【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水文预测与水动力模拟领域，尤其涉及一种气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法。
技术介绍
1、山洪灾害是山区地区常见且破坏性极大的自然灾害，其发生频率高、发展迅速，预警难度大，对人类生命财产安全和社会经济发展构成严重威胁。传统的山洪预警方法主要依赖气象数据（如降雨量）和水文数据（如河流水位、流量等）进行预测，同时考虑流域的地形和下垫面因素。
2、基于统计学的方法通过分析历史气象、水文数据和山洪发生记录，建立统计模型进行预测。这类方法操作简单、计算速度快，但预测精度受限于历史数据的代表性，难以适应气候变化和复杂的地理环境，且无法捕捉山洪灾害发生的复杂非线性关系。近年来，机器学习方法被广泛应用于山洪预警，通过学习大量气象和水文数据，建立复杂的非线性关系，提升预测准确性。这类方法在一定程度上克服了传统方法的不足，但其性能高度依赖于训练数据的质量和数量，且对模型的解释性较差，难以提供物理过程的直观理解。纯数据驱动模型在面对极端气象条件和未知环境变化时，预测能力可能显著下降，限制了其在动态变化环境中的应用效果。水动力模型基于流体力学原理模拟不同流量、水位下的河道水力特性，能够较为精确地预测洪水的流动路径和淹没范围。然而，传统物理模型无法直接纳入降雨量、产汇流、土壤渗透率等水文气象要素，在前期数据导入和处理复杂河道地形和河床特征的参数校准中存在局限性，增加了实际应用的难度和成本。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提出一种气象-水文-水动力耦合小流域山
2、本专利技术是通过以下技术方案来实现的：一种气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，包括如下步骤：
3、一种气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，包括如下步骤：
4、步骤s1，综合收集多源数据，并通过卫星图像获取三维空间数据；
5、步骤s2，通过清洗数据以去除噪声和缺失值，并进行归一化和标准化处理统一数据尺度；
6、步骤s3，选取并量化主要致灾因子以及孕灾环境因素，综合分析并构建多维量化指标体系；
7、步骤s4，构建三维水系模型和河道水动力三维模型，整合地形数据并将水系分段；
8、步骤s5，采用光滑粒子法sph构建分段分结点的水动力模型；结合水文数据和气象数据模拟不同情景下洪水的运动轨迹；
9、步骤s6，运行sph模型后，分析洪水的关键指标并提取并分析各段水系的水流特性指标，选取相应的特征数据作为二次采集数据，数据预处理后整合入预测模型输入变量；
10、步骤s7，将从sph模型中获得的水流特性指标作为目标变量，优化特征和目标变量并对提取的特征进行训练，构建水文气象数据—水动力特性—水位流量表征—灾害情况的链式关系；
11、步骤s8，对模型验证与算法优化，得到训练好的综合模型；
12、步骤s9，将训练好的综合模型部署到实时数据处理系统，实时预报与发布预警信息。
13、进一步地，所述步骤s1包括如下子步骤：
14、步骤s1-1，收集气象数据，包括但不限于降雨量、降雨强度、风速、风向，以获取影响山洪发生的气象条件；
15、步骤s1-2，收集水文数据，包括但不限于河流水位、水流速度、土壤湿度，用于分析水文过程及其对洪水的影响；
16、步骤s1-3，收集地形数据，包括但不限于地形高程、坡度、植被覆盖率，用于分析流域的地形特征和植被状况；
17、步骤s1-4，收集历史山洪灾害数据，包括但不限于发生时间、地点、强度、灾害影响范围，以建立灾害发生的历史基础；
18、步骤s1-5，通过卫星图像采集流域水系图和河床地图，获取河道形态、泥沙分布及杂质信息，为三维水系模型构建提供空间数据支持。
19、进一步地，所述步骤s2包括如下子步骤：
20、步骤s2-1，对采集到的数据进行清洗，去除噪声和缺失值；
21、步骤s2-2，进行数据归一化处理，统一数据尺度；
22、步骤s2-3，对时间序列数据进行平滑处理，消除短期波动；
23、步骤s2-4，对河床形态及泥沙分布数据进行标准化，确保水动力模型的输入数据质量。
24、进一步地，所述步骤s3包括如下子步骤：
25、步骤s3-1，选取主要致灾因子，包括但不限于降雨量、降雨强度、降雨持续时间、气温、土壤湿度和植被覆盖，通过定量分析识别与山洪灾害发生的关系；结合不同区域的历史气象数据，拟合降雨的强度、频率和空间分布模型；
26、步骤s3-2，选取流域内孕灾环境因子，包括但不限于地形高程、坡度、土壤类型、植被覆盖率以及流域的下垫面影响因子；
27、步骤s3-3，基于气象因子和孕灾环境因子的多元分析，构建一个多维量化指标体系。
28、进一步地，所述步骤s4包括如下子步骤：
29、步骤s4-1，利用高分辨率卫星图像数据，提取流域水系的空间信息，获取河道的精确形态和分布，生成流域水系图；
30、步骤s4-2，基于流域水系图生成tiff格式的数据底板，导入数据信息：数字地形高程、河道断面分布、河床地形图、河岸堤防工程数据、泥沙分布及杂质堆积，生成流域水系的三维模型，全面反映河道的立体结构；
31、步骤s4-3，整合地形数据，确保三维模型的准确性和完整性，针对河床复杂区域需进一步精细化模型；
32、步骤s4-4，水系划分与定义节点，具体为：将流域水系分成n个段落，确保每个段落能够反映实际的地形、流域结构及水动力特性；具体地，应根据河道长度、流域坡度、地形起伏进行分段，以适应不同区域的水流情况；优选地，水系分段时，根据流域内不同区域的水动力特性，进行适应性分段；在每个水系段中设定n结点，用于描述关键变量：水流的变化、流速和水位；结点设置在河道的关键位置，包括但不限于河道曲折处和汇水口。
33、进一步地，所述步骤s5包括如下子步骤：
34、步骤s5-1，针对水系的每段水系分别进行边界条件与初始条件设定，具体为：
35、步骤s5-1a，据气象数据和水文数据，为每个水系段的起始和结束部分设定合适的边界条件；
36、步骤s5-1b，根据历史数据设定初始水位状态和流速状态；
37、步骤s本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下子步骤：
6.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S5包括如下子步骤：
7.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S6包括如下子步骤：
8.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S7包括如下子步骤：
9.根据权利要求1所述的气象-水
10.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤S9包括如下子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤s1包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤s3包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的气象-水文-水动力耦合小流域山洪灾害预报方法，其特征在于，所述步骤s4包括如下子步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新海，赵里均，王良，李倩，李翰泽，范亚洲，陈焕宝，张丽红，闫滨，
申请(专利权)人：浙江省水利河口研究院浙江省海洋规划设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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