一种泥石流的预警方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种泥石流的预警方法及装置，其方法包括：根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值；根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值；根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值；根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述泥石流的预警评判等级；利用所述泥石流的预警评判等级对待评判的N条子流域进行泥石流预警等级划分处理。

An early warning method and device for debris flow

【技术实现步骤摘要】
一种泥石流的预警方法及装置
本专利技术涉及自然灾害
，特别涉及一种泥石流的预警方法及装置。
技术介绍
泥石流是山区常见的一种地质灾害，其暴发突然、来势凶猛、历时短暂，具有强大的破坏力和冲击力，常常对山区城镇、村庄、交通、电力、通讯、水利、矿山、农业、生态等造成严重的威胁和危害。泥石流监测预警作为一种经济、有效、先行的预防手段，越来越受到国内外学者、减灾科技工作者和政府部门的广泛关注。目前，泥石流的预警主要有两大方法：①基于统计分析的泥石流预警方法，主要是根据对激发泥石流的降雨特征(如前期雨量、降雨量、降雨强度、降雨历时等)进行统计分析后，确定泥石流的临界降雨量，建立泥石流预警模型。日本学者奥田莭夫于1972年首先提出了10min雨强为激发泥石流雨量的概念，并确定了日本烧上上沟的激发泥石流的10min雨强为8mm。Caine在1980年首次对泥石流及浅层滑坡的发生与降雨强度—历时经验关系做了统计分析，并给出了一个指数经验表达式。Cannon,Ellen在考察美国西部泥石流时，发现激发科罗拉多州泥石流的临界雨量强度在1～32mm/h，降雨历时较短，为6～10min，而加利福尼亚州泥石流发生的临界雨量强度仅需2～10mm/h，但降雨历时较长，为2～16h，并统计建立了降雨强度和历时关系。Takahashi,谢正伦等利用累计降雨量和降雨强度指标建立土石流发生临界经验条件，并广泛应用于日本和中国台湾地区预警系统。1980年以来，中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所所和中国科学院东川泥石流观测研究站就利用当地气象台10min降雨记录，结合西南山区各地泥石流发生情况，建立一系列不同降雨特征条件下的泥石流预报模型。某地震后，TangC等根据对北川震前和震后泥石流发生的临界雨量和雨强的初步分析，发现震后该区域泥石流起动的前期累积雨量较震前降低了14.8％～22.1％，小时雨强降低了25.4％～31.6％，泥石流预警雨量阈值显著减小。等等。这些研究的基本方法大多是对大量历史泥石流和降雨数据的统计分析，其结果仅能反映在某种经验水平上某个特定泥石流流域在多大特征降雨条件下可能暴发泥石流，没有对泥石流的地形、物源、水动力三大要件进行耦合研究，从而无法进行有效的泥石流预警。②基于泥石流形成机理的预警方法，主要是从泥石流起动的临界条件出发，探寻不同起动临界条件下的预警指标，确定指标的阈值，从而建立泥石流预警模型和方法。如Takahashi对饱和沟床泥砂进行极限平衡分析后，得出饱和沟床堆积物在表层水流条件下，水石流的临界起动条件(体积浓度的函数)。Iverson通过大量试验，研究浅层滑坡体转化泥石流的起动过程中含水量、孔隙水压力、粘粒含量等土体内部物理性质的变化趋势来预测泥石流的发生。崔鹏通过47组实验后，分析得到泥石流起动临界数学模型(坡度、水分、级配函数)和解析曲面，进而对沟道内泥石流进行预警和危险性判别。郭仲三等采用有限元法建立了预警泥石流发生的动力学模型，依据该模型，蒋家沟坡地土力类泥石流的始发日降雨量为17mm，启动土层厚度为6～17cm，临界坡度为12°。潘华利等根据目前实证法和频率计算法不能满足泥石流预警的需要，通过分析降雨条件、水文特征及下垫面条件，提出了基于水力类泥石流起动机制来计算泥石流预警雨量阈值的方法。目前这类研究尚处于起步阶段，还较薄弱，国内外对泥石流系统能量分布状态及其在泥石流预警方面的应用未见相关研究和探讨，亟需开展相关研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有泥石流预警的现状和存在的方法问题，提供了一种泥石流的预警方法及装置。根据本专利技术实施例提供的一种泥石流的预警方法，包括：根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值；根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值；根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值；根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述泥石流的预警评判等级；利用所述泥石流的预警评判等级对待评判的N条子流域进行泥石流预警等级划分处理；其中，所述N为正整数。优选地，所述根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值包括：根据泥石流的地形子系统密度函数P1(x,t)＝(1+α)(1-x)α、地形面积—高程曲线积分值以及地形子系统信息熵模型HS＝S-1-lnS，获取地形子系统中拟合曲线系数α的取值范围α≥0；根据所述拟合曲线系数α的取值范围α≥0，获取所述拟合曲线系数α的第一特殊值0和第二特殊值1；当α为第一特殊值0时，所述地形子系统信息熵的第一特殊解值为HS＝0；当α为第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第二特殊解值为HS＝0.19；当第一特殊值0＜α＜第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第三特殊解值为0＜HS＜0.19；当α>第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第四特殊解值为0.19＜HS＜+∞；其中，0≤S≤1和0≤x≤1。优选地，所述根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值包括：根据泥石流的固体物源子系统密度函数P2(x,t)、固体物源面积—高程曲线积分值以及固体物源子系统信息熵模型获取固体物源子系统中拟合多项式次数n＝1时第0次项系数a0和第1次项系数a1的趋向值以及固体物源面积-高程曲线积分区间的第一端点值a和第二端点值b的趋向值；当a0→1,a1→0,a→0,b→1时，所述固体物源子系统信息熵的第一特殊解值为HM→0；当a0→0,a1→0,a→0,b→1时，所述固体物源子系统信息熵的第二特殊解值为HM→+∞；当a0→1,a1→0,a→0,b→0.3时，所述固体物源子系统信息熵的第三特殊解值为HM→7.67；当a0→1,a1→0,a→0,b→0.6时，所述固体物源子系统信息熵的第四特殊解值为HM→2.68。优选地，所述根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值包括：根据泥石流的水动力子系统密度函数P3(x,t)、水动力—高程曲线积分值以及水动力子系统信息熵模型获取水动力子系统中拟合多项式次数n＝1时第0次项系数b0、第1次项系数b1以及第2次项系数b2的趋向值；当b0→1,b1→0时，所述水动力子系统信息熵的第一特殊解值为HW→0；当b0→0,b1→0时，所述水动力子系统信息熵的第二特殊解值为HW→+∞；当b0→1,b1→0,b2→-1时，所述水动力子系统信息熵的第三特殊解值为HW→0.45；当b0→1,b1→-2,b2→2时，所述水动力子系统信息熵的第四特殊解值为HW→0.65。优选地，所述根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种泥石流的预警方法，其特征在于，包括：/n根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值；/n根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值；/n根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值；/n根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述泥石流的预警评判等级；/n利用所述泥石流的预警评判等级对待评判的N条子流域进行泥石流预警等级划分处理；/n其中，所述N为正整数。/n

【技术特征摘要】
1.一种泥石流的预警方法，其特征在于，包括：
根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值；
根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值；
根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值；
根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述泥石流的预警评判等级；
利用所述泥石流的预警评判等级对待评判的N条子流域进行泥石流预警等级划分处理；
其中，所述N为正整数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据泥石流的地形子系统信息熵模型，获取所述地形子系统信息熵的特殊解值包括：
根据泥石流的地形子系统密度函数P1(x,t)＝(1+α)(1-x)α、地形面积—高程曲线积分值以及地形子系统信息熵模型HS＝S-1-lnS，获取地形子系统中拟合曲线系数α的取值范围α≥0；
根据所述拟合曲线系数α的取值范围α≥0，获取所述拟合曲线系数α的第一特殊值0和第二特殊值1；
当α为第一特殊值0时，所述地形子系统信息熵的第一特殊解值为HS＝0；
当α为第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第二特殊解值为HS＝0.19；
当第一特殊值0<α<第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第三特殊解值为0＜HS＜0.19；
当α>第二特殊值1时，所述地形子系统信息熵的第四特殊解值为0.19＜HS＜+∞；
其中，0≤S≤1和0≤x≤1。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据泥石流的固体物源子系统信息熵模型，获取所述固体物源子系统信息熵的特殊解值包括：
根据泥石流的固体物源子系统密度函数P2(x,t)、固体物源面积—高程曲线积分值以及固体物源子系统信息熵模型获取固体物源子系统中拟合多项式次数n＝1时第0次项系数a0和第1次项系数a1的趋向值以及固体物源面积-高程曲线积分区间的第一端点值a和第二端点值b的趋向值；
当a0→1,a1→0,a→0,b→1时，所述固体物源子系统信息熵的第一特殊解值为HM→0；
当a0→0,a1→0,a→0,b→1时，所述固体物源子系统信息熵的第二特殊解值为HM→+∞；
当a0→1,a1→0,a→0,b→0.3时，所述固体物源子系统信息熵的第三特殊解值为HM→7.67；
当a0→1,a1→0,a→0,b→0.6时，所述固体物源子系统信息熵的第四特殊解值为HM→2.68。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据泥石流的水动力子系统信息熵模型，获取所述水动力子系统信息熵的特殊解值包括：
根据泥石流的水动力子系统密度函数P3(x,t)、水动力—高程曲线积分值以及水动力子系统信息熵模型获取水动力子系统中拟合多项式次数n＝1时第0次项系数b0、第1次项系数b1以及第2次项系数b2的趋向值；
当b0→1,b1→0时，所述水动力子系统信息熵的第一特殊解值为HW→0；
当b0→0,b1→0时，所述水动力子系统信息熵的第二特殊解值为HW→+∞；
当b0→1,b1→0,b2→-1时，所述水动力子系统信息熵的第三特殊解值为HW→0.45；
当b0→1,b1→-2,b2→2时，所述水动力子系统信息熵的第四特殊解值为HW→0.65。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述泥石流的预警评判等级包括：
根据所获取的所述地形子系统信息熵的特殊解值、所述固体物源子系统信息熵的特殊解值以及所述水动力子系统信息熵的特殊解值，构建所述由地形子系统信息熵的特殊解值范围为第一条边、以固体物源子系统信息熵的特殊解值范围为第二条边、以水动力子系统信息熵的特殊解值范围为第三条边、以所述地形子系统信息熵的第一特殊解值与所述固体物源子系统信息熵的第二特殊解值为连接点、以所述固体物源子系统信息熵的第一特殊解值与所述水动力子系统信息熵的第一特殊解值为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王钧，宇岩，蒋冲，袁少雄，陈军，宫清华，黄光庆，
申请(专利权)人：广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44