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基于Bayes判别分析法的密云县泥石流预报模型

郑国强  
【摘要】: 针对北京市密云水库上游密云县境内泥石流灾害多发的特点,通过研究旨在为研究区泥石流预报提供一种简单易行的方法,为区内泥石流灾害防治提供支撑,最大限度的减少区内泥石流产生的危害。 通过对研究区典型泥石流流域系统内部要素的野外调查和室内分析,得到研究区处在易于泥石流发生的地质、地貌条件下,其现代泥石流的活动频率有逐渐加大的趋势,且存在着区域性暴发频率高、单沟暴发频率低、群发性显著、活动过程短、严重影响水源地等特征;区内泥石流的暴发时间与降水年内集中分布一致,主要集中在7-8月。 运用系统科学和避开泥石流形成机理大量地学因素复杂性的判别因素综合简化原理,只考虑系统外部条件对泥石流发生的影响,通过对研究区内泥石流相关降雨资料的主成分分析,将影响泥石流发生的前15天实效雨量(x_1)和当日雨量(x_2)作为预报模型因子。 本研究根据难以取得大量泥石流发生观测数据和重复多次观测的特点,选用了允许使用小样本、并可使用建立模型时的数据进行验证的Bayes判别分析法,不仅建立了适用于研究区的区域性泥石流预报模型,而且建立了三个不同流域面积下(流域面积范围分别为0.30-2.00、2.00-5.00和5.00-15.42km~2)的三组泥石流预报模型,使研究区泥石流分级区域性预报成为可能,预报模型的一般形式为: 根据判别规则:当f_1>f_2时,判定为某流域在一定降雨量时可能发生泥石流;当石f_1<f_2时,判定某流域在一定降雨量时不可能发生泥石流。 经数据的自身验证法和交互验证法双重检验,其预报的正确率达到82.4%以上,因此预报模型可以投入使用。 根据建立的预报模型,借助C++程序编译工具,建立了针对研究区的泥石流预报系统,通过将观测到的雨量值输入预报系统,可以实现研究区泥石流的预报。


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