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公开(公告)号：CN113642794B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110935628.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种结合降雨和土壤水观测的山洪预报方法。方法包括：根据流域的地质数据和水文情况，获得流域的水文数据和土壤性质参数；根据土壤性质参数判断是否土壤存在分层，确定流域的土壤的土层分布情况；建立降雨和径流与各个土层的土壤含水量之间的敏感性；利用随机时变降雨径流模型划分流域的降雨场次，获得各个降雨场次的水文特征；构造流域的二维山洪预测模型和初始土壤含水量与峰现时间的关系；确定流域中的预测径流，将预测径流与警戒径流作比较，判断预测径流是否属于山洪，实现山洪预测。本发明综合考虑降雨和土壤含水量的情况，更接近真实的降雨产流过程；为有数据流域山洪预测提供科学理论依据，对山洪预警有积极的指导意义。
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公开(公告)号：CN102306233A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110161350.2
申请日：2011-06-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及流域尺度的滑坡时空预测方法，旨在提供一种降雨作用下流域滑坡时空预测方法。该方法包括：使用InHM水文模型、无限边坡稳定模型、滑坡计算模块计算流域内任意三维位置的安全系数SF，并通过可视化模块拟合为指定时间流域安全系数分布图和指定时间流域滑坡深度图，并显示于显示设备；若存在滑坡，则选择显示流域滑坡时间分布图。本发明可实现对流域滑坡进行快速有效的分析和预测；克服了以往模型在复杂地形需要洼地预处理的不足，保留了自然流域地貌水文响应特性，滑坡体更接近于实际滑坡体形状，降低预测误差。同时提高了模型的精度和适用性。适用于简单边坡、复杂边坡及流域尺度的滑坡预测。
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公开(公告)号：CN102289570B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201110207840.1
申请日：2011-07-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及洪水预报与计算机结合的技术领域，旨在提供一种利用降雨-径流-洪水演进计算的多个模型综合进行流域洪水预报的方法。该方法包括：根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求进行水文数据集成；根据模型参数的规范和要求，对相应参数值进行设定；利用模型进行洪水演进过程；比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，并进行结果发布。本发明可以方便的根据实测雨、水情进行各点的洪水预报。在计算过程中不受地形规模和复杂程度限制，并运用基本物理定律(质量守恒、动量守恒、能量守恒等)来描述自然现象，相比较而言不必依赖于历史水文数据和经验公式，有效地避免了人为误差，并可适用于缺少历史数据的流域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119129368B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411021853.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G01N33/24 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于土壤水分分布的土壤水分运动反演方法及系统。方法包括：获取流域的地质数据和水文数据；基于地质数据和水文数据，构建物理性流域水文模型；利用物理性流域水文模型模拟多种工况条件下任意时刻全流域的土壤水分分布时序结果、土壤水分运动时序结果并构建数据集；对物理性流域水文模型中每个网格节点构建深度学习模型，利用所述数据集和地质数据对深度学习模型进行训练；利用训练后的深度学习模型实现土壤水分运动反演。本发明通过易观测的土壤水分分布作为输入，利用深度学习模型作为函数逼近器，反演了难以在流域尺度进行长期观测的土壤水分运动，为深入理解流域尺度土壤水分运动系统的认识提供了科学的理论依据。
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公开(公告)号：CN119129368A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411021853.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G01N33/24 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于土壤水分分布的土壤水分运动反演方法及系统。方法包括：获取流域的地质数据和水文数据；基于地质数据和水文数据，构建物理性流域水文模型；利用物理性流域水文模型模拟多种工况条件下任意时刻全流域的土壤水分分布时序结果、土壤水分运动时序结果并构建数据集；对物理性流域水文模型中每个网格节点构建深度学习模型，利用所述数据集和地质数据对深度学习模型进行训练；利用训练后的深度学习模型实现土壤水分运动反演。本发明通过易观测的土壤水分分布作为输入，利用深度学习模型作为函数逼近器，反演了难以在流域尺度进行长期观测的土壤水分运动，为深入理解流域尺度土壤水分运动系统的认识提供了科学的理论依据。
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公开(公告)号：CN113642794A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110935628.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种结合降雨和土壤水观测的山洪预报方法。方法包括：根据流域的地质数据和水文情况，获得流域的水文数据和土壤性质参数；根据土壤性质参数判断是否土壤存在分层，确定流域的土壤的土层分布情况；建立降雨和径流与各个土层的土壤含水量之间的敏感性；利用随机时变降雨径流模型划分流域的降雨场次，获得各个降雨场次的水文特征；构造流域的二维山洪预测模型和初始土壤含水量与峰现时间的关系；确定流域中的预测径流，将预测径流与警戒径流作比较，判断预测径流是否属于山洪，实现山洪预测。本发明综合考虑降雨和土壤含水量的情况，更接近真实的降雨产流过程；为有数据流域山洪预测提供科学理论依据，对山洪预警有积极的指导意义。
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公开(公告)号：CN102306233B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110161350.2
申请日：2011-06-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及流域尺度的滑坡时空预测方法，旨在提供一种降雨作用下流域滑坡时空预测方法。该方法包括：使用InHM水文模型、无限边坡稳定模型、滑坡计算模块计算流域内任意三维位置的安全系数SF，并通过可视化模块拟合为指定时间流域安全系数分布图和指定时间流域滑坡深度图，并显示于显示设备；若存在滑坡，则选择显示流域滑坡时间分布图。本发明可实现对流域滑坡进行快速有效的分析和预测；克服了以往模型在复杂地形需要洼地预处理的不足，保留了自然流域地貌水文响应特性，滑坡体更接近于实际滑坡体形状，降低预测误差。同时提高了模型的精度和适用性。适用于简单边坡、复杂边坡及流域尺度的滑坡预测。
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公开(公告)号：CN102289570A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110207840.1
申请日：2011-07-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及洪水预报与计算机结合的技术领域，旨在提供一种利用降雨-径流-洪水演进计算的多个模型综合进行流域洪水预报的方法。该方法包括：根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求进行水文数据集成；根据模型参数的规范和要求，对相应参数值进行设定；利用模型进行洪水演进过程；比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，并进行结果发布。本发明可以方便的根据实测雨、水情进行各点的洪水预报。在计算过程中不受地形规模和复杂程度限制，并运用基本物理定律(质量守恒、动量守恒、能量守恒等)来描述自然现象，相比较而言不必依赖于历史水文数据和经验公式，有效地避免了人为误差，并可适用于缺少历史数据的流域。
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