论文摘要
城市内涝风险的精细化管理和防洪排涝市政工程的科学设计,需要对当地降雨的时空分布特征有深入的了解。而传统以单站雨型代表整个区域降雨特征的分析方法,不能满足这一要求。本文尝试将机器算法引入到暴雨时空分布特征研究中,以北京城区2004—2016年降雨资料为研究样本,利用动态聚类算法,提取北京城区短历时暴雨时空分布的动态特征。经分析,北京汛期的短历时暴雨时空分布特征,可以分为3种类型:(1)降雨自西北部山区移动到城中心区,逐渐扩散到城区;(2)降雨集中在城区西南部地区,逐渐向北部和城中心区扩散;(3)降雨集中在城区中心区和东部地区,基本不发生移动。研究结果表明,基于机器学习算法提取的暴雨时空分布特征,与实际暴雨时空动态发展趋势相符,并且有各自对应的降雨形成的不同物理机制,可为城区降雨设计、城市内涝风险管理等工作提供借鉴与参考。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘媛媛,刘洪伟,霍风霖,刘业森
关键词: 机器学习,时空分布,特征提取,短时强降雨
来源: 水利学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 中国水利水电科学研究院,北京市水务局
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFC0803109,2017YFC1502703),2018年度国际水利水电科技发展动态调研专项(JZ0145C132018)
分类号: TU992.02
DOI: 10.13243/j.cnki.slxb.20180943
页码: 773-779
总页数: 7
文件大小: 1805K
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