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洪水管理的几个关键问题研究

作　者: 武晟
导　师: 解建仓
学　校: 西安理工大学
专　业: 水文学及水资源
关键词: 径流系数蓄滞洪区洪水演进灾区“自愈” 灾情评估
分类号: TV213.9
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

尽管我国水资源短缺的问题日益严重,但是洪涝灾害却也同样有增无减。以实现灾区社会的可持续发展、降低洪涝危害为目的,本文对蓄滞洪区洪水淹没过程模拟、洪水资源化实验研究、洪灾评估思想及指标体系建立、防洪减灾决策系统的构建等4个关键问题进行了较深入的分析。本文得到了国家自然科学基金项目和国家863项目的支持,取得的主要成果如下:(1)分析了蓄滞洪区的地形特点,提出了简化的洪水淹没动态模拟方法。经过几十年的快速发展,我国蓄滞洪区的环境受到人类的影响越来越大,土地的平整度、下垫面类型等都发生了很大的变化,而这些变化对洪水的演进也产生了重大的影响。根据地形趋于平缓、硬地面比例快速增加的特点,本文提出简化模拟洪水演进的思想,建立简化模拟的条件,采用数学形态学方法进行了洪水淹没动态模拟,并基于GIS对洪水最终淹没的区域进行计算。(2)以洪水资源化为目标,研究了下垫面对降雨产流的影响规律。以降雨模拟实验数据为依据,采用人工神经网络方法及基于遗传算法的改进LM-BP神经网络方法,构建了降雨产流的各种影响因素与径流系数的非线性关系,结果证明两种方法都能较精确的预测出特定条件下的径流系数变化规律,从而为准确预测地表产流总量奠定了基础。(3)研究了洪灾评估的目的,阐述了完整的评估思想,并构建了洪灾“自愈”思想体系及评估指标。国内外的洪灾评估各有侧重点,但都不够全面。因此,本文提出了灾区“自愈”思想,详细阐述了洪灾发生、发展和消失的过程,以及为预防和减少洪灾危害,灾区和外界应采取的相应措施。目的是为建立防洪减灾决策支持系统奠定基础。(4)开发了洪水灾情评估系统。以提供防洪减灾决策支持为目的,根据水利行业信息更新频繁、信息量庞大、信息种类繁多的特点,在网络B/S模式下,采用AAF为框架的中问件技术,并结合MVC的开发模式,在Web环境下对洪水灾情评估系统进行了总体设计。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-27
  1.1 研究目的及意义  10
  1.2 国内外研究现状  10-24
    1.2.1 基于GIS的洪水灾情模拟研究现状  11-13
    1.2.2 洪灾评估的研究现状  13-18
    1.2.3 决策支持系统应用于洪灾评估的研究现状  18-23
    1.2.4 雨洪资源化的研究现状  23-24
  1.3 论文的内容安排  24-27
2 蓄滞洪区洪水淹没模拟方法探讨  27-45
  2.1 模拟洪水演进的方法简述  27-32
    2.1.1 洪水现象概述  27-28
    2.1.2 模拟方法简述  28-32
    2.1.3 问题的提出  32
  2.2 蓄滞洪区一种简化的洪水淹没模拟方法研究  32-40
    2.2.1 蓄滞洪区的变化  32-33
    2.2.2 蓄滞洪区洪水演进的基本假设  33
    2.2.3 洪水在阻水建筑影响下的模拟方法研究  33-36
    2.2.4 基于数学形态学的洪水动态淹没模拟方法研究  36-38
    2.2.5 基于DEM的洪水静态淹没范围模拟方法研究  38-40
    2.2.6 洪水演进模拟流程  40
  2.3 模拟验证  40-44
    2.3.1 试验区概况及地形概化  40-41
    2.3.2 基于GIS的洪水动态演进范围模拟  41-43
    2.3.3 洪水最终淹没范围及水深模拟  43-44
  2.4 本章小结  44-45
3 洪水资源化研究  45-69
  3.1 实验设备及实验方法简介  45-47
    3.1.1 实验设备  45-47
  3.2 实验材料  47
    3.2.1 土壤与地基  47
    3.2.2 面层与垫层材料  47
  3.3 实验方法与数据分析  47-48
    3.3.1 实验方法  47-48
    3.3.2 雨强、历时等因素对径流系数变化的影响  48
  3.4 径流系数预测方法的提出  48-50
    3.4.1 径流系数预测方法的选择  49
    3.4.2 实验原始数据的处理  49-50
  3.5 BP神经网络及其优化算法  50-59
    3.5.1 BP网络结构  51-52
    3.5.2 BP网络的改进算法  52-57
    3.5.3 训练结果“过拟合”问题的解决方法  57-58
    3.5.4 网络预测能力的增强方法及存在的问题  58-59
  3.6 基于遗传算法的神经网络二次优化算法的提出  59-63
    3.6.1 遗传算法简介  59-60
    3.6.2 遗传算法的优势与特点  60-62
    3.6.3 遗传算法存在的问题  62-63
  3.7 多种模型计算结果与分析  63-68
    3.7.1 降雨量-径流系数计算法  63
    3.7.2 基于LM-BP的径流系数预测模型的构建  63-65
    3.7.3 基于遗传算法的改进神经网络预测模型  65-67
    3.7.4 三种算法预测能力比较  67-68
  3.8 本章小结  68-69
4. 灾区“自愈”思想初探及洪灾评估决策系统的构建  69-89
  4.1 问题的提出  69
  4.2 基于力学的“恢复力”简介  69-72
  4.3 灾区“自愈过程”思想的提出  72-79
    4.3.1 水体自净的基本原理  72
    4.3.2 泛区洪灾“自愈过程”思想初探  72-74
    4.3.3 灾区受“力”关系分析  74-79
  4.4 洪灾评估系统框架的搭建  79-80
  4.5 蓄滞洪区评估决策支持系统中衡量指标的确定  80-87
    4.5.1 灾区受“力”及效能的衡量指标  81-83
    4.5.2 “效能平衡”的衡量指标体系探讨  83-87
  4.6 本章小结  87-89
5 防洪减灾决策支持系统研究  89-100
  5.1 防洪减灾决策支持系统建设的重要性  89
  5.2 防洪减灾决策支持系统的设计架构  89-92
    5.2.1 系统需求分析  89-91
    5.2.2 决策支持系统功能结构  91-92
  5.3 防洪减灾决策支持系统的实现  92-95
    5.3.1 防洪减灾决策支持系统中的中间件技术  92-93
    5.3.2 基于portal的用户界面设计  93-95
  5.4 应用实例-洪水灾情评估优化系统的结构设计  95-99
    5.4.1 表示层的实现  95-96
    5.4.2 业务逻辑层的实现  96-97
    5.4.3 数据层的实现  97-98
    5.4.4 实例验证  98-99
  5.5 本章小结  99-100
6 结论与展望  100-102
  6.1 结论  100-101
  6.2 展望  101-102
致谢  102-103
参考文献  103-116
附录  116-117
  一、博士期间发表的学术论文  116-117
  二、博士期间参与的科研项目  117

洪水管理的几个关键问题研究

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