Page 59 - 2025年第56卷第8期
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值约为 1.22 d,整体偏移量相对其他数据少 0.35 ~ 2.21 d,在灾害发生时,可通过铁塔监测达峰情况研
              判该省当前灾情总体态势。同时,在反映灾害影响情况及时性方面,铁塔监测数据(分钟级查询)与交
              通中断数据(每日查询)相比具有明显优势。
                  (2)从各省监测-灾损曲线相似程度方面分析,交通监测曲线与灾损曲线的欧几里得距离六省平均
              值为信息-灾损曲线的 81.83%、气象-灾损曲线的 19.34%、铁塔-灾损曲线的 28.56%;六省合计交通监
              测曲线与灾损曲线欧几里得距离为信息-灾损曲线的 72.95%、气象-灾损曲线的 17.89%、铁塔-灾损的
              21.03%,可认为交通监测曲线与灾损曲线最为相似。
                  (3)将接报等数据作为自变量,将灾损变化情况作为因变量进行多元线性回归。得出在遭受台风
              等影响时段较为集中的灾害时,多类监测数据对灾情影响的贡献度相差不大;在遭受暴雨、山洪、地
              质、城市内涝等突发性灾害影响时,交通监测数据可较好反映出灾损变化情况。
                  (4)由于自然灾害易造成断网、断路、断讯等“三断”情况,网络舆论信息发酵与实际灾情影响
              情况有一定偏差。在开展指挥调度工作时,不建议过于依赖网络舆情信息,以免对救援力量综合投放
              造成影响。
                  (5)建议在面对诸如台风及其链生灾害等对我国造成大范围影响的复杂灾害过程时,以交通大数
              据监测、铁塔大数据监测等手段作为灾情影响分析核心要素,便于快速定位灾害影响区域、研判灾情
              发展态势,评估地方灾后恢复情况。可有效提升我国大范围复杂灾害场景综合应对水平。
                  本研究从台风及其链生灾害全过程多源数据分析出发,综合分析灾害发展变化趋势与多维监测数
              据耦合关系,将气象预警信息、交通中断情况、铁塔及通信监测情况等多维监测手段进行综合对比,
              分析发现铁塔监测峰值与台风、暴雨及其引发的各类灾害影响峰值较为贴近,交通监测情况与灾损变
              化情况较为贴近。创新性地提出了以广域覆盖的基础交通、铁塔设施运转情况监测为依据的灾害发展
              形势评估手段,可为后续分析类似灾害影响区域变化以及灾害整体趋势变化提供支撑保障。
                  本研究仅从台风“杜苏芮”及其残余环流对我国华南、华北、东北等地区造成的综合影响出发进
              行分析,尚未完成针对其他同类灾害及类似灾害的数据整理与分析,在灾害影响区域、灾害发展过程
              等方面仍存在分析与提升空间。以后将以全灾种、全域覆盖为目标,综合分析评估大范围灾害过程中
              的多源监测数据耦合关系,以有效提升我国面对相关灾害时的灾情综合评估及处置响应水平。


              参  考  文  献:


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                      45-53.
               [ 2 ] 丁志雄 .  河北省涿州市“23. 7”洪水模拟反演分析及思考[J]  中国水利水电科学研究院学报(中英文),
                                                                        .
                      2024,22(2):121-128.
               [ 3 ] 崔震,郭生练,王俊,等 .  基于混合深度学习模型的洪水过程概率预报研究[J]  水利学报,2023,54(8):
                                                                                      .
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                      2023,54(11):1347-1358.
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                      暴雨(郑东新区)为例[J]  水利学报,2024,55(3):288-300.
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