在异构自治系统间实时共享数据的系统

    公开(公告)号:CN103179203A

    公开(公告)日:2013-06-26

    申请号:CN201310077990.4

    申请日:2013-03-12

    Abstract: 本发明公开了在异构自治系统间实时共享数据的系统,属于无线通信的技术领域。所述在异构自治系统间实时共享数据的系统包括实时监测模块、文件审核模块、文件优先级审核模块、实时处理模块、实时推送模块。本发明通过审核数据文件的正确性以及实时性,按照优先级处理数据文件得到直接共享数据,提高了数据共享的效率。

    一种基于DEM的汇水区降雨积水深度的计算方法

    公开(公告)号:CN102902893A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201210420043.6

    申请日:2012-10-29

    Inventor: 薛丰昌

    CPC classification number: Y02A90/15

    Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的汇水区降雨积水深度的计算方法,属于城市内涝监测预警技术领域。该方法包括以下步骤:遍历DEM栅格,查找最大高程值hmax,令h=hmax;计算所有栅格高程值的和T,hi为单元栅格高程值;计算积水高程为hmax时的积水量R:R=(n*h-T)*s,n为DEM栅格数量,s为DEM栅格单元面积;求取积水量R区域降水汇流水量Q之间的差值V;判断是否V≤e,其中0≤e≤1,设定的常数,若V≤e,则执行下一步;若V>e,则执行下下一步;计算区域单元积水深度Hi:Hi=h-hi,结束计算;令h=h*K,其中0 h,则计算t=t+hi;令T=T-t,返回计算积水高程为hmax时的积水量R步骤。该方法计算速度快,便于应用GIS(地理信息系统)来实现。

    一种融合时空特征的积水深度预测方法

    公开(公告)号:CN119005490A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202410979070.X

    申请日:2024-07-22

    Inventor: 薛丰昌 程瑶

    Abstract: 本发明公开了一种融合时空特征的积水深度预测方法,具体为:步骤1:获取每个积水监测站的积水深度时间序列数据Ri、降水时间序列数据Hi、积水监测站的经纬度以及第i个积水监测站与其他积水监测站之间的距离;步骤2:基于滑动窗口法对原始积水深度时间序列数据进行预处理;步骤3:根据积水监测站之间的关系建立N×N维的带有权重的节点关系矩阵A';将预处理后的积水深度时间序列数据和对应的降水时间序列数据组成特征矩阵X;步骤4:构建积水深度预测模型,将特征矩阵X与节点关系矩阵A'作为积水深度预测模型,对积水深度预测模型进行训练;步骤5:采用训练好的积水深度预测模型对积水深度进行预测。本发明提高了积水预测的准确性。

    面向暴雨洪涝灾害风险分析的地形起伏影响指数确定方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116109143A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310362358.8

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向暴雨洪涝灾害风险分析的地形起伏影响指数确定方法、系统、装置及存储介质,包括以下步骤:获取研究地区的数字高程模型DEM数据;以DEM数据栅格单元作为计算单元,利用栅格值间的差异计算水流数据,其中,水流数据包括水流下降方向和水流汇总指数。本发明以数字高程模型DEM作为输入数据,以栅格数值作为计算对象,确定水流数据,以反映暴雨洪涝灾害过程中水流传播方向,并通过水流数据反演计算汇水区,在宏观角度,以汇水区作为研究对象计算得到汇水区面积与汇水区坡度总和指数;在微观角度,以栅格水流下降方向作为计算因子,结合宏观与微观影响因素计算得到面向暴雨洪涝灾害的地形起伏影响指数。

    一种多情景重现期暴雨雨型的演示方法

    公开(公告)号:CN115034040A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210523744.6

    申请日:2022-05-13

    Inventor: 薛丰昌 汤伟干

    Abstract: 本发明涉及水文技术领域,具体是一种多情景重现期暴雨雨型的演示方法,包括以下步骤:雨型情景的划分;暴雨强度公式推求;雨型数据集生成;多情景雨型曲线聚类分析,本发明通过对比分析选取耿贝尔分布曲线进行概率分布模型拟合,运用最小二乘法求解暴雨强度公式和单一重现期暴雨强度公式;基于单一重现期暴雨强度公式、雨型情景的划分,运用芝加哥雨型法和SMOTE样本扩充算法建立多情景降雨过程数据库,利用K‑means聚类算法进行多情景雨型曲线聚类分析,建立多情景重现期降雨过程模拟函数,得到多情景不同重现期不同历时的雨型。

    基于多边形网格的城市内涝分析方法、装置和存储介质

    公开(公告)号:CN114547922B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210457006.6

    申请日:2022-04-28

    Inventor: 薛丰昌 吕鑫

    Abstract: 本发明公开了一种基于多边形网格的城市内涝分析方法、装置和存储介质,属于暴雨积涝模拟分析技术领域,包括:获取待测区域的数字高程模型;基于数字高程模型构建多边形网格;求解多边形网格中各多边形单元的属性数据;将各多边形单元的属性数据输入预制的暴雨雨水管理模型;暴雨雨水管理模型依据各多边形单元的属性数据求解各多边形单元的内涝数据;各多边形单元的内涝数据构成该区域的内涝数据。本发明基于数字高程模型构建了一种城市内涝多边形网格,可根据数字高程模型的栅格大小来调节自身的面积大小,且可将形状大小完全一致的计算单元无缝填充整个研究区,以此对研究区进行精细化的内涝模拟分析。

    一种气象灾害避灾路线规划方法

    公开(公告)号:CN113570174A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202111125409.2

    申请日:2021-09-26

    Inventor: 薛丰昌 章超钦

    Abstract: 本发明公开了一种气象灾害避灾路线规划方法,该方法以坡度作为避灾阻力值,利用当量距离公式计算生成避灾路线;以较大坡度区域、山洪沟作为避灾路径的阻隔区域,用阻隔区域裁剪避灾路径,将裁剪掉的路径两端点作为起始点和目标点,在无阻隔区域计算当量距离的最小值,并生成修补路径;最后将裁剪后的避灾路径与修补路径合并,得到最终避灾路径。本发明方法能及时应对山区短时强对流气象灾害,合理设计避灾路线,有利于减少人员伤亡,降低灾害损失。

    一种引黄灌区水稻气候品质认证方法

    公开(公告)号:CN111832970A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010729918.5

    申请日:2020-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种引黄灌区水稻气候品质认证方法,包括以下步骤:步骤一、汇总水稻各生育期的气象数据和历年的降雨日照数据;步骤二、根据步骤一收集的数据计算评分指标,再进行评价评分;步骤三、根据步骤二得到的水稻种植气候适宜性区划得分和水稻当年生长气候条件得分,综合评价得出水稻气候品质认证最终得分;步骤四、根据步骤三得到的水稻气候品质认证最终得分对引黄灌区水稻气候品质进行评级。本发明具有科学合理、高效等优点。

    一种基于DEM的汇水区降雨积水深度的计算方法

    公开(公告)号:CN102902893B

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201210420043.6

    申请日:2012-10-29

    Inventor: 薛丰昌

    CPC classification number: Y02A90/15

    Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的汇水区降雨积水深度的计算方法,属于城市内涝监测预警技术领域。该方法包括以下步骤:遍历DEM栅格,查找最大高程值hmax,令h=hmax;计算所有栅格高程值的和T,hi为单元栅格高程值;计算积水高程为hmax时的积水量R:R=(n*h-T)*s,n为DEM栅格数量,s为DEM栅格单元面积;求取积水量R区域降水汇流水量Q之间的差值V;判断是否V≤e,其中0≤e≤1,设定的常数,若V≤e,则执行下一步;若V>e,则执行下下一步;计算区域单元积水深度Hi:Hi=h-hi,结束计算;令h=h*K,其中0 h,则计算t=t+hi;令T=T-t,返回计算积水高程为hmax时的积水量R步骤。该方法计算速度快,便于应用GIS(地理信息系统)来实现。

    一种灾害风险等级划分方法

    公开(公告)号:CN103150474A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310066923.2

    申请日:2013-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种灾害风险等级划分方法,通过先对待进行风险等级划分的灾害区域进行合并,得到各个风险等级划分对象,通过灰色定权聚类分析法根据各项指定的灾害参评指标,将至少一个风险等级划分对象按照指定的灾害风险等级进行划分,本发明基于灰色定权聚类分析法,避免了主观因素;而且对待进行风险等级划分的灾害区域进行了合理的合并,有效地提高了工作的效率。

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