融雪性洪水预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种融雪性洪水预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据雨雪降落分布数据提取降水特征数据；获取目标区域的气温分布数据，根据气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据目标温度和目标时间确定温度特征数据；根据降水特征数据和温度特征数据确定目标区域的融雪性洪水风险级别。由此，能够结合当前气温和降水情况，对未来较长时间内融雪性洪水风险进行评估和预警，为融雪性洪水多发地区的洪灾监测预警以及应急处置提供可视化辅助，提前感知、预防融雪性洪水灾害。

Snowmelt flood prediction methods, devices, electronic equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
融雪性洪水预测方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及安全
，尤其涉及一种融雪性洪水预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
通常，高山上存在很多积雪，在多种因素的影响下，积雪在极短时间内快速融化可能导致融雪性洪水发生，因此，针对高山融雪问题，需要为融雪性洪水多发地区的洪灾监测预警及应急处置提供可视化辅助。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请提出一种融雪性洪水预测方法，解决了现有技术中不能够进行融雪性洪水预测的问题，通过结合当前气温和降水情况，对未来较长时间内融雪性洪水风险进行评估和预警，为融雪性洪水多发地区的洪灾监测预警以及应急处置提供可视化辅助，提前感知、预防融雪性洪水灾害。本申请提出一种融雪性洪水预测装置。本申请提出一种电子设备。本申请提出一种计算机可读存储介质。本申请一方面实施例提出了一种融雪性洪水预测方法，包括：获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据所述雨雪降落分布数据提取降水特征数据；获取所述目标区域的气温分布数据，根据所述气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据所述目标温度和所述目标时间确定温度特征数据；根据所述降水特征数据和所述温度特征数据确定所述目标区域的融雪性洪水风险级别。本申请另一方面实施例提出了一种融雪性洪水预测装置，包括：获取提取模块，用于获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据所述雨雪降落分布数据提取降水特征数据；获取确定模块，用于获取所述目标区域的气温分布数据，根据所述气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据所述目标温度和所述目标时间确定温度特征数据；处理模块，用于根据所述降水特征数据和所述温度特征数据确定所述目标区域的融雪性洪水风险级别。本申请又一方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述一方面实施例所述的融雪性洪水预测方法。本申请又一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现前述方法实施例所述的融雪性洪水预测方法。本申请实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据雨雪降落分布数据提取降水特征数据；获取目标区域的气温分布数据，根据气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据目标温度和目标时间确定温度特征数据；根据降水特征数据和温度特征数据确定目标区域的融雪性洪水风险级别。由此，能够结合当前气温和降水情况，对未来较长时间内融雪性洪水风险进行评估和预警，为融雪性洪水多发地区的洪灾监测预警以及应急处置提供可视化辅助，提前感知、预防融雪性洪水灾害。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本申请实施例所提供的一种融雪性洪水预测方法的流程示意图；图2为本申请实施例所提供的另一种融雪性洪水预测方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种融雪性洪水预测装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。下面参考附图描述本申请实施例的融雪性洪水预测方法、装置、电子设备和存储介质。图1为本申请实施例所提供的一种融雪性洪水预测方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤101，获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据雨雪降落分布数据提取降水特征数据。在实际应用中，可以选择目标区域比如新疆整个作为目标区域，也可以是新疆的各个州县分别作为各个目标区域，根据应用需要进行选择。进一步地，获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，比如一个月、两个月的雨雪降落分布数据，其中，预设时段可以根据实际应用需要进行设置，以及雨雪降落分布数据包括降雨次数、降雪次数、降雪深度和降雨深度等中的一种或者多种。具体地，根据雨雪降落分布数据提取降水特征数据的方式有很多种，举例说明如下：第一种示例，获取目标区域在预设时段的降雨次数和降雪次数，对降雨次数和降雪次数求和获取降水次数。第二种示例，获取目标区域各观测点的降雪深度和降雨深度，对降雪深度和降雨深度进行计算获取降水量。步骤102，获取目标区域的气温分布数据，根据气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据目标温度和目标时间确定温度特征数据。在实际应用中，目标区域的气温数据一般由分散的气象站给出，因此需要经过处理才能得到栅格化的气温分布，另外也可以根据需要设置温度传感器来获取目标区域的气温分布数据。作为一种可能实现方式，获取目标区域的多个气象站在预设时段采集的多个站点温度，根据反距离权重插值算法对多个站点温度进行插值处理，生成目标区域在预设时段的温度分布栅格数据。可以理解的是，目标区域的气温分布数据中本申请主要针对的是能够使得融雪的温度作为目标温度，目标温度对应的时间作为目标时间，从而根据目标温度和目标时间确定温度特征数据，作为一种可能实现方式，按照预设算法计算目标温度对目标时间的温度积分结果作为温度特征数据。步骤103，根据降水特征数据和温度特征数据确定目标区域的融雪性洪水风险级别。具体地，不同的降水特征数据和不同的温度特征数据确定目标区域的融雪性洪水风险级别的方式不同，作为一种可能实现方式，当降水特征数据为降水次数，温度特征数据为温度积分结果，将降水次数与预设的第一阈值进行比较；将温度积分结果与预设的第二阈值进行比较；根据比较结果确定目标区域的融雪性洪水风险级别。本申请实施例的融雪性洪水预测方法中，获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据雨雪降落分布数据提取降水特征数据；获取目标区域的气温分布数据，根据气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据目标温度和目标时间确定温度特征数据；根据降水特征数据和温度特征数据确定目标区域的融雪性洪水风险级别。由此，能够结合当前气温和降水情况，对未来较长时间内融雪性洪水风险进行评估和预警，为融雪性洪水多发地区的洪灾监测预警以及应急处置提供可视化辅助，提前感知、预防融雪性洪水灾害。为了实现上述实施例，本实施例提供了另一种融雪性洪水预测方法，图2为本申请实施例所提供的另一种融雪性洪水预测方法的流程示意图。如图2所示，该方法可以包括：步骤201，获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据。在实际应用中，可以选择目标区域比如新疆整个作为目标区域，也可以是新疆的各个州县分别作为各个目标区域，根据应用需要进行选择。进一步地，获取目标区域在预设时段的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融雪性洪水预测方法，其特征在于，包括：/n获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据所述雨雪降落分布数据提取降水特征数据；/n获取所述目标区域的气温分布数据，根据所述气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据所述目标温度和所述目标时间确定温度特征数据；/n根据所述降水特征数据和所述温度特征数据确定所述目标区域的融雪性洪水风险级别。/n

【技术特征摘要】
1.一种融雪性洪水预测方法，其特征在于，包括：
获取目标区域在预设时段的雨雪降落分布数据，根据所述雨雪降落分布数据提取降水特征数据；
获取所述目标区域的气温分布数据，根据所述气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据所述目标温度和所述目标时间确定温度特征数据；
根据所述降水特征数据和所述温度特征数据确定所述目标区域的融雪性洪水风险级别。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雨雪降落分布数据提取降水特征数据，包括：
获取所述目标区域在所述预设时段的降雨次数和降雪次数，对所述降雨次数和所述降雪次数求和获取降水次数；和/或，
获取所述目标区域各观测点的降雪深度和降雨深度，对所述降雪深度和所述降雨深度进行计算获取降水量。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的气温分布数据，包括：
获取所述目标区域的多个气象站在所述预设时段采集的多个站点温度；
根据反距离权重插值算法对所述多个站点温度进行插值处理，生成所述目标区域在所述预设时段的温度分布栅格数据。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据反距离权重插值算法对所述多个站点温度进行插值处理，生成所述目标区域在所述预设时段的温度分布栅格数据，包括：
通过插值公式对所述多个站点温度进行插值处理，生成所述目标区域在所述预设时段的温度分布栅格数据，其中，所述插值公式为：



其中，Z为插值后温度，Zi为气象站温度，d为气象站与待插值点的距离，m为距离因子。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述气温分布数据获取目标温度以及对应的目标时间，根据所述目标温度和所述目标时间确定温度特征数据，包括：
根据所述气温分布数据筛选大于零度的目标温度对应分布的目标时间；
按照预设算法计算所述目标温度对所述目标时间的温度积分结果。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照预设算法计算所述目标温度对所述目标时间的温度积分结果，包括：
通过积分公式计算所述目标温度对所述目标时间的温度积分结果，所述积分公式为：



其中，最低温度tmin，最高温度tmax。


7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述降水特征数据为所述降水次数，所述温度特征数据为...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，孙占辉，陈建国，苗雨加，苏国锋，黄全义，袁宏永，李志鹏，刘鑫，侯炳旭，上官致伟，张立凡，
申请(专利权)人：清华大学，北京辰安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11