本发明专利技术公开了一种低温防冻风险预测系统及方法，系统包括：信息采集模块、危险性评估模块、风险性评估模块和预测模块；信息采集模块用于采集国家站逐日温度观测的低温历史数据和实时气象数据，并构建低温事件库；危险性评估模块用于基于低温事件库评估其中的低温事件危险性；风险性评估模块用于基于低温历史数据和低温事件危险性评估低温事件风险性；预测模块用于基于低温历史数据和实时气象数据对低温过程进行预测，并评估所预测的低温过程的危险性和风险性。本申请引入了多种气象数据和相关数据分析，通过模型建立和训练实现对不同气象灾害影响的准确评估和及时预测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气象监控预警，具体涉及一种低温防冻风险预测系统及方法。
技术介绍
1、综上，近年来低温寒潮、高温热浪等极端天气事件的发生，对人类生存和生产生活造成了严重影响。寒潮是一种大型天气过程，往往引发多种严重的气象灾害。传统的低温气象灾害预测和评估方法多以经验为基础，依赖于人工判断。然而，由于气象灾害的复杂性和突发性，这种方法存在诸多不足之处，如准确性和时效性的不足，导致灾害预警和应急响应效果不佳。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术的不足，提出一种低温防冻风险预测系统及方法，通过构建低温事件库来对低温事件进行危险性和风险性评估，构建评估标准，再预测未来低温事件，依据评估标准对未来低温事件进行评估预警。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种低温防冻风险预测系统，包括：信息采集模块、危险性评估模块、风险性评估模块和预测模块；
4、所述信息采集模块用于采集国家站逐日温度观测的低温历史数据和实时气象数据，并构建低温事件库；
5、所述危险性评估模块用于基于所述低温事件库评估其中的低温事件危险性；
6、所述风险性评估模块用于基于所述低温历史数据和所述低温事件危险性评估低温事件风险性；
7、所述预测模块用于基于所述低温历史数据和所述实时气象数据对低温过程进行预测，并评估所预测的低温过程的危险性和风险性。
8、优选的，所述信息采集模块包括：信息采集单元和事件库构建单元；
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p>9、所述信息采集单元用于采集国家站逐日温度观测的所述历史数据，所述低温历史数据包括：低温时间信息、低温影响面积信息、低温影响站点信息、低温强度信息、低温下人口暴露度和低温下经济暴露度；10、所述事件库构建单元用于基于所述低温时间信息、所述低温影响面积信息、所述低温影响站点信息和所述低温强度信息构建所述低温事件库。
11、优选的，所述危险性评估模块包括：危险性计算单元、第一标准化处理单元、第一分级单元和事件危险性评估单元；
12、所述危险性计算单元用于基于所述低温事件库计算单站低温危险性值；
13、所述第一标准化处理单元用于对所述单站低温危险性值进行标准化处理，得到第一标准化值；
14、所述第一分级单元用于按照第一预设阈值对所述第一标准化值进行等级划分，得到危险性等级；
15、所述事件危险性评估单元用于基于所述危险性等级对所述低温事件库中的低温事件进行危险性评估，得到低温事件危险性评估指标。
16、优选的，所述风险性评估模块包括：风险性计算单元、第二标准化处理单元、第二分级单元和事件风险性评估单元；
17、所述风险性计算单元用于基于所述单站低温危险性值、所述低温下人口暴露度和所述低温下经济暴露度计算单站低温风险性值；
18、所述第二标准化处理单元用于对所述单站低温风险性值进行标准化处理，得到第二标准化值；
19、所述第二分级单元用于按照第二预设阈值对所述第二标准化值进行等级划分，得到风险性等级；
20、所述事件风险性评估单元用于基于所述风险性等级对所述低温事件库中的低温事件进行风险性评估，得到低温事件风险性评估标准。
21、优选的，所述预测模块包括：模型构建单元、模型训练单元、预测单元和评估单元；
22、所述模型构建单元用于构建神经网络模型；
23、所述模型训练单元用于基于所述低温历史数据对所述神经网络模型进行训练，得到低温气象预测模型；
24、所述预测单元用于基于所述实时气象数据和所述低温气象预测模型对低温事件进行预测，得到未来低温事件；
25、所述评估单元用于基于所述低温事件危险性评估指标和低温事件风险性评估标准对所述未来低温事件进行危险性评估和风险性评估，得到预测评估结果。
26、本专利技术还提供了一种低温防冻风险预测方法，所述预测方法应用于上述任一项所述的预警系统，包括以下步骤：
27、采集国家站逐日温度观测的低温历史数据和实时气象数据，并构建低温事件库；
28、基于所述低温事件库评估其中的低温事件危险性；
29、基于所述低温历史数据和所述低温事件危险性评估低温事件风险性；
30、基于所述低温历史数据和所述实时气象数据对低温过程进行预测，并评估所预测的低温过程的危险性和风险性。
31、优选的，所述低温事件危险性的评估方法包括：
32、基于所述低温事件库计算单站低温危险性值；
33、对所述单站低温危险性值进行标准化处理，得到第一标准化值；
34、按照第一预设阈值对所述第一标准化值进行等级划分，得到危险性等级；
35、基于所述危险性等级对所述低温事件库中的低温事件进行危险性评估，得到低温事件危险性评估指标。
36、优选的，所述低温事件风险性的评价方法包括：
37、基于所述单站低温危险性值、所述低温下人口暴露度和所述低温下经济暴露度计算单站低温风险性值；
38、对所述单站低温风险性值进行标准化处理，得到第二标准化值；
39、按照第二预设阈值对所述第二标准化值进行等级划分，得到风险性等级；
40、基于所述风险性等级对所述低温事件库中的低温事件进行风险性评估，得到低温事件风险性评估标准。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
42、本申请引入了多种气象数据和相关数据分析，通过模型建立和训练实现对不同气象灾害影响的准确评估和及时预测。此外，具备快速响应能力，能够通过实时数据采集和处理，实现实时预警和应急响应。
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【技术保护点】
1.一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，包括：信息采集模块、危险性评估模块、风险性评估模块和预测模块；
2.根据权利要求1所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述信息采集模块包括：信息采集单元和事件库构建单元；
3.根据权利要求2所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述危险性评估模块包括：危险性计算单元、第一标准化处理单元、第一分级单元和事件危险性评估单元；
4.根据权利要求3所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述风险性评估模块包括：风险性计算单元、第二标准化处理单元、第二分级单元和事件风险性评估单元；
5.根据权利要求4所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述预测模块包括：模型构建单元、模型训练单元、预测单元和评估单元；
6.一种低温防冻风险预测方法，所述预测方法应用于权利要求1-5任一项所述的预测系统，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述一种低温防冻风险预测方法，其特征在于，所述低温事件危险性的评估方法包括：
8.根据权利要求7所述一种低温防冻风险预测方法，其特征在于，所述低温事件风险性的评价方法包括：
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【技术特征摘要】
1.一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，包括：信息采集模块、危险性评估模块、风险性评估模块和预测模块；
2.根据权利要求1所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述信息采集模块包括：信息采集单元和事件库构建单元；
3.根据权利要求2所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述危险性评估模块包括：危险性计算单元、第一标准化处理单元、第一分级单元和事件危险性评估单元；
4.根据权利要求3所述一种低温防冻风险预测系统，其特征在于，所述风险性评估模块包括：风险性计算单元、第二标准化处...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟建青，王国复，郭艳君，张颖娴，
申请(专利权)人：国家气候中心，
类型：发明
国别省市：
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