【技术实现步骤摘要】
一种山洪灾害风险动态预警方法及装置
[0001]本申请涉及山洪灾害预报领域，尤其涉及一种山洪灾害风险动态预警方法及装置。
技术介绍
[0002]山洪灾害是自然灾害中造成人员伤亡的主要灾种，山洪灾害突发性强，破坏力大，且多发生于山丘区，涨洪历时短、流域汇流块、洪水陡涨陡落，因此预报预警难度很大。
[0003]目前山洪灾害预警主要包括实测雨量(水位、流量)预警、洪水预报预警、山洪灾害气象预报预警。采用实测雨量预警的难点在于如何科学、合理地确定预警指标，以及如何降低土壤湿度对预警准确性的影响，而采用实测水位和流量更加合理，但是目前能够监测水位和流量的遥测站点较少，不能有效覆盖山丘区；但由于山丘区环境的复杂性和山洪形成的多要素性，雨量和水位等预警指标的分析过程中对土壤含水量考虑不足，导致基于实测数据山洪预警存在精确度不高，预见期过短的问题。洪水预报预警是指通过水文模型以实测和预报的降雨数据为输入条件，对降雨径流过程进行模拟，将降雨数据转化为水位和流量数据进行预警。洪水模拟可以有效延长预警的预见期，但是由于模型参数确定困难，因...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种山洪灾害风险动态预警方法，其特征在于，所述山洪灾害风险动态预警方法包括：将预警区域均匀划分为若干网格，并获取每个网格的风险因子及风险等级,所述风险因子为影响所述山洪灾害风险的因素；根据所述风险因子确定所述每个网格的实时土壤含水量；根据所述实时土壤含水量确定所述每个网格的网格土壤下渗能力；根据所述风险因子确定致灾因子及所述致灾因子对应的致灾权重，所述致灾因子包括：危险性因子、承灾体因子及易损性因子；根据所述致灾因子及所述致灾权重确定所述每个网格的风险指数；根据所述风险指数确定所述每个网格的不同预警时段及不同所述风险等级的网格基准指标；根据所述网格土壤下渗能力及所述网格基准指标确定所述每个网格的风险预警指标；获取所述每个网格的数值预报降雨插值，并根据所述数值预报降雨插值统计所述每个网格在所述不同预警时段的最大降雨量；比较所述最大降雨量及所述风险预警指标，确定所述每个网格在所述不同预警时段的风险预警等级。2.根据权利要求1所述的山洪灾害风险动态预警方法，其特征在于，在所述比较所述最大降雨量及所述风险预警指标，确定所述每个网格在所述不同预警时段内的风险预警等级之后，所述山洪灾害风险动态预警方法还包括：将所述风险预警等级与风险实际等级进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果评估风险预警效果。3.根据权利要求1所述的山洪灾害风险动态预警方法，其特征在于，在所述根据所述风险因子确定所述每个网格的实时土壤含水量之前，所述山洪灾害动态预警方法还包括：根据所述风险因子中的土壤类型及平均坡度通过第一公式确定所述每个网格的最大土壤含水量；所述第一公式为：w
mi
＝w
m
(1
‑
sina
i
)
0.7
；其中，w
mi
为第i个网格的最大土壤含水量，w
m
为根据所述土壤类型确定的最大土壤含水量初值，a
i
为第i个网格的平均坡度；所述根据所述风险因子确定所述每个网格的实时土壤含水量包括：根据所述每个网格的最大土壤含水量确定所述每个网格的实时土壤含水量。4.根据权利要求3述的山洪灾害风险动态预警方法，其特征在于，所述根据所述每个网格的最大土壤含水量确定所述每个网格的实时土壤含水量包括：根据所述每个网格的最大土壤含水量通过第二公式确定所述每个网格的实时土壤含水量；所述第二公式为：P
a,t
＝K1(P
t
‑1+P
a,t
‑1)；
其中，P
a,t
为第i个网格的实时土壤含水量、P
t
‑1为t
‑
1时刻的降雨量、P
a,t
‑1为t
‑
1时刻的第i个网格的土壤含水量，当P
a,t
≥w
mi
时，取P
a,t
＝w
mi
，w
mi
为第i个网格的最大土壤含水量、K1为日消退系数、E
m
为目标气象站每个月的平均日最大蒸散发量。5.根据权利要求4所述的山洪灾害风险动态预警方法，其特征在于，所述根据所述实时土壤含水量确定所述每个网格的网格土壤下渗能力包括：根据实时土壤含水量通过第三公式确定所述每个网格的网格土壤下渗能力；所述第三公式为：F(P
a,t
)＝f
c
+f0e
‑
μm
；m＝f
t
+K2P
a,t
；其中，F(P
a,t
)为每个网格的网格土壤下渗能力，f
c
为稳定下渗率、f0为初始下渗率、μ为下渗指数、m为表层土湿、K2为土壤表层厚度与包气带厚度的比值，取值范围为[0,1]、P
a,t
为第i个网格的土壤实时含水量、f
t<...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂勇，梁东，何秉顺，马强，赵延伟，窦立阳，董睿，
申请(专利权)人：北京天智祥信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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