一种城市洪涝的告预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种城市洪涝的告预警方法及系统，包括：利用工作状态数据计算设备运行指数数据，以及还利用实时液位数据计算管网健康度数据，以及还基于实时河网水位数据和实时地表积水深度进行城市积水深度的统计分类，以得到第一目标统计分类结果数据，以及利用实时路面水位流速数据，计算第一积水指数，并对城市地表积水程度进行区块化分类，以得到每个城市区块的第一积水程度分类结果数据；在确定设备运行指数数据、管网健康度数据、第一目标统计分类结果数据和每个城市区块的第一积水程度分类结果数据中的至少一个数据符合对应的告警条件时，生成对应的告警信息，从而相比于现有的方案，其至少能够解决人工巡查导致的数据易丢失等问题。易丢失等问题。易丢失等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种城市洪涝的告预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及城市水安全、城市数智治水及精细化管理领域，尤其涉及一种城市洪涝的告预警方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，我国的国土面积内具有复杂的河网水系和城市地下管网系统，然而，传统的河网水系和管网系统巡查需要依靠大量人工，其存在着记录数据易丢失和监管巡查力度不足等问题。以及，管网的长效运维管理也存在设计承载能力弱、感知监测覆盖低、运维养护监管难和协同处置效率低等问题。

技术实现思路

[0003]（一）要解决的技术问题鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种城市洪涝的告预警方法及系统，其解决了现有技术中存在着的记录数据易丢失等技术问题。
[0004]（二）技术方案为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：第一方面，本专利技术实施例提供一种城市洪涝的告预警方法，包括：获取处于目标城市内的监测设备的工作状态数据、地下管网的实时液位数据、实时河网水位数据和实时路面水位流速数据；其中，实时路面水位流速数据包括实时路面水位数据和实时地表积水深度；利用工作状态数据计算设备运行指数数据，以及还利用实时液位数据计算管网健康度数据，以及还基于实时河网水位数据和实时地表积水深度进行城市积水深度的统计分类，以得到第一目标统计分类结果数据，以及利用实时路面水位流速数据，计算第一积水指数，并对城市地表积水程度进行区块化分类，以得到多个城市区块，以及基于第一积水指数，确定多个城市区块中每个城市区块的第一积水程度分类结果数据；其中，第一目标统计分类结果数据是指超出警戒线的实时城市积水深度的统计分类结果数据；在确定设备运行指数数据、管网健康度数据、第一目标统计分类结果数据和每个城市区块的第一积水程度分类结果数据中的至少一个数据符合对应的告警条件时，生成对应的告警信息。
[0005]在一个可能的实施例中，工作状态数据包括设备工作状态和设备持续工作时长；其中，利用工作状态数据计算设备运行指数数据，包括：分别确定设备工作状态的得分值和设备持续工作时长对应的系数；将设备工作状态的得分值和设备持续工作时长对应的系数的乘积值作为设备运行指数。
[0006]在一个可能的实施例中，管网健康度数据的计算公式如下：
；其中，G表示管网健康度数据；G1表示管网排水效能，并且管网排水效能为实时液位数据和地下管网的管道管径的比值；N1表示影响管网排水效能的指标的个数；G2表示管网环境结构；N2表示影响管网环境结构的指标的个数；G3表示管网缺陷；N3表示影响管网缺陷的指标的个数；G4表示管网淤积；N4表示影响管网淤积的指标的个数。
[0007]在一个可能的实施例中，实时路面水位流速数据包括实时积水水深、实时累积积水时间和实时综合流速，第一积水指数是基于第一洪涝要素指标值和第一用地性质要素指标值确定的，第一用地性质要素指标值是通过坡度、土地利用类型和容积率确定的；其中，利用实时路面水位流速数据，计算第一积水指数，包括：分别确定实时积水水深对应的风险值、实时累积积水时间对应的风险值和实时综合流速对应的风险值，并对实时积水水深对应的风险值、实时累积积水时间对应的风险值和实时综合流速对应的风险值进行加权求和，以得到第一洪涝要素指标值；分别确定坡度对应的风险值、土地利用类型对应的风险值和容积率对应的风险值，并对坡度对应的风险值、土地利用类型对应的风险值和容积率对应的风险值进行加权求和，以得到第一用地性质要素指标值；对第一洪涝要素指标值和第一用地性质要素指标值进行加权求和，以得到第一积水指数。
[0008]在一个可能的实施例中，该告预警方法进一步包括：获取水位站的实时水位数据、流量站的实时流量数据、实时河网水位流量数据和目标城市的预报降雨量；将实时河网水位数据和预先构建的河道库容曲线进行匹配，以得到河道当前蓄水体积；利用河道当前蓄水体积和预报降雨量，计算河道未来蓄水体积，并再次将河道未来蓄水体积和河道库容曲线进行匹配，以得到河网未来水位；其中，一二维水动力全耦合模型是基于用于模拟河网水流的一维河网模型得到的，并且河网未来水位被作为边界条件提供给一维河网模型；基于预先构建的一二维水动力全耦合模型对水位站的实时水位数据、流量站的实时流量数据、实时河网水位流量数据、地下管网的实时液位数据和目标城市的预报降雨量进行预测处理，以得到预测数据；其中，预测数据包括未来城市河网水位、未来地表积水深度、未来累积积水时间和未来综合流速；基于通过未来城市河网水位得到的未来城市河网水深和未来地表积水深度进行城市积水深度的统计分类，以得到第二目标统计分类结果数据，以及利用未来地表积水深度、未来累积积水时间和未来综合流速，计算第二积水指数，并基于第二积水指数，确定每个城市区块的第二积水程度分类结果数据；其中，第二目标统计分类结果数据是指超出警戒线的预测的城市积水深度的统计分类结果数据；在确定第二目标统计分类结果数据和每个城市区块的第二积水程度分类结果数据中的至少一个数据满足对应的预警条件时，生成对应的预警提示信息。
[0009]在一个可能的实施例中，一二维水动力全耦合模型的构建过程包括：构建一维水动力模型；其中，一维水动力模型还包括用于模拟城市地下管网水流的一维管网模型；构建用于模拟城市地表水流的二维水动力模型；对一维河网模型和一维管网模型执行河网与城市地下的一维模型耦合，以及对一维河网模型和二维水动力模型执行河网与城市地表的一
二维模型耦合，以及对一维管网模型和二维水动力模型执行城市地下地表的一二维模型耦合。
[0010]在一个可能的实施例中，一维河网模型包括：；其中，B表示河网断面处的水面宽度；Z表示河网断面处的水位；Q表示河网断面处的流量；A表示河网断面处的过水面积；t表示时间；x表示河道沿程距离；q表示源项，并且源项包括侧向入流；g表示重力加速度；S
f
表示动量沿程阻力损失；R表示水力半径；n表示曼宁糙率系数。
[0011]在一个可能的实施例中，一维管网模型包括：；其中，A表示过水断面面积；Q表示过水断面处的流量；H表示过水断面处的水头；t表示时间；x表示管网沿程距离；g表示重力加速度；S
f
表示动量沿程阻力损失；R表示水力半径；n表示曼宁糙率系数。
[0012]在一个可能的实施例中，对一维河网模型和一维管网模型执行河网与城市地下的一维模型耦合，包括：将一维管网模型的排口与一维河网模型的目标断面相连，作为耦合节点；其中，耦合节点包括管网排口与河网断面；中间步骤：一维河网模型为一维管网模型提供水位边界，并将耦合节点处的河网断面的断面水位作为管网排口的边界条件提供给一维管网模型；根据水位边界，一维管网模型从当前时间步更新至下一时间步；一维管网模型为一维河网模型提供侧向入流源项，并根据一维管网模型更新后的耦合节点处管网排口流量，将管网排口流量作为耦合节点处河网断面的侧向入流源项；根据侧向入流源项，一维河网模型从当前时间步更新至下一时间步，之后跳转至中间步骤以循环计算，直至计算完成。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供一种城市洪涝的告预警系统，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市洪涝的告预警方法，其特征在于，包括：获取处于目标城市内的监测设备的工作状态数据、地下管网的实时液位数据、实时河网水位数据和实时路面水位流速数据；其中，实时路面水位流速数据包括实时路面水位数据和实时地表积水深度；利用所述工作状态数据计算设备运行指数数据，以及还利用所述实时液位数据计算管网健康度数据，以及还基于所述实时河网水位数据和所述实时地表积水深度进行城市积水深度的统计分类，以得到第一目标统计分类结果数据，以及利用所述实时路面水位流速数据，计算第一积水指数，并对城市地表积水程度进行区块化分类，以得到多个城市区块，以及基于所述第一积水指数，确定所述多个城市区块中每个城市区块的第一积水程度分类结果数据；其中，第一目标统计分类结果数据是指超出警戒线的实时城市积水深度的统计分类结果数据；在确定所述设备运行指数数据、所述管网健康度数据、所述第一目标统计分类结果数据和所述每个城市区块的第一积水程度分类结果数据中的至少一个数据符合对应的告警条件时，生成对应的告警信息。2.根据权利要求1的告预警方法，其特征在于，所述工作状态数据包括设备工作状态和设备持续工作时长；其中，利用所述工作状态数据计算设备运行指数数据，包括：分别确定所述设备工作状态的得分值和所述设备持续工作时长对应的系数；将所述设备工作状态的得分值和所述设备持续工作时长对应的系数的乘积值作为设备运行指数。3.根据权利要求1的告预警方法，其特征在于，所述管网健康度数据的计算公式如下：；其中，G表示所述管网健康度数据；G1表示管网排水效能，并且所述管网排水效能为所述实时液位数据和地下管网的管道管径的比值；N1表示影响所述管网排水效能的指标的个数；G2表示管网环境结构；N2表示影响所述管网环境结构的指标的个数；G3表示管网缺陷；N3表示影响所述管网缺陷的指标的个数；G4表示管网淤积；N4表示影响所述管网淤积的指标的个数。4.根据权利要求1的告预警方法，其特征在于，所述实时路面水位流速数据包括实时积水水深、实时累积积水时间和实时综合流速，所述第一积水指数是基于第一洪涝要素指标值和第一用地性质要素指标值确定的，所述第一用地性质要素指标值是通过坡度、土地利用类型和容积率确定的；其中，所述利用所述实时路面水位流速数据，计算第一积水指数，包括：分别确定所述实时积水水深对应的风险值、所述实时累积积水时间对应的风险值和所述实时综合流速对应的风险值，并对所述实时积水水深对应的风险值、所述实时累积积水
时间对应的风险值和所述实时综合流速对应的风险值进行加权求和，以得到所述第一洪涝要素指标值；分别确定所述坡度对应的风险值、所述土地利用类型对应的风险值和所述容积率对应的风险值，并对所述坡度对应的风险值、所述土地利用类型对应的风险值和所述容积率对应的风险值进行加权求和，以得到所述第一用地性质要素指标值；对所述第一洪涝要素指标值和所述第一用地性质要素指标值进行加权求和，以得到所述第一积水指数。5.根据权利要求1至4任一的告预警方法，其特征在于，所述告预警方法进一步包括：获取水位站的实时水位数据、流量站的实时流量数据、实时河网水位流量数据和所述目标城市的预报降雨量；将所述实时河网水位数据和预先构建的河道库容曲线进行匹配，以得到河道当前蓄水体积；利用所述河道当前蓄水体积和所述预报降雨量，计算河道未来蓄水体积，并再次将所述河道未来蓄水体积和所述河道库容曲线进行匹配，以得到河网未来水位；基于预先构建的一二维水动力全耦合模型对所述水位站的实时水位数据、所述流量站的实时流量数据、所述实时河网水位流量数据、所述地下管网的实时液位数据和所述目标城市的预报降雨量进行预测处理，以得到预测数据；其中，所述预测数据包括未来城市河网水位、未来地表积水深度、未来累积积水时间和未来综合流速；其中，所述一二维水动力全耦合模型是基于用于模拟河网水流的一维河网模型得到的，并且所述河网未来水位被作为边界条件提供给所述一维河网模型；基于通过所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵梦琦，张飞珍，谢涵聪，胡孟娴，孙映宏，桂发二，于丹红，万鹏，张瑶伊，
申请(专利权)人：浙江贵仁信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：