一种调水工程对工程区左岸区域防洪风险评估方法

    公开(公告)号:CN112651659A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202110016880.1

    申请日:2021-01-07

    Abstract: 本发明涉及一种调水工程对工程区左岸区域防洪风险评估方法,所述评估方法以调水工程中涉及的水工建筑物相应的汇水流域为评估单元,评估方法的步骤包括:原防洪设计条件变化评估,流域下垫面变化对设计洪水影响分析,针对防洪设计条件较原设计有变化、以及流域下垫面条件变化对设计洪水有影响的单元计算得出淹没面积、淹没水位和淹没水深,并进行洪水经济损失及影响人口后果评估。本发明的有益效果是:采用系统科学的风险评估方法,可对调水工程中涉及的各类型建筑物相应的汇水流域防洪影响风险进行定量评估,包括现行实际行洪条件与原防洪设计条件相比的变化程度、设计洪水的变化、对原防洪设计条件有变化及下垫面变化对流域设计洪水有影响的评估单元的淹没水深、淹没范围、及相应的社会经济、人口等影响进行分析与评估,为防洪减灾和水利工程的规划和建设提供科学技术支持。

    调水工程防洪风险识别及评价方法

    公开(公告)号:CN111784212A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010781621.3

    申请日:2020-08-06

    Abstract: 一种调水工程防洪风险识别及评价方法,步骤如下:调水工程的防洪资料收集整理;降雨产流、汇流过流能力、渠段工程地质特性、经济社会布局一级防洪风险因子识别;将一级防洪风险因子分解为二级防洪风险因子,构建防洪风险评价指标体系;防洪风险因子指标数值计算及归一化处理;层次分析法计算指标权重;确定评价渠段综合防洪风险等级。其有益效果是,从洪水灾害链全过程涉及的各类风险源及其风险事件入手,系统全面识别调水工程防洪风险因子,构建相应的评价指标体系,基于风险评估理论建立调水工程综合防洪风险评估模型,实现调水工程不同渠段防洪综合风险的定量化评估及风险分级分类管理。

    一种基于机器学习的适用于径流资料缺乏流域的洪水预报方法

    公开(公告)号:CN111027764B

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201911243638.7

    申请日:2019-12-06

    Inventor: 王帆

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的适用于径流资料缺乏流域的洪水预报方法,包括以下步骤:1)样本流域特征提取与参数化;2)流域洪水响应特性分析;3)生成流域特征样本集合;4)基于流域特征样本集合生成分类树;5)基于树节点生成训练数据集;6)基于分类树与数据驱动模型的洪水预报;7)对分类树及训练集的更新。利用机器学习算法分析流域的洪水响应特性,基于流域特征与洪水响应特性,建立流域间的关联关系,本发明基于流域特征和洪水响应相似性生成样本数据集,进而依据样本数据集训练数据驱动模型,模拟中小河流降雨、洪水响应关系,从而实现中小河流洪水实时预报。本发明所提供的方法可实现将数据驱动模型应用于径流资料缺乏流域的洪水预报中,改变以往参数移植的方式对于模型结构和模型参数的依赖性,从而提高洪水预报的精度。

    一种基于机器学习的流域洪水响应相似性分析方法

    公开(公告)号:CN111027763B

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN201911242224.2

    申请日:2019-12-06

    Inventor: 王帆

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的流域洪水响应相似性分析方法,包括以下步骤:1)数据的收集、处理与保存;2)降雨场次自动划分;3)洪水场次自动划分;4)降雨洪水事件匹配关联;5)生成降雨洪水事件样本集合;6)生成降雨事件相似性矩阵;7)基于降雨相似性矩阵搜索洪水事件并分析相似性;8)流域洪水响应相似性评价。本发明区别于以往利用单一指数或模型参数对水文相似进行判断,能够充分利用降雨、径流数据所包含的信息,对洪水响应的相似性判断有更强的针对性。

    一种基于机器学习的适用于径流资料缺乏流域的洪水预报方法

    公开(公告)号:CN111027764A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911243638.7

    申请日:2019-12-06

    Inventor: 王帆

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的适用于径流资料缺乏流域的洪水预报方法,包括以下步骤:1)样本流域特征提取与参数化;2)流域洪水响应特性分析;3)生成流域特征样本集合;4)基于流域特征样本集合生成分类树;5)基于树节点生成训练数据集;6)基于分类树与数据驱动模型的洪水预报;7)对分类树及训练集的更新。利用机器学习算法分析流域的洪水响应特性,基于流域特征与洪水响应特性,建立流域间的关联关系,本发明基于流域特征和洪水响应相似性生成样本数据集,进而依据样本数据集训练数据驱动模型,模拟中小河流降雨、洪水响应关系,从而实现中小河流洪水实时预报。本发明所提供的方法可实现将数据驱动模型应用于径流资料缺乏流域的洪水预报中,改变以往参数移植的方式对于模型结构和模型参数的依赖性,从而提高洪水预报的精度。

    洪水风险评估方法和装置
    40.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108022053B

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201711370379.5

    申请日:2017-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种洪水风险评估的方法和装置,属于防洪减灾技术领域。方法应用在风险评估系统中,方法包括:当对待评估流域进行评估时,终端在风险评估系统中确定该流域的数字高程模型DEM数据的第一存储路径、水文信息的第二存储路径、土地利用信息的第三存储路径;从工作空间中获取该DEM数据、该水文信息和该土地利用信息;根据该DEM数据,确定该流域包括的组成要素的位置区域;根据该水文信息,确定该组成要素的位置区域在降雨过程中的洪水特征数据;根据该DEM数据、该洪水特征数据和该土地利用信息,从该流域中确定易损区域,以及,确定该易损区域的危险等级,从而通过风险评估系统,针对社区进行洪水风险评估。

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