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基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险

李平 黄跃飞 李兵

李平, 黄跃飞, 李兵. 基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险[J]. 水科学进展, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
引用本文: 李平, 黄跃飞, 李兵. 基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险[J]. 水科学进展, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
LI Ping, HUANG Yuefei, LI Bing. Risk of cascade reservoirs collapse based on Bayesian network[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
Citation: LI Ping, HUANG Yuefei, LI Bing. Risk of cascade reservoirs collapse based on Bayesian network[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008

基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB036402)
详细信息
    作者简介:

    李平(1983-),男,湖南郴州人,博士后,主要从事水文水资源研究。E-mail:281811514@qq.com

  • 中图分类号: TV122

Risk of cascade reservoirs collapse based on Bayesian network

Funds: The study is financially supported by the National Key Basic Research Program of China(No. 2013CB036402).
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-19
  • 刊出日期:  2018-09-25

基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
    基金项目:  国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB036402)
    作者简介:

    李平(1983-),男,湖南郴州人,博士后,主要从事水文水资源研究。E-mail:281811514@qq.com

  • 中图分类号: TV122

摘要: 为研究梯级水库漫坝连溃的风险,并探索贝叶斯网络在水库连溃风险分析中的可行性,通过构建洪水作用下双库连溃的贝叶斯网络模型,并选取四川省大渡河上两相邻梯级水库进行分析,以推求水库漫(溃)坝概率及评估连溃风险。分析过程表明贝叶斯网络方法能直观、简便地分析多风险源共同作用下的水库群连溃风险问题。结果表明,两水库天然洪水漫坝条件概率的数量级均为10-6,洪水引发单库漫坝风险较小;正常蓄水位以上,上游水库溃坝洪水致下游水库漫坝条件概率超0.8,即上游水库溃坝导致水库连溃的风险很大。

English Abstract

李平, 黄跃飞, 李兵. 基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险[J]. 水科学进展, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
引用本文: 李平, 黄跃飞, 李兵. 基于贝叶斯网络的梯级水库连溃风险[J]. 水科学进展, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
LI Ping, HUANG Yuefei, LI Bing. Risk of cascade reservoirs collapse based on Bayesian network[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008
Citation: LI Ping, HUANG Yuefei, LI Bing. Risk of cascade reservoirs collapse based on Bayesian network[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(5): 677-684. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.05.008

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