蒋红梅

(四川文理学院 数学与财经学院,四川 达州　635000)

灰色灾变预测在达州洪灾中的应用

蒋红梅

(四川文理学院 数学与财经学院,四川 达州635000)

摘要：利用达县水文站的实测最高水位建立灰色灾变 GM(1，1)模型，模型的模拟精度达到82.22%，通过后验差检验得出预测精度达到一级，表明此模型可用于预测。通过此模型预测得出2014年后的两次洪灾将发生在2015年6月和2017年9月，此预测结果为当地政府提供必要的预测信息，对达州防洪减灾有一定的指导意义和参考价值。

关键词：灾变预测；洪灾；GM(1,1)模型； 灾变值

0引言

达州市位于四川省东部，属中亚热带湿润气候，境内地形地貌复杂，地势北高南低，以中低山地貌为主。达州境内河流纵横切割，溪河密布，大部分河流属于渠江水系，属雨源性河流，州河是渠江右岸最大的一条支流，分为前河、中河、后河，明月江是州河左岸的一级支流，在通川区北外镇小河咀注入州河。州河流经达县罗江镇、通川区、河市、渡市，在三汇镇与巴河相汇流入渠江，再流入嘉陵江汇入长江。渠江流域暴雨一般始于5月下旬至6月下旬，结束于10月中旬，暴雨的形成有三个原因，一是高空低槽、切变线和地面冷峰的天气，二是高原低涡或西南低涡东移川东，造成强压，三是北高南低的流域地形，有利气流抬升形成暴雨。渠江水系洪水具有峰次频繁、峰高量大、历时较短的特点。

灰色灾变预测[1]是通过灾变日期序列建立GM(1,1)模型预测灾变发生的日期，其应用十分广泛。国内针对洪灾的研究方法也很多，比如，郭锐[2]利用黑河水位站实测洪峰资料建立灰色预测模型，并预测洪灾水位，模型预测效果较好；杨乐婵[3]提出基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法,弥补了传统的洪灾灾情预测算法的不足,其预测精度较好；李祥[4]以巢湖流域为例基于灰色—马尔科夫建立洪灾发生年份预测模型，其预测值较可靠；张群[5]利用尼雅河水文站最大洪水流量建立了灰色灾变预测模型并进行预测，模型精度较高；龚日朝[6]利用灰色理论和湖南省洪涝灾害重大损失年份建立灰色灾变GM(1，1)模型，发现湖南洪涝灾害具有周期性波动上升特征；李谢辉[7]利用GIS技术和空间展布理论建立洪灾损失快速评估模型，其评估精度较高。目前，很多学者从洪灾原因、纪实和救灾举措[8-10]方面对达州洪灾开展研究，对达州洪灾的预测还未作详细研究。本文根据2004—2014年达州洪灾最高水位的统计数据建立灰色灾变GM(1,1)模型，预测未来5年的发展趋势。

1数据采集

以达州市州河的洪灾灾变序列为研究对象，选取达县水文站监测的2004—2014年每年的最高洪灾水位数据，通过达州市防汛抗旱办收集相关数据，详细数据见表1。根据实际调研得知州河的警戒水位为280.7米，设280.7米为上限异常值(灾变值)。

2灰色灾变模型

表1　达县水文站实测洪灾最高水位值

2.1灰色灾变模型

设X=(x(1),x(2),…,x(n))为原始序列，设ξ为上限异常值，将原始序列中大于上限异常值的数据构成灾变序列Xξ=(x(1),x(2),…,x(m)(m≤n)，对应的灾变日期序号序列Q(0)=(q(1),q(2),…,q(m)称为灾变日期序列。其1-AGO序列为Q(1)=(q(1)(1),q(2)(1)，… q(m)(1))，Q(1)的紧邻均值生成序列为Z(1)，则称

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

(1)

为灾变GM(1,1)模型。

由累减还原得灾变日期序号的预测模型为

(2)

2.2模型的可行性检验

表2　预测精度等级

采用后验差检验模型的精度和模型的可行性，分别计算小误差概率P和后验差比C，计算步骤如下：

由表2知，当C<0.35且P>0.95时,模型预测精度高,可以用来进行预测。

3达州洪灾灾变模型的建立和可行性分析

。　(3)

4结论

针对达州达县站收集的洪灾水位值建立灰色预测模型，通过对模型进行精度检验得出模型适合预测，并得出2014年后的洪灾将发生在2015年6月和2017年9月。此预测结果对当地的防洪工作有一定的参考意义,如果结合当地气象部门的监测预报和当地的实际情况,能更准确地预测洪灾发生的具体日期。

参考文献：

[1]刘思峰,党耀国,方志耕，等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2010.

[2]郭锐,陈思宇.基于灾变预测在黑河站洪峰长期预报中的应用[J].黑龙江水利科技, 2010,38( 9):122-123.

[3]杨乐婵,邓岳川,邓松，等.基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法[J].计算机技术与发展,2009,19(9):87-91.

[4]李祥,王心源,李玉龙，等.基于灰色—马尔科夫预测模型的巢湖流域洪涝灾害预测研究[J].水文,2006,26(4)：43-53.

[5]张群,何秉宇,王涛，等.灰色理论在尼雅河灾害洪水预测中的应用[J].甘肃水利水电技术,2010,46(7):1-2.

[6]龚日朝,刘礼仁,张钰玲，等.湖南洪涝灾害波动特征及趋势预测研究[J].热带地理,2010,30(3):284-288.

[7]李谢辉,韩荟芬. 河南省黄河中下游地区洪灾损失评估与预测[J]. 灾害学,2014,29(1):87-92.

[8]蔡崇达.四川达州“7·8”洪水的真实面孔[EB/OL].(2005-08-02)[2014-03-20].http://www.lifeweek.com.cn/2005/0802/12560.html.

[9]庞启来.以人为本科学防灾——对达州市防汛杭旱工作的思考[J].中国防汛抗旱,2007(4):34-37.

[10]庞启来,刘仕甸.四川达州市防洪现状及工作建议[J].中国防汛抗旱,2013,23(2):13-14.

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

文章编号：1673-5072(2016)02-0203-03

收稿日期：2015-07-08

基金项目：四川革命老区发展研究中心青年项目(SLQ2014C-18)；四川文理学院一般项目(2013Z003Y)

作者简介：蒋红梅(1978—)，女，四川大竹人，讲师，主要从事灰色系统理论及应用研究。 通讯作者：蒋红梅，E-mail:jiang229213@126.com

中图分类号：P338

文献标志码：A

DOI：10.16246/j.issn.1673-5072.2016.02.015