【摘 要】
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临界雨量方法在山洪灾害预报预警中应用广泛，然而传统的临界雨量方法以静态临界雨量为主，且无法判别山洪灾害的风险等级。本文发展了基于动态临界雨量方法的山洪灾害分级预警方法，并在闽江下游小流域进行应用。方法采用人工神经网络构建成灾流量与风险因子间的统计关系，进而获得无资料地区成灾流量的空间分布，并根据历史重现期划分不同山洪风险等级，得到对应风险等级的临界流量和临界雨量。结果表明：通过考虑流域前期湿润状况
【基金项目】
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科技部重点研发项目（2019YFC1510604）；
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临界雨量方法在山洪灾害预报预警中应用广泛，然而传统的临界雨量方法以静态临界雨量为主，且无法判别山洪灾害的风险等级。本文发展了基于动态临界雨量方法的山洪灾害分级预警方法，并在闽江下游小流域进行应用。方法采用人工神经网络构建成灾流量与风险因子间的统计关系，进而获得无资料地区成灾流量的空间分布，并根据历史重现期划分不同山洪风险等级，得到对应风险等级的临界流量和临界雨量。结果表明：通过考虑流域前期湿润状况，该方法能够显著延长山洪灾害预警的预见期，有效提升对山洪灾害的监测预报能力。此外，相比于传统山洪预警方法，山洪风险等级的划分使得该方法更适用于山洪灾害风险预警的业务应用。
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