CN113034853B - 一种洪水预报预警分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种洪水预报预警分析方法及系统,其中方法包括以下步骤:获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;根据所述保险标地上游的水位高度、所述保险标地下游的水位高度以及所述警戒水位高度获取所述保险标地上游的阈值降雨量;当所述保险标地上游的预测降雨量大于或等于所述阈值降雨量,则发布一级预警。本发明的目的在于提供一种洪水预报预警分析方法及系统,该方法和系统根据大数据,提前设置风险预警阈值,触发阈值后自动发布预警,极大的降低了损失。
Description
技术领域
本发明涉及洪水预警技术领域,尤其涉及一种洪水预报预警分析方法及系统。
背景技术
洪水预报预警包括超前预警与临近预报两种类型。从防洪调度角度来讲,洪水预报预警主要目的是实现超前预警、延长预见期,因此目前开展趋势或量级预报是洪水预报预警的特点,也是当前解决洪水预报预警这一挑战性难题的务实手段。但是在洪水趋势、量级预报及可靠度评价方面还缺乏有效的评价指标体系,十分有必要提出一套实用的洪水预报预警评价指标体系,以满足实际预报预警的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种洪水预报预警分析方法及系统,该方法和系统根据大数据,提前设置风险预警阈值,触发阈值后自动发布预警,极大的降低了损失。
本发明通过下述技术方案实现:
一种洪水预报预警分析方法,包括以下步骤:
S1:获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
S2:根据所述保险标地上游的水位高度、所述保险标地下游的水位高度以及所述警戒水位高度获取所述保险标地上游的阈值降雨量;
S3:当所述保险标地上游的预测降雨量大于或等于所述阈值降雨量,则发布一级预警。
优选地,所述S2包括以下子步骤:
S21:根据所述保险标地下游的水位高度和所述警戒水位高度,采用线性差值法获取所述保险标地上游的最大水位高度;
S22:根据所述最大水位高度和所述保险标地上游的水位高度获取所述阈值降雨量。
优选地,所述预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
优选地,还包括步骤S4,当所述保险标地上游的预测降雨量小于所述阈值降雨量时,用于判断所述预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若所述预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,所述极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取。
优选地,所述极端降水阈值按如下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
按下式获取所述极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
一种洪水预报预警分析系统,包括获取模块、计算模块以及第一预警模块;
所述获取模块,用于获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
所述计算模块,用于根据所述保险标地上游的水位高度、所述保险标地下游的水位高度以及所述警戒水位高度获取所述保险标地上游的阈值降雨量;
所述第一预警模块,用于当所述保险标地上游的预测降雨量大于或等于所述阈值降雨量,发布一级预警。
优选地,所述计算模块包括以下处理过程:
根据所述保险标地下游的水位高度和所述警戒水位高度,采用线性差值法获取所述保险标地上游的最大水位高度;
根据所述最大水位高度和所述保险标地上游的水位高度获取所述阈值降雨量。
优选地,所述预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
优选地,还包括第二预警模块,所述第二预警模块用于当所述保险标地上游的预测降雨量小于所述阈值降雨量时,判断所述预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若所述预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,所述极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取。
优选地,所述极端降水阈值按以下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
按下式获取所述极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
1、利用水文数据,实现点对点精准气象预警预报,基于大数据技术,提前设置风险阈值,触发阈值后自动推送预警预报信息至指定接收对象;
2、设置双重报警,可以根据不同的报警程度进行报警,便于做出不同的风险防范。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
一种洪水预报预警分析方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
其中,保险标地上游的水位高度和保险标地下游的水位高度指得是距离目标区域最近的上、下游水文站的水位高度,且水文站的水位高度可直接读出;保险标地的警戒水位高度指的是保险标地的最大水位高度,超出该水位高度可引起洪涝等自然灾害;且该警戒水位根据目标区域地势的不同而不同,是根据目标区域的地势事先设置好的,因此也可直接读出。
S2:根据保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及警戒水位高度获取保险标地上游的阈值降雨量;
具体地,首先根据保险标地下游的水位高度和保险标地的警戒水位高度,采用线性差值法获取保险标地上游的最大水位高度;
其次根据保险标地上游的最大水位高度和保险标地上游的实际水位高度获取保险标地上游还能容纳的水位高度;
h=H1-H0;
其中,h为水位高度,H1为保险标地上游的最大水位高度,H0为保险标地上游的实际水位高度;
再次根据保险标地上游的汇水面积和最大水位高度,从而求得保险标地上游的阈值降雨量。
S3:当保险标地上游的预测降雨量大于或等于阈值降雨量,则发布一级预警;
其中,考虑到ARMA算法所需参数少,结构简单,因此在本实施例中,预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
在本实施例中,考虑到水文站的建设是每隔一定距离设置一个,而保险标地所在的位置可能并不存在水文站,因此,无法对保险标地的降雨量或水位高度进行实时获取,从而无法及时进行预警。基于此,发明人经过认真研究后,发现采用逆向思维可对保险标地进行准确预警。具体地,由于水文站的水位高度可实时获取,而发明人通过多次试验,发现保险标地的水位高度可通过线性差值法获取。因此,当保险标地的水位高度达到警戒水位高度时,对应着保险标地上游的一个最大水位高度,当保险标地上游的实际水位高度超出该最大水位高度时,保险标地的水位高度会超过警戒水位高度,从而引起保险标地出现洪涝现象。基于此,发明人通过转换,将对保险标地的水位高度检测预警转换为对上游水文站降雨量进行预测并预警,从而实现对保险标地的准确预警。
实施例2
进一步地,考虑到不同阶段的降雨量不同,不同阶段对极端天气的定义不一样,为了便于对保险标地在不同阶段下的极端天气进行预测,本实施例在实施例1的基础上还包括步骤S4,当保险标地上游的预测降雨量小于阈值降雨量时,用于判断预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,本实施例所说的极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取。
在本实施例中,极端降水阈值按以下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
并按下式获取极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
为便于理解,以下以具体的例子进行说明:
假设某年春季的日降水量共有n个值,将n个值按从小到大的排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn,并假设Xm为极端降水阈值,则Xm的脚标m等于:p=(m-0.31)/(n+0.38),其中,P=0.95,若有n=30,那么m=29。则X29所对应的降雨量为极端降水阈值。
进一步地,考虑到单次的降雨量存在较大的误差,在本实施例中取极端降水阈值所对应的日期取50年的降雨量平均值作为极端降水的阈值,当预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警,便于采取工作人员采取相应的预警措施,降低损失。
实施例3
在本实施例中提供了一种洪水预报预警分析系统,包括获取模块、计算模块以及第一预警模块;
其中,获取模块,用于获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
计算模块,用于根据保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及警戒水位高度获取保险标地上游的阈值降雨量;
具体地,本实施例中的计算模块包括以下处理过程:
根据保险标地下游的水位高度和警戒水位高度,采用线性差值法获取保险标地上游的最大水位高度;
再根据最大水位高度和保险标地上游的水位高度获取阈值降雨量;
第一预警模块,用于当保险标地上游的预测降雨量大于或等于阈值降雨量,发布一级预警;
其中,考虑到ARMA算法所需参数少,结构简单,因此在本实施例中,预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
进一步地,在本实施例中还包括第二预警模块,第二预警模块用于当保险标地上游的预测降雨量小于阈值降雨量时,判断预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,本实施例所说的极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取。
进一步地,在本实施例中极端降水阈值按以下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
并按下式获取极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种洪水预报预警分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
S2:根据所述保险标地上游的水位高度、所述保险标地下游的水位高度以及所述警戒水位高度获取所述保险标地上游的阈值降雨量;
S3:当所述保险标地上游的预测降雨量大于或等于所述阈值降雨量,则发布一级预警;
所述S2包括以下子步骤:
S21:根据所述保险标地下游的水位高度和所述警戒水位高度,采用线性差值法获取所述保险标地上游的最大水位高度;
S22:根据所述最大水位高度和所述保险标地上游的水位高度获取所述阈值降雨量;
所述一种洪水预报预警分析方法,还包括步骤S4,当所述保险标地上游的预测降雨量小于所述阈值降雨量时,用于判断所述预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若所述预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,所述极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取;
所述极端降水阈值按如下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
按下式获取所述极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
2.根据权利要求1所述的一种洪水预报预警分析方法,其特征在于,所述预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
3.一种洪水预报预警分析系统,其特征在于,包括获取模块、计算模块以及第一预警模块;
所述获取模块,用于获取保险标地上游的水位高度、保险标地下游的水位高度以及保险标地的警戒水位高度;
所述计算模块,用于根据所述保险标地上游的水位高度、所述保险标地下游的水位高度以及所述警戒水位高度获取所述保险标地上游的阈值降雨量;
所述第一预警模块,用于当所述保险标地上游的预测降雨量大于或等于所述阈值降雨量,发布一级预警;
所述计算模块包括以下处理过程:
根据所述保险标地下游的水位高度和所述警戒水位高度,采用线性差值法获取所述保险标地上游的最大水位高度;
根据所述最大水位高度和所述保险标地上游的水位高度获取所述阈值降雨量;
一种洪水预报预警分析系统,还包括第二预警模块,所述第二预警模块用于当所述保险标地上游的预测降雨量小于所述阈值降雨量时,判断所述预测降雨量是否大于或等于极端降水阈值,若所述预测降雨量大于或等于极端降水阈值,则发布二级预警;
其中,所述极端降水阈值为保险标地上游某时段的降雨量阈值,且某时段可以按月或按季节选取;
所述极端降水阈值按以下步骤获取:
将保险标地上游某时段的每年逐日降水量从小到大排列,形成序列X1、X2、…、Xm、…、Xn;
按下式获取所述极端降水阈值:
m=p(n+0.38)+0.31;
其中,m为极端降水阈值对应的脚标,m取整;P为概率,取0.95;n为该时段总的序列个数;为极端降水阈值;i表示年,Xim为第i年对应的降水量。
4.根据权利要求3所述的一种洪水预报预警分析系统,其特征在于,所述预测降雨量由ARMA算法获取:
式中,yt为预测降雨量,yt-1…yt-p为历史降雨量;为自回归系数,p为自回归阶数,θ为滑动平均系数,q为滑动平均阶数,ε是偏自回归系数。
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