申请/专利权人：兰州大学

申请日：2023-06-02

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN116842308B

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18;G01W1/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2023.11.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法。本发明方法主要从降水的持续时间、极端降水强度、持续湿润日数等角度出发，分析以致命性滑坡高发区的极端降水的时空特征，并探究致命性滑坡事件与其联系，确定不同累积降水量和不同持续时间下的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响，选取第六次国际耦合模式比较计划的模式数据对和致命性滑坡事件具有显著高相关的极端降水指数以及连续降水事件的未来变化进行预估，通过黄土高原地区的未来降水变化进而预估致命性滑坡的变化。本发明更好地反映了在风险预估方面需要警惕的降水因子，为减少滑坡事件造成的人员伤亡问题有积极贡献。

主权项：1.一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）利用日降水数据和收集整理的致命性滑坡数据分析黄土高原地区致命性滑坡和年降水量PRCPTOT在时间和空间上的变化规律；（2）根据所述变化规律利用皮尔逊相关分析方法建立致命性滑坡与包含年降水量在内的极端降水指数的相关关系，并选择出在时间序列和空间范围上对致命性滑坡事件综合影响最大的极端降水指数，分析致命性滑坡和不同极端降水指数在时间上和空间上的对应关系；（3）利用统计分析、相关分析，探究0~250毫米降水范围内不同累积降水量、1~15日降水事件内不同持续时间的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响；（4）根据极端降水对于滑坡事件的影响选出和极端事件高度相关的极端降水指数SDII和R×5天，利用全球气候变化模式CMIP6，对综合影响最大的极端降水指数进行未来预估，进而预测黄土高原地区面临致命性山体滑坡的区域以及未来随时间变化的趋势；所述步骤（3）包括以下步骤：（3-1）基于统计分析方法，计算设定年份期间超过不同累积降水量的降水事件和致命性滑坡的相关系数，计算得到累积降水分别超过0~250mm下的降水事件和致命性滑坡的相关系数；（3-2）选择出相关关系最大的累积降水量阈值，计算在该累积降水量阈值下，不同的降水累积日数的降水事件和致命性滑坡的相关性，并确定促使致命性滑坡发生的最显著的连续降水日数的阈值，确定最终引发致命性滑坡事件的累积降水-连续日数的阈值；若发生超过该阈值的降水事件，则判定当年致命性滑坡的风险会大幅提升；所述步骤（4）包括以下步骤：（4-1）基于未来的全球气候变化模式CMIP6结合空间相关系数Rs和均方根误差RMSE分析和比较空间尺度上的模拟结果，同时利用时间相关系数Rt和趋势差异Trend分析模型模拟在时间尺度上的差异；（4-2）经过指标的综合排序，选择五种最优的气候模式，通过计算五种最优气候模式的集合平均，对于步骤（2）得到的两种引发滑坡的高影响的降水指数SDII和R×5天进行了未来预估；（4-3）通过两种指数在未来低排放SSP1-2.6和高排放情景SSP5-8.5下的随时间的变化，两种和滑坡事件高度相关的降水指数的变化以及与该变化正相关的滑坡事件；（4-4）计算五种最优模式的集合平均的结果在两不同预测时间段内的差异在黄土高原空间上的表现，结合未来降水空间分布，判断该区域范围内黄土高原发生致命性滑坡的风险。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州大学 一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法

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