青海省洪涝灾害时空分布和致灾雨量特征

摘要

基于2008—2020年青海省的灾情记录，利用灾损指数分析了青海省洪涝灾害的时空分布特征，确定了青海省的洪涝灾害高风险区，同时采用2017—2020年多源融合的CLDAS降水数据，利用机器学习算法建立了洪涝灾害预报模型，确定了致灾雨量阈值，结果表明：（1）青海省洪涝灾害2018年最多，达98次，2014年最少，仅16次，7—8月是洪涝灾害的高风险时段；空间上，基于年平均灾害次数的高风险区为海南州—海西州东部，基于年平均灾损指数的高风险区为海东市—西宁市；（2）利用多种机器学习算法，得到基于CLDAS数据的1、2和24 h雨强是预警灾害的降水因子，海南州—海西州东部1 h或2 h最大雨强达到6.8 mm，或者24 h最大雨强达到11.1 mm，是预警洪涝灾害的降水阈值。海东市—西宁市及邻近地区1 h或2 h最大雨强达到13 mm，或者24 h最大雨强达到18.2 mm，是预警洪涝灾害的降水阈值。

关键词

青海省 / 洪涝灾害 / CLDAS降水数据 / 机器学习 / 致灾雨量

基金资助

自然科学基金气象联合基金项目（U2242202）; 青海省科技计划应用基础研究项目（2020-ZJ-739）; 成都信息工程大学教师科技创新能力提升计划重大项目（KYTD202201）