【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水利工程领域，更具体地说，它涉及基于gis的水利工程管理系统。
技术介绍
1、水利工程是保障国家水资源安全和社会经济发展的重要基础设施。然而，在气候变化和人类活动影响下，极端水文事件频发，给水利工程带来了前所未有的挑战。如何有效利用现代信息技术提升水利工程管理水平，成为亟待解决的问题。
2、故本专利技术针对洪水风险管理方面，提出了结合创新性洪水风险区划方法和淹没模拟技术优化的综合管理方系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于gis的水利工程管理系统，解决相关技术中的技术问题。
2、本专利技术提供了基于gis的水利工程管理系统，包括以下模块：
3、数据接入与处理模块：负责收集和预处理各类数据，包括历史水文数据、地形地貌数据、社会经济数据、人为活动数据、地质灾害历史记录，并为每个因子设定评分标准、各因子的权重；实时接收物联网传感器的数据流，对于新出现的变化或地质灾害预警信息，及时调整风险等级并启动紧急响应程序；
4、多维因素综合评估模块：计算区域的风险指数，量化不同区域面临的风险水平；
5、高精度dem生成与校准模块：创建精确的地貌模型，通过lidar点云数据和无人机影像构建高精度数字高程模型，并通过地面控制点进行几何校正；
6、淹没模拟模块：根据流域特性选择合适的水流动力学模型，并应用贝叶斯优化算法寻找最优参数组合，使模拟结果尽可能接近实际观测值；
7、情景设定与不确定性分析模块：评
8、决策支持与预警报告模块：提供直观的用户界面，浏览地图、查询统计数据，当监测指标超过预设阈值时，系统将自动触发预警通知；
9、机器学习与预测模块：通过机器学习算法训练模型预测未来可能发生地质灾害的概率；
10、实时监测更新模块：在发生地质灾害后，迅速组织现场调查，更新dem以反映最新的河道形态变化，并记录水利工程设施的受损情况，必要时重新运行多维因素综合评估模型，更新风险区划图。
11、进一步地，在多维因素综合评估模块中，区域的风险指数的计算公式如下：
12、；
13、其中为风险指数，表示历史水文因子得分，表示地形地貌因子得分，表示社会经济因子得分，表示人为活动因子得分，表示地质灾害因子得分，、、、和分别代表各因子权重。
14、进一步地，地貌模型的创建步骤如下：
15、lidar点云数据获取：使用机载或地面激光雷达系统进行大面积扫描，获取高密度的三维点云数据；
16、点云分类与滤波：对lidar点云数据进行分类，区分地面点和非地面点，应用滤波算法去除噪声点，生成数字表面模型；
17、基于点云构建dem：将分类后的地面点导入gis软件，使用插值方法生成高精度dem，确保dem的空间分辨率适合研究需求；
18、选择地面控制点：在研究区域内布设若干已知坐标的地面控制点，这些点应均匀分布并覆盖不同地形特征，通过gps测量获得精确坐标，也可以利用已有高精度地图上的固定标志物作为gcp；
19、应用几何校正算法：将选择地面控制点应用于dem，采用优化算法调整dem中的误差。
20、进一步地，地貌模型的创建步骤的插值方法如下：
21、；
22、其中是预测点的高程；是样本点的已知高程；是权重系数，由协方差函数确定，反映了各样本点对预测点的影响程度。
23、进一步地，流域特性通过以下公式进行描述：
24、；
25、；
26、其中是水深，是流速向量，是时间，是水面高度，是河床底部的高度，是外力项，是重力加速度。
27、进一步地，水流动力学模型包括以下三种动力学模型：
28、一维水流动力学模型：适用于河道狭窄且水流主要沿单一方向流动的情况，考虑了水深和流速随时间的变化，但忽略了横向水流的影响；
29、二维水流动力学模型：适用于水流在水平面内有显著变化的地区，能够描述水流的横向分布，更适合复杂地形下的洪水模拟；
30、三维水流动力学模型：适用于水流在垂直方向上也有明显变化的环境，能够捕捉到湍流效应和复杂的水下结构对水流的影响，提供最详细的模拟结果。
31、进一步地，在情景设定与不确定性分析模块中，量化不确定性的程度，使用置信区间表示：
32、；
33、其中是样本均值，是标准差，是样本数量；
34、在考虑地质灾害影响时，设置不同类型的灾害场景，分别进行模拟实验，评估其对水利工程的影响。
35、进一步地，决策支持与预警报告模块中包括预警报告生成子模块，预警报告生成子模块是根据预设阈值自动生成预警报告，预警报告包括关键指标、图表、建议措施。
36、进一步地，在机器学习与预测模块中采用以下的机器学习算法，其计算公式如下：
37、；
38、其中表示类别的概率，即在当前节点中属于类别i的样本比例，表示类别的总数，表示所有可能的地质灾害类型，表示基尼不纯度，用于衡量一个数据集的混乱程度、不确定性的一种指标；
39、；
40、其中表示熵，衡量数据集的混乱程度，表示属性，例如历史水文数据中的降雨量或河流流量，表示根据属性分割后的子集，每个子集对应一个特定的属性值，和分别是原始数据集和分割后子集的样本数量，表示信息增益，用于衡量一个属性对于数据集的分类贡献度的指标，是属性的所有可能取值。
41、本专利技术的有益效果在于：
42、本专利技术引入多维因素综合评估模块结合了多种因子，提供了更精准的风险指数，支持动态调整风险等级，高精度dem和贝叶斯优化算法的应用，使得淹没模拟和地质灾害预测更加贴近实际情况，自动化预警机制和机器学习算法的应用，为灾害预防和应急管理提供了强有力的技术支撑，实时监测更新模块确保了灾后数据的快速更新，为修复工作提供了详细的支持。
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1.基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，在多维因素综合评估模块中，区域的风险指数的计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，地貌模型的创建步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，地貌模型的创建步骤的插值方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，流域特性通过以下公式进行描述：
6.根据权利要求5所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，水流动力学模型包括以下三种动力学模型：
7.根据权利要求6所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，在情景设定与不确定性分析模块中，量化不确定性的程度，使用置信区间表示：
8.根据权利要求7所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，决策支持与预警报告模块中包括预警报告生成子模块，预警报告生成子模块是根据预设阈值自动生成预警报告，预警报告包括关键指标、图
9.根据权利要求8所述的基于GIS的水利工程管理系统，其特征在于，在机器学习与预测模块中采用以下的机器学习算法，其计算公式如下：
10.一种存储介质，存储有非暂时性计算机可读指令，其特征在于，用于执行如权利要求1-9中任一所述的基于GIS的水利工程管理系统中的模块所对应的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，在多维因素综合评估模块中，区域的风险指数的计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，地貌模型的创建步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，地貌模型的创建步骤的插值方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，流域特性通过以下公式进行描述：
6.根据权利要求5所述的基于gis的水利工程管理系统，其特征在于，水流动力学模型包括以下三种动力学模型：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：周李军，朱是，杨韬，杨俊，曾友，方丽，艾菲，徐阳，
申请(专利权)人：四川省都江堰水利发展中心，
类型：发明
国别省市：
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