一种堤防险情动态评估方法技术

本发明专利技术公开了一种堤防险情动态评估方法，该方法首先构建堤防基础资料数据库，对多源异构的堤防基础信息开展数据融合，并将堤防各项指标数据标准化，形成堤防险情运维数据库；构建堤防致灾风险因子，通过考虑权重的评价指标体系对不同堤段的致灾风险进行评估；采用构建的评价指标体系对观测或识别的堤防险情段开展安全风险动态评估，根据出险堤段不同的风险等级启动不同的险情响应处理机制；构建基于堤防险情运维数据库的险情风险可视化系统，并建立手机移动端传输端口，获取堤防历史险情处理方案；出险堤段及处理方案同步输入堤防险情运维知识库保持实时动态更新。本发明专利技术具有现场动态评估响应快、指标评价精度高、快速响应事故处理方案的优点。处理方案的优点。处理方案的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种堤防险情动态评估方法


[0001]本专利技术涉及水利工程运行维护的
，具体涉及一种堤防险情动态评估方法。

技术介绍

[0002]当前堤防隐患监测与检测、应急决策和抢险处置仍以常规设备、既有经验和传统工艺为主，隐患监测检测的精确性、应急决策的准确性以及抢险处置的时效性、成效性难以保障。
[0003]随着抗洪抢险处置的要求不断提高。亟需在堤防隐患监测与检测、应急决策等方面展开系统研究，提高堤防险情隐患排查、应急决策和抢险处置能力、水平和处置效率，为提升防洪减灾能力、保障人民生命财产安全和社会经济可持续发展提供技术支撑。因此需要提出一种堤防险情动态评估方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服上述
技术介绍
的不足，提供一种堤防险情动态评估方法，该方法能够准确快速对堤防险情进行风险动态评估，对堤防当前的风险等级做出及时研判，并及时提出堤防险情处理方案。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所提供的一种堤防险情动态评估方法，包括如下步骤：首先构建堤防基础资料数据库，对多源异构的堤防基础信息开展数据融合，并将堤防各项指标数据标准化，形成堤防险情运维数据库；进一步构建堤防致灾风险因子，通过考虑权重的评价指标体系对不同堤段的致灾风险进行评估；采用构建的评价指标体系对观测或识别的堤防险情段开展安全风险动态评估，根据出险堤段不同的风险等级启动不同的险情响应处理机制；构建基于堤防险情运维数据库的险情风险可视化系统，并建立手机移动端传输端口，快速获取堤防历史险情处理方案；同时出险堤段及处理方案同步输入堤防险情运维知识库，堤防险情运维知识库保持实时动态更新。
[0006]上述技术方案中，所述堤防基础资料数据库包括堤防等级、堤防断面尺寸、堤基结构、堤顶高程、防渗措施、外滩宽度和地层岩性、堤防运行管理设施、所在堤段附近的水文站、雨量站、水位站、泵站和闸门资料、堤段防洪标准、历史洪水持续时间和日涨幅、区域降雨强度和降雨历时、设计行洪流量、历史工情险情及对应险情处理方案。
[0007]上述技术方案中，所述数据融合通过SQL、云数据库或二者结合技术手段将同源异构的基础数据信息导入到系统平台，通过Java开发工具包对系统体系架构进行设计，最终实现堤防基础资料信息数据的访问驱动。
[0008]上述技术方案中，所述数据标准化采用小数位归一化、数据类型归一化、Max
‑
min归一化、标准差归一化方法的一种或几种耦合。
[0009]上述技术方案中，数据标准化后的指标数据采用相关系数法建立模糊相似矩阵确定相似系数：
[0010][0011]式中，r
ij
值为样本数据x
i
与x
j
的相似程度，称之为相似系数；x
ij
为第i个样本的第j项数据指标；所有不同类型的样本各项数据构成论域X＝{x1,x2,
…
x
n
}，x
i
＝{x
i1
,x
i2
,
…
x
in
}(i＝1,2,
…
n)，即数据矩阵A＝(x
ij
)
n
×
m
；和分别为数据矩阵中i行和j列的均值；
[0012]对于不同的置信水平λ∈[0,1]，可以得到不同的分类结果，从而形成动态聚类图，具体步骤如下：
[0013]1)取λ1＝1(最大值)，对于每个x
i
作相似类：[x
i
]R
＝{x
j
|r
ij
＝1}，即满足r
ij
＝1的x
i
和x
j
视为一类，构成相似类；
[0014]2)取λ2(λ2<λ1)为次大值，从R中直接找出相似程度为λ2的元素对(x
i
,x
j
)，即满足r
ij
＝λ2，并相应的将对应的λ1＝1的等价分类中x
i
和x
j
所在的类合并为一类，即可得到λ2水平上的等价分类；
[0015]3)依次取λ1>λ2>λ3…
，按照第2)步的方法依次类推，直到合并到X成为一类位置，最后即可得到动态聚类图；
[0016]取不同的r
ij
值将指标数据进行分类，形成动态聚类图，根据动态聚类图将构建堤防致灾风险因子分为危险性评价指标(F1)、暴露性评价指标(F2)和韧性评价指标(F3)。
[0017]上述技术方案中，所述构建堤防致灾风险因子包括危险性评价指标(F1)、暴露性评价指标(F2)和韧性评价指标(F3)，构建目标函数如下：
[0018][0019]式中，F
i
为评价指标；X
i
为各项典型致灾因子的无量纲标准化成果，0≤X
i
≤1.0，c
i
为致灾因子对应的权重指数，n为考虑各项典型致灾因子的数量；
[0020]其中，危险性评价指标(F1)是考虑洪水持续时间、日涨幅、区域降雨强度、降雨历时、历史险情和堤防结构因素中的一种或几种，加权平均进行指标量化，0≤F1≤1.0；暴露性评价指标(F2)是考虑堤防险段背后保护区内的人口密度，经济资产密度和道路交通网络密度因素中的一种或几种，加权平均进行指标量化，0≤F2≤1.0；韧性评价指标(F3)是综合考虑流域内泵站、河流港道、防洪排涝设施、分蓄洪设施因素中的一种或几种，加权平均进行指标量化，0≤F3≤1.0。
[0021]上述技术方案中，所述评价指标体系包括将评价指标F
i
按照不同权重ω
i
进行加权评价，其中构建目标函数形式如下：
[0022][0023]式中，w
i
为不同评价指标F
i
对应的权重指数，R为区域风险判定指数；
[0024]对不同致灾因子的指标进行权重赋值，其中0＜w
i
＜1；采用不同风险等级进行分类，当0≤R＜0.3时，评定为低风险；当0.3≤R＜0.6时，评定为次低风险；当0.6≤R＜0.7时，评定为中风险；当0.7≤R＜0.8时，评定为中高风险；当R≥0.9时，评定为高风险。
[0025]上述技术方案中，所述动态评估包括采用构建的评价指标体系对新出现的堤防险情段开展安全风险动态评估，根据不同的风险等级启动险情响应处理机制。
[0026]上述技术方案中，所述风险可视化系统包括不同堤段的风险等级划分，历史工情险情及处理方案，同时支持手机移动端输出，实现堤防险情事故现场移动端实时响应，获取堤防险情处理方案。
[0027]上述技术方案中，所述动态更新包括当识别或发现堤防新险情时，将险情位置、相关描述及处理方案同步导入堤防险情运维知识库，伴随堤防险情动态评估方法的运用，险情运维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种堤防险情动态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：首先构建堤防基础资料数据库，对多源异构的堤防基础信息开展数据融合，并将堤防各项指标数据标准化，形成堤防险情运维数据库；进一步构建堤防致灾风险因子，通过考虑权重的评价指标体系对不同堤段的致灾风险进行评估；采用构建的评价指标体系对观测或识别的堤防险情段开展安全风险动态评估，根据出险堤段不同的风险等级启动不同的险情响应处理机制；构建基于堤防险情运维数据库的险情风险可视化系统，并建立手机移动端传输端口，快速获取堤防历史险情处理方案；同时出险堤段及处理方案同步输入堤防险情运维知识库，堤防险情运维知识库保持实时动态更新。2.根据权利要求1所述的堤防险情动态评估方法，其特征在于，所述堤防基础资料数据库包括堤防等级、堤防断面尺寸、堤基结构、堤顶高程、防渗措施、外滩宽度和地层岩性、堤防运行管理设施、所在堤段附近的水文站、雨量站、水位站、泵站和闸门资料、堤段防洪标准、历史洪水持续时间和日涨幅、区域降雨强度和降雨历时、设计行洪流量、历史工情险情及对应险情处理方案。3.根据权利要求1所述的堤防险情动态评估方法，其特征在于，所述数据融合通过SQL、云数据库或二者结合技术手段将同源异构的基础数据信息导入到系统平台，通过Java开发工具包对系统体系架构进行设计，最终实现堤防基础资料信息数据的访问驱动。4.根据权利要求1所述的堤防险情动态评估方法，其特征在于，所述数据标准化采用小数位归一化、数据类型归一化、Max
‑
min归一化、标准差归一化方法的一种或几种耦合。5.根据权利要求1所述的堤防险情动态评估方法，其特征在于，数据标准化后的指标数据采用相关系数法建立模糊相似矩阵确定相似系数：式中，r
ij
值为样本数据x
i
与x
j
的相似程度，称之为相似系数；x
ij
为第i个样本的第j项数据指标；所有不同类型的样本各项数据构成论域X＝{x1，x2，
…
x
n
}，x
i
＝{x
i1
，x
i2
，
…
x
in
}(i＝1，2，
…
n)，即数据矩阵A＝(x
ij
)
n
×
m
；和分别为数据矩阵中i行和j列的均值；对于不同的置信水平λ∈[0，1]，可以得到不同的分类结果，从而形成动态聚类图，具体步骤如下：1)取λ1＝1(最大值)，对于每个x
i
作相似类：[x
i
]
R
＝{x
j
|r
ij
＝1}，即满足r
ij
＝1的x
i
和x
j
视为一类，构成相似类；2)取λ2(λ2＜λ1)为次大值，从R中直接找出相似程度为λ2的元素对(x
i
，x

【专利技术属性】
技术研发人员：马祺瑞，姬翔，彭兴，高力，刘佳明，岳志远，果鹏，王权森，张丛彭，
申请(专利权)人：长江勘测规划设计研究有限责任公司，
类型：发明
国别省市：