申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117634325B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06Q50/26;G06F119/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种资料受限河口区域极值事件识别和复合洪水灾害分析方法和系统，包括如下步骤：采集并修正台风最大风速，构建适用于台风模拟的驱动风场；确定河口区域的台风影响圆；采用调和分析法基于已有实测潮位数据计算风暴增水；筛选出影响河口区域的所有台风路径，形成台风路径集合；构建河口风暴潮数值模型，计算所有在河口区域产生影响的台风造成的风暴增水，并获得风暴高潮位时间；根据风暴高潮位时间，基于实测流量在台风期间变异性确定上游流量值，采用滑动相关性法确定日台风降雨量及其对应时间；分析河口区域复合洪水概率并输出分析结果。能够更全面和综合地分析复合洪水的成因和影响，提高了复合洪水的风险评估的精度和稳定性。

主权项：1.资料受限河口区域极值事件识别和复合洪水灾害分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集预定区域的台风历史数据并预处理和修正台风最大风速，构建适用于台风模拟的驱动风场；步骤S2、确定河口区域的台风影响圆；采用调和分析法基于已有实测潮位数据计算风暴增水；步骤S3、基于台风影响圆确定的范围，筛选出影响河口区域的所有台风路径，形成台风路径集合；步骤S4、构建河口风暴潮数值模型，进行数值模拟，计算所有在河口区域产生影响的台风造成的风暴增水，并获得风暴高潮位时间；步骤S5、根据风暴高潮位时间，基于实测流量在台风期间变异性确定上游流量值，调取中国地面气候资料日值数据集，采用滑动相关性法确定日台风降雨量及其对应时间；步骤S6、基于步骤S3至S5的输出结果，采用R-vineCopula对河口区域复合洪水概率进行分析并输出分析结果；所述步骤S1进一步为：步骤S11、从数据网站获取预定区域的台风历史数据，并进行清洗和预处理，剔除异常值和缺失值，统一数据格式和单位，台风历史数据包括每一台风的编号、名称、时间、位置、最大风速和最低气压；步骤S12、从预定数据库获取再分析数据集，提取与台风历史数据对应的风场和气压场数据，并进行插值和平滑；步骤S13、采用公式法和预训练的LightGBM机器学习模型对台风最大风速进行修正，获得修正后的台风最大风速；其中公式法包括如下修正公式：Vm1=a（φ，4971）（1010-P0）b（φ，4971）；Vm2=a（φ，7220）（1010-P0）b（φ，7220）；Vm＇=Vm-（Vm1-Vm2）；其中，a（φ，4971）、b（φ，4971）、a（φ，7220）、b（φ，7220）分别为1949~1971年和1972~2020年时段内采用纬度为φ的台风数据拟合得到的参数；Vm和P0分别为待订正的风速和对应气压；Vm＇为修正后的风速；步骤S14、将修正后的台风最大风速与再分析数据集中的风场和气压场数据结合，构建台风模拟的驱动风场；所述步骤S2进一步为：步骤S21、针对河口区域的特点进行概化，获取圆心坐标位置，并以N倍的台风最大风速半径为区域半径，获得台风影响圆，获取台风影响圆圆周上若干点的坐标并存储；N为正整数；步骤S22、获取河口区域的河口潮数据并利用调和分析法对河口潮的实测潮位数据进行分解，得到天文潮和每个潮周期内的偏峰增水；步骤S23、修正偏峰增水并计算风暴增水以及风暴增水的极值和频率分布；所述步骤S3进一步为：步骤S31、构造机器学习模型的输入数据特征，包括台风影响圆圆心、台风距离特征、台风中心最低气压及最大风速、台风最大风速半径和台风路径方位特征；台风距离特征是每场台风路径与台风影响圆圆心的最小距离；步骤S32、构建机器学习模型并采用输入数据进行训练和测试，同时对机器学习模型的参数进行调优；步骤S33、采用训练完成后的机器学习模型对台风进行识别，获得所有影响河口区域的台风路径，形成台风路径集合；所述步骤S4进一步为：步骤S41、获取再分析风场并构建影响河口区域的台风风暴潮的驱动风场集；步骤S42、以驱动风场集作为驱动，采用三维有限体积法FVCOM进行批量数值模拟，计算近M年所有在河口区域产生影响的台风造成的风暴增水；M为正整数；步骤S43、提取计算结果中的增水、天文高潮位和风暴高潮位数据，包括场次、时间和高潮位；所述步骤S5进一步为：步骤S51、获取河口上游预定地点的实测流量数据，包括逐日流量值和极值流量值；步骤S52、获取并从中国地面气候资料日值数据集中提取河口区域附近地区的日降雨量数据，包括逐日降雨量值和极值降雨量值；步骤S53、根据得到的风暴高潮位时间，基于实测流量在台风期间的变异性确定上游流量值，作为极端复合洪水的一个灾害因子；基于中国地面气候资料日值数据集，采用滑动相关性法，确定日台风降雨量及其对应时间，作为极端复合洪水的另一个灾害因子；基于修正后的台风最大风速和计算得到的风暴增水，作为极端复合洪水的另外两个灾害因子；利用调和分析得到的短期天文潮，作为极端复合洪水的最后一个灾害因子；步骤S54、将得到的上游径流、降雨、天文潮、风暴潮和增水数据集按照时间对齐，构建河口区域极端复合洪水灾害因子数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 资料受限河口区域极值事件识别和复合洪水灾害分析方法和系统

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