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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院)申請的專利一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119541180B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510088850.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08B31/00；該發(fā)明授權(quán)一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法及系統(tǒng)是由胡琳琳;張麗紅;陳煥寶;周政杰;吳修廣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法及系統(tǒng)，通過收集研究區(qū)地形數(shù)據(jù)并設(shè)置DEM精度，自動(dòng)識(shí)別研究區(qū)內(nèi)河流，識(shí)別柵格異常點(diǎn)，將研究區(qū)劃分子流域；提取研究區(qū)歷史降雨數(shù)據(jù)，基于歷史降雨的先驗(yàn)分布構(gòu)建降雨情景隨機(jī)構(gòu)造模型，生成研究區(qū)降雨情景并輸入預(yù)構(gòu)建的分布式水文模型，模擬得到匯流時(shí)間、降雨籠罩范圍和集雨面積；構(gòu)建山洪預(yù)報(bào)模型，將若干個(gè)研究區(qū)降雨情景輸入構(gòu)建的山洪預(yù)報(bào)模型，模擬并提取致災(zāi)情景，并輸入預(yù)構(gòu)建的Seq2Seq模型并訓(xùn)練；收集研究區(qū)歷史山洪數(shù)據(jù)，將研究區(qū)歷史山洪情景輸入構(gòu)建的七種預(yù)警組合對應(yīng)的Seq2Seq模型中，分別模擬得到山洪災(zāi)害過程，計(jì)算七種預(yù)警組合的預(yù)警閾值，組合得到山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值。

本發(fā)明授權(quán)一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模式山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值動(dòng)態(tài)劃定方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1、收集研究區(qū)資料，基于研究區(qū)地形數(shù)據(jù)設(shè)置DEM精度，將研究區(qū)網(wǎng)格化并自動(dòng)識(shí)別研究區(qū)內(nèi)河流，識(shí)別柵格異常點(diǎn)，將研究區(qū)劃分為n個(gè)子流域，得到各個(gè)子流域的面積，n為正整數(shù)；所述步驟S1進(jìn)一步為：步驟S11、收集研究區(qū)數(shù)字高程?hào)鸥駭?shù)據(jù)，基于研究區(qū)地形數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)分辨率數(shù)字高程模型構(gòu)建法設(shè)置DEM精度并將研究區(qū)按DEM精度劃分為若干個(gè)網(wǎng)格，得到研究區(qū)的數(shù)字高程?hào)鸥駭?shù)據(jù)；步驟S12、讀取研究區(qū)的數(shù)字高程?hào)鸥駭?shù)據(jù)，構(gòu)建監(jiān)測窗口，監(jiān)測得到相鄰窗口高程高低關(guān)系，得到最速下降向量，并確定每個(gè)柵格的下降方向，即水流方向；步驟S13、每個(gè)柵格沿其下降方向?qū)⑾蛄垦娱L，直至與河流交匯，則該柵格隸屬于與其交匯的第一條河流；步驟S14、掃描所有柵格，將與周圍所有柵格都不同屬于同一河流的柵格識(shí)別為異常柵格，分別計(jì)算異常柵格和其周邊8個(gè)柵格的下降梯度，下降梯度最大的柵格所隸屬的河流即為該異常柵格隸屬的河流；步驟S15、將研究區(qū)分為n個(gè)子流域，分別計(jì)算得到每個(gè)子流域的面積，n為正整數(shù)；步驟S2、提取研究區(qū)歷史降雨數(shù)據(jù)，基于歷史降雨的先驗(yàn)分布構(gòu)建降雨情景隨機(jī)構(gòu)造模型，生成若干個(gè)研究區(qū)降雨情景；步驟S3、將若干個(gè)研究區(qū)降雨情景輸入預(yù)構(gòu)建的分布式水文模型，模擬得到若干個(gè)研究區(qū)降雨情景對應(yīng)的產(chǎn)流過程，并計(jì)算對應(yīng)的匯流時(shí)間，基于降雨籠罩范圍和各個(gè)子流域的面積計(jì)算得到集雨面積；步驟S4、構(gòu)建山洪預(yù)報(bào)模型，將若干個(gè)研究區(qū)降雨情景輸入構(gòu)建的山洪預(yù)報(bào)模型，模擬并提取致災(zāi)情景，作為預(yù)構(gòu)建的Seq2Seq模型的目標(biāo)序列，分別以雨量、水位、漲速、雨量與水位、水位與漲速、雨量與漲速、雨量與水位與漲速作為輸入序列，訓(xùn)練Seq2Seq模型；步驟S5、收集研究區(qū)歷史山洪數(shù)據(jù)，將研究區(qū)歷史山洪情景分別輸入構(gòu)建的七種預(yù)警組合對應(yīng)的Seq2Seq模型中，分別模擬得到山洪災(zāi)害過程，計(jì)算七種預(yù)警組合的預(yù)警閾值，組合得到山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值；所述步驟S5進(jìn)一步為：步驟S51、收集研究區(qū)歷史山洪數(shù)據(jù)，包括：歷史山洪情景數(shù)據(jù)、匯流時(shí)間、集雨面積和山洪災(zāi)害過程；步驟S52、將研究區(qū)歷史山洪情景分別輸入構(gòu)建的七種預(yù)警組合對應(yīng)的Seq2Seq模型中，分別模擬得到山洪災(zāi)害過程；步驟S53、設(shè)置模型擬合置信區(qū)間，分別計(jì)算七種預(yù)警組合對應(yīng)的Seq2Seq模型模擬得到的山洪災(zāi)害過程與真實(shí)研究區(qū)歷史山洪災(zāi)害過程相似度，對七種Seq2Seq模型分別提取相似度在置信區(qū)間內(nèi)的研究區(qū)歷史山洪情景，則該Seq2Seq模型對應(yīng)的預(yù)警組合為所提取的研究區(qū)歷史山洪情景的最佳預(yù)警組合；步驟S54、分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)Seq2Seq模型所提取的研究區(qū)歷史山洪情景對應(yīng)的匯流時(shí)間和集雨面積，以其中的最大值作為該Seq2Seq模型對應(yīng)的預(yù)警組合的預(yù)警閾值，得到山洪災(zāi)害現(xiàn)地預(yù)警閾值即為七種預(yù)警組合的預(yù)警閾值。

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