一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统，所述方法包括：获取预设区域冻土基本信息；获取冻土区域环境基本信息；根据气象预测信息和积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据，结合冻土岩性信息、冻土结构信息，匹配导热系数；统计获取冻结指数或融化指数；将冻结指数和冻结期导热系数或融化指数和融化期导热系数输入活动层深度变化量评估模型，获取活动层深度变化量评估结果，确定冻土活动层厚度预测数据，解决了冻土活动层厚度的评估精度低技术问题，实现了以土壤含水量变化为切入点，从地表温度变化与积雪/融雪变化，综合评估冻土融化/冻结情况，提高冻土活动层厚度的评估精度技术效果。度技术效果。度技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理相关
，具体涉及一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统。

技术介绍

[0002]冻土即0℃以下，并含有冰的各种岩石和土壤，年平均低温小于0℃的地表层，其下卧层为多年动土层；冻土活动层：活动层指覆盖于多年冻土之上夏季融化、冬季冻结的土层；冻土活动层的季节性厚度变化对建设和生存发展带来了严重影响。
[0003]目前冻土活动层厚度为实时评估，由于活动层厚度变化分析的复杂性，尤其是积雪环境的复杂性，导致缺乏对活动层厚度变化的预测评估,动土建设开发的关键决定于冻土地基的特性，冻土地基不均匀、荷载差异很大、体型复杂等因素引起的地基变形，在冻土分布地区开发前，应充分考虑在建筑物施工和使用期间中的冻土状态，为保证建筑物的耐久性提供基础。
[0004]综上所述，现有技术中存在冻土活动层厚度的评估精度低的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请通过提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统，旨在解决现有技术中的冻土活动层厚度的评估精度低的技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统。
[0007]本申请公开的第一个方面，提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法，其中，所述方法包括：获取预设区域冻土基本信息，其中，所述预设区域冻土基本信息包括冻土岩性信息和冻土结构信息；获取冻土区域环境基本信息，其中，所述冻土区域环境基本信息包括积雪覆盖信息和气象预测信息；根据所述气象预测信息和所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据；根据所述冻土岩性信息、所述冻土结构信息和所述土壤含水量预测数据，匹配导热系数，其中，所述导热系数包括融化期导热系数或冻结期导热系数；根据所述气象预测信息进行参数统计，获取冻结指数或融化指数；将所述冻结指数和所述冻结期导热系数，或所述融化指数和所述融化期导热系数输入活动层深度变化量评估模型，获取活动层深度变化量评估结果；根据所述活动层深度变化量评估结果，确定冻土活动层厚度预测数据，其中，所述冻土活动层厚度预测数据属于第一未来时区。
[0008]本申请公开的另一个方面，提供了一种冻土活动层厚度的智能评估系统，其中，所述系统包括：冻土信息获取模块，用于获取预设区域冻土基本信息，其中，所述预设区域冻土基本信息包括冻土岩性信息和冻土结构信息；环境信息获取模块，用于获取冻土区域环境基本信息，其中，所述冻土区域环境基本信息包括积雪覆盖信息和气象预测信息；融雪预测模块，用于根据所述气象预测信息和所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据；导热系数匹配模块，用于根据所述冻土岩性信息、所述冻土结构信息和所述土壤
含水量预测数据，匹配导热系数，其中，所述导热系数包括融化期导热系数或冻结期导热系数；参数统计模块，用于根据所述气象预测信息进行参数统计，获取冻结指数或融化指数；深度变化量评估模块，用于将所述冻结指数和所述冻结期导热系数，或所述融化指数和所述融化期导热系数输入活动层深度变化量评估模型，获取活动层深度变化量评估结果；预测数据确定模块，用于根据所述活动层深度变化量评估结果，确定冻土活动层厚度预测数据，其中，所述冻土活动层厚度预测数据属于第一未来时区。
[0009]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0010]由于采用了获取预设区域冻土基本信息；获取冻土区域环境基本信息；根据气象预测信息和积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据；根据冻土岩性信息、冻土结构信息和土壤含水量预测数据，匹配导热系数；根据气象预测信息进行参数统计，获取冻结指数或融化指数；将冻结指数和冻结期导热系数，或融化指数和融化期导热系数输入活动层深度变化量评估模型，获取活动层深度变化量评估结果，确定冻土活动层厚度预测数据，实现了以土壤含水量变化为切入点，从地表温度变化与积雪/融雪变化，综合评估冻土融化/冻结情况，提高冻土活动层厚度的评估精度的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]图1为本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法可能的流程示意图；
[0013]图2为本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法中生成获取土壤含水量预测数据可能的流程示意图；
[0014]图3为本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法中匹配导热系数可能的流程示意图；
[0015]图4为本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估系统可能的结构示意图。
[0016]附图标记说明：冻土信息获取模块100，环境信息获取模块200，融雪预测模块300，导热系数匹配模块400，参数统计模块500，深度变化量评估模块600，预测数据确定模块700。
具体实施方式
[0017]本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法及系统，解决了冻土活动层厚度的评估精度低的技术问题，实现了以土壤含水量变化为切入点，从地表温度变化与积雪/融雪变化，综合评估冻土融化/冻结情况，提高冻土活动层厚度的评估精度的技术效果。
[0018]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0019]实施例一
[0020]如图1所示，本申请实施例提供了一种冻土活动层厚度的智能评估方法，其中，所述方法包括：
[0021]S10：获取预设区域冻土基本信息，其中，所述预设区域冻土基本信息包括冻土岩性信息和冻土结构信息；
[0022]S20：获取冻土区域环境基本信息，其中，所述冻土区域环境基本信息包括积雪覆盖信息和气象预测信息；
[0023]具体而言，冻土活动层厚度会因温度季节性变化而变化，所述预设区域冻土基本信息包括冻土岩性信息(常见的，可以是粉砂、粉土、粘性土)和冻土结构信息(常见的，可以是方形、条状)，可以在预设区域内对冻土进行随机取样，获取预设区域冻土基本信息；
[0024]所述冻土区域环境基本信息包括积雪覆盖信息(积雪覆盖信息包括积雪厚度、积雪量)和气象预测信息(可以是未来一个自然周预设区域内的气象预测相关信息，包括预测降雪量、预测日平均气温等相关数据)，可以通过在预设区域的经度与纬度，联网获取所述冻土区域环境基本信息中的气象预测信息；可以通过雨量筒，采集获取冻土区域环境基本信息中的积雪覆盖信息，为后续分析提供数据支持；
[0025]S30：根据所述气象预测信息和所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据；
[0026]如图2所示，步骤S30包括步骤：
[0027]S31：根据所述气象预测信息，获取气温预测序列，其中，所述气温预测序列属于所述第一未来时区，其中，时间单位为天；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冻土活动层厚度的智能评估方法，其特征在于，包括：获取预设区域冻土基本信息，其中，所述预设区域冻土基本信息包括冻土岩性信息和冻土结构信息；获取冻土区域环境基本信息，其中，所述冻土区域环境基本信息包括积雪覆盖信息和气象预测信息；根据所述气象预测信息和所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据；根据所述冻土岩性信息、所述冻土结构信息和所述土壤含水量预测数据，匹配导热系数，其中，所述导热系数包括融化期导热系数或冻结期导热系数；根据所述气象预测信息进行参数统计，获取冻结指数或融化指数；将所述冻结指数和所述冻结期导热系数，或所述融化指数和所述融化期导热系数输入活动层深度变化量评估模型，获取活动层深度变化量评估结果；根据所述活动层深度变化量评估结果，确定冻土活动层厚度预测数据，其中，所述冻土活动层厚度预测数据属于第一未来时区。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述气象预测信息和所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取土壤含水量预测数据，包括：根据所述气象预测信息，获取气温预测序列，其中，所述气温预测序列属于所述第一未来时区，其中，时间单位为天；将所述气温预测序列输入融雪速率匹配表，获取融雪速率序列；根据所述融雪速率序列基于所述积雪覆盖信息进行融雪预测，获取融雪量预测序列和融雪厚度预测序列；根据所述融雪量预测序列进行频繁项分析，获取所述土壤含水量预测数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述融雪量预测序列进行频繁项分析，获取所述土壤含水量预测数据，包括：所述预设区域冻土基本信息还包括冻土植被覆盖信息，其中，所述冻土植被覆盖信息包括植被类型信息和植被数量信息；根据所述融雪量预测序列，获取第i天融雪量预测数据；以所述冻土岩性信息、所述冻土结构信息、所述植被类型信息、所述植被数量信息和所述第i天融雪量预测数据为约束条件，以土壤吸水量为目标数据进行检索，获取多个土壤吸水量记录结果，其中，所述多个土壤吸水量记录结果包括多个记录频率参数；根据所述多个记录频率参数对所述土壤吸水量记录结果进行筛选，获取第i天土壤吸水量预测数据；根据所述第i天土壤吸水量预测数据对第i
‑
1天土壤含水量标定结果进行含水量标定，生成第i天土壤含水量标定结果；当i属于所述第一未来时区的预设时序节点，将所述第i天土壤含水量标定结果设为所述土壤含水量预测数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个记录频率参数对所述土壤吸水量记录结果进行筛选，获取第i天土壤吸水量预测数据，包括：设定土壤吸水量偏差阈值；
根据所述土壤吸水量偏差阈值对所述土壤吸水量记录结果进行层次聚类分析，获取土壤吸水量记录结果聚类结果，其中，所述土壤吸水量记录结果聚类结果包括土壤吸水量记录结果类内特征值；根据所述土壤吸水量记录结果聚类结果对所述多个记录频率参数进行分类加和，生成土壤吸水量记录结果类内频率；对所述土壤吸水量记录结果类内频率满足类内频率阈值的所述土壤吸水量记录结果类内特征值进行均值分析，生成所述第i天土壤吸水量预测数据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述气象预测信息进行参数统计，获取冻结指数或融化指数，包括：根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟现勇，王浩，顾湘，李祥超，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：