CN109426906A - 一种暴雨气象灾害风险评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种暴雨气象灾害评估系统,其特征在于,包括:灾害风险普查模块;致洪临界雨量模块;风险监测报警模块;风险评估平台模块;以及下级指导、决策部门与用户;所述灾害风险普查模块包括由中小河流洪水隐患流域,地理、经济社会信息,气象水文信息,以及灾情构成的中小河流洪水风险普查基础数据库;所述风险监测报警模块包括由实时预警,短临预警,以及短期预报构成的风险监测报警信息;所述风险评估平台模块包括由洪水淹没模型,承灾体空间分布以及脆弱性曲线构成的暴雨洪涝风险评估服务产品;该系统通过流程化配置评估流程,可实现自动化预估和评估以及高效的预估和评估。
Description
技术领域
本发明涉及气象技术领域,更具体的说是涉及一种暴雨气象灾害风险评估系统。
背景技术
近年来,气象灾害频繁发生,给社会经济带来的损失日趋严重。任何一次灾害的发生都是致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力共同作用的结果,,其中,承灾体作为灾害发生的重要环节之一与人类系统、社会经济系统关系最为密切,因此,对气象灾害风险评估的研究得到了广泛的重视。
风险预估:应主要基于实时气象资料、历史气象资料、预报预测数据、暴雨洪涝风险区划数据、历史灾情数据、人口和住宅数据,进行致灾因子气候背景分析、叠加分析、综合对比分析,生成暴雨洪涝灾前预评估产品,预估过程可由专家订正调整权重,以保证结果更接近实际,最后输出灾害风险预估报告;灾后评估:灾害发生后的评估主要通过灾情调查信息和实际降水来评估,一种可以通过损害后果计算法直接计算评估,一种可通过灾损曲线法计算,两种结果互相校验,评估过程也可由专家订正,最终形成风险评估报告。
因此,如何提供一种可解决基于暴雨气象灾害针对山洪和中小河流的灾前预估和灾后评估问题,并可通过流程化配置评估流程,可实现自动化预估和评估以及高效的预估和评估的暴雨气象灾害风险评估系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种可解决基于暴雨气象灾害针对山洪和中小河流的灾前预估和灾后评估问题,并可通过流程化配置评估流程,可实现自动化预估和评估以及高效的预估评估的暴雨气象灾害风险评估系统。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,包括:灾害风险普查模块;致洪临界雨量模块;风险监测报警模块;风险评估平台模块;以及下级指导、决策部门与用户;所述灾害风险普查模块包括由中小河流洪水隐患流域,地理、经济社会信息,气象水文信息,以及灾情构成的中小河流洪水风险普查基础数据库;所述致洪临界雨量模块包括有中小河流洪水以及山洪,所述风险监测报警模块包括由实时预警,短临预警,以及短期预报构成的风险监测报警信息;所述风险评估平台模块包括由洪水淹没模型,承灾体空间分布以及针对不同淹没水深下各类别承灾体损失值/百分比的脆弱性曲线构成的暴雨洪涝风险评估服务产品;所述暴雨洪涝风险评估服务产品由下级指导,决策部门,以及用户进行信息评估决策后再进行信息反馈,并将反馈信息反馈给各级业务开展机构。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,所述致洪临界雨量模块中的小河流洪水与山洪需经试点技术方法,国家级标准规范以及本地化应用三个步骤。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,所述风险监测报警模块中的实时预警是通过自动站实测降水,QPE,以及致灾临界雨量进行实时预警。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统,所述风险监测报警模块中的短临预警是通过1、2、3小时的QPE,分析订正,以及致灾临界雨量进行短临预警。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,所述风险监测报警模块中的短期预报是通过精细化降水预报,分析订正,以及致灾临界雨量进行短期预报。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,所述洪水淹没模型包括有洪水淹没范围,洪水淹没深度,以及洪水淹没时长。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,所述承灾体空间分布包括有人口,GDP,土地利用,以及学校、医院、道路等等。
优选的,在上述一种暴雨气象灾害评估系统中,该系统通过灾害风险普查得到中小河流洪水风险普查基础数据库,并依次经由致洪临界雨量,风险监测报警,风险评估平台,下级指导、决策部门与用户,以及各级业务开展机构。
经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本发明通过在风险预估阶段主要基于实时气象资料、历史气象资料、预报预测数据、暴雨洪涝风险区划数据、历史灾情数据、人口和住宅数据,进行致灾因子气候背景分析、叠加分析、综合对比分析,生成暴雨洪涝灾前预评估产品,预估过程可由专家订正调整权重,以保证结果更接近实际,最后输出灾害风险预估报告;在灾后评估阶段,灾害发生后的评估主要通过灾情调查信息和实际降水来评估,一种可以通过损害后果计算法直接计算评估,一种可通过灾损曲线法计算,两种结果互相校验,评估过程也可由专家订正,最终形成风险评估报告;从而可解决基于气象灾害针对山洪和中小河流的灾前预估和灾后评估问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明的系统原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种可解决基于暴雨气象灾害针对山洪和中小河流的灾前预估和灾后评估问题的暴雨气象灾害风险评估系统。
请参阅附图1,为本发明公开的一种暴雨气象灾害风险评估系统,具体包括:
灾害风险普查模块;致洪临界雨量模块;风险监测报警模块;风险评估平台模块;以及下级指导、决策部门与用户;灾害风险普查模块包括由中小河流洪水隐患流域,地理、经济社会信息,气象水文信息,以及灾情构成的中小河流洪水风险普查基础数据库;致洪临界雨量模块包括有中小河流洪水以及山洪,风险监测报警模块包括由实时预警,短临预警,以及短期预报构成的风险监测报警信息;风险评估平台模块包括由洪水淹没模型,承灾体空间分布以及针对不同淹没水深下各类别承灾体损失值/百分比的脆弱性曲线构成的暴雨洪涝风险评估服务产品;暴雨洪涝风险评估服务产品由下级指导,决策部门,以及用户进行信息评估决策后再进行信息反馈,并将反馈信息反馈给各级业务开展机构。
本发明通过在风险预估阶段主要基于实时气象资料、历史气象资料、预报预测数据、暴雨洪涝风险区划数据、历史灾情数据、人口和住宅数据,进行致灾因子气候背景分析、叠加分析、综合对比分析,生成暴雨洪涝灾前预评估产品,预估过程可由专家订正调整权重,以保证结果更接近实际,最后输出灾害风险预估报告;在灾后评估阶段,灾害发生后的评估主要通过灾情调查信息和实际降水来评估,一种可以通过损害后果计算法直接计算评估,一种可通过灾损曲线法计算,两种结果互相校验,评估过程也可由专家订正,最终形成风险评估报告;从而可解决基于气象灾害针对山洪和中小河流的灾前预估和灾后评估问题。
为了进一步优化上述技术方案,致洪临界雨量模块中的小河流洪水与山洪需经试点技术方法,国家级标准规范以及本地化应用三个步骤。
为了进一步优化上述技术方案,风险监测报警模块中的实时预警是通过自动站实测降水,QPE,以及致灾临界雨量进行实时预警。
为了进一步优化上述技术方案,风险监测报警模块中的短临预警是通过 1、2、3小时的QPE,分析订正,以及致灾临界雨量进行短临预警。
为了进一步优化上述技术方案,风险监测报警模块中的短期预报是通过精细化降水预报,分析订正,以及致灾临界雨量进行短期预报。
为了进一步优化上述技术方案,洪水淹没模型包括有洪水淹没范围,洪水淹没深度,以及洪水淹没时长。
为了进一步优化上述技术方案,承灾体空间分布包括有人口,GDP,土地利用,以及学校、医院、道路等等。
为了进一步优化上述技术方案,该系统通过灾害风险普查得到中小河流洪水风险普查基础数据库,并依次经由致洪临界雨量,风险监测报警,风险评估平台,下级指导、决策部门与用户,以及各级业务开展机构。
为了进一步优化上述技术方案,本发明采用的“Floodarea”二维水动力模型是基于以下技术方法实现:
“Floodarea”二维水动力模型是德国Geomer公司开发的以ArcGIS为运行平台的洪水演进模拟模型,是ArcGIS的一个扩展模块,利用了GIS矢量栅格一体化的空间分析功能,根据研究区数字地形模型、有设定水位的河道网络栅格、表示洪水进入圩区起始位置的破圩点及一个或多个水文曲线、表示暴雨分布的降水权重、由曼宁系数获取的糙率、代表模拟边界的堤防等阻水物数据,模拟堤防漫顶式、溃口式或暴雨式的淹没情况,精确的反映洪水演进过程。
(1)计算基于水动力方法,同时考虑了一个栅格的周围八个单元。相领单元的水流宽度被认为是相等的;位于对角线的单元,以不同的长度算法来计算。
(2)对邻近单元的泻入量由Manning-Stricker公式计算(粗超度、水力半径和坡度)。
(3)水流方向由栅格间坡度决定,坡度由单元之间最低的水位和最高的地形高程之间的差异所决定。
Floodarea模型在风险评估系统中主要用于界定洪水淹没范围,以预警可能的洪水风险。
利用GIS向量栅格一体化的空间分析功能,根据研究区数字地形、表示模拟起始位置的河网水位、表示洪水进入圩区起始位置的破圩点、由曼宁系数获取的糙率、表示模拟边界的堤防等资料,模拟溃口式或堤防漫顶式的淹没情况,准确地反映洪水演进过程。
为了进一步优化上述技术方案,本发明是基于以下技术方法实现:
第一步,采集由中小河流洪水隐患流域,地理、经济社会信息,气象水文信息,灾情构成的中小河流洪水风险普查基础数据库中的数据。
第二步,将采集到的数据输入致洪临界雨量模块,经试点技术方法,国家级标准规范,以及本地化应用三步,再输入风险监测报警模块。
第三步,在风险监测报警模块中,通过实时预警,短临预警以及短期预报采集风险监测报警信息,将采集到的信息输入风险评估平台模块。
第四步,在风险评估平台模块中,通过洪水淹没模型,承灾体空间分布,以及脆弱性曲线进行风险评估,形成暴雨洪涝风险评估服务产品。
第五步,将暴雨洪涝风险评估服务产品通过下级指导,决策部门,以及用户进行信息评估决策后再进行信息反馈,最终,将信息反馈回各级业务开展机构。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,包括:灾害风险普查模块;致洪临界雨量模块;风险监测报警模块;风险评估平台模块;以及下级指导、决策部门与用户;所述灾害风险普查模块包括由中小河流洪水隐患流域,地理、经济社会信息,气象水文信息,以及灾情构成的中小河流洪水风险普查基础数据库;所述致洪临界雨量模块包括有中小河流洪水以及山洪,所述风险监测报警模块包括由实时预警,短临预警,以及短期预报构成的风险监测报警信息;所述风险评估平台模块包括由洪水淹没模型,承灾体空间分布以及针对不同淹没水深下各类别承灾体损失值/百分比的脆弱性曲线构成的暴雨洪涝风险评估服务产品;所述暴雨洪涝风险评估服务产品由下级指导,决策部门,以及用户进行信息评估决策后再进行信息反馈,并将反馈信息反馈给各级业务开展机构。
2.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述致洪临界雨量模块中的小河流洪水与山洪需经试点技术方法,国家级标准规范以及本地化应用三个步骤。
3.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述风险监测报警模块中的实时预警是通过自动站实测降水,QPE,以及致灾临界雨量进行实时预警。
4.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述风险监测报警模块中的短临预警是通过1、2、3小时的QPE,分析订正,以及致灾临界雨量进行短临预警。
5.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述风险监测报警模块中的短期预报是通过精细化降水预报,分析订正,以及致灾临界雨量进行短期预报。
6.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述洪水淹没模型包括有洪水淹没范围,洪水淹没深度,以及洪水淹没时长。
7.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,所述承灾体空间分布包括有人口,GDP,土地利用,以及学校、医院、道路等等。
8.根据权利要求1所述的一种暴雨气象灾害风险评估系统,其特征在于,该系统通过灾害风险普查得到中小河流洪水风险普查基础数据库,并依次经由致洪临界雨量,风险监测报警,风险评估平台,下级指导、决策部门与用户,以及各级业务开展机构。
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---|---|---|---|
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---|---|
CN (1) | CN109426906A (zh) |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109933637A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-25 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种洪水风险动态展示及分析系统 |
CN110009158A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 中国水利水电科学研究院 | 台风暴雨洪水灾害全生命周期监测方法及系统 |
CN110400053A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-01 | 宁波市气象台 | 一种港口气象服务效益评估的方法 |
CN111223027A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-06-02 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种城市地震灾害风险评估方法及系统 |
CN111768098A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-13 | 湖北省科技传媒有限责任公司 | 一种创新评估监测系统及其评估方法 |
CN111815103A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-23 | 深圳市第一反应信息科技有限公司 | 一种用于确定户外风险评估信息的方法与设备 |
CN111815105A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-23 | 深圳市第一反应信息科技有限公司 | 一种用于提供风险评估地图信息的方法与设备 |
CN111915158A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-10 | 云南电网有限责任公司带电作业分公司 | 一种基于Flood Area模型的暴雨灾害天气风险评估方法、装置及设备 |
CN112733335A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 北方大贤风电科技(北京)有限公司 | 一种暴雨灾害评估预测系统 |
CN112801518A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-05-14 | 徐粱钰 | 一种水母灾害风险风险评估方法 |
CN113344327A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-09-03 | 河南省科达水利勘测设计有限公司 | 一种防洪影响评价系统 |
CN113570133A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种应对强降雨的输配电线路风险预测方法及系统 |
CN113627678A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-09 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种暴雨诱发洪水淹没配电台区的测算方法和系统 |
CN113723824A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-11-30 | 廊坊市气象局 | 一种暴雨致灾风险评估方法 |
CN113762747A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-07 | 中国科学院西北生态环境资源研究院 | 一种冰雪灾害风险管理系统 |
CN113869621A (zh) * | 2020-06-30 | 2021-12-31 | 宁夏新气象科技服务有限公司 | 一种葡萄晚霜冻气象灾害评估方法及系统 |
CN113887915A (zh) * | 2021-09-27 | 2022-01-04 | 浪潮软件科技有限公司 | 基于巨灾事件影响的安全风险推演系统及方法 |
CN114664041A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-06-24 | 中科海慧(北京)科技有限公司 | 一种基于深度学习的多传感器融合预警预测方法 |
CN115169938A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-11 | 河南省气候中心(河南省气候变化监测评估中心) | 一种区域性暴雨灾害风险评估方法 |
CN116187769A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-05-30 | 四川省安全科学技术研究院 | 基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法 |
CN117196305A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-08 | 江苏省气候中心 | 一种适用于平原水网区的气象水文预警方法 |
CN118101689A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-05-28 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 基于物联网新能源的气象及自然灾害预警管理系统及方法 |
CN118446532A (zh) * | 2024-07-05 | 2024-08-06 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 基于脆弱性曲线的暴雨风险预警方法、装置、设备及介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103136596A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-06-05 | 成都信息工程学院 | 一种中小河流域山洪灾害监测预警业务平台系统 |
CN105260603A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-01-20 | 成都信息工程大学 | 一种气候事件风险评估方法及系统 |
CN105260834A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-01-20 | 成都信息工程大学 | 一种强降水致灾评估业务系统 |
CN105303301A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-02-03 | 成都信息工程大学 | 一种强降水灾前风险预估方法 |
-
2017
- 2017-08-29 CN CN201710754779.XA patent/CN109426906A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103136596A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-06-05 | 成都信息工程学院 | 一种中小河流域山洪灾害监测预警业务平台系统 |
CN105260603A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-01-20 | 成都信息工程大学 | 一种气候事件风险评估方法及系统 |
CN105260834A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-01-20 | 成都信息工程大学 | 一种强降水致灾评估业务系统 |
CN105303301A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-02-03 | 成都信息工程大学 | 一种强降水灾前风险预估方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LEE吖吖: ""暴雨诱发中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警服务规范(试行)"", 《百度文库》 * |
徐启龙: ""洪水灾害风险评估研究—以北京市为例", 《中国科学院大学》 * |
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109933637B (zh) * | 2019-03-19 | 2021-06-18 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种洪水风险动态展示及分析系统 |
CN109933637A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-25 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种洪水风险动态展示及分析系统 |
CN110009158A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 中国水利水电科学研究院 | 台风暴雨洪水灾害全生命周期监测方法及系统 |
CN110400053A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-01 | 宁波市气象台 | 一种港口气象服务效益评估的方法 |
CN110400053B (zh) * | 2019-06-28 | 2021-11-16 | 宁波市气象台 | 一种港口气象服务效益评估的方法 |
CN111223027A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-06-02 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种城市地震灾害风险评估方法及系统 |
CN111815103A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-23 | 深圳市第一反应信息科技有限公司 | 一种用于确定户外风险评估信息的方法与设备 |
CN111815105A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-23 | 深圳市第一反应信息科技有限公司 | 一种用于提供风险评估地图信息的方法与设备 |
CN111768098A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-13 | 湖北省科技传媒有限责任公司 | 一种创新评估监测系统及其评估方法 |
CN113869621A (zh) * | 2020-06-30 | 2021-12-31 | 宁夏新气象科技服务有限公司 | 一种葡萄晚霜冻气象灾害评估方法及系统 |
CN111915158A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-10 | 云南电网有限责任公司带电作业分公司 | 一种基于Flood Area模型的暴雨灾害天气风险评估方法、装置及设备 |
CN112733335A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 北方大贤风电科技(北京)有限公司 | 一种暴雨灾害评估预测系统 |
CN112801518A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-05-14 | 徐粱钰 | 一种水母灾害风险风险评估方法 |
CN113344327A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-09-03 | 河南省科达水利勘测设计有限公司 | 一种防洪影响评价系统 |
CN113570133A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种应对强降雨的输配电线路风险预测方法及系统 |
CN113570133B (zh) * | 2021-07-26 | 2024-05-24 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种应对强降雨的输配电线路风险预测方法及系统 |
CN113627678B (zh) * | 2021-08-18 | 2022-12-16 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种暴雨诱发洪水淹没配电台区的测算方法和系统 |
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CN113887915A (zh) * | 2021-09-27 | 2022-01-04 | 浪潮软件科技有限公司 | 基于巨灾事件影响的安全风险推演系统及方法 |
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