【摘 要】
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结合空间数据和水文站点监测数据,以Kriging方法为理论基础,研究了一种洪水空间分布实时监测方法.运用空间统计学中的Kriging插值方法将一维水力学模型计算的断面数据内插成
【机 构】
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长江科学院空间信息技术应用研究所,
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结合空间数据和水文站点监测数据,以Kriging方法为理论基础,研究了一种洪水空间分布实时监测方法.运用空间统计学中的Kriging插值方法将一维水力学模型计算的断面数据内插成水面高程数据,对水面高程数据和研究区域地形数据进行分析,获得洪水淹没信息的空间分布.该方法可以弥补一维模型在空间分布分析上的弱势,并提高分析速度.本研究选取长江上游特定河段为实验区,验证和分析该研究方法的有效性.实验结果表明该方法能够有效实时监测洪水淹没信息的空间分布,其直观的淹没范围显示可快速为决策者提供预警信息,具有较好的应用价值.
Combined with the spatial data and hydrological monitoring data, a Kriging method is used as a theoretical basis to study a real-time monitoring method for spatial distribution of floods. Kriging interpolation method in spatial statistics is used to interpolate the cross-sectional data calculated by one-dimensional hydraulic model into water surface The height data, the surface elevation data and the study area topographic data to obtain the spatial distribution of flood inundation information.The method can make up for the weakness of the one-dimensional model in spatial distribution analysis and improve the speed of analysis.In this study, the specific upper reaches of the Yangtze River The experimental results show that this method can effectively monitor the spatial distribution of flood intrusion in real time, and its direct inundation range shows that it can provide early warning information to decision makers quickly and has a good Value.
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