一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置，包括如下步骤：步骤1：收集气象数据

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及热融灾害预测
，特别涉及一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置
。

技术介绍

[0002]冻土地区发生热融灾害，可能会产生一系列严重后果，这些后果将对环境
、
生态系统和人类社会产生广泛的影响，比如：冻土融化会导致土壤不稳定，可能导致地面沉降和地基沉陷，这会对建筑物
、
道路和其他基础设施造成损害，增加了维护和修复成本
。
全球变暖导致海平面上升融化，这可能导致海岸线后退，加剧海岸侵蚀问题，这会影响沿海社区
、
渔业和旅游业
。
冻土地区的生态系统高度依赖于寒冷条件
。
冻土融化和气温升高可能导致栖息地丧失
、
植物物种改变和野生动物迁徙模式的变化，对生态平衡产生重大影响
。
冻土地区的融化释放了大量的温室气体，如甲烷，这可能加速全球气候变暖，形成气候反馈效应，导致更多的温室气体释放，从而加剧气候变化
。
冻土地区存储着大量的淡水资源，如果这些资源融化或改变，可能会对水资源供应产生影响，特别是在降水不足的地区
。
冻土地区的原住民社群可能依赖于传统的生活方式和资源，气候变化可能威胁到他们的文化和经济生活方式
。
因此冻土地区的热融灾害预测十分重要
。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种基于多源数据的热融灾害预测方法及装置
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一方面，本专利技术公开一种基于多源数据的热融灾害预测方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：收集气象数据
、
地质数据
、
冻土监测数据，对收集的数据机进行预处理；
[0007]步骤2：构建用于预测的特征，包括：
[0008]使用气象数据，计算冻土地区的温度变化趋势；
[0009]利用地质和冻土监测数据，分析冻土层的变化；
[0010]步骤3：使用地热学的方程建立模型以模拟冻土的热响应，包括以下方程：
[0011]热传导方程：描述热量在土壤中的传导过程；
[0012]热融化方程：描述冰层的融化和冷凝过程；
[0013]土壤水分方程：考虑土壤中的水分变化，对热传导的影响；
[0014]步骤4：将不同数据源的信息整合到模型中，以综合评估冻土地区的热融灾害风险；
[0015]步骤5：基于建立的模型，进行实时或未来的热融灾害预测
。
[0016]进一步的：所述步骤2包括：
[0017]步骤
2.1
温度变化趋势分析：
[0018]使用线性回归来拟合温度时间序列模型，假设温度观测值
T
＝
[T1,T2,...,Tn]对
应于时间点
t
＝
[t1,t2,...,tn]，其中
n
是观测数量，线性回归模型表示为：
[0019]T
i
＝
β0+
β1t
i
+∈
i
[0020]其中，
Ti
是温度观测值，
β0和
β1是回归系数，
ε
i
是误差项；
[0021]步骤
2.2
冻土层变化：
[0022]冻土深度变化：使用地下温度监测数据，计算冻土深度的变化，通过冻土热传导方程来实现，如下所示：
[0023][0024]其中，
T
是温度，
z
是深度，
k
是土壤的导热系数，
ρ
是土壤密度，
c
是土壤比热容；
[0025]土壤湿度变化：使用土壤湿度监测数据，计算土壤湿度的时空变化，通过土壤水分传导方程来实现，如下所示：
[0026][0027]其中，
θ
是土壤湿度，
t
是时间，
D
是土壤水分扩散系数，
S
是水分源
/
汇
。
[0028]进一步的：所述步骤3包括：
[0029]热传导方程：
[0030]热传导方程用于描述热量在土壤中的传导过程，一维形式如下：
[0031][0032]其中，
T
是温度，
t
是时间，
x
是深度，
α
是热传导率；
[0033]热融化方程：
[0034]热融化方程用于描述冰层的融化和冷凝过程，一维形式如下：
[0035][0036]其中，
ρ
i
是冰的密度，
r
是距离；
[0037]土壤水分方程：
[0038]土壤水分方程，一维形式如下：
[0039][0040]其中，
θ
是土壤湿度，
t
是时间，
D
是土壤水分扩散系数，
S
是水分源
/
汇；
[0041]将上述方程耦合在一起，以模拟整个冻土地区的热响应和融化过程
。
[0042]进一步的：所述步骤4包括：
[0043]数据融合：整合来自不同数据源的信息，确保数据具有一致的时间和空间参考框架；
[0044]空间插值：对于不均匀分布的地理数据，使用插值方法来生成完整的空间数据图层，以便与模型匹配；
[0045]时间同步：确保不同数据源的时间戳同步，以便在模型中进行一致的时间分析
。
[0046]与地面观测数据进行比较，比较模型预测与实际观测数据，以评估模型的准确性，使用以下公式来计算模型的误差指标：
[0047][0048]其中，
Oi
是观测值，
Pi
是模型预测值，
n
是数据点数量
。
[0049]进一步的：所述步骤5包括：
。
[0050]预测过程：
[0051]时间步进：使用数值模型，对时间进行步进，模拟未来一段时间内的热融化过程；
[0052]初始条件：在模型中设置适当的初始条件，包括土壤温度
、
冻土的初始状态；
[0053]模型求解：使用数值方法求解模型方程，模拟热融化
、
冻结和土壤湿度的时空变化；
[0054]预测结果：获取模型的输出，包括未来时间点的土壤温度
、
冻土状态；
[0055]实时监测：
[0056]气象数据：实时获取气象数据，包括温度
、
降水
、
风速，这些数据将用于驱动模型，提供实时输入；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多源数据的热融灾害预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集气象数据
、
地质数据
、
冻土监测数据，对收集的数据机进行预处理；步骤2：构建用于预测的特征，包括：使用气象数据，计算冻土地区的温度变化趋势；利用地质和冻土监测数据，分析冻土层的变化；步骤3：使用地热学的方程建立模型以模拟冻土的热响应，包括以下方程：热传导方程：描述热量在土壤中的传导过程；热融化方程：描述冰层的融化和冷凝过程；土壤水分方程：考虑土壤中的水分变化，对热传导的影响；步骤4：将不同数据源的信息整合到模型中，以综合评估冻土地区的热融灾害风险；步骤5：基于建立的模型，进行实时或未来的热融灾害预测
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多源数据的热融灾害预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤
2.1
温度变化趋势分析：使用线性回归来拟合温度时间序列模型，假设温度观测值
T
＝
[T1,T2,...,Tn]
对应于时间点
t
＝
[t1,t2,...,tn]
，其中
n
是观测数量，线性回归模型表示为：
T
i
＝
β0+
β1t
i
+∈
i
其中，
Ti
是温度观测值，
β0和
β1是回归系数，
ε
i
是误差项；步骤
2.2
冻土层变化：冻土深度变化：使用地下温度监测数据，计算冻土深度的变化，通过冻土热传导方程来实现，如下所示：其中，
T
是温度，
z
是深度，
k
是土壤的导热系数，
ρ
是土壤密度，
c
是土壤比热容；土壤湿度变化：使用土壤湿度监测数据，计算土壤湿度的时空变化，通过土壤水分传导方程来实现，如下所示：其中，
θ
是土壤湿度，
t
是时间，
D
是土壤水分扩散系数，
S
是水分源
/
汇
。3.
根据权利要求2所述的一种基于多源数据的热融灾害预测方法，其特征在于，所述步骤3包括：热传导方程：热传导方程用于描述热量在土壤中的传导过程，一维形式如下：其中，
T
是温度，
t
是时间，
x
是深度，
α
是热传导率；热融化方程：热融化方程用于描述冰层的融化和冷凝过程，一维形式如下：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹国安，罗京，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：