CN116362419B - 一种城市防洪预警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种城市防洪预警系统及方法，涉及城市气象数据处理技术领域，包括如下步骤：获取目标城市的地形数据，构建所述目标城市的水涝危险点集合；基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系；基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型；按照预设规则采集所述目标城市的未来天气相关预测信息；根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型，并结合水涝危险点的关联关系，对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。本申请的方法考虑了地形影响关系并引入天气相关条件来实现对水涝风险进行预测及更新，提高了防洪预测的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及城市气象数据处理技术领域，尤其涉及一种城市防洪预警系统及方法。
背景技术
随着气候变化的加剧，极端气候事件频发，其中洪涝灾害不仅给城市带来巨大的经济损失还严重威胁了城市，居民的安全。为了抵御洪涝灾害对城市的影响，需要进行防洪排涝风险预测从而减轻其带来的损失。准确识别城市易涝点并量化评价其风险等级，可为决策者制定行之有效的城市洪涝“预警、预演”方案提供支撑。
现有防洪排涝风险预测方法一般都是利用当前城市的历史水文数据实现对当前城市的防洪排涝风险预测，该种预测方法较为简单，但预测精准性较差，指导意义不强。
发明内容
本申请实施例提供一种城市防洪预警系统及方法，考虑地形影响关系并引入天气相关条件来实现对水涝风险进行预测及更新，提高防洪预测的准确性。
本申请实施例提出一种城市防洪预警方法，包括如下步骤：
获取目标城市的地形数据，并根据所述地形数据确定出所述目标城市的数个第一水涝危险点，以及确定历史洪涝记录中的各第二水涝危险点，基于各第一水涝危险点和各第二水涝危险点，构建所述目标城市的水涝危险点集合；
基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系，所述关联关系用以描述水涝危险点之间当前可能存在的地形关联；
基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型，其中各预测模型用于描述不同降雨等级下各水涝危险点的积水量变化；
按照预设规则采集所述目标城市的未来天气相关预期信息，其中所述未来天气相关预期信息至少包括预测雨量信息以及预测风速信息，所述预设规则满足根据预测雨量信息的变化调整采样点数，且其中预测雨量信息越大、保留的采样点数越密集；
根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型，并结合水涝危险点的关联关系，对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。
可选的，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，采用如下方式建立如下降雨量预测模型：
基于所述目标城市的地形数据，确定第i个水涝危险点的影响区域；
基于获取的降雨强度，以及所确定的影响区域，建立不同降雨强度下的降雨量预测模型满足：/>其中，/>表示获取的采样时段内的平均降雨强度，/>表示第i个水涝危险点在警戒水位处的水涝面积，/>表示除在警戒水位处的水涝面积外的区域的雨水留存率，不同的地形结构以及降雨强度配置有不同的雨水留存率，且降雨强度越高、与水涝危险点的高程落差越大，雨水留存率越小。
可选的，在第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差大于预设阈值的情况下，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
获取历史洪涝数据对应的天气数据中的风速信息；
基于所述风速信息以及预先配置的风速影响因子，确定对应风速下的修正参数，满足：其中，/>表示影响区域/>的平均风速，/>表示预先配置的风速影响因子，其中第i个水涝危险点的影响区域/>的地形起伏偏差越大，/>越大，/>表示影响区域的峰值海拔，/>表示影响区域/>的洼处海拔，/>表示风速对影响区域/>的稳定度修正函数，K表示奥布霍夫长度。
可选的，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
引入对应风速下的修正参数，并结合所述风速信息与第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差之间的对应关系，优化所建立的不同降雨强度下的雨量预测模型满足：/>其中，/>表示平均风速方向与影响区域/>的地形起伏偏差之间的夹角。
可选的，基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，建立如下积水量预测模型：
其中，/>表示第i个水涝危险点的基础积水能力，N表示目标城市在先的降雨采样时段数，/>表示通过预测模型预测的第i个水涝危险点第n个采样时段的降雨量，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的积水流失均值，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的可积水量均值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前一采样时段的水位值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前/>个采样时段的水位值。
可选的，基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
基于目标城市的地形数据，确定地理位置上临近的两两水涝危险点是否存在高程差；
在存在高程差的情况下，将两两水涝危险点中高程高的一个水涝危险点作为可能水涝源引入高程低的一个水涝危险点，以构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系。
可选的，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
对于具有关联关系的两个水涝危险点，对于高程高的一个水涝危险点，在利用积水量预测模型预测的积水量超过相应积水量阈值的情况下，将其积水量预测模型叠加到高程低的一个水涝危险点的积水量预测模型中，合并计算高程低的一个水涝危险点的积水量。
可选的，根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型是随着时间的推移而匹配的，所匹配的预测模型根据所述未来天气相关预期信息的变化而变化，以实现对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。
本申请实施例还提出一种城市防洪预警系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的城市防洪预警方法的步骤。
本申请实施例的城市防洪预警方法，考虑了地形因素对降雨天气积水的影响，并引入天气相关条件来实现对水涝风险进行预测及更新，提高防洪危险点预测的准确性，利用本申请的方法能够有效指导防洪作业点的布置。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本实施例的城市防洪预警方法的基本流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本申请实施例提出一种城市防洪预警方法，用以根据实际的天气情况预测防洪危险点，并实现根据天气情况的变化更新防洪危险点，从而指导防洪作业布置，如图1所示，本申请的方法包括如下步骤：
在步骤S101中，获取目标城市的地形数据，并根据所述地形数据确定出所述目标城市的数个第一水涝危险点，以及确定历史洪涝记录中的各第二水涝危险点，基于各第一水涝危险点和各第二水涝危险点，构建所述目标城市的水涝危险点集合。具体的目标城市的地形数据可以是利用航空遥感、航天遥感等获取，分辨率满足需求即可。由于经常出现洪涝的位置通常为地势较低的位置，可以根据数字高程数据确定目标城市中各位置的高程，根据高程确定数个第一水涝危险点。一些示例中，还可以确定历史洪涝记录中的各第二水涝危险点，从而构建出目标城市的水涝危险点集合。
在步骤S102中，基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系，所述关联关系用以描述水涝危险点之间当前可能存在的地形关联。在一些实施例中，基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
基于目标城市的地形数据，确定地理位置上临近的两两水涝危险点是否存在高程差。本申请所指的临近可以是两水涝危险点之间的距离在预设范围内，并确定两水涝危险点之间的高程差。
在存在高程差的情况下，将两两水涝危险点中高程高的一个水涝危险点作为可能水涝源引入高程低的一个水涝危险点，以构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系，基于水涝危险点的关联关系可以为后续建立积水量模型提供一种积水源，从而可以随着时间推移精确预测出更多的防洪作业点。
在步骤S103中，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型，其中各预测模型用于描述不同降雨等级下各水涝危险点的积水量变化。具体的可以根据各水涝危险点地形关系，例如影响面积大小、坡度等来建立多个适配于水涝危险点的积水量变化的预测模型。
在步骤S104中，按照预设规则采集所述目标城市的未来天气相关预期信息，其中所述未来天气相关预期信息至少包括预测雨量信息以及预测风速信息，所述预设规则满足根据预测雨量信息的变化调整采样点数，且其中预测雨量信息越大、保留的采样点数越密集。本申请实施例中，可以基于未来天气相关预测信息进行采集，例如基于未来天气预测信息设置天气采集点，可以从出现降雨开始采集，或者在预测的天气的降雨强度超过预设降雨强度阈值时，开始设置采集点，从而可以降低整体的运算量，减小计算资源消耗。
在步骤S105中，根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型，并结合水涝危险点的关联关系，对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。
本申请实施例的城市防洪预警方法，考虑了地形因素对降雨天气积水的影响，并引入天气相关条件来实现对水涝风险进行预测及更新，提高防洪危险点预测的准确性，利用本申请的方法能够有效指导防洪作业点的布置。
在一些实施例中，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，采用如下方式建立如下降雨量预测模型：
基于所述目标城市的地形数据，确定第i个水涝危险点的影响区域，本申请通过确定第i个水涝危险点的影响区域/>从而能够对任一水涝危险点构建出适配的积水量预测模型，从而提高预测模型的水涝危险点的预测准确性。
基于获取的降雨强度，以及所确定的影响区域，建立不同降雨强度下的降雨量预测模型满足：/>其中，/>表示获取的采样时段内的平均降雨强度，/>表示第i个水涝危险点在警戒水位处的水涝面积，/>表示除在警戒水位处的水涝面积外的区域的雨水留存率，不同的地形结构以及降雨强度配置有不同的雨水留存率，且降雨强度越高、与水涝危险点的高程落差越大，雨水留存率越小，具体可以还结合土质情况来综合确定，可以由试验测定获得。
为了进一步提高任一水涝危险点的积水量预测准确度，在一些实施例中，在第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差大于预设阈值的情况下，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
获取历史洪涝数据对应的天气数据中的风速信息；
基于所述风速信息以及预先配置的风速影响因子，确定对应风速下的修正参数，满足：其中，/>表示对应风速下的修正参数，/>表示影响区域/>的平均风速，/>表示预先配置的风速影响因子，其中第i个水涝危险点的影响区域/>的地形起伏偏差越大，/>越大，/>表示影响区域/>的峰值海拔，/>表示影响区域/>的洼处海拔，/>表示风速对影响区域/>的稳定度修正函数，K表示奥布霍夫长度。
在一些实施例中，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
引入对应风速下的修正参数，并结合所述风速信息与第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差之间的对应关系，优化所建立的不同降雨强度下的降雨量预测模型满足：/>其中，/>表示平均风速方向与影响区域/>的地形起伏偏差之间的夹角。本申请实施例中通过进一步引入不同风速下的修正参数，对所建立的不同降雨强度下的降雨量预测模型进行了优化，从而进一步考虑了水涝危险点自身所处区域的地形特性，从最终提高模型的预测准确度。
在一些实施例中，基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，建立如下积水量预测模型：其中，/>表示第i个水涝危险点的基础积水能力，N表示目标城市在先的降雨采样时段数，/>表示通过预测模型预测的第i个水涝危险点第n个采样时段的降雨量，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的积水流失均值，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的可积水量均值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前一采样时段的水位值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前/>个采样时段的水位值。
在一些实施例中，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
对于具有关联关系的两个水涝危险点，对于高程高的一个水涝危险点，在利用积水量预测模型预测的积水量超过相应积水量阈值的情况下，将其积水量预测模型叠加到高程低的一个水涝危险点的积水量预测模型中，合并计算高程低的一个水涝危险点的积水量。
在一些实施例中，根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型是随着时间的推移而匹配的，所匹配的预测模型根据所述未来天气相关预期信息的变化而变化，以实现对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。也即在预测的过程中，可以随着时间的推移，重复确定雨水留存率，以及平均风速方向与影响区域的地形起伏偏差之间的夹角/>等模型参数，并在采样点区间范围内进行积水量计算，累加。一些具体示例中可以为各水涝危险点配置相应的告警水量，在预测的积水量超过告警水量的情况下，可以对该水涝危险点进行标记，最终可以基于目标城市的水涝危险点集合形成一个与时间相关联的告警水涝危险点序列，用以指示出水涝出现的先后顺序，并且可以实时更新该目标城市的告警水涝危险点序列，从而指导防洪作业点的布置。
综上，本申请的方法对应于一个水涝危险点可以根据其地形相关数据适配出对应的积水量预测模型，并引入天气相关条件来实现对水涝风险进行预测及更新，由此能够准确预测出目标城市存在的潜在水涝危险点，相比传统的历史水文数据实现对当前城市的防洪排涝风险预测，本申请的预测准确度高，且能够实时跟踪天气信息，对防洪作业点的布置起到良好的指导作用。
本申请实施例还提出一种城市防洪预警系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的城市防洪预警方法的步骤。
此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本公开的具有等同元件、修改、省略、组合（例如，各种实施例交叉的方案）、改编或改变的实施例。并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。
以上实施例仅为本公开的示例性实施例，本领域技术人员可以在本公开的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (2)
1.一种城市防洪预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取目标城市的地形数据，并根据所述地形数据确定出所述目标城市的数个第一水涝危险点，以及确定历史洪涝记录中的各第二水涝危险点，基于各第一水涝危险点和各第二水涝危险点，构建所述目标城市的水涝危险点集合；
基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系，所述关联关系用以描述水涝危险点之间当前可能存在的地形关联；
基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型，其中各预测模型用于描述不同降雨等级下各水涝危险点的积水量变化；
按照预设规则采集所述目标城市的未来天气相关预期信息，其中所述未来天气相关预期信息至少包括预测雨量信息以及预测风速信息，所述预设规则满足根据预测雨量信息的变化调整采样点数，且其中预测雨量信息越大、保留的采样点数越密集；
根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型，并结合水涝危险点的关联关系，对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新；
基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，采用如下方式建立如下降雨量预测模型：
基于所述目标城市的地形数据，确定第i个水涝危险点的影响区域；
基于获取的降雨强度，以及所确定的影响区域，建立不同降雨强度下的降雨量预测模型满足：
其中，/>表示获取的采样时段内的平均降雨强度，/>表示第i个水涝危险点在警戒水位处的水涝面积，/>表示除在警戒水位处的水涝面积外的区域的雨水留存率，不同的地形结构以及降雨强度配置有不同的雨水留存率，且降雨强度越高、与水涝危险点的高程落差越大，雨水留存率越小；
在第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差大于预设阈值的情况下，基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
获取历史洪涝数据对应的天气数据中的风速信息；
基于所述风速信息以及预先配置的风速影响因子，确定对应风速下的修正参数，满足：
其中，/>表示影响区域/>的平均风速，/>表示预先配置的风速影响因子，其中第i个水涝危险点的影响区域/>的地形起伏偏差越大，/>越大，/>表示影响区域/>的峰值海拔，/>表示影响区域/>的洼处海拔，/>表示风速对影响区域/>的稳定度修正函数，K表示奥布霍夫长度；
基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
引入对应风速下的修正参数，并结合所述风速信息与第i个水涝危险点的影响区域的地形起伏偏差之间的对应关系，优化所建立的不同降雨强度下的降雨量预测模型满足：
其中，/>表示平均风速方向与影响区域/>的地形起伏偏差之间的夹角；
基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
为所述水涝危险点集合中的任一水涝危险点，建立如下积水量预测模型：
其中，/>表示第i个水涝危险点的基础积水能力，N表示目标城市在先的降雨采样时段数，/>表示通过预测模型预测的第i个水涝危险点第n个采样时段的降雨量，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的积水流失均值，/>表示第i个水涝危险点在采样范围内的可积水量均值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前一采样时段的水位值，/>表示第i个水涝危险点预测时间前/>个采样时段的水位值；
基于所述目标城市的地形数据构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系包括：
基于目标城市的地形数据，确定地理位置上临近的两个水涝危险点是否存在高程差；
在存在高程差的情况下，将两个水涝危险点中高程高的一个水涝危险点作为可能水涝源引入高程低的一个水涝危险点，以构建所述水涝危险点集合中的水涝危险点的关联关系；
基于所述目标城市的历史洪涝数据与对应的天气数据建立多个预测模型还包括：
对于具有关联关系的两个水涝危险点，对于高程高的一个水涝危险点，在利用积水量预测模型预测的积水量超过相应积水量阈值的情况下，将其积水量预测模型叠加到高程低的一个水涝危险点的积水量预测模型中，合并计算高程低的一个水涝危险点的积水量；
根据所述未来天气相关预期信息，从各所述预测模型匹配出对应预测模型是随着时间的推移而匹配的，所匹配的预测模型根据所述未来天气相关预期信息的变化而变化，以实现对所述水涝危险点集合的水涝风险进行预测及更新。
2.一种城市防洪预警系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的城市防洪预警方法的步骤。
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| 城市超标准暴雨内涝灾害风险评估及防御措施 研究;王心怡;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊） 工程科技Ⅱ辑》(2);全文 * |
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