【摘 要】
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利用2018年6—8月莆田市国家气象观测站的小时雨量数据、荔园路才子路口内涝点的积水深度数据,设计滞后系数和堵塞系数的计算方法.将小时雨量数据、前一时次积水深度、滞后系数和堵塞系数作为影响因子,应用机器学习中岭回归方法建立内涝点积水深度预报方程.通过2018年9月1—30日的积水深度数据以及9月降水过程的积水深度数据对预报方程进行检验,检验结果表明,9月积水深度预测的均方误差为0.27cm,降水过程的均方误差为1.09cm,对暴雨过程内涝点积水深度的预测效果较好.
【机 构】
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仙游县气象局,福建 莆田 351200;莆田市气象局,福建 莆田 351100
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利用2018年6—8月莆田市国家气象观测站的小时雨量数据、荔园路才子路口内涝点的积水深度数据,设计滞后系数和堵塞系数的计算方法.将小时雨量数据、前一时次积水深度、滞后系数和堵塞系数作为影响因子,应用机器学习中岭回归方法建立内涝点积水深度预报方程.通过2018年9月1—30日的积水深度数据以及9月降水过程的积水深度数据对预报方程进行检验,检验结果表明,9月积水深度预测的均方误差为0.27cm,降水过程的均方误差为1.09cm,对暴雨过程内涝点积水深度的预测效果较好.
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