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1. 强降水诱发陇南电网地质灾害风险评估及预警方法研究
孙涛, 李玥, 王津, 李晓琴, 何金梅, 赵文婧, 吕玫霞
干旱气象    2024, 42 (5): 813-823.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2024-05-0813
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陇南输电线路沿线地质灾害频发易发,严重威胁线路安全稳定运行。为有效提升陇南电网防灾减灾能力,选取2018—2022年5—10月降水数据,利用降水分布特征和有效雨量致灾概率评估地质灾害致灾因子危险性,利用信息量-层次分析耦合模型评估孕灾环境暴露度,利用地质灾害脆弱性简化评估模型评估承灾体脆弱性,并以陇南±800 kV青豫线、祁韶线为例,利用地质灾害个例检验强降水诱发电网地质灾害风险预警效果。结果表明,陇南短时强降水和暴雨局地性强,发生频次自西北向东南呈增加趋势,灾情点大多发生在较高和高危险性区域。地质灾害灾情点大多位于海拔较高、坡度较陡区域,易发坡向为北坡、南坡并以凸型坡为主,旱地、中度及以下植被覆盖度区域地质灾害易发,67.4%的灾情点位于较高暴露度以上区域。陇南±800 kV青豫线、祁韶线电线杆塔不处于极高暴露度与极高脆弱性区域。地质灾害气象风险模型能够捕捉到较密集的地质灾害事件,有效雨量致灾概率对降水诱发的地质灾害预警效果较好。

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2. 基于Logistic回归和神经网络的甘肃省道路结冰预警模型研究
鲍丽丽, 程鹏, 王小勇, 何金梅, 闫昕旸, 尹春, 李晓琴, 赵文婧
干旱气象    2024, 42 (1): 137-145.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-01-0137
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为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作,利用甘肃省道路结冰高发区路段(甘肃武威以东)的交通气象站逐小时观测资料,分析道路结冰空间分布特征,探讨道路结冰与气象要素的相关性,采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明:甘肃省道路结冰主要集中在冬季(12月至次年2月),其中00:00—10:00和22:00—23:00(北京时)出现道路结冰的频率较高。Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高,分别为91.9%和96.2%;针对发生结冰事件,Logistic回归模型的预测准确率较低,为31.6%,而神经网络模型的预测准确率可达44.6%,说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义,神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。

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