基于Fisher判别算法的山洪灾害临界雨量指标计算

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根据临界雨量指标的概念,将模式识别算法引入临界雨量计算中,提出了基于Fisher判别算法的临界雨量计算方法。首先确定特征时段,基于长系列山洪灾情记录将降雨数据分成成灾和非成灾两类,并分别统计特征时段雨量、计算其前期有效降雨,构建山洪灾害各特征时段雨量与前期有效降雨状态空间;建立基于Fisher判别算法的不同特征时段雨量~前期有效降雨临界雨量判定模型,识别山洪灾害发生不同特征时段雨量与前期有效降雨之间的关系,并计算临界雨量。以石场村、松柏村两个小流域为例,计算其临界雨量指标,并采用2011—2015年的50场降雨为验证数据系列,将计算的雨量预警指标与实际灾情对应的雨量记录进行对比验证。结果表明:该方法计算的临界雨量准确率在80%以上,可为山洪灾害预警指标的应用提供参考依据。
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