效雨量与当日雨量具有相 似的分布特征,但在幅度上有很大区别:首先分位数介于0-100%之间、25-75%之间所计算的灾害点有效雨量差值变化幅度减少,结果更加平滑;其次是 对于75%的分位数,在站点密度只有15%的情况下,仍然接近于90%;即使在站点密度只有5%的情况下,50%分位数仍然大于60%。进行站点密度和灾 害点前期有效雨量的拟合。50%分位数的统计模拟显示:在气象站点密度大于70%时,内插的前期有效雨量均接近于100%,而当日雨量在气象站点密度大于 80%时才如此;在气象站点密度大于40%时,内插的前期有效雨量仍然接近90%,比100%的站点密度内插的值仅少10%;在气象站点密度大于20% 时,内插的前期有效雨量仍然接近80%;而且,在气象站点密度为非常低的5%时,前期有效雨量的内插值也接近于60%,比当日雨量的内插值要高30%。可以看出,随着气象站点密度从5-100%线性增加的过程中,内插的地质灾害点的当日雨量和前期有效雨量都呈指数上升的趋势;在气象站点密度较低的情况下,内插的降水值很低,且随着站点密度增加,内插值快速增加;当站点密度大于70%时,内插的当日雨量和前期有效雨量增加的趋势较为缓和。计算的泥石流灾害点 前期有效雨量是14天雨量的加权累计,相对于当日雨量的计算来讲,在相同的内插损失情况下,前期有效雨量的内插可以容忍采用更低密度的气象站点。反过来 看,对于前期有效雨量的内插,当采用比较稀疏的站点时,也可以达到较高的插值精度。但总体上看,气象站点密度越小,内插的泥石流灾害点的雨量越低。


推荐
关闭