基于多维实时监测与大数据分析的内涝积淹点预判方法

专利主权项内容

1.基于多维实时监测与大数据分析的内涝积淹点预判方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、收集城市地形和排水系统的数据，包括地势高低、排水管网的覆盖范围和流向、城市内涝历史数据，以及排水系统连接河道部分的管线水位高度数据；S2、利用采集的数据结合地理信息系统构建三维模型M进行城市易产生内涝积淹点的初步预测；S3、依据日常降雨积水情况对预测结果进行验证和调整，结合现场调查地形和排水系统实际情况对三维模型M进行修正；S4、在降雨时，实时采集降雨量数据X、排水管线各采集点排水流量数据Y和河道水位Z；S5、监测排水流量实时变化和雨量变化，计算分析排水管线可能堵塞区域，结合预测的易产生内涝积淹点的区域，筛除无关区域的排水管线，剩余可能堵塞区域的排水管线结合历史堵塞数据以及各管线具体排水能力，分析各管线的具体堵塞几率进行排序并划分等级，并在三维模型M内进行区域标记；S6、依据历史堵塞发生的雨势雨量数据，计算发生堵塞的雨量和时间，模拟堵塞发生条件，获取气象局对未来一段时间内雨势的预测，预测未来一段时间内管线堵塞情况和易产生内涝积淹的区域；S7、通过获取的河道水位上涨数据，结合降雨量和未来一段时间内雨势的预测，分析河道水位上涨趋势，结合易产生内涝积淹区域的河道旁排水管线的水位高度，预测河水反灌入排水管线的时间，进行风险提醒。