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公开(公告)号：CN119358798A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411918812.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F16/26 , G06F16/29 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于洪水信息和路网重构的蓄滞洪区动态避险转移方法及系统，涉及蓄滞洪区风险管理技术领域。本方法通过构建一维河道水力学模型和二维蓄滞洪区水动力学模型，并耦合两者形成一二维耦合模型用于模拟蓄滞洪区分洪过程，获取蓄滞洪区的洪水演进信息；此外构建初始路网拓扑结构，以最短通行时间为目标求解静态最短路径；利用洪水演进信息对初始路网拓扑结构进行重构，计算出动态避险路径，将其作为洪水演进过程中的最优转移路径。本发明能考虑蓄滞洪区分洪过程中的实时洪水信息和路网结构的动态变化，获取保证蓄滞洪区内部所有村庄完成避险转移的最晚时刻，避免传统蓄滞洪区转移路径规划方法的不合理性，降低传统方法存在的风险。
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公开(公告)号：CN118673336A
公开(公告)日：2024-09-20
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：CN118427740B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410840704.3
申请日：2024-06-27
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/2431 , G01W1/10 , G01D21/02 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于信息融合的卫星和再分析降水产品无缝隙精度评估方法及系统，涉及降水精度评估领域。本技术方案利用基于土壤含水量反演、卫星反演和大气再分析的三种栅格降水产品，进入第一精度指标计算流程输出有测站栅格的精度指标，进入第二精度指标计算流程输出有测站栅格和无测站栅格的精度指标，基于两套流程得到的精度指标构建精度指标融合模型，输出空间连续且低偏差的分类和定量精度指标。本方法通过信息融合的途径，解决了栅格降水产品在无测站栅格的精度指标评估难度大的问题，并且较传统方法显著降低无测站栅格精度评估的偏差，实现了三种栅格降水产品空间无缝隙精度指标评估。
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公开(公告)号：CN118396483A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410852605.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的区域防洪与城市排涝标准协同方法和系统，构建耦合区域和城市的水文水动力模型；获得每一洪涝场景下的洪涝模拟数据；调取基础数据中的经济数据并展布至预定分辨率，获得区域和城市的社会经济网格数据；计算每一洪涝场景下的区域和城市洪涝灾害直接经济损失网格数据；针对研究区域，构建区域防洪与城市排涝标准协同博弈模型，其中主导者为城市排涝、从属者为区域防洪；调用预配置的算法，求解区域防洪与城市排涝标准协同博弈模型，分析博弈过程，并获得Nash均衡策略，输出求解结果。可以为区域与城市防洪排涝博弈提供精细化的决策提供参考，为实现区域与城市防洪排涝风险和效益整体最优提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN118091657A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410517166.4
申请日：2024-04-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G01S13/89 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供了一种基于分类三元搭配的流域洪涝淹没范围集成识别方法及系统，涉及洪涝识别技术领域。该方法包括采集流域多时相雷达卫星影像，进行数据预处理和空间配准；通过目视解译标注水体和非水体样本集，采用K均值聚类方法随机分割建模和检验样本集；提取影像后向散射系数和纹理特征，构建基于双极化水体指数、基于随机森林和面向对象的三套水体识别模型；基于三套水体识别模型的水体识别结果，计算各套结果的平衡精度指标和集成权重，加权得到多模型水体识别集成结果，最后输出流域洪涝淹没范围矢量边界。本发明方法解决了单一方法识别洪涝淹没精度不高、不同方法错位优势集成困难的问题，有效提高了洪涝淹没范围的识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117708551A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410167907.0
申请日：2024-02-06
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于双精度GDP数据展布的洪涝灾害影响评估方法和系统，包括：栅格化研究区域，预处理研究数据；确定第一产业栅格，以及第二和第三产业栅格；获取GDP面板数据，并展布到各个栅格；输出初级低分辨率GDP空间展布数据；构建机器学习模块并训练，输出次级高分辨率GDP空间展布数据，并提取GDP分布的核心区域；基于次级高分辨率GDP空间展布数据，采用水文水动力模型，针对GDP核心区域，以第二精度进行模拟，并评估洪涝灾害的滞后效应、外溢效应和脆弱性；给出包含洪涝灾害对GDP影响程度信息在内的高精度GDP展布数据。通过双精度展布技术，大大提高了洪涝灾害评估的时空分辨率和准确度。
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公开(公告)号：CN114675350B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210262572.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明涉及排水监控技术领域，本发明一方面公开了一种水文监测管理用防洪除涝预警装置,包括降雨采集模块、水位采集模块、通信模块、监测和控制模块与警报模块，能够在降雨到来时，实时预测洪涝灾害发生或消除的时间，并触发相关的警报信息，为居民合理安排出行和政府分配抢救资源提供理论基础，本预警装置还具有能耗低的优点；本发明另一方面公开了一种水文监测管理用防洪除涝预警方法，该预警方法与上述预警装置具有相同的优点。
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公开(公告)号：CN112800636A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110375074.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 , 长江水利委员会水文局
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种估算无资料地区流域地表水资源量的方法及系统，包括以下步骤：获取待估算流域月尺度站点实测降水数据与遥感降水产品数据，并将两类数据进行融合获得面平均降水资料；根据流域内气象站点实测气象资料，计算流域月尺度面平均潜在蒸散发资料；获取遥感产品中流域月尺度面实际蒸散发资料和陆地水储量变化资料；建立WBM‑DP两参数水文模型，并确定目标函数，优化目标函数，对参数进行率定，随后返回最优值至WBM‑DP两参数水文模型中；根据两参数水文模型的输出参数，计算待估算流域的逐月径流量。本发明解决了数据采集过程的冗余，增加了结果的确定性和可靠性，同时，克服了传统参数移植不同方法结果差异较大的局限性。
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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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