洪水预测模型对抗灾减灾的价值探讨

本文通过对达州城区1982年、2004年、2005年三年特大洪灾灾情数据分析的基础上,评估了2005年“7·8”特大洪灾应用洪水预测模型后,达州城区灾民所减少的经济损失,探讨了洪水预测模型在抗灾减灾中所发挥的作用和价值,为进一步推广洪水预测模型,造福人类提供科学依据。

洪水预测模型对抗灾减灾的相关研究

针对近年来我国各地洪水灾害频发的情况,本文分析了科学防汛的重要性。由于洪灾具有较大范围的破坏性和突发性,采用洪水预测模型可以起到很好的预警作用,为政府部门争取更多的防汛准备、人员安置时间。本文采用数据对比方法,以西双版纳地区为例,对洪水预测模型在减灾抗灾中的作用进行分析,结果表明洪水预测模型能够有效减轻灾情带来的经济损失。

基于数据分析与机器学习的洪水灾害预测与风险评估

洪水是由多种自然因素引发的,包括暴雨、冰雪融化和风暴潮等,属于极具破坏性的自然灾害。这些灾害不仅会对基础设施造成严重损毁,还会对人类生命安全和生态环境产生深远的负面影响。随着全球气候变化的加剧和人类活动的日益频繁,洪灾的发生频率和严重程度显著增加,导致全球范围内的防洪压力不断加大。因此,研究和应对洪灾的成因及其影响,成为当前环境科学和灾害管理领域的重要课题。在实际应用中,获取和处理所有潜在指标的数据成本较高,因此选择少量关键指标显得尤为重要。结合数据分析与机器学习技术,预测洪水发生概率,并提供科学的预防与应对措施。采用两种方法选取关键指标:首先,采用斯皮尔曼相关系数来确定与洪灾发生高度相关的指标;其次,通过改进的K-means聚类方法将洪水事件风险分为高、中、低三级,并利用随机森林分类器选择重要特征,建立风险预警评价模型。基于线性回归、决策树、随机森林和多重感知机等多种机器学习模型,构建了洪水发生概率预测模型。研究结果表明,优化后的特征选择方法,尤其是通过风险分级并结合随机森林分类器,显著提高了模型的预测准确性和泛化能力,同时提升了模型的运行效率和决策的可解释性。所提出的方法为洪水风险评估和防灾减灾提供了更加高效和可靠的技术支持。

白山丰满发电厂长期洪水预测方法研究

文章介绍了根据白山、丰满水库流域水文气象建立的３种长期洪水预测模型，并用此模型进行长期洪水预测， 指导白山、丰满发电厂联合调度， 获得了可喜的经济和社会效益。

River channel flood forecasting method of coupling wavelet neural network with autoregressive model

Based on analyzing the limitations of the commonly used back-propagation neural network （BPNN）, a wavelet neural network （WNN） is adopted as the nonlinear river channel flood forecasting method replacing the BPNN. The WNN has the characteristics of fast convergence and improved capability of nonlinear approximation. For the purpose of adapting the timevarying characteristics of flood routing, the WNN is coupled with an AR real-time correction model. The AR model is utilized to calculate the forecast error. The coefficients of the AR real-time correction model are dynamically updated by an adaptive fading factor recursive least square（RLS） method. The application of the flood forecasting method in the cross section of Xijiang River at Gaoyao shows its effectiveness.