基于机器学习短历时暴雨时空分布规律研究

作     者：刘媛媛 刘洪伟 霍风霖 刘业森 LIU Yuanyuan;LIU Hongwei;HUO Fenglin;LIU Yesen

作者机构：中国水利水电科学研究院北京100038 北京市水务局北京100038 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFC0803109,2017YFC1502703) 2018年度国际水利水电科技发展动态调研专项(JZ0145C132018) 

出 版 物：《水利学报》 (Journal of Hydraulic Engineering)

年 卷 期：2019年第50卷第6期

页      码：773-779页

摘      要：城市内涝风险的精细化管理和防洪排涝市政工程的科学设计,需要对当地降雨的时空分布特征有深入的了解。而传统以单站雨型代表整个区域降雨特征的分析方法,不能满足这一要求。本文尝试将机器算法引入到暴雨时空分布特征研究中,以北京城区2004-2016年降雨资料为研究样本,利用动态聚类算法,提取北京城区短历时暴雨时空分布的动态特征。经分析,北京汛期的短历时暴雨时空分布特征,可以分为3种类型:(1)降雨自西北部山区移动到城中心区,逐渐扩散到城区;(2)降雨集中在城区西南部地区,逐渐向北部和城中心区扩散;(3)降雨集中在城区中心区和东部地区,基本不发生移动。研究结果表明,基于机器学习算法提取的暴雨时空分布特征,与实际暴雨时空动态发展趋势相符,并且有各自对应的降雨形成的不同物理机制,可为城区降雨设计、城市内涝风险管理等工作提供借鉴与参考。

主 题 词：机器学习 时空分布 特征提取 短时强降雨 

学科分类：08[工学] 081501[081501] 0815[工学-矿业类] 

核心收录：

D　O　I：10.13243/j.cnki.slxb.20180943

馆 藏 号：203692306...