长江中游城陵矶河段2016-2020年汛期水位非正常波动:影响因子及滤波修正

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长江经济带的人口和经济总量均超过全国的40%,长江中游城市群受地理位置与水文条件的综合影响更易遭受洪涝灾害的威胁.莲花塘水位站作为长江中游城陵矶河段蓄滞洪区启用指标控制站,当三峡水库水位达155.0 m后,如莲花塘站水位达到34.40 m并继续上涨,则城陵矶附近区蓄滞洪区需采取分洪措施.然而受河流形态和江湖关系(长江与洞庭湖)的双重影响,莲花塘水位站水位呈现出“潮汐”式不规则周期性波动变化(俗称“假潮”),给蓄滞洪区启用等工作带来一定决策困扰.为了研究洞庭湖出口长江城陵矶河段高水期洪水位波动现象相关因子和水位滤波方法,本文对莲花塘水位站近5年18个月(2016年6-8月、2017年7-10月、2018年5-8月、2019年6-8月、2020年6-9月)5 min水位自记数据进行分析,首先明确了单日水位波动值D>0.05 m为发生“假潮”现象的判别标准;通过二元Logistic回归分析表明,在监利站高水位(Zj≥34.00 m)期间,当监利至莲花塘水位落差(△Zil)大于2.75 m时,“假潮”发生比例为100%,模型预测结果综合百分比校正值为96.4%,表明AZjl为发生“假潮”的主要影响因子;然后通过快速傅里叶变换法、局部加权回归算法两种数据滤波方法对水位波动序列进行处理,研究表明,两种方法均适用于不同振幅的波形态数据分析,不受短时间数据丢失影响,不受水位瞬时值的影响,具有较大的应用价值;从误差值的波动情况来看,局部加权回归算法误差值波动更小,更适用于对波动水位数据的处理.
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城镇化背景下极端降水事件频发,洪涝灾害问题日益突出,探讨城镇化对极端降水的影响已成为热点与难点问题.本文以长江下游太湖平原地区为例,基于区内40个雨量站长序列的逐日资料(1976-2015年),结合城镇化下土地利用/覆被和社会经济等数据,对比分析了不同城镇化阶段极端降水相关指标的时空变化规律,并定量评估不同城镇化水平对极端降水影响的贡献率.结果 表明:(1)从极端降水时空变化特征来看,极端降水频率和极端降水强度总体呈上升趋势,且高城镇化水平地区的极端降水量级指标多呈现显著上升趋势.(2)整体上,城市地区城
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