遥感与地理信息系统学报

抽象的

采用三维地形相关协变量、随机迭代定量插值器和时空全球环流模型范式假设量化水库支流的洪水脆弱性

Toni Panaou、Samuel Alao 和 Benjamin Jacob

通过正确的规划地图和减灾措施，美国可以预防因洪水造成的死亡。这项研究具有革命性，因为它结合未来降水预测、土壤分类、三维 (3-D) 数字高程模型 (DEM) 和地理信息系统 (GIS) 克里金算法迭代插值工具，预测了人口较多地区最容易发生洪水的区域，以确定应进行雨水排水滞留或保留以及改进的最佳地理位置。首先，利用空间工具和全球环流模型 (GCM) 绘制降水图，以确定未来潜在洪水的高脆弱性区域。然后为佛罗里达州希尔斯伯勒县的一个样本站点简约地构建了一个稳健半变异函数和降水的地理空间解释位置。将这些数据叠加在 3-D 时间地貌地形相关高程模型上，采用地理时空地理空间技术对高风险洪水区域进行地理定位。对于这个地区，三分之二的降水发生在夏季；因此，分析了 6 月、7 月和 8 月。此外，只关注一个月，例如 8 月，不会考虑影响径流量和洪水的前期生态水文条件。考虑到土壤特性，例如毛细作用、渗透性和排水孔隙度，因为有些土壤具有较高的持水饱和能力和较差的渗透能力，从而增加了洪水。最后，检查了从 3-D 模型中提取预测的坡度系数，以确定它们是否可行，以帮助提取雨季普遍存在积水的地理位置。