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基于水文过程的震后泥石流降雨阈值模型研究
1
作者
杨杰
范宣梅
+1 位作者
魏振磊
张宗硕
《人民长江》
北大核心
2025年第7期123-131,共9页
强震易诱发同震堆积体,在后续强降雨条件下极易转换为泥石流,危及生命财产安全。降雨是震后泥石流的主要诱因,构建准确有效的降雨阈值模型意义重大。目前震后泥石流降雨阈值多采用降雨强度-降雨历时(I-D)经验模型,误判率较高。为克服这...
强震易诱发同震堆积体,在后续强降雨条件下极易转换为泥石流,危及生命财产安全。降雨是震后泥石流的主要诱因,构建准确有效的降雨阈值模型意义重大。目前震后泥石流降雨阈值多采用降雨强度-降雨历时(I-D)经验模型,误判率较高。为克服这一问题,以泸定震区泥石流易发小流域——磨岗岭流域为研究对象,基于气象水文原位监测建立震后泥石流数据库,引入绝对能量(Absolute Energy,AE)的概念,对传统的I-D模型进行了改进。针对超强水动力条件在震后泥石流诱发中的关键作用,利用HEC-HMS水文模型,模拟不同降雨条件下磨岗岭流域的水文过程,构建了基于水文过程的震后泥石流降雨阈值模型。计算结果表明:对比传统的I-D模型,新构建的降雨阈值模型准确率显著提高,误判率均低于I-D模型。同时,分析发现改进的降雨阈值模型(CR-AE)在短时强降雨和低强度长时降雨情况下存在漏判。为降低漏判率,在保持误判率不变的前提下,增加了AE和D作为补充判断条件,以提升对这类降雨事件的识别能力。研究成果可为震后泥石流风险评价提供参考。
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关键词
泥石流
HEC-HMS水文
模型
绝对能量
降雨阈值模型
泸定地震
磨岗岭流域
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职称材料
基于LSTM_TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模
被引量：
9
2
作者
赵玉
陈丽霞
梁梦姣
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期201-214,共14页
如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(...
如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。
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关键词
降雨
型滑坡
时间概率
E-D有效
降雨阈值模型
TCN
LSTM
滑坡气象预警
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职称材料
题名
基于水文过程的震后泥石流降雨阈值模型研究
1
作者
杨杰
范宣梅
魏振磊
张宗硕
机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第7期123-131,共9页
基金
国家杰出青年科学基金项目(42125702)
国家自然科学基金项目(42307262)
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0003)。
文摘
强震易诱发同震堆积体,在后续强降雨条件下极易转换为泥石流,危及生命财产安全。降雨是震后泥石流的主要诱因,构建准确有效的降雨阈值模型意义重大。目前震后泥石流降雨阈值多采用降雨强度-降雨历时(I-D)经验模型,误判率较高。为克服这一问题,以泸定震区泥石流易发小流域——磨岗岭流域为研究对象,基于气象水文原位监测建立震后泥石流数据库,引入绝对能量(Absolute Energy,AE)的概念,对传统的I-D模型进行了改进。针对超强水动力条件在震后泥石流诱发中的关键作用,利用HEC-HMS水文模型,模拟不同降雨条件下磨岗岭流域的水文过程,构建了基于水文过程的震后泥石流降雨阈值模型。计算结果表明:对比传统的I-D模型,新构建的降雨阈值模型准确率显著提高,误判率均低于I-D模型。同时,分析发现改进的降雨阈值模型(CR-AE)在短时强降雨和低强度长时降雨情况下存在漏判。为降低漏判率,在保持误判率不变的前提下,增加了AE和D作为补充判断条件,以提升对这类降雨事件的识别能力。研究成果可为震后泥石流风险评价提供参考。
关键词
泥石流
HEC-HMS水文
模型
绝对能量
降雨阈值模型
泸定地震
磨岗岭流域
Keywords
debris flow
HEC-HMS hydrological model
absolute energy
rainfall threshold model
Luding earthquake
Mogangling watershed
分类号
P642.23 [天文地球—工程地质学]
P315.9 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于LSTM_TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模
被引量：
9
2
作者
赵玉
陈丽霞
梁梦姣
机构
中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
出处
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期201-214,共14页
基金
国家自然科学基金项目(41877525)。
文摘
如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。
关键词
降雨
型滑坡
时间概率
E-D有效
降雨阈值模型
TCN
LSTM
滑坡气象预警
Keywords
rainfall-induced landslide
temporal probability
E-D effective rainfall threshold model
TCN
LSTM
meteorological early warning for landslide
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于水文过程的震后泥石流降雨阈值模型研究
杨杰
范宣梅
魏振磊
张宗硕
《人民长江》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM_TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模
赵玉
陈丽霞
梁梦姣
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
9
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职称材料
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