一种地质灾害预测方法和系统技术方案

本申请公开了一种地质灾害预测方法和系统，该方法包括：获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；至少根据所述第一含水量确定所述待预测山体是否会发生地质灾害。通过本申请解决了现有技术中对降雨所导致的地质灾害的预测可能存在不准确的问题，从而提高了因降雨导致的地质灾害的预测准确程度。质灾害的预测准确程度。质灾害的预测准确程度。

【技术实现步骤摘要】
一种地质灾害预测方法和系统


[0001]本申请涉及到灾害预测领域，具体而言，涉及一种地质灾害预测方法和系统。

技术介绍

[0002]在地质灾害中，降雨会造成山体滑坡或者水灾，目前对于地质灾害的预测基本上是根据未来的降雨量来进行预测的，这种预测方式并没有考虑到过去一段时间内的天气状况，因此，存在预测不准确的问题。
[0003]针对现有技术中该问题，目前尚没有提出合理的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种地质灾害预测方法和系统，以至少解决现有技术中对降雨所导致的地质灾害的预测可能存在不准确的问题。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种地质灾害预测方法，包括：获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；至少根据所述第一含水量确定所述待预测山体是否会发生地质灾害。
[0006]进一步地，所述地质灾害包括：山体滑坡。
[0007]进一步地，获取所述第二降雨量之后的所述待预测山体的所述第二含水量包括：在所述当前时间之前的预定时间点，接收预先设置在所述待预测山体不的土壤水分传感器测量得到的含水量；根据所述土壤水分传感器得到的含水量确定所述第二含水量。
[0008]进一步地，所述土壤水分传感器为多个，所述土壤水分传感器设置在所述待预测山体的不同位置。
[0009]进一步地，根据所述土壤水分传感器得到的含水量确定所述第二含水量包括：将所述多个土壤水分传感器中测量到的最大的含水量的值作为所述第二含水量。
[0010]根据本申请的另一个方面，还提供了一种地质灾害预测系统，包括：第一获取模块，用于获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；第二获取模块，用于获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；第三获取模块，用于获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；第一预测模块，用于在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；第二预测模块，用于至少根据所述第一含水量确定所述待预测山体是否会发生地质灾害。
[0011]进一步地，所述地质灾害包括：山体滑坡。
[0012]进一步地，所述第三获取模块用于：在所述当前时间之前的预定时间点，接收预先设置在所述待预测山体不的土壤水分传感器测量得到的含水量；根据所述土壤水分传感器
得到的含水量确定所述第二含水量。
[0013]进一步地，所述土壤水分传感器为多个，所述土壤水分传感器设置在所述待预测山体的不同位置。
[0014]进一步地，所述第三获取模块用于：将所述多个土壤水分传感器中测量到的最大的含水量的值作为所述第二含水量。
[0015]在本申请实施例中，采用了获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；至少根据所述第一含水量确定所述待预测山体是否会发生地质灾害。通过本申请解决了现有技术中对降雨所导致的地质灾害的预测可能存在不准确的问题，从而提高了因降雨导致的地质灾害的预测准确程度。
附图说明
[0016]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本申请实施例的地质灾害预测方法的流程图。
具体实施方式
[0018]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0019]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0020]在本实施例中提供了一种地质灾害预测方法，图1是根据本申请实施例的地质灾害预测方法的流程图，包括：
[0021]步骤S102，获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；
[0022]步骤S104，获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；
[0023]步骤S106，获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；
[0024]例如，可以在所述当前时间之前的预定时间点，接收预先设置在所述待预测山体不的土壤水分传感器测量得到的含水量；根据所述土壤水分传感器得到的含水量确定所述第二含水量。可选地，所述土壤水分传感器为多个，所述土壤水分传感器设置在所述待预测山体的不同位置。可以将所述多个土壤水分传感器中测量到的最大的含水量的值作为所述第二含水量。
[0025]步骤S108，在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；
[0026]在一个可以选择增加的实施方式中，可以通过机器学习模型来预测发生第一降雨
量之后的所述山体的第一含水量。例如，使用多组训练数据来训练一个基于神经网络的机器学习模型，该多组训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据为通过传感器测量的第一时间下的土壤的含水量以及预定降雨量；所述输出数据为预定降雨量发生后的第二时间下的土壤的水分含水量，其中，所述第一时间下的含水量和所述第二时间下的含水量以及预定降雨另均为已知的数值。经过训练之后，就可以将所述第二含水量和所述第一降雨量输入到所述机器学习模型中，获取所述机器学习模型输出的含水量，将所述机器学习模型输出的含水量作为所述第一含水量。
[0027]可选地，在多组训练数据中，还可以考虑山体的土壤性质。
[0028]即在步骤S108中，在第二含水量的基础上，根据所述山体的土壤性质预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量。
[0029]此时，所述多组训练数据中的每一组训练数据中的输入数据为所述输入数据为通过传感器测量的第一时间下的土壤的含水量、山体的土壤性质以及预定降雨量，所述输出数据为预定降雨量发生后的第二时间下的土壤的水分含水量。经过训练之后，就可以将所述第二含水量、所述山体的土壤性质和所述第一降雨量输入到所述机器学习模型中，获取所述机器学习模型输出的含水量，将所述机器学习模型输出的含水本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地质灾害预测方法，其特征在于，包括：获取未来预定时间段内的第一降雨量，其中，所述未来预定时间段为当前时间之后的第一预定长度的时间段；获取过去预定时间段内的第二降雨量，其中，所述过去预定时间段位于所述当前时间之前的第二预定长度的时间段；获取所述第二降雨量之后的待预测山体的第二含水量；在所述第二含水量的基础上，预测发生所述第一降雨量之后的所述山体的第一含水量；至少根据所述第一含水量确定所述待预测山体是否会发生地质灾害。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地质灾害包括：山体滑坡。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第二降雨量之后的所述待预测山体的所述第二含水量包括：在所述当前时间之前的预定时间点，接收预先设置在所述待预测山体不的土壤水分传感器测量得到的含水量；根据所述土壤水分传感器得到的含水量确定所述第二含水量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述土壤水分传感器为多个，所述土壤水分传感器设置在所述待预测山体的不同位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述土壤水分传感器得到的含水量确定所述第二含水量包括：将所述多个土壤水分传感器中测量到的最大的含水量的值作为所述第二含水量。6.一种地质灾害...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰进京，郭栋，郝俊柳，詹晓军，王毅，刘其军，王珂，刘记光，崔翔，王跃广，汪浩，黄同新，
申请(专利权)人：河南省焦作地质勘察设计有限公司，
类型：发明
国别省市：