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水位雨量監(jiān)測站W(wǎng)ater level and rainfall monitoring station雨型組成結(jié)構(gòu)多以雨型I、II、III、IV為主,其累積發(fā)生次數(shù)比例約為70%,V、VI、Ⅶ 三種雨型發(fā)生次數(shù)所占比例均較小。累積發(fā)生次數(shù)比例約為 30%。
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2023-12-06
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雨量水位監(jiān)測站Rainfall and water level monitoring station各歷時暴雨發(fā)生次數(shù)年平均增加速率,均呈不同程度的增加趨勢,平均增加速率為2~6 次/10a,尤以 2009 年以來增加幅度明顯。各歷時暴雨發(fā)生次數(shù)均呈增加趨勢(實線部分),天生橋閘站僅 30min 歷時暴雨發(fā)生次數(shù)為明顯增加
時間:
2023-12-06
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JD-SW2全自動雨量監(jiān)測站
全自動雨量監(jiān)測站Automatic rainfall monitoring station雨峰特征是雨型的一個重要特征,主要包含雨峰數(shù)量和雨峰位置兩個指標(biāo),反映了暴雨過程中的雨量集中時刻,考慮到短歷時暴雨過程歷時較短,其中較少出現(xiàn)多峰現(xiàn)象,因此本研究中不考慮多峰情形
時間:
2023-12-06
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JD-SW2自動監(jiān)測雨量站
自動監(jiān)測雨量站Automatic rainfall monitoring station每一場暴雨過程都有特定的時程分配過程,不同的時段分配比例形成不同的模式特征。雨型模糊識別是將實際降雨過程與7 種雨型時程分配過程比較,分別計算一次實際降雨和各雨型的貼近度, 選貼近度z大者作為該實際降雨過程的雨型
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2023-12-06
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JD-SW2雨量自動監(jiān)測站
雨量自動監(jiān)測站,Automatic rainfall monitoring station。摸清南京市暴雨雨型特征,對比了暴雨發(fā)生次數(shù)變化的空間差異性,并分析了各暴雨樣本的雨型和雨峰特征,分析結(jié)果可為城市規(guī)劃建設(shè)提供科學(xué)依據(jù),可幫助提高城市防洪防澇能力,減少災(zāi)害損失。
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