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公开(公告)号：CN119207058A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411678711.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G08B31/00 , G08B21/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F16/29 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于HEV框架计算复合洪涝风险的方法和系统，该方法包括以下步骤：获取降雨监测数据、水位监测数据和地形监测数据，采用特征矩阵分解算法得到基础特征矩阵组；采用风险要素识别算法得到标准化风险因子矩阵集；采用数据动态融合算法得到融合数据集；采用多维风险耦合分析方法得到风险耦合场；采用风险累积效应量化方法得到累积效应场；根据风险耦合场和累积效应场，采用动态综合评估方法得到综合风险评估报告。本发明通过数据处理算法，实现了对复合洪涝灾害风险的动态评估，提高了风险评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN118427546B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410896147.7
申请日：2024-07-05
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于SWV‑WBM模型的天然径流量变化定量归因方法和系统，基于预处理的基础数据确定变异点，根据变异点划分基准期和变化期；构建SWV‑WBM模型，读取部分基础数据并调用预配置的算法率定SWV‑WBM模型的模型参数，验证SWV‑WBM模型；调用已验证的SWV‑WBM模型，以变化期的数据作为输入数据进行模拟，获得变化期的模拟天然径流量序列；从基础数据中读取基准期的实际天然径流量和变化时期的实测天然径流量序列，并结合变化期的模拟天然径流量序列，计算气候变化影响量和人类活动影响量，并评估归因结果的敏感性和不确定范围。能够更好地捕捉水文系统的复杂性和动态变化，提高了模型的预测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117370939A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311646291.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/27 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑土壤含水率的流域降雨径流响应关系演变分析方法和系统，包括调用预配置的水文变异诊断方法集，划分基准期和变化期；分别采用广义极值分布函数构建各个研究数据的边缘分布，并分析基准期和变化期的变化特征；基于研究数据的边缘分布，构造降水与天然径流的二维联合分布以及降水、土壤含水率与天然径流量三维联合分布；基于条件径流对降水分布以及降水与土壤含水率二维条件联合分布进行拟合，形成条件概率分布；获得流域降雨径流响应关系演变特征，并预存储，以用于水文预报。结合不同要素在各个分布类型的主要特征，进而得到流域降雨径流响应关系演变规律，更加全面和可靠。
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公开(公告)号：CN119204452A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411691321.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 河海大学 , 太湖流域管理局水利发展研究中心
IPC: G06Q10/063 , G06F18/25 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种城市排涝和区域防洪设计暴雨协同方法，包括获取降雨站点的原始降雨数据，通过时空自适应异常检测处理，生成标准化降雨数据集；其中原始降雨数据包括长历时区域降雨序列数据和城市降雨序列数据；基于标准化降雨数据集，分别提取区域和城市的降雨特征，并进行尺度转换和统一，得到统一尺度特征数据集；基于统一尺度特征数据集，分别构建区域降雨和城市降雨的边缘分布函数并分别识别最优Copula结构，得到时变参数矩阵；基于时变参数矩阵，分别计算区域降雨和城市降雨的条件风险概率，并通过多层级风险传播网络，得到风险组合向量。本发明有效提升了设计暴雨的时空协同性，适用于气候变化和城市化背景下的防洪排涝工程设计。
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公开(公告)号：CN118673336B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411163010.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供了一种基于二次筛选的融合多头自注意力机制的中长期降水预报方法及系统，涉及降水预报领域。该方法步骤如下：获取研究区域历史气象因子数据和水文站降水数据，采用统计学方法和随机森林算法筛选预报因子，获取最终的预报因子库；将多头自注意力机制与卷积长短记忆神经网络融合，采用麻雀算法进行优化耦合构建中长期降水预报模型；采用最终预报因子库输入构建的优化模型中，实现研究区域中长期降水的预估；与传统预报模型进行统计参数对比，评估模型预报效果。本发明通过二次筛选精选预报因子，并通过引入多头自注意力机制层多层次训练传统预报模型，预估后续中长期降水预报精度高于传统方法。
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公开(公告)号：CN118643997A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411127064.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06F18/214 , G06F18/21 , G08B31/00 , G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理和数据驱动模型的洪涝韧性高效评估方法和系统，包括采集研究区域的多源数据，构建时空数据立方体，进行数据质量评估，得到时空数据立方体；构建文本语料库，进行多模态文本预处理，构建洪涝韧性的知识图谱，生成初步韧性指标体系；对韧性指标进行分类，得到指标集；提取时空序列数据，进行相关性和因果性分析，得到最终优化的韧性指标体系；进行特征工程，生成特征矩阵；为特征矩阵增加语义特征；调用量化方法计算目标变量；构建包含特征矩阵和目标变量的数据集，构建韧性评估模型，生成韧性评估报告。本发明实现了指标体系的动态调整，提高了模型的计算效率，增强了模型的表达能力和预测精度。
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公开(公告)号：CN118427546A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410896147.7
申请日：2024-07-05
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于SWV‑WBM模型的天然径流量变化定量归因方法和系统，基于预处理的基础数据确定变异点，根据变异点划分基准期和变化期；构建SWV‑WBM模型，读取部分基础数据并调用预配置的算法率定SWV‑WBM模型的模型参数，验证SWV‑WBM模型；调用已验证的SWV‑WBM模型，以变化期的数据作为输入数据进行模拟，获得变化期的模拟天然径流量序列；从基础数据中读取基准期的实际天然径流量和变化时期的实测天然径流量序列，并结合变化期的模拟天然径流量序列，计算气候变化影响量和人类活动影响量，并评估归因结果的敏感性和不确定范围。能够更好地捕捉水文系统的复杂性和动态变化，提高了模型的预测能力。
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