CN111626599A - 一种气象灾害风险研判方法及系统 - Google Patents

一种气象灾害风险研判方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种气象灾害风险研判方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息；获取预先构建的与气象灾害数据对应的灾害场景模型；基于灾害场景模型对气象灾害数据和承灾体信息进行分析，得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。可见，实施本发明实施例，能够根据采集到的气象灾害数据确定对应的灾害场景模型，进而根据灾害场景模型对气象灾害影响进行分析，得到气象灾害风险等级，从而提升了对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。

Description

一种气象灾害风险研判方法及系统
技术领域
本发明属于气象技术领域，尤其涉及一种气象灾害风险研判方法及系统。
背景技术
近年来，气象灾害事件频发，给人民群众的生产生活造成了严重影响，完善的突发事件预警预报和高效的决策应对对于保障人民群众的生命财产安全有重大意义。当前，对于气象灾害事件的预警预报通常是根据当前的气象数据对气象灾害事件教训预测。然而，在实践中发现，当前对于气象灾害事件的预警预报通常对不同的地区也会发出相同的预警预报，但是各个地区的地质条件和可能发生的气象灾害的类型通常存在差异，可见，当前的对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性较低。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的问题，提供一种气象灾害风险研判方法及系统，该方法能够提升对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。
本申请第一方面公开一种气象灾害风险研判方法，所述方法包括：
采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息；
获取预先构建的与所述气象灾害数据对应的灾害场景模型；
基于所述灾害场景模型对所述气象灾害数据和所述承灾体信息进行分析，得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级之后，所述方法还包括：
当监测到所述气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与所述气象灾害数据和所述承灾体信息对应的灾害预测信息；
根据所述灾害预测信息确定与所述气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析；
综合所述气象灾害风险等级、所述灾害预测信息以及所述灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出所述灾害预警信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息，包括：
采集预设的监测区域对应的气象数据；
从所述气象数据中识别气象灾害数据；
确定所述气象灾害数据对应的灾害类型，并确定所述气象灾害数据对应的监测子区域；
确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息，包括：
获取所述监测子区域中包含若干个承灾体；
确定各个所述承灾体对应的灾害因素；
采集各个所述灾害因素对应的灾害阈值；
将各个所述承灾体对应的所述灾害因素以及各个所述灾害因素对应的所述灾害阈值确定为所述气象灾害数据对应的承载体信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述灾害类型包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型。
本申请第二方面公开象灾害风险研判系统，包括：
采集单元，用于采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息；
获取单元，用于获取预先构建的与所述气象灾害数据对应的灾害场景模型；
分析单元，用于基于所述灾害场景模型对所述气象灾害数据和所述承灾体信息进行分析，得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述系统还包括：
生成单元，用于在所述分析单元得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级之后，当监测到所述气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与所述气象灾害数据和所述承灾体信息对应的灾害预测信息；
确定单元，用于根据所述灾害预测信息确定与所述气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析；
输出单元，用于综合所述气象灾害风险等级、所述灾害预测信息以及所述灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出所述灾害预警信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述采集单元包括：
采集子单元，用于采集预设的监测区域对应的气象数据；
识别子单元，用于从所述气象数据中识别气象灾害数据；
第一确定子单元，用于确定所述气象灾害数据对应的灾害类型，并确定所述气象灾害数据对应的监测子区域；
第二确定子单元，用于确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第二确定子单元包括：
获取模块，用于获取所述监测子区域中包含若干个承灾体；
第一确定模块，用于确定各个所述承灾体对应的灾害因素；
采集模块，用于采集各个所述灾害因素对应的灾害阈值；
第二确定模块，用于将各个所述承灾体对应的所述灾害因素以及各个所述灾害因素对应的所述灾害阈值确定为所述气象灾害数据对应的承载体信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述灾害类型包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型。
本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，所述程序代码包括用于执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤的指令。
本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息；获取预先构建的与气象灾害数据对应的灾害场景模型；基于灾害场景模型对气象灾害数据和承灾体信息进行分析，得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。可见，实施本发明实施例，能够根据采集到的气象灾害数据确定对应的灾害场景模型，进而根据灾害场景模型对气象灾害进行分析，得到气象灾害风险等级，从而提升了对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种气象灾害风险研判方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种气象灾害风险研判方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种气象灾害风险研判系统的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种气象灾害风险研判系统的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
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。
需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例公开一种气象灾害风险研判方法及系统，能够提升对于气象灾害事件的预警预报的准确性。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种气象灾害风险研判方法的流程示意图。如图1所示，该气象灾害风险研判方法可以包括以下步骤：
101、采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息。
本发明实施例中，可以根据预设的规划方式确定监测区域，例如，监测区域可以为广东省、广州市、黄埔区或者华北平原等，气象灾害数据可以为监测区域中存在的恶劣天气的气象灾害数据，如大风、降水、高温、雷电、冰雹等气象灾害数据。承灾体信息可以为监测区域中任意建筑或任意地形对应的信息，例如，承灾体信息可以为学校、机场或旅游景点等。
本发明实施例中，不同的气象灾害数据可以对应不同的承灾体信息，例如，当气象灾害数据为台风对应的气象灾害数据时，由于台风对应的气象灾害数据通常为降雨和大风，因此，大风对应的承灾体信息可以为学校、旅游景点、气象防灾重点单位以及工地隐患点等4类承灾体的信息；降雨对应的承灾体信息可以为学校、堆场、客运站、旅游景点、气象防灾重点单位以及工地隐患点等6类承灾体的信息；当气象灾害数据为雷电对应的气象灾害数据时，承灾体信息可以为危化点和铁皮屋工棚2类承灾体的信息；当气象灾害数据为低温对应的气象灾害数据时，承灾体信息可以为交通、农业和旅游景点等承灾体的信息。
102、获取预先构建的与气象灾害数据对应的灾害场景模型。
本发明实施例中，气象灾害数据存在多种气象灾害类型，如台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型等，且各个气象灾害类型均可以对应不同的灾害场景模型，如台风类型的气象灾害类型可以对应台风场景模型；暴雨类型的气象灾害类型可以对应暴雨场景模型；雷电类型的气象灾害类型可以对应雷电场景模型；干旱类型的气象灾害类型可以对应干旱场景模型；大雾类型的气象灾害类型可以对应大雾场景模型；低温类型的气象灾害类型可以对应低温场景模型；通过不同的气象灾害类型对应的不同灾害场景模型，可以更加精准的对气象灾害进行预测。
103、基于灾害场景模型对气象灾害数据和承灾体信息进行分析，得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
本发明实施例中，灾害场景模型可以对气象灾害数据和承灾体信息进行分析，确定当前的气象灾害数据对承灾体信息的影响，进而确定当前的气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。气象灾害风险等级可以按危害程度和规模大小分为特大型气象灾害风险等级、大型气象灾害风险等级、中型气象灾害风险等级以及小型气象灾害风险等级。
在图1所描述的方法中，能够提升对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。此外，实施图1所描述的方法，可以更加精准的对气象灾害进行预测。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种气象灾害风险研判方法的流程示意图。如图2所示，该气象灾害风险研判方法可以包括以下步骤：
201、采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息。
作为一种可选的实施方式，采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息的方式可以包括以下步骤：
采集预设的监测区域对应的气象数据；
从气象数据中识别气象灾害数据；
确定气象灾害数据对应的灾害类型，并确定气象灾害数据对应的监测子区域；
确定监测子区域中与气象灾害数据对应的承灾体信息。
其中，实施这种实施方式，可以从采集的气象数据中识别气象灾害数据，并且确定气象灾害数据对应的灾害类型和监测子区域，进而确定出承灾体信息，提高了承灾体信息与气象灾害数据的相关性。
本发明实施例中，监测区域对应的气象数据可以包括温度、降水量、风速、湿度以及雷电等气象数据，当气象数据中存在超过预设阈值的目标气象数据时，可以将目标气象数据确定为气象灾害数据。当监测区域较大时，可能出现在气象灾害数据只出现在监测区域中的某一监测子区域中，则可以只确定该监测子区域中的承灾体信息，简化了承灾体信息的获取，也简化了气象灾害风险研判的过程。
更进一步，灾害类型可以包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型等，可以对多种灾害类型进行气象灾害风险评估，以使对气象灾害风险的研判更加全面。
可选的，确定监测子区域中与气象灾害数据对应的承灾体信息的方式可以包括以下步骤：
获取监测子区域中包含若干个承灾体；
确定各个承灾体对应的灾害因素；
采集各个灾害因素对应的灾害阈值；
将各个承灾体对应的灾害因素以及各个灾害因素对应的灾害阈值确定为气象灾害数据对应的承载体信息。
其中，实施这种实施方式，可以从监测子区域中获取若干个承灾体，并确定对各个承灾体存在影响的灾害因素，进而确定灾害因素对应的灾害阈值，最终将灾害因素和灾害阈值确定为气象灾害数据对应的承灾体信息，提高了承灾体信息的精确度。
本发明实施例中，不同的承灾体可以对应不同的灾害因素，例如，在台风灾害场景下，承灾体可以为某一水库，灾害因素可以为水库水位，灾害阈值可以为预设水位阈值，如果水库水位大于预设水位阈值，可以认为该水库存在危险。通过对不同的承灾体设置不同的灾害因素，可以更加准确的对气象灾害风险进行研判。
202、获取预先构建的与气象灾害数据对应的灾害场景模型。
203、基于灾害场景模型对气象灾害数据和承灾体信息进行分析，得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
本发明实施例中，灾害场景模型可以对各个承灾体受影响较大的灾害因素进行分析，并且还可以结合对当前气象灾害数据的分析综合计算得出的一个定量化的影响值，并且根据该影响值确定气象灾害风险等级。
204、当监测到气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与气象灾害数据和承灾体信息对应的灾害预测信息。
本发明实施例中，可以根据气象灾害数据和承灾体信息对可能出现的气象灾害进行预测，从而得到灾害预测信息，灾害预测信息可以对如何应对气象灾害起到一定的提示作用。
205、根据灾害预测信息确定与气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析。
本发明实施例中，可以根据灾害预测信息和气象灾害风险等级制定应对气象灾害的方案，该方案可以应对灾害预测信息中的灾害类型，并且可以根据不同的气象灾害风险等级制定不同的应对方案，进而根据应对方案生成灾害影响分析。
206、综合气象灾害风险等级、灾害预测信息以及灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出灾害预警信息。
本发明实施例中，由于在监测区域中通常会同时存在多种气象灾害类型，因此气象灾害风险等级也可能存在多个，可以从多个气象灾害风险等级中选取气象灾害风险等级最高的作为最终的灾害预警信息的气象灾害风险等级，从而保证了输出的灾害预警信息准确性。
本发明实施例中，实施上述的步骤204～步骤206，可以根据气象灾害数据和承灾体信息确定灾害预测信息，以及应对本次气象灾害应采取的灾害影响分析，并且将气象灾害风险等级、灾害预测信息以及灾害影响分析进行综合，得到灾害预警信息，以向将要遭受气象灾害的用户提前做出预警，提高了预警信息的及时性和全面性。
在图2所描述的方法中，能够提升对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。此外，实施图2所描述的方法，提高了承灾体信息与气象灾害数据的相关性。此外，实施图2所描述的方法，可以使对气象灾害风险的研判更加全面。此外，实施图2所描述的方法，提高了承灾体信息的精确度。此外，实施图2所描述的方法，提高了预警信息的及时性和全面性。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种气象灾害风险研判系统的结构示意图。如图3所示，该气象灾害风险研判系统可以包括：
采集单元301，用于采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定气象灾害数据对应的承灾体信息。
获取单元302，用于获取预先构建的与采集单元301采集的气象灾害数据对应的灾害场景模型。
分析单元303，用于基于获取单元302获取的灾害场景模型对采集单元301采集的气象灾害数据和承灾体信息进行分析，得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
可见，实施图3所描述的系统，能够提升对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。
实施例四
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的另一种气象灾害风险研判系统的结构示意图。其中，图4所示的气象灾害风险研判系统是由图3所示的气象灾害风险研判系统进行优化得到的。图4所示的气象灾害风险研判系统还可以包括：
生成单元304，用于在分析单元303得到气象灾害数据对应的气象灾害风险等级之后，当监测到气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与气象灾害数据和承灾体信息对应的灾害预测信息；
确定单元305，用于根据生成单元304生成的灾害预测信息确定与气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析；
输出单元306，用于综合分析单元303得到的气象灾害风险等级、生成单元304生成的灾害预测信息以及确定单元305确定的灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出灾害预警信息。
本发明实施例中，可以根据气象灾害数据和承灾体信息确定灾害预测信息，以及应对本次气象灾害应采取的灾害影响分析，并且将气象灾害风险等级、灾害预测信息以及灾害影响分析进行综合，得到灾害预警信息，以向将要遭受气象灾害的用户提前做出预警，提高了预警信息的及时性和全面性。
作为一种可选的实施方式，图4所示的气象灾害风险研判系统的采集单元301可以包括：
采集子单元3011，用于采集预设的监测区域对应的气象数据；
识别子单元3012，用于从采集子单元3011采集的气象数据中识别气象灾害数据；
第一确定子单元3013，用于确定识别子单元3012识别的气象灾害数据对应的灾害类型，并确定气象灾害数据对应的监测子区域；
第二确定子单元3014，用于确定第一确定子单元3013确定的监测子区域中与识别子单元3012识别的气象灾害数据对应的承灾体信息。
其中，实施这种实施方式，可以从采集的气象数据中识别气象灾害数据，并且确定气象灾害数据对应的灾害类型和监测子区域，进而确定出承灾体信息，提高了承灾体信息与气象灾害数据的相关性。
可选的，灾害类型包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型，可以对多种灾害类型进行气象灾害风险评估，以使对气象灾害风险的研判更加全面。
作为一种可选的实施方式，图4所示的气象灾害风险研判系统的第二确定子单元3014可以包括：
获取模块30141，用于获取第一确定子单元3013确定的监测子区域中包含若干个承灾体；
第一确定模块30142，用于确定获取模块30141获取的各个承灾体对应的灾害因素；
采集模块30143，用于采集第一确定模块30142确定的各个灾害因素对应的灾害阈值；
第二确定模块30144，用于将第一确定模块30142确定的各个承灾体对应的灾害因素以及采集模块30143采集的各个灾害因素对应的灾害阈值确定为气象灾害数据对应的承载体信息。
其中，实施这种实施方式，可以从监测子区域中获取若干个承灾体，并确定对各个承灾体存在影响的灾害因素，进而确定灾害因素对应的灾害阈值，最终将灾害因素和灾害阈值确定为气象灾害数据对应的承灾体信息，提高了承灾体信息的精确度。
可见，实施图4所描述的系统，能够提升对于受到气象灾害影响事件的预警预报的准确性。此外，实施图4所描述的系统，提高了承灾体信息与气象灾害数据的相关性。此外，实施图4所描述的系统，可以使对气象灾害风险的研判更加全面。此外，实施图4所描述的系统，提高了承灾体信息的精确度。此外，实施图4所描述的系统，提高了预警信息的及时性和全面性。
实施例五
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图5所示，该电子设备可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器501；
与存储器501耦合的处理器502；
其中，处理器502调用存储器501中存储的可执行程序代码，执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，程序代码包括用于执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤的指令。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
应理解，说明书通篇中提到的“本发明实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在本发明实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
以上对本发明实施例公开的一种气象灾害风险研判方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种气象灾害风险研判方法，其特征在于，所述方法包括：
采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息；
获取预先构建的与所述气象灾害数据对应的灾害场景模型；
基于所述灾害场景模型对所述气象灾害数据和所述承灾体信息进行分析，得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
2.根据权利要求1所述的气象灾害风险研判方法，其特征在于，所述得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级之后，所述方法还包括：
当监测到所述气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与所述气象灾害数据和所述承灾体信息对应的灾害预测信息；
根据所述灾害预测信息确定与所述气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析；
综合所述气象灾害风险等级、所述灾害预测信息以及所述灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出所述灾害预警信息。
3.根据权利要求1或2所述的气象灾害风险研判方法，其特征在于，所述采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息，包括：
采集预设的监测区域对应的气象数据；
从所述气象数据中识别气象灾害数据；
确定所述气象灾害数据对应的灾害类型，并确定所述气象灾害数据对应的监测子区域；
确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息。
4.根据权利要求3所述的气象灾害风险研判方法，其特征在于，所述确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息，包括：
获取所述监测子区域中包含若干个承灾体；
确定各个所述承灾体对应的灾害因素；
采集各个所述灾害因素对应的灾害阈值；
将各个所述承灾体对应的所述灾害因素以及各个所述灾害因素对应的所述灾害阈值确定为所述气象灾害数据对应的承载体信息。
5.根据权利要求3或4所述的气象灾害风险研判方法，其特征在于，所述灾害类型包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型。
6.一种气象灾害风险研判系统，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集预设的监测区域对应的气象灾害数据，并确定所述气象灾害数据对应的承灾体信息；
获取单元，用于获取预先构建的与所述气象灾害数据对应的灾害场景模型；
分析单元，用于基于所述灾害场景模型对所述气象灾害数据和所述承灾体信息进行分析，得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
生成单元，用于在所述分析单元得到所述气象灾害数据对应的气象灾害风险等级之后，当监测到所述气象灾害风险等级大于预设等级时，生成与所述气象灾害数据和所述承灾体信息对应的灾害预测信息；
确定单元，用于根据所述灾害预测信息确定与所述气象灾害风险等级匹配的灾害影响分析；
输出单元，用于综合所述气象灾害风险等级、所述灾害预测信息以及所述灾害影响分析，得到灾害预警信息，并输出所述灾害预警信息。
8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述采集单元包括：采集子单元，用于采集预设的监测区域对应的气象数据；
识别子单元，用于从所述气象数据中识别气象灾害数据；
第一确定子单元，用于确定所述气象灾害数据对应的灾害类型，并确定所述气象灾害数据对应的监测子区域；
第二确定子单元，用于确定所述监测子区域中与所述气象灾害数据对应的承灾体信息。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第二确定子单元包括：
获取模块，用于获取所述监测子区域中包含若干个承灾体；
第一确定模块，用于确定各个所述承灾体对应的灾害因素；
采集模块，用于采集各个所述灾害因素对应的灾害阈值；
第二确定模块，用于将各个所述承灾体对应的所述灾害因素以及各个所述灾害因素对应的所述灾害阈值确定为所述气象灾害数据对应的承载体信息。
10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，所述灾害类型包括台风类型、暴雨类型、雷电类型、干旱类型、大雾类型以及低温类型。
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