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北京林业大学水保学院研究团队在“23·7”极端暴雨洪涝灾害监测与风险评估研究方面取得进展

生态学者 2025-10-19 12:54
文章摘要
本研究针对全球气候变化背景下极端暴雨事件频发的问题，以2023年7月京津冀"23·7"特大暴雨为案例，提出基于多源卫星数据与机器学习的洪涝监测与评估新框架。研究目的旨在解决复杂地形中洪涝异质性识别难题，通过结合Sentinel系列卫星数据和随机森林模型，系统绘制了海河流域山区山洪和平原区河流洪水与城市内涝的淹没范围，并定量分析驱动因素生成危险性分布图。结论表明该框架能有效区分多类型洪涝灾害，揭示其驱动机制差异，为洪涝应急处置和防灾减灾提供科学依据。
北京林业大学水保学院研究团队在“23·7”极端暴雨洪涝灾害监测与风险评估研究方面取得进展
查看文献： Satellite-based monitoring and hazard assessment of multiple flooding types in the Haihe river Basin induced by the July 2023 extreme rainstorm
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