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申请/专利权人：国家气候中心

摘要：本发明公开了一种用于评估暴雨天气对高速铁路运营稳定性影响的方法，通过选择实际运营中的高铁线路作为评估对象、收集整理高铁线路的地理位置信息与其两侧周边的预设距离内的缓冲区域、收集整理覆盖缓冲区域内在预设时间范围内的历史逐小时降水格点数据、收集整理每一待评估高铁线路在预设时间范围内的运营基础数据、利用GIS地理空间分析技术融合高铁运营基础及派生数据与历史逐小时降水数据形成高铁线路缓冲区域格点复合数据等步骤，构建暴雨天气对高铁运营稳定性影响的评估模型，并通过该评估模型定量分析降雨相关指标对高铁运营稳定性指标影响程度，为铁路运营管理提供了科学依据，确保了高速铁路在恶劣气象条件下的稳定运营。

主权项：1.一种用于评估暴雨天气对高速铁路运营稳定性影响的方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.选择一条或同时选择多条实际运营中的高铁线路作为待分析评估暴雨天气对运营影响的对象；SS2.收集整理每一待评估高铁线路的全线地理位置信息，并基于该全线地理位置信息向其两侧周边拓展预设距离作为待评估高铁线路的缓冲区域；SS3.收集整理覆盖每一待评估高铁线路缓冲区域在预设时间范围内的历史逐小时降水格点数据，所述历史逐小时降水格点数据为至少包含日期、小时、经纬度及降水量信息的复合数据并满足预设要求的时空分辨率，其中：所述历史逐小时降水格点数据的降水量信息中至少应包含7个降水指标数据，分别为面雨量P1day、1h最大降水量MP1h、1h最大降水范围RP1h、20mm强降水量R20T、45mm强降水量R45T、20mm强降水时长PH20、45mm强降水时长PH45，其中，P1day表示单位面积上的日降水量，MP1h表示当日最大1小时降水量，RP1h表示当日最大1小时降水范围，R20T、R45T分别表示小时降水量＞20mm的日降水总量、小时降水量＞45mm的日降水总量，PH20、PH45分别表示小时降水量＞20mm的强降水时长、小时降水量＞45mm的强降水时长；并且其中，待评估高铁线路缓冲区域的面雨量基于该区域内所有格点的降水量通过算术平均方法统计得出，其计算式为： 其中，P1dayij,t表示日期t高铁线路ij的面雨量，nij表示高铁线路ij上的网格点数量，pij,t,h表示日期t高铁线路ij上各格点小时降水量；SS4.收集整理每一待评估高铁线路在预设时间范围内的运营基础数据，所述运营基础数据至少包括待评估高铁线路全线各站点在预设时间范围内的列车时刻表以及历史运营记录，所述历史运营记录至少应包括运营日期、计划车次、延误车次及延误时长信息，并据此派生计算出待评估高铁线路在各运营日期的日延误数量及日准点率，其中：待评估高铁线路在各运营日期的日准点率基于如下数学表达式进行计算： 其中，日延误数量TNDij,t是指在日期t高铁线路ij的延误车次数量，日准点率OTPij,t为表示该线路在该日期的准点率，TNSSij,t表示该线路在该日期的预计发车数量，DTPij,t表示该线路在该日期的延误率；SS5.对于所收集整理并具有非空间属性的高铁运营基础数据及其派生数据，利用GIS地理空间分析技术将相关数据分配至覆盖待评估高铁线路缓冲区域的地理栅格中以建立高铁运营数据的空间表示，且所述地理栅格与步骤SS3中历史逐小时降水格点数据具有相同一致的空间尺度并一一对应，并据此融合形成包含高铁运营基础及派生数据和历史逐小时降水数据在内的高铁线路缓冲区域格点复合数据，其中：高铁线路缓冲区域格点复合数据中至少应包含预设时间范围内各待评估高铁线路ij在各日期t的面雨量P1day、1h最大降水量MP1h、1h最大降水范围RP1h、20mm强降水量R20T、45mm强降水量R45T、20mm强降水时长PH20、45mm强降水时长PH45以及日延误数量TNDij,t、日准点率OTPij,t数据；SS6.基于步骤SS5中融合形成的高铁线路缓冲区域格点复合数据，选择其中与高铁运营稳定性相关的一个或多个指标作为因变量，同时选择其中若干个降雨相关指标作为自变量，并以不同的出行月份作为控制变量，通过多元线性回归统计分析的方式构建暴雨天气对高铁运营影响的评估模型，以定量分析降雨相关指标对高铁运营稳定性指标的影响程度，并预测暴雨天气条件下的高铁运营风险，其中：选择待评估高铁线路的日延误数量TNDij,t、日准点率OTPij,t为因变量，选择待评估高铁线路ij在各日期t的面雨量P1day、1h最大降水量MP1h、1h最大降水范围RP1h、20mm强降水量R20T、45mm强降水量R45T、20mm强降水时长PH20、45mm强降水时长PH45为自变量，以不同出行月份为控制变量，构建暴雨天气对高铁运营影响的评估模型： 式中，Yij,t表示待评估高铁线路ij在日期t的运营稳定性指标，以日延误数量TNDij,t、日准点率OTPij,t分别衡量，β0为模型的截距项，β1~β7为模型中各自变量的线性系数以衡量对应自变量对高铁运营稳定性的影响程度，Mk表示控制变量，即不同月份出行的哑变量，γk为控制变量Mk对应的系数，εij,t为随机误差项；并且，在完成暴雨天气对高铁运营影响的评估模型的构建后，以R2统计量作为模型拟合的优度评价指标，R2值的大小用以反映模型自变量对因变量变异性的解释能力，其计算公式如下： 其中，ESS为模型的可解释平方和，表示模型预测值与实际观测值之间的差异，TSS为模型的总离差平方和，表示实际观测值与平均值之间的差异，为模型预测的运营稳定性指标，y为实际观测的稳定性指标，为所有观测值的平均值。

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