【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种风暴潮水位预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、风暴潮是指气象条件与海洋潮汐相结合，形成的一种极端海洋现象，它往往伴随着大风、低气压和强烈的海浪，对沿海地区造成严重的破坏。风暴潮的水位预测可以提供重要的预警信息，帮助人们及时采取应对措施，减少人员伤亡和财产损失，通过提前预测风暴潮的水位变化，可以发出警报，引导居民撤离沿海地区，避免被洪水淹没和海浪冲击，对于沿海交通运输、港口设施等重要基础设施，提前预测风暴潮的水位可以提供时间窗口，采取必要的防护措施，减少事故和破坏；有助于科学规划沿海地区的发展和建设，沿海城市和社区的规划需要考虑到气候变化和极端海洋现象的影响，特别是在海平面上升的情况下，准确预测风暴潮的水位变化对于合理规划城市建设、防洪防灾设施具有重要意义，科学预测风暴潮的水位可以提供决策者依据，帮助他们制定相应的措施，保障沿海地区的安全与可持续发展；风暴潮给沿海生态系统带来了巨大的冲击，可能破坏珊瑚礁、湿地、海岸线等生态环境，对鱼类、海洋生物多样性等产生负面影响，通过准确预测风暴潮的水位，可以提前制定保护措施，减轻对海洋生态系统的损害，维护生态平衡和可持续发展。因此，对风暴潮的水位进行准确的预测具有重要的意义。
2、目前，在使用数值模式进行风暴潮水位的预测时，难以获取较为精准的水深地形数据和海岸线数据，导致预测准确性较低；在使用二维机器学习预报方法进行风暴潮水位的预测时，预报要素单调，无法保证预测结果的真实性，因此，现有技术中存在风暴潮水位预测准确性较低的技术问题。p>
3、因此，亟需一种具有较高准确性的风暴潮水位预测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术实现思路
1、本公开提供了一种风暴潮水位预测方法、装置、电子设备和存储介质。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种风暴潮水位预测方法。该方法包括：
3、获取目标区域的当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据；
4、将所述当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据；
5、其中，将所述当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据，包括：
6、获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据；
7、对所述风场数据、潮位数据、水位数据进行计算，得到对应的相关系数；
8、根据各所述风场数据、潮位数据、水位数据、相关系数，生成训练集；
9、利用所述训练集对初始预测模型进行训练，得到所述预设预测模型。
10、进一步地，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，包括：
11、获取所述目标区域各同一时刻的风场气象数据；
12、对各所述风场气象数据进行插值，得到对应的风场数据；
13、将各所述风场数据存储至所述预设数据集。
14、进一步地，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
15、获取所述目标区域各同一时刻的潮汐调和常数；
16、根据各所述潮汐调和常数，得到对应的潮位数据；
17、将各所述潮位数据存储至所述预设数据集。
18、进一步地，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
19、获取所述目标区域各同一时刻的初始水位数据；
20、对各所述初始水位数据进行插值，得到对应的水位数据；
21、将各所述水位数据存储至所述预设数据集。
22、进一步地，在对所述风场数据、潮位数据、水位数据进行计算时，通过皮尔逊相关系数算法进行计算。
23、进一步地，所述预设时间的单位至少包括下列中的至少一个：日、周、月。
24、进一步地，所述获取目标区域的当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据，包括：
25、将所述当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据的数据格式转换为csv格式，得到对应的转换数据；
26、对各所述转换数据进行归一化处理，得到对应的归一化数据。
27、根据本公开的第二方面，提供了一种水位预测装置。该装置包括：
28、获取模块，用于获取目标区域的当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据；
29、预测模块，用于将所述当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据；
30、其中，将所述当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据，包括：
31、获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据；
32、对所述风场数据、潮位数据、水位数据进行计算，得到对应的相关系数；
33、根据各所述风场数据、潮位数据、水位数据、相关系数，生成训练集；
34、利用所述训练集对初始预测模型进行训练，得到所述预设预测模型。
35、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述方法。
36、根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述方法。
37、本公开通过获取目标区域的当前水位数据；将所述当前水位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据；其中，将所述当前水位数据发送至预设预测模型，得到在预设时间后的预测水位数据，包括：获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据；对所述风场数据、潮位数据、水位数据进行计算，得到对应的相关系数；根据各所述风场数据、潮位数据、水位数据、相关系数，生成训练集；利用所述训练集对初始预测模型进行训练，得到所述预设预测模型。实现综合利用水域的风场数据、潮位数据、水位数据，提高对风暴潮水位预测的准确性。
38、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种风暴潮水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，包括：
3.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
4.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
5.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，在对所述风场数据、潮位数据、水位数据进行计算时，通过皮尔逊相关系数算法进行计算。
6.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述预设时间的单位至少包括下列中的至少一个：日、周、月。
7.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取目标区域的当前水位数据、当前风场数据、当前潮位数据，包括：
8.一种水位预测装置，其特征在于，包括：
9.一种
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风暴潮水位预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，包括：
3.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
4.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，所述获取预设数据集中所述目标区域在各同一时刻的风场数据、潮位数据、水位数据，还包括：
5.根据权利要求1所述的风暴潮水位预测方法，其特征在于，在对所述风场数...
【专利技术属性】
技术研发人员：董玮，燕广庆，张凯，王恬，冯德财，郭晓芳，
申请(专利权)人：中科星图维天信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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