[發明專利]一種中長期山洪災害預警預判方法

有效

• 申請號: 201910905968.1
• 申請日: 2019-09-24
• 公開（公告）號: CN110737875B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 施征;陳煥寶;胡琳琳
• 申請（專利權）人: 浙江省水利河口研究院
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06N3/04;G06N3/084
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 應孔月

1.一種中長期山洪災害預警預判方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

(1)資料收集與分析整理：根據小流域實際情況以及雨量、氣象站站點布設狀況，收集長系列雨量資料及相應時段氣象資料，雨量資料、氣象資料均為n年逐日資料，n≥30；收集小流域DEM數據與遙感數據，計算小流域河道坡度以及植被指數；

(2)山洪災害預警指標計算：首先確定小流域山洪防災對象的成災水位，然后經小流域設計暴雨及設計洪水計算，采用水位流量反推法確定臨界雨量，最后在臨界雨量的基礎上，考慮防治對象所在河道斷面形態、洪水上漲與淹沒速度的因素綜合確定山洪預警指標；所述水位流量反推法根據山洪災害防治區小流域現有河道堤防的具體情況，選取控制斷面，分析提出斷面的臨界水位H_k，通過水力計算確定控制斷面在臨界水位H_k下的流量Q_k；采用水文計算以及迭代法求解，則必有一個日降雨P_k，經過產匯流后形成的洪水過程的洪峰等于Q_k，此時P_k為臨界雨量；然后在臨界雨量的基礎上，考慮防治對象所在河道斷面形態，洪水上漲與淹沒速度因素綜合確定山洪預警指標Y_k；(3)流域雨型分析：計算流域典型降雨月份的月不均勻系數，確定中長期降雨中短歷時降雨的分配比例，使預警指標與中長期預測降雨兩者時段對接；具體為，

基于山洪災害防治小流域的逐日降雨資料，統計計算降雨系列中歷年來各月月平均降雨P_avu及月最大日降雨P_du，u＝1,2,3…,12n；n為降雨資料年限年數；將月平均降雨P_avu按從大到小排序形成序列Y，選取前3n個月為典型降雨月份，計算3n個月的平均月降雨及平均月最大日降雨計算各月月不均勻系數K_i＝avg(P_di)/avg(P_avi)，i＝1,2,3,…,3n，確定典型降雨月份不均勻系數為各月月不均勻系數的平均值即K＝avg(K_i)；將典型降雨月份平均月降雨avg(P_avi)放入系列Y中，重新按從大到小排序形成序列Y’，若avg(P_avi)在序列Y’排位為v，則典型月份平均月降雨avg(P_avi)的頻率即典型降雨月份不均勻系數K的發生概率為u；所述P_avu為歷年來各月月平均降雨；P_avi為3n個月的各月月平均降雨；

(4)基于神經網絡的中長期降雨量預測：中長期降雨量預測以月為步長，采用BP神經網絡模型進行未來降雨的預測和評價；

(5)中長期山洪災害預警預判。

2.根據權利要求1所述的一種中長期山洪災害預警預判方法，其特征在于，步驟(1)中，所述小流域河道坡度計算采用ArcGIS軟件實現；在DEM數據的基礎上，利用ArcGIS軟件中SpatialAnalyst方面的Slope工具，提取流域坡度；坡度S是指過地表面上任一點的切平面

與水平地面的夾角，它表示了地表面在該點的傾斜度，在數值上等于該點的地表微分單元的法矢量c與z軸之間的夾角，即

步驟(1)中，所述植被指數計算采用ENVI軟件實現，植被指數采用歸一化植被指數即NDVI表示，歸一化植被指數是一個普遍應用的植被指數，將多波譜數據變換成唯一的圖像波段顯示植被分布，它是近紅外與紅色波段反射率比值的一種變換形式，被定義為近紅外波段與可見光紅波段數值之差和這兩個波段數值之和的比值，計算式如下：

或者

式中ρ_NIR和DN_NIR就是遙感數據中波段4的數值，ρ_R和DN_R就是遙感數據中波段3的數值。

3.根據權利要求1所述的一種中長期山洪災害預警預判方法，其特征在于，步驟(2)中，所述暴雨計算采用實測資料法和查圖法；步驟(2)中，所述洪水計算包括產流計算和匯流計算兩部分。