【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及灾害预测预警，尤其涉及一种农村供水工程干旱灾害预测预警方法及系统。
技术介绍
1、农村供水工程在干旱灾害的预测与预警方面面临诸多技术不足。现有方法通常依赖于单一水源的数据监测，这使得系统对干旱事件的响应能力较低。水库、地下水和河道水资源之间的相互作用未得到充分考虑，而水库水、地下水和河道水都是农村供水工程取水水源的一种，单一考虑会导致干旱预测缺乏全面性。传统的干旱预警模型多采用静态阈值，与实时水文数据的动态变化脱节，容易造成预警信息的滞后，从而未能及时有效地对潜在干旱风险做出反应。现有技术在数据特征提取和分析过程中，往往忽视了水文数据的多维性和时序特性。很多模型未能实现多源数据的深度融合，导致对干旱情况的综合评估不够精准。缺乏高效的数据处理算法，使得实时数据的分析和预测能力受限，难以适应快速变化的环境条件。最后，现有预警系统在信息传递与响应机制方面较为滞后，未能有效地整合各类数据，形成统一的决策支持平台。这种信息孤岛效应使得相关部门在应对干旱灾害时缺乏必要的协同和互动，降低了决策的效率与准确性。因此，迫切需要一种能够综合考虑多水源特征，实时响应水文变化，并具备高效信息传递机制的干旱灾害预测预警方法及系统。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种农村供水工程干旱灾害预测预警方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种农村供水工程干旱灾害预测预警方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取水文数据集；对水文数据集进行数据
4、步骤s2：对水文核心处理数据集进行数据特征提取，生成水文特征数据集；对水文特征数据集进行量化，从而生成多水源干旱预警阈值计算算法；
5、步骤s3：利用多水源干旱预警阈值计算算法，并结合水文特征数据集进行多维交互模型构建，生成多源水文干旱预警与预测模型；
6、步骤s4：利用多源水文干旱预警与预测模型进行多维干旱预测，生成干旱灾害预测数据，从而完成干旱灾害预测预警作业。
7、本专利技术的有益效果在于通过获取多源水文数据集(包括储水-降水数据、水位变化数据、地表渗透数据和地下含水层补给数据)，并对其进行数据预处理，生成水文核心处理数据集。此步骤的关键在于确保了不同水源类型的水文数据能够在同一平台上实现有效整合，避免了由于数据来源差异而产生的处理复杂性。通过对核心处理数据集进行数据特征提取，确保了针对水库、地下水、河道水等多种水源特征的精准提取，进一步通过量化处理生成了干旱预警阈值计算算法。该算法创新性地引入了多层阈值设定，并结合历史干旱数据进行动态分析，确保预警系统的灵活性与精准性。通过对特征数据集的量化，保证了不同水源数据在同一算法框架下的有机结合，为后续模型构建提供了坚实的数据基础。通过将干旱预警阈值计算算法与水文特征数据集的交互，构建了多维干旱预警与预测模型，进一步增强了系统在预测干旱灾害时的准确性和鲁棒性。多维交互模型通过整合不同水源的水文特征与预警阈值，实现了各类水文条件下的精准预测，有效提升了预测模型在不同区域、不同水源条件下的适应性。利用多维交互模型进行干旱灾害的多维预测，生成具体的灾害预测数据，从而在干旱预警系统中提供全面的数据支持，实现了预测作业的全流程自动化与高效化。因此，本专利技术通过优化水文数据处理和预警阈值计算，解决了传统预警系统中因多源数据不一致导致的预测不精准问题，大大提高了干旱灾害预警的准确性与可靠性。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取水文数据集，其中水文数据集包括储水-降水数据、水位变化数据、地表渗透数据和地下含水层补给数据；
10、步骤s12：对水文数据集进行数据集清洗处理，生成水文清洗数据；
11、步骤s13：对水文清洗数据进行数据集格式标注化，生成水文核心处理数据集。
12、本专利技术通过获取包括储水-降水数据、水位变化数据、地表渗透数据和地下含水层补给数据在内的水文数据集，实现了不同水文信息的全面采集。这些数据涵盖了水库、河道、地下水等多种水源类型的水文特征，为后续的水文分析和干旱预测奠定了坚实的基础。该步骤确保了数据来源的多样性及其物理过程的完整性，使得各类水文条件下的核心信息得以无遗漏地集成到数据集中。对所采集的水文数据进行了数据集清洗处理，该处理过程显著提升了数据的质量和一致性。通过清洗，消除了冗余、不完整或有噪声的数据，保证了数据的准确性、有效性以及后续处理时的稳定性。水文数据的清洗对于确保分析结果的准确性尤为重要，因为原始水文数据往往包含许多不规则因素，如传感器误差、数据缺失、数据异常等，通过清洗可以显著减少此类不利因素对分析的影响。进一步对清洗后的水文数据进行了数据集格式的标注化处理，使得水文核心处理数据集得以规范生成。通过这种格式化标注处理，将不同水源类型的数据进行了结构化整合，确保了数据在后续步骤中能够进行一致的特征提取和阈值计算。同时，这一步的标注化处理也大大简化了后续数据处理的复杂性，为进一步的数据挖掘和模型构建提供了标准化的数据基础。
13、优选的，步骤s2包括以下步骤：
14、步骤s21：对水文核心处理数据集进行数据特征提取，生成水文特征数据集；
15、步骤s22：根据水文特征数据集进行预警阈值确认，并通过预警阈值对预警进行量化，从而生成多水源干旱预警阈值计算算法。
16、本专利技术通过数据特征提取，将水库、地下水、河道等不同水源的水文核心处理数据集转化为可操作的水文特征数据集。此过程不仅涵盖了储水-降水变化、水位波动幅度、地表渗透率等关键特征的提取，还基于不同水源的特性，构建了具有针对性的水文特征指标体系。通过这种方式，水文特征数据集有效捕捉了各类水源地在干旱发生前的水文变化规律，使得后续的预警阈值计算具备了数据支持的可靠性。基于水文特征数据集的预警阈值确认进一步提升了干旱预警的科学性和精准性。首先，该步骤通过综合分析多源水文特征数据，明确了不同水源地的干旱临界阈值，并结合历史干旱数据，设计了多层次的预警阈值结构，确保了预警机制的全面性。预警阈值的确认和量化处理，使得干旱预警从定性描述转化为定量分析，尤其是通过对水库库容变化、地下水渗透路径、水位波动特征的动态分析，生成了多源干旱预警阈值计算算法。该算法通过结合各类水文特征数据的变化趋势，动态调整预警阈值，从而为不同水文条件下的干旱灾害预测提供了量化支撑。这种基于数据层面的预警机制，能够快速响应水文环境的变化，显著提高了干旱预测的准确性与时效性。
17、优选的，步骤s21包括以下步骤：
18、步骤s211：对储水-降水数据进行库容变化率计算评估，生成水库库容变化率补给数据；将水库库容变化率补给数据和水位变化进行水库水量补给贡献率计算，生成水库水文特征数据；
19、步骤s212：将地表渗透数据进行地下水补给路径绘制，生成地下水补给路径；通过地下水补给路径将地表渗透数据和地下含水层补给数据进行含水本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤S42包括以下步骤：
10.一种农村供水工程干旱灾害预测预警系统，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的农村供水工程干旱灾害预测预警方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的农村供水工程干...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄依之，马筠，黑亮，熊佳，韦露斯，林芯伊，周舜轩，刘珊霞，陈鹏，
申请(专利权)人：珠江水文水资源勘测中心，
类型：发明
国别省市：
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