宁夏山洪灾害智能预警：临界雨量计算与BP神经网络预测

云计算-宁夏山洪灾害监测预警指标计算及智能预测研究是一篇针对宁夏地区山洪灾害防治的深入研究论文。宁夏地理位置特殊，山丘沟壑众多，导致山洪灾害频发，对当地人民生活和经济发展构成重大威胁。论文旨在解决当前山洪灾害监测预警指标量化困难的问题。 首先，作者对宁夏的水文气象、地质地貌、雨洪特性和山洪成因进行了详尽分析，通过GIS平台整合降雨、地形地貌、行政区划和下垫面类型等因素，划分为16个具体的山洪灾害区划，这有助于精细化管理灾害风险。 其次，针对山洪灾害快速来势和预警需求，论文选择了临界雨量作为关键监测预警指标。通过暴雨等值线和P-Ⅲ频率曲线的综合分析，确定了不同重现期和历时下的临界雨量阈值，为制定预警策略提供了科学依据。 研究的核心部分是苦水河流域的案例研究。通过对该流域的典型洪水过程进行建模，构建了一维和二维水动力动态漫溢耦合模型，模拟洪水漫溢动态，深入探究了灾害影响范围。同时，利用BP人工神经网络，建立了智能预测模型，能够精确预测不同灾害特征下的临界雨量，并与水文统计结果进行验证，模型预测的相对误差控制在5%以内，显示了良好的预测精度。 总结来说，这篇论文通过细致的区域划分、科学的监测预警指标设定和精准的智能预测模型，为宁夏山洪灾害的预警预报提供了强有力的技术支持。这项研究不仅提升了山洪灾害的防范能力，也展示了云计算技术在自然灾害管理中的应用潜力，对于保障人民生命财产安全和推动区域可持续发展具有重要意义。