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閱讀：796發(fā)布時(shí)間：2012-12-19
泥石流，是一種對(duì)人們危害很大的自然災(zāi)害，每年都有因?yàn)槟嗍髟斐扇藗兯劳觯虼耍瑢?duì)于泥石流假如可以很好的預(yù)測(cè)，那么就可以減少很多不必要的死亡，雨量和泥石流的發(fā)生有很大的關(guān)系，下面給大家介紹一下利用雨量監(jiān)測(cè)儀進(jìn)行泥石流的預(yù)測(cè)。
獲取誘發(fā)泥石流災(zāi)害的前期雨量是開展泥石流災(zāi)害預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)和預(yù)警等工作的前提。前期雨量可以分為前期有效雨量和當(dāng)日雨量，前者一般指泥石流發(fā)生前14天 的累積有效雨量。由于氣象站點(diǎn)大部分分布在城鎮(zhèn)所在地，并不能代表泥流發(fā)生點(diǎn)的雨量，所以需要進(jìn)行泥石流點(diǎn)雨量的插值計(jì)算。就目前研究而言降水內(nèi)插方法可 以分為幾何方法、統(tǒng)計(jì)方法、空間統(tǒng)計(jì)方法，函數(shù)方法、隨機(jī)模擬方法、物理模型模擬方法和綜合方法。目前降水內(nèi)插研究主要集中于3個(gè)方面：
1）利用相同的檢驗(yàn)方法，對(duì)常用的內(nèi)插方法進(jìn)行比較，研究適合特定區(qū)域的內(nèi)插方法；檢驗(yàn)的方法一般有平均誤差、平均誤差、平均誤差均方根；2）針對(duì)某種插值方法，研究利用高程、坡向、地理位置等因素提高內(nèi)插精度；3）新內(nèi)插方法的應(yīng)用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、逐步插值方法、萬有引力法等。
從目前的研究來看，反距離加權(quán)、克里金法、樣條函數(shù)法、DAYMET 法、Cressman 和 PRISM插 值是相對(duì)成熟和精度相對(duì)較高的插值方法。然而，空間內(nèi)插方法并沒有普適性，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析探索，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇*的方法。具體應(yīng)用中，只 有對(duì)已知樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行變異性與相關(guān)性分析才能選出適當(dāng)?shù)牟逯捣椒āＴS多的研究工作都指出氣象站點(diǎn)密度可能是影響降水內(nèi)插精度的重要因素，但目前還缺乏該方 面的系統(tǒng)研究，通常只側(cè)重利用經(jīng)驗(yàn)公式來分析氣象站點(diǎn)密度與插值柵格分辨率間的關(guān)系。本文提取有時(shí)間記錄的泥石流災(zāi)害定位信息，利用氣象部門的高密度 氣象資料，研究風(fēng)向風(fēng)速儀對(duì)近期風(fēng)速風(fēng)向的氣象記錄，研究氣象站點(diǎn)密度的風(fēng)速和風(fēng)向?qū)δ嗍鳛?zāi)害點(diǎn)前期雨量插值的影響特征，以期為改善前期雨量計(jì)算研究區(qū)域?yàn)橹袊鴸|南部地區(qū)（包括浙江、福建和廣東省），泥石流災(zāi)害點(diǎn)和氣象站點(diǎn)的位置。泥石流災(zāi)害發(fā)生的時(shí)段為1981-2008 年，共87個(gè)有確切時(shí)間和位置的泥石流災(zāi)害點(diǎn)資料，相應(yīng)地提取了該地區(qū)1981-2008 年的高密度氣象資料。高密度氣象資料共有2412個(gè)站點(diǎn)，分布密度是常規(guī)氣象站點(diǎn)的3倍，東南地區(qū)的站點(diǎn)數(shù)為207個(gè)。
利用GIS 空間采樣方法，在5-之間按 5%遞增的氣象站點(diǎn)密度進(jìn)行隨機(jī)采樣，對(duì)于每個(gè)采樣方案，都通過 IDW 插值方法產(chǎn)生 87 個(gè)泥石流災(zāi)害點(diǎn)的雨量。對(duì)于每個(gè)泥石流災(zāi)害點(diǎn)在5%-95%氣象站點(diǎn)密度下所內(nèi)插的雨量值，除以氣象站點(diǎn)密度采樣比率下的雨量值，將內(nèi)插的雨量值轉(zhuǎn)換成雨量比率。雨量比率值的大小，反映了在某一站點(diǎn)密度下內(nèi)插出來的相對(duì)于 站點(diǎn)密度下的降水值的變化。雨量比率值小于則表示內(nèi)插的雨量相對(duì)偏小，反之則相對(duì)偏大。
分位數(shù)統(tǒng)計(jì)方法常用于偏態(tài)分布的指標(biāo)，非常適合用來對(duì)降水進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，百分位數(shù)屬于分位數(shù)的一種，本文將87個(gè)站點(diǎn)的雨量比率值按從小到大的順序排列，并計(jì)算相應(yīng)的累計(jì)百分位，則某一百分位所對(duì)應(yīng)的雨量比率值就稱為這一百分位的百分位數(shù)，第50百分位為中位數(shù)。百分位數(shù)提供了有關(guān)各數(shù)據(jù)項(xiàng)如何在zui小值和zui大值之間分布的信息，是用于衡量數(shù)據(jù)位置的量度，一般使用方框-盒須圖來表現(xiàn)百分位數(shù)分析結(jié)果，方框-盒須圖的拉伸度越小表示包含的可能性越少，雨量比率相對(duì)集中；反之，拉伸度越大表明包含的可能性越多，結(jié)果比較分散。當(dāng)日雨量隨氣象站點(diǎn)密度變化的分布狀況提取泥石流災(zāi)害點(diǎn)發(fā)生當(dāng)日的氣象站點(diǎn)，在5-的范圍內(nèi)，以5%遞增的方式進(jìn)行氣象站點(diǎn)隨機(jī)采樣，共有20 種采樣方案。對(duì)于每種采樣方案，都利用IDW 內(nèi)插方法計(jì)算87個(gè)泥石流災(zāi)害點(diǎn)上的雨量值。對(duì)于每個(gè)泥石流災(zāi)害點(diǎn)，有20 個(gè)不同采樣方案下的雨量?jī)?nèi)插值，依次對(duì)應(yīng)了氣象站點(diǎn)密度從5-過渡所內(nèi)插的雨量。針對(duì)每一種氣象站點(diǎn)密度下所內(nèi)插的87個(gè)雨量值，用采樣比率下計(jì)算的雨量值進(jìn)行歸一化，然后利用分位數(shù)方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
一些研究采用全國近700個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行降水內(nèi)插，相當(dāng)于本文氣象站點(diǎn)密度為30%的水平；也研究利用全國分布的360多個(gè)氣象站進(jìn)行降水內(nèi)插，相當(dāng)于本文的15%的水平。采用這2 種站點(diǎn)密度進(jìn)行當(dāng)日泥石流災(zāi)害點(diǎn)雨量的內(nèi)插，所得的雨量要比采用高密度料所內(nèi)插的雨量少約20%-40%。誘發(fā)泥石流災(zāi)害的前期有效雨量與當(dāng)日雨量具有相似的分布特征，但在幅度上有很大區(qū)別：首先分位數(shù)介于0-之間、25-75%之間所計(jì)算的災(zāi)害點(diǎn)有效雨量差值變化幅度減少，結(jié)果更加平滑；其次是對(duì)于75%的分位數(shù)，在站點(diǎn)密度只有15%的情況下，仍然接近于90%；即使在站點(diǎn)密度只有5%的情況下，50%分位數(shù)仍然大于60%。進(jìn)行站點(diǎn)密度和災(zāi)害點(diǎn)前期有效雨量的擬合。50%分位數(shù)的統(tǒng)計(jì)模擬顯示：在氣象站點(diǎn)密度大于70%時(shí)，內(nèi)插的前期有效雨量均接近于，而當(dāng)日雨量在氣象站點(diǎn)密度大于80%時(shí)才如此；在氣象站點(diǎn)密度大于40%時(shí)，內(nèi)插的前期有效雨量仍然接近90%，比的站點(diǎn)密度內(nèi)插的值僅少10%；在氣象站點(diǎn)密度大于20%時(shí)，內(nèi)插的前期有效雨量仍然接近80%；而且，在氣象站點(diǎn)密度為非常低的5%時(shí)，前期有效雨量的內(nèi)插值也接近于60%，比當(dāng)日雨量的內(nèi)插值要高30%。可以看出，隨著氣象站點(diǎn)密度從5-線性增加的過程中，內(nèi)插的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的當(dāng)日雨量和前期有效雨量都呈指數(shù)上升的趨勢(shì)；在氣象站點(diǎn)密度較低的情況下，內(nèi)插的降水值很低，且隨著站點(diǎn)密度增加，內(nèi)插值快速增加；當(dāng)站點(diǎn)密度大于70%時(shí)，內(nèi)插的當(dāng)日雨量和前期有效雨量增加的趨勢(shì)較為緩和。計(jì)算的泥石流災(zāi)害點(diǎn)前期有效雨量是14天 雨量的加權(quán)累計(jì)，相對(duì)于當(dāng)日雨量的計(jì)算來講，在相同的內(nèi)插損失情況下，前期有效雨量的內(nèi)插可以容忍采用更低密度的氣象站點(diǎn)。反過來看，對(duì)于前期有效雨量的 內(nèi)插，當(dāng)采用比較稀疏的站點(diǎn)時(shí)，也可以達(dá)到較高的插值精度。但總體上看，氣象站點(diǎn)密度越小，內(nèi)插的泥石流災(zāi)害點(diǎn)的雨量越低。
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