北京地区Logistic临界雨量模型的建立

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1、2O152015V01．10No．3王海芝等：北京地区LogiStic临界雨量模型的建立第10卷第3期北京地区Logisticl~li界雨量模型的建立王海芝，任凯珍，冒建(北京市地质研究所，北京100120)摘要：临界雨量的确定是暴雨型泥石流预警预报的基础。本文采用了统计学的方法，选取前期有效雨量与当日激发雨量联合，建立了logistic临界雨量模型。该模型既考虑了前期有效雨量的贡献，又明确界定了致灾概率，兼顾了临界雨量是变量这一特点，与现场安装的雨量站获取的现场实时传输雨量能够有效结合，是目前适用于泥石流预警预报的方法。关键词：临界雨量；模型；预警预报中图分类号：642

2、．23文献标识码：A文章编号：1007-1903(2015)03-0059-030引言石流的可能性极大。前期降雨量是指发生泥石流当日之前的累积雨量，泥石流的发生，不仅仅是当场降雨的作用，泥石流是北京山区主要的突发性地质灾害，自历史前期降雨量的作用也不能忽视。从理论上来讲，如果前记载以来的100多年间(1861年一2012年)，共有13个年份发期雨量比较大，激发雨量值就相对偏低，反之，如果前期生了泥石流，平均约每12年就有一次，死亡人数达500余雨量较小，则激发雨量就相对偏大，主要是由于前期降雨人，其中一次死亡10人以上的9次，超过1001人的2次，财产部分渗入土壤，随着降

3、雨的继续，表层土体达到饱和，地损失达数l0亿元。表产生积水，导致排水不畅，土体内的孔隙水无法自由排北京泥石流主要是暴雨激发，表现为当降雨量达到泄，孔隙水压力剧增，土体的抗剪强度降低。在后续高强某一临界雨量时会形成灾害，所以，临界雨量的确定对研降雨作用下，土体受到短历时雨强激发而形成泥石流。另究泥石流的形成机制、分析预测泥石流未来活动特点以外，从预报的可行性的角度来讲，预报区域内各指标站的及泥石流的预警预报均有重要意义。目前，国内外许多学前期实际雨量有足够的时间获取、整理，分析，能够获取者对降雨与泥石流等边坡类地质灾害的关系进行了深入准确的隐患现场的前期雨量，因此，研究前期

4、雨量与发生的探讨[1-2]北京学者也对北京泥石流的临界雨量进行了相泥石流当日雨量之间的关系，对于区域范围内的泥石流的关研，主要是通过对历史上发生泥石流的前期雨量实时预报是极为便利的。和临界雨量之间的分析拟合之后建立了直线方程，并由该考虑到北京地区气候为半干旱气候，降雨主要集中在方程所代表的直线为标准判定当日雨量是否会激发泥石汛期，且连阴雨的情况较少，因此，出于对泥石流前期雨流。随着临界雨量研究的技术方法的进一步提升，与现状量贡献较大的前提考虑，选泥石流发生的前3天作为本次预警预报要求产生了一定的差距，因此，研究新的模型，泥石流临界雨量模型中前期雨量的基本参数。根据王礼与现

5、在的技术方法及预警预报相结合，是目前急需解决的先等，前期雨量(Qd)的确定方法采用公式(1)。问题。3，、．=∑，门、0·1，1临界雨量与前期雨量的关系式中K=0．8，为系数(根据北京的纬度、汛期的日照、径流、蒸发、土壤渗透能力等因素确定)，t=1,2，3，泥石流的发生与前期降雨量有密切关系，通常，在置前日的降雨量，y：衰减系数，其值随时间的推移越前期有充分降雨的情况下，再遇到一次激发降雨，暴发泥来越少。2015第10卷2O15第3期技术应用V01．1ONO．32Logisticl~界雨量模型的建立及验证表2模型二回归样本统计表概率已发生泥石流未发生泥石流本次研究，采用统

6、计学的方法，选取前期有效雨量与区间数目／个百分比％数目／百分比％当日激发雨量联合，作为发布预警预报的雨量的依据。由个>8Ol323-2OO于前期有效雨量与当日激发雨量与泥石流发生概率均不80—6O％11．811．8是连续变量，因此，线性回归不适用于推导此类自变量与60—40％23．6ll8因变量之间的关系，在这种情况下，通常采用对数线性模40—2O％23．68142型(1og-linearmode1)，而Logistic回归模型就是对数线性<20％23．62646．4模型的一种特殊形式。设p为泥石流发生的概率，其取值范围为[0，1】，【1一p)为该事情不发生的概率，将两者

7、的比值取自然对数ln【p，(1一p)]，以P为因变量，为白变量，建立Logistic回归方程：lnIP_I口+届十+．⋯-．+(2)式中：口为常数，屈【f=1,2，．．．，m)为逻辑回归系数。Logistic回归模型是普通多元线性回归模型的推广，但它的误差服从二项分布而非正态分布。由式(2)可得：1+exp~a+p11+p未2x2+⋯⋯+p为Ixl1C⋯3)以收集到的历史上发生和未发生泥石流的56个雨量图1有效前期雨量与当日雨量关系模型数据为样本进行回归计算得到临界雨量的回归方程为：模型一：方程式中各个参数的含义及其获取方式如