一种考虑降雨空间异质性的山洪预警方法

    公开(公告)号:CN111462450B

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202010047148.6

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种考虑降雨空间异质性的山洪预警方法,属于水文预报领域,该方法包括:获取待预警流域多场历史洪峰发生前设定时间段内的土壤饱和度和复合雨量;其中,复合雨量兼顾降雨量大小和降雨空间分布情况;根据上述土壤饱和度和复合雨量构建山洪预警模型;采集待预警流域土壤饱和度,根据山洪预警模型得到当前土壤饱和度对应的临界复合雨量指标,通过比较待预警流域当前复合雨量与该临界复合雨量指标的大小,判断降雨产生的洪水是否为超警洪水。本发明方法能够具体量化降雨空间分布的不均匀度和暴雨中心分布情况,推求的临界复合雨量指标既考虑了降雨量的大小,又考虑了降雨的空间分布,进而可以提高山洪预警的精度。

    一种水资源系统临界状态的定义及辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN112906762A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110132836.7

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种水资源系统临界状态的定义及辨识方法和系统,其中方法包括:为水资源系统的临界状态设置多个预警指标,建立预警指标体系;对预警指标体系进行降维处理,将处理后的综合指标作为样本;将样本作为支持向量机的输入,进行训练,由训练结果确定水资源系统的临界面;当样本到临界面的距离在临界范围内,该样本处于临界状态,当样本到临界面的距离超过临界范围,该样本处于异常状态。本发明充分考虑了水资源系统临界状态,运用主成分分析消除指标间的相关性,采用支持向量机进行水资源系统临界面的推求,进而可以根据样本到临界面的距离实现水资源系统临界状态的辨识,且辨识结果可靠,为水资源预警提供科学依据。

    一种考虑降雨空间异质性的山洪预警方法

    公开(公告)号:CN111462450A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010047148.6

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种考虑降雨空间异质性的山洪预警方法,属于水文预报领域,该方法包括:获取待预警流域多场历史洪峰发生前设定时间段内的土壤饱和度和复合雨量;其中,复合雨量兼顾降雨量大小和降雨空间分布情况;根据上述土壤饱和度和复合雨量构建山洪预警模型;采集待预警流域土壤饱和度,根据山洪预警模型得到当前土壤饱和度对应的临界复合雨量指标,通过比较待预警流域当前复合雨量与该临界复合雨量指标的大小,判断降雨产生的洪水是否为超警洪水。本发明方法能够具体量化降雨空间分布的不均匀度和暴雨中心分布情况,推求的临界复合雨量指标既考虑了降雨量的大小,又考虑了降雨的空间分布,进而可以提高山洪预警的精度。

    一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法

    公开(公告)号:CN108732648B

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN201810384342.6

    申请日:2018-04-26

    Abstract: 本发明提供了一种面向山地暴雨预报的渐进决策方法,包括多模式嵌套山地暴雨渐进预报方法、预报模式嵌套节点控制方法和山地暴雨目标评价和反馈方法。采用数值天气预报产品、基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息、雷达和卫星预估信息等降水预报模式,针对各模式预报时空尺度和效果的差异,按空间尺度由大至小、时间尺度由长及短渐次开展降雨预报,通过不断评估预报目标,决策模式循环频次及预报成果的方法。

    基于变分模态分解和极端学习机的短期径流预测耦合方法

    公开(公告)号:CN110969312A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911333247.4

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解和极端学习机的短期径流预测耦合方法,包括以下步骤:通过变分模态分解方法将原始径流序列分解为若干个包含不同水文特征信息的分量径流序列;将每个分量径流序列分别选定影响因子集合,然后构建每个分量径流序列的极端学习机模型,利用正余弦算法对极端学习机模型的计算参数进行优化,并输出每个极端学习机模型的输出值;将输出值进行叠加运算,并输出原始径流序列的预测结果。本发明通过变分模态分解方法、极端学习机模型以及正余弦算法形成短期径流预测耦合方法,能够处理具有高度复杂的动态特的径流过程,大大提高了水文预报中径流预测的精准度。

    一种基于事件知识图谱构建的流域旱涝事件长期预测方法

    公开(公告)号:CN113159451A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110521764.5

    申请日:2021-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件知识图谱构建的流域旱涝事件长期预测方法,预测步骤包括如下:S1,数据获取:在进行数据的获取时,可以对两种数据进行获取,一种是结构化数据,另一种是非结构化数据;S2,事件知识抽取:在进行抽取时可以从互联网文献库中抽取相关的事件信息,并进行结构化表示。本发明通过利用知识图谱来构建流域旱涝汛期事件预测模型,再充分利用信息的基础上实现预报的客观化和自动化,无需由人工来进行选取和预测分析工作,这样在预测的过程中就不会受到外部影响因素过多的情况,关系复杂的数据也能够进行较好的处理,利用知识图谱构建的预测方法省时省力,最后得出的预测结果不会存在个人主观的因素,在应用时非常方便。

    一种基于大数据的自分型雷达估测降水方法

    公开(公告)号:CN105717556B

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201610075855.X

    申请日:2016-02-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的自分型雷达估测降水方法,包括雷达基数据预处理、最优法估测降水、异常点检测与过滤、提取特征值、动态订正估测降水。采用大数据的研究方法,提出估测雷达降水数据的算法,在该算法中,先采用异常点检测滤掉异常值或特征不明显的数值,然后采用DBSCAN算法进行聚类分析,计算出代表站的偏差值,用于动态修订雷达估测降水的数据,从而能够更加准确的估测降水。

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