重大洪涝灾害过程灾情时变模式挖掘

被引:1
作者
张鹏 [1 ]
郭邵俊 [2 ]
刘哲 [1 ]
陆野 [1 ]
机构
[1] 民政部国家减灾中心
[2] 中国科学院数学与系统科学研究院
关键词
洪涝灾害; 灾害过程; 时变模式; 非线性拟合;
D O I
10.13577/j.jnd.2014.0402
中图分类号
P426.616 [降水引起的灾害];
学科分类号
070601 [气象学];
摘要
重大洪涝灾害过程中,各个不同时间节点上报的灾情指标形成了时间序列,其时变模式表征了灾情随时间的变化,反映了灾情的出现、发展、平稳的全过程,能够为洪涝灾害风险评估和损失研判提供重要依据。针对民政部近年来积累的重大洪涝灾害过程灾情数据,建立了灾情指标时间序列的负指数模型,提出了时变模式的挖掘方法,并通过案例数据对模型和方法进行了数值仿真验证。实验结果表明,所提模型能够较好地拟合洪涝灾害过程中灾情随时间的变化规律。
引用
收藏
页码:13 / 18
页数:6
相关论文
共 10 条
[1]
考虑高水影响的洪水频率分布线型对比研究 [J].
叶长青 ;
陈晓宏 ;
邵全喜 ;
张家鸣 .
水利学报, 2013, (06) :694-702
[2]
江西省干旱洪涝的时空变化特征分析 [J].
蔡哲 ;
章毅之 ;
何拥凤 ;
胡菊芳 ;
姜智怀 .
自然灾害学报, 2013, 22 (02) :144-149
[3]
考虑历史洪水的武江超定量洪水频率分析 [J].
张丽娟 ;
陈晓宏 ;
叶长青 ;
张家鸣 .
水利学报, 2013, 44 (03) :268-275
[4]
基于最大熵理论的洪水间隔时间分析 [J].
李林峰 ;
陈守伦 ;
帅佳 .
水力发电学报, 2013, 32 (01) :77-80
[5]
基于希尔伯特-黄变换的非一致性洪水频率计算方法——以西江大湟江口站为例 [J].
谢平 ;
李析男 ;
许斌 ;
谭莹莹 ;
刘宇 .
自然灾害学报, 2013, 22 (01) :85-93
[6]
基于模糊时序有效聚类的太湖流域汛期分期研究 [J].
王宗志 ;
王银堂 ;
吴浩云 ;
崔婷婷 ;
徐洪 ;
张怡 .
水力发电学报, 2012, 31 (05) :29-34
[7]
多变量洪水频率的计算 [J].
汪丽娜 ;
李艳 ;
陈晓宏 ;
顾继光 .
自然灾害学报, 2012, 21 (05) :49-54
[8]
模型选择准则在洪水频率分析中的应用 [J].
舒晓娟 ;
陈洋波 ;
任启伟 .
水利学报, 2010, 41 (01) :80-85
[9]
河南省洪涝灾害时间序列的分形特征与R/S分析 [J].
景艳芳 ;
梁轶 ;
张鹏飞 .
灾害学, 2007, (04) :34-37
[10]
洪涝灾害灾情时间变化特性分析──以中国1736~1911年主要大江大河流域变化序列分析为例 [J].
方伟华 ;
史培军 ;
王静爱 .
自然灾害学报, 2000, (02) :39-44