IGSNRR OpenIR
基于starma模型的城市暴雨积水点积水短时预测
郑姗姗; 万庆; 贾明元
2014
Source Publication地理科学进展
ISSN1007-6301
Volume33Issue:7Pages:949
Abstract近年来城市暴雨出现突发和多发态势,导致城市内涝灾害频繁发生,威胁着城市居民的生命和财产安全。随着城市降雨积水监测网的建立,获得分钟尺度的降雨和积水时序监测数据成为可能,实现了城市内涝的实时监控。但目前对监测数据的利用仍显不足,缺乏对其深度分析挖掘,造成监测系统“只监不控”的局面。本文基于城市降雨积水监测网的监测数据,根据积水时间相关性、降雨空间相关性以及降雨积水序列相关性,构建降雨积水的时空自相关移动平均模型(STARMA),对城市暴雨积水点积水过程进行短时预测。STARMA模型已被广泛应用于交通预测、环境变量预测以及社会经济领域,特别是在时空过程机理不清楚、多因素时空变量影响的情况下效果较好。本文首次将该模型应用到降水积水过程拟合和积水短时预测上,同时在方法上改进了传统单变量的STARMA模型,建立降雨和积水双变量的STARMA模型模拟降雨积水过程。并以北京市2012年“7.21”事件降雨积水过程为研究对象,以丰北桥、花乡桥、马家楼桥和六里桥4个积水监测点为例,建立降雨积水的STARMA模型,以5 min 为步长作积水5、10、15 min 三步预测。验证结果表明,该模型在降雨积水过程中拟合效果较好,模型短时预测精度较高。该项研究能够有效地利用监测数据,提高信息预警和应急指挥能力,为市政防汛或交通等部门提供决策支持。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/128517
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
郑姗姗,万庆,贾明元. 基于starma模型的城市暴雨积水点积水短时预测[J]. 地理科学进展,2014,33(7):949.
APA 郑姗姗,万庆,&贾明元.(2014).基于starma模型的城市暴雨积水点积水短时预测.地理科学进展,33(7),949.
MLA 郑姗姗,et al."基于starma模型的城市暴雨积水点积水短时预测".地理科学进展 33.7(2014):949.
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