基于机器学习短历时暴雨时空分布规律研究

刘媛媛; 刘洪伟; 霍风霖; 刘业森

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基于机器学习短历时暴雨时空分布规律研究

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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.

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来源
《水利学报》 |2019年第6期|773-779|共7页
作者
刘媛媛; 刘洪伟; 霍风霖; 刘业森;
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作者单位

中国水利水电科学研究院;

北京 100038;

北京市水务局;

北京 100038;

北京市水务局;

北京 100038;

中国水利水电科学研究院;

北京 100038;

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正文语种 chi
中图分类水文预报;
关键词
机器学习; 时空分布; 特征提取; 短时强降雨;

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