【小概率原理在洪水预报中的应用综述2500字】

小概率原理在洪水预报中的应用综述目录TOC\o"1-2"\h\u8871小概率原理在洪水预报中的应用综述 1317535.1洪水的破坏性 1190075.2洪水预警系统 219837案例一 317232案例二 35.1洪水的破坏性洪水灾害是最具有威慑力的自然灾害之一，因为人口密集，农业耕种率高，空气湿度比较高或者湖泊比较多的地区经常会引发洪水。中国是辽阔的土地，地势复杂，人口密集，是发生洪灾最严重的国家之一，造成了巨大经济财产损失。人人都知道火和水是无情的。所谓泛滥通常是指在某个地区暴雨过后，江河和湖泊的水位迅速升高的现象。当流域内出现大雨或冰雪迅速融化时，在附近遇到流水时，湖泊的水流量突然增加，水位也会相应升高。此时，很容易引起洪水泛滥。湖水流量的最大值称为峰值流量，其相应的最大水位为峰值水位。1954年，特大洪灾是新中国以来整个长江流域最严重的洪灾。在那场灾难性的洪水中，该国受影响的农作物达到2.4亿亩，约有33,000人死亡。这导致无数人流离失所，房屋遭到破坏。长江流域的基础设施建设遭到破坏，不繁荣的中国遭到破坏。劳动人民更加糟糕。松花江和嫩江的那场洪灾。由于时间相对紧迫，应该有很多人认为这是一场洪灾。在那一年，为了尽快修复防御线，年轻的武装警卫什么也没做。当时的口号是：路堤与人同在。那年，长江达到了第一个洪峰，宜昌的洪峰流量达到了每秒53,500立方米。巨大的洪水蕴藏着巨大的能量，无论走到哪里，都会被夷为平地。眨眼之间，一个村庄就可以变成一片平坦的土地。1988年特大洪灾，受灾面积达到了3.3亩，受灾人口1.8亿，死亡人数4000人。从这些数据中，我们可以感觉到，面对这些自然灾害，人类是如此之小，人类的生活就像蚂蚁一样。洪水具有如此多的能量的原因通常不仅是水的影响。当大量的雨水注入河中后，在河破裂后，将伴随着大量的泥沙，这将增加洪水的负担。增加洪水的潜在能量。洪水的速度足以达到每小时40公里。巨大的质量和迅速的速度导致洪水立即倒塌，树木的根部被连根拔起。这使洪水更加猛烈，几乎可以使一切顺畅。即使洪水淹没了重达几吨的汽车，它也将变成玩具，而那些没有时间放弃汽车逃生的人，最终的结果只会淹死。5.2洪水预警系统面对突如其来的洪水给我国经济造成的巨大破坏，我们应该如何预测和预防？在洪灾频发期间，有必要做好洪水预报的准备工作。洪水预报方法的合理选择是洪水预报的重要组成部分。目前，世界上有100多种洪水预报方法，而中国也有10多种。我国最常用的是洪水预警系统。预警系统的模型分为以下三个部分：数据仓库数据仓库计算平台发布平台数据仓库是洪水预警系统的基础。它主要具有数据收集，存储，管理，维护，监视和分析的功能。信息的收集包括动态数据，例如地表水文监测，卫星云图，天气雷达和天气数字预报等动态数据;以及一些静态数据，例如流域的地形，植被覆盖率，土地利用，土壤状况和社会经济系统。将上述动态和静态数据通过数据库进行集成和处理，然后输入到计算平台中，然后计算平台接收收集到的数据。数据经过收缩后，将多源数据进行收缩，以进行汇流计算，河道洪水模拟和演变，和多维洪水风险分析。洪水分析是最核心的步骤。有必要计算洪水面积，洪水持续时间和洪水持续时间。淹没水位的深度为预报提供了有力的数据支持。此外，通过结合降雨数值预报和地表水文模型，可以预测洪水的总体概率，为洪水风险预警提供数据支持。计算平台整合数据后，将通过政府的官方发布平台发布数据。同时，将计算平台移交给数据仓库以备份集成数据。该发布平台面向公众。该计算平台的最终计算结果与有关社会和经济系统的信息结合在一起，并处理成易于理解的警告信息，供公众使用。通过广播，电视，移动设备等渠道传播，提醒做好防灾避灾工作，加强防灾减灾教育，普及应急避险技能，为人们的生活提供保护。现阶段，我国的供水预警系统正在迅速发展，将涉及交通，农业，旅游等领域，水文预报能力也已大大提高。此外，还有一些简单易用的方法。在防洪工作中，普遍存在不确定的随机现象，例如防洪时期和防洪戒严时期。随机事件是不确定是否会发生的事件。人们可以查询火灾和洪水的历史数据，并通过统计或概率论来计算洪水发生和发展的规律。我们通过使用概率计算获得相应事件的概率，并采用小概率原理估算概率，核实洪水预防工作的可行性和正确性，并提出防洪防控措施。尽管此方法相对简单，但是解决问题的方法非常高效，简单且实用。案例一根据历史数据，每年某地区平均发生12次洪水，其中在12个月中发生在7月和8月，而不是3月。防洪或戒严期定为7月和8月。问在9、10、11月份结束防洪期是否合理？A假设:洪水每月发生一次，排列为

洪灾仅在7月和8月发生,排列为，7月和8月发生洪灾的概率为根据小概率原理，推翻原假设，防洪和戒严的时期应定在7月和8月。B假设:每个月都会发生洪灾，排列为

洪水不发生在9月，10月和11月，洪水仅发生在剩余的9个月内，排列为

洪灾不发生在9、10、11月份的概率根据小概率原理，原定假设为错误并推翻，其结论是防洪期不应在9月，10月和11月结束。案例二根据历史资料,在7月份发生洪灾95%是由暴雨引起,而我们通过统计学方法计算出7月12日洪灾灾发生概率为0.07,现有一片区域稻田缺水，有人申请人工降雨许可证，请问12日当天是否可以发放？假设暴雨发生的事件为，假设洪灾发生的事件为，由条件概率可得为事件发生条件下事件发生题目中在7月份发生洪灾95%是由暴雨引起则,在12日这天洪灾灾发生概率为0.07，因此,根据全概率公式：当日暴雨引起洪灾的概率为根据小概率原理,结论为不应该发放人工降雨许可证。分析：（1）通过对洪涝灾害历史数据的统计分析来预测森林火灾的准确性与历史数据的可靠性，所使用的分析方法与主要预测因素的选择以及预测范围直接相关。一般来说，这种方法的预测精度较低，预测范围越小，精度越高。（2）该方法只需要对过去发生的洪灾的时间，位置，区域，天气状况，火源等进行统计和分析，找出洪灾与气象需求之间的相关性，并利用该相关性来编制预报模型（3）缺点是历史数据中发生洪灾的天气与实际情况有所不同。第二个是该预测未考虑人为干扰