灰色災(zāi)變預(yù)測在達(dá)州洪災(zāi)中的應(yīng)用

蔣紅梅

(四川文理學(xué)院 數(shù)學(xué)與財經(jīng)學(xué)院,四川 達(dá)州　635000)

灰色災(zāi)變預(yù)測在達(dá)州洪災(zāi)中的應(yīng)用

蔣紅梅

(四川文理學(xué)院 數(shù)學(xué)與財經(jīng)學(xué)院,四川 達(dá)州635000)

摘要：利用達(dá)縣水文站的實測最高水位建立灰色災(zāi)變 GM(1，1)模型，模型的模擬精度達(dá)到82.22%，通過后驗差檢驗得出預(yù)測精度達(dá)到一級，表明此模型可用于預(yù)測。通過此模型預(yù)測得出2014年后的兩次洪災(zāi)將發(fā)生在2015年6月和2017年9月，此預(yù)測結(jié)果為當(dāng)?shù)卣峁┍匾念A(yù)測信息，對達(dá)州防洪減災(zāi)有一定的指導(dǎo)意義和參考價值。

關(guān)鍵詞：災(zāi)變預(yù)測；洪災(zāi)；GM(1,1)模型； 災(zāi)變值

0引言

達(dá)州市位于四川省東部，屬中亞熱帶濕潤氣候，境內(nèi)地形地貌復(fù)雜，地勢北高南低，以中低山地貌為主。達(dá)州境內(nèi)河流縱橫切割，溪河密布，大部分河流屬于渠江水系，屬雨源性河流，州河是渠江右岸最大的一條支流，分為前河、中河、后河，明月江是州河左岸的一級支流，在通川區(qū)北外鎮(zhèn)小河咀注入州河。州河流經(jīng)達(dá)縣羅江鎮(zhèn)、通川區(qū)、河市、渡市，在三匯鎮(zhèn)與巴河相匯流入渠江，再流入嘉陵江匯入長江。渠江流域暴雨一般始于5月下旬至6月下旬，結(jié)束于10月中旬，暴雨的形成有三個原因，一是高空低槽、切變線和地面冷峰的天氣，二是高原低渦或西南低渦東移川東，造成強(qiáng)壓，三是北高南低的流域地形，有利氣流抬升形成暴雨。渠江水系洪水具有峰次頻繁、峰高量大、歷時較短的特點。

灰色災(zāi)變預(yù)測[1]是通過災(zāi)變?nèi)掌谛蛄薪M(1,1)模型預(yù)測災(zāi)變發(fā)生的日期，其應(yīng)用十分廣泛。國內(nèi)針對洪災(zāi)的研究方法也很多，比如，郭銳[2]利用黑河水位站實測洪峰資料建立灰色預(yù)測模型，并預(yù)測洪災(zāi)水位，模型預(yù)測效果較好；楊樂嬋[3]提出基于屬性約簡的GEP洪災(zāi)災(zāi)情預(yù)測算法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的洪災(zāi)災(zāi)情預(yù)測算法的不足,其預(yù)測精度較好；李祥[4]以巢湖流域為例基于灰色—馬爾科夫建立洪災(zāi)發(fā)生年份預(yù)測模型，其預(yù)測值較可靠；張群[5]利用尼雅河水文站最大洪水流量建立了灰色災(zāi)變預(yù)測模型并進(jìn)行預(yù)測，模型精度較高；龔日朝[6]利用灰色理論和湖南省洪澇災(zāi)害重大損失年份建立灰色災(zāi)變GM(1，1)模型，發(fā)現(xiàn)湖南洪澇災(zāi)害具有周期性波動上升特征；李謝輝[7]利用GIS技術(shù)和空間展布理論建立洪災(zāi)損失快速評估模型，其評估精度較高。目前，很多學(xué)者從洪災(zāi)原因、紀(jì)實和救災(zāi)舉措[8-10]方面對達(dá)州洪災(zāi)開展研究，對達(dá)州洪災(zāi)的預(yù)測還未作詳細(xì)研究。本文根據(jù)2004—2014年達(dá)州洪災(zāi)最高水位的統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立灰色災(zāi)變GM(1,1)模型，預(yù)測未來5年的發(fā)展趨勢。

1數(shù)據(jù)采集

以達(dá)州市州河的洪災(zāi)災(zāi)變序列為研究對象，選取達(dá)縣水文站監(jiān)測的2004—2014年每年的最高洪災(zāi)水位數(shù)據(jù)，通過達(dá)州市防汛抗旱辦收集相關(guān)數(shù)據(jù)，詳細(xì)數(shù)據(jù)見表1。根據(jù)實際調(diào)研得知州河的警戒水位為280.7米，設(shè)280.7米為上限異常值(災(zāi)變值)。

2灰色災(zāi)變模型

表1　達(dá)縣水文站實測洪災(zāi)最高水位值

2.1灰色災(zāi)變模型

設(shè)X=(x(1),x(2),…,x(n))為原始序列，設(shè)ξ為上限異常值，將原始序列中大于上限異常值的數(shù)據(jù)構(gòu)成災(zāi)變序列Xξ=(x(1),x(2),…,x(m)(m≤n)，對應(yīng)的災(zāi)變?nèi)掌谛蛱栃蛄蠶(0)=(q(1),q(2),…,q(m)稱為災(zāi)變?nèi)掌谛蛄?。?-AGO序列為Q(1)=(q(1)(1),q(2)(1)，… q(m)(1))，Q(1)的緊鄰均值生成序列為Z(1)，則稱

q(k)+az(1)(k)=b

(1)

為災(zāi)變GM(1,1)模型。

由累減還原得災(zāi)變?nèi)掌谛蛱柕念A(yù)測模型為

(2)

2.2模型的可行性檢驗

表2　預(yù)測精度等級

采用后驗差檢驗?zāi)Ｐ偷木群湍Ｐ偷目尚行?，分別計算小誤差概率P和后驗差比C，計算步驟如下：

由表2知，當(dāng)C<0.35且P>0.95時,模型預(yù)測精度高,可以用來進(jìn)行預(yù)測。

3達(dá)州洪災(zāi)災(zāi)變模型的建立和可行性分析

?！?3)

4結(jié)論

針對達(dá)州達(dá)縣站收集的洪災(zāi)水位值建立灰色預(yù)測模型，通過對模型進(jìn)行精度檢驗得出模型適合預(yù)測，并得出2014年后的洪災(zāi)將發(fā)生在2015年6月和2017年9月。此預(yù)測結(jié)果對當(dāng)?shù)氐姆篮楣ぷ饔幸欢ǖ膮⒖家饬x,如果結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀蟛块T的監(jiān)測預(yù)報和當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況,能更準(zhǔn)確地預(yù)測洪災(zāi)發(fā)生的具體日期。

參考文獻(xiàn)：

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[3]楊樂嬋,鄧岳川,鄧松，等.基于屬性約簡的GEP洪災(zāi)災(zāi)情預(yù)測算法[J].計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2009,19(9):87-91.

[4]李祥,王心源,李玉龍，等.基于灰色—馬爾科夫預(yù)測模型的巢湖流域洪澇災(zāi)害預(yù)測研究[J].水文,2006,26(4)：43-53.

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ApplicationoftheGreyCatastropheForecastinDazhou’sFlood

JIANGHongmei

(DepartmentofMathematicsandFinance-Economics,SichuanUniversityofArtsandScience,DazhouSichuan635000,China)

Abstract:We used the peak level measured by Daxian hydrological station to establish the grey catastrophe GM (1,1) model.The accuracy of the model is 82.22%,and the forecasting accuracy reaches the first-rate by a posteriori error test ,it shows the model can be used to make predictions.It was predicted that two floods would happen in June 2015 and in September 2017 after 2014 through the model.The prediction results provide necessary information for the local government and have the guiding significance and reference value to Dazhou’s flood control and mitigation.

Keywords：catastrophe forecast;flood;GM(1,1) model;catastrophe threshold

文章編號：1673-5072(2016)02-0203-03

收稿日期：2015-07-08

基金項目：四川革命老區(qū)發(fā)展研究中心青年項目(SLQ2014C-18)；四川文理學(xué)院一般項目(2013Z003Y)

作者簡介：蔣紅梅(1978—)，女，四川大竹人，講師，主要從事灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用研究。 通訊作者：蔣紅梅，E-mail:jiang229213@126.com

中圖分類號：P338

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16246/j.issn.1673-5072.2016.02.015