[发明专利]一种基于降雨洪灾时空数据库的洪灾预测方法

权利要求书

1.一种基于降雨洪灾时空数据库的洪灾预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建降雨洪灾时空数据库，具体包括以下步骤：

11)获取各个地区观测场的逐日降雨数据，并按月份对逐日降雨数据进行并归形成降雨数据表，所述的逐日降雨数据包括区站号、时间、累积降水量数据以及观测场的经度、纬度和海拔高度；

12)获取各个地区的气象站点检测数据，包括气象站点的区站号、所在省名、站台名以及气象站点的经度、纬度和海拔高度；

13)获取历史时间段内特大洪涝灾害数据，包括发生洪涝灾害的时间、地点、和受灾情况；

14)分别将逐日降雨数据中的时间数据与特大洪涝灾害数据中发生洪涝灾害的时间数据、逐日降雨数据中的区站号与气象站点检测数据中的区站号以及气象站点检测数据中气象站点所在省名和发生洪涝灾害的地点数据进行关联合并，构建降雨洪灾时空数据库，降雨洪灾时空数据库所包含的数据包括发生洪涝灾害的时间、经度、纬度和累积降水量数据、气象站点的区站号、所在省名和海拔高度以及受灾情况，所述的受灾情况包括受灾农作物面积、伤亡人数、倒塌损坏房屋数和经济损失；

2)根据降雨洪灾时空数据库结合GIS地图数据绘制动态的时空降水地图；

3)根据降雨洪灾时空数据库获取历史时间段内洪涝灾害涉及到的所有暴雨路径对应的时空数据，并在时空降水地图上将暴雨路径显示出来，具体包括以下步骤：

31)在降雨洪灾时空数据库中提取气象站点的区站号、所在省名、发生洪涝灾害的时间、经度、纬度和累积降水量数据；

32)根据累积降水量数据进行筛选，获取累积降水量数据符合暴雨标准的数据；

33)将筛选后的数据根据时间进行升序排序并且对累积降水量数据进行降序排序，排序后即得到所有暴雨路径对应的时空数据；

24)将所有暴雨路径对应的时空数据结合GIS地图数据标注在时空降水地图上；

4)根据所有暴雨路径对应的时空数据获取对应的分类模型，并根据分类模型对洪灾进行预测，具体包括以下步骤：

41)将省名、月份、日期和累积降水量作为分类模型的选定特征，对所有暴雨路径对应的时空数据做出分类模型；

42)对分类模型进行数据统计，获得省名、月份和累积降水量与出现频率之间的关系图，并进行相关性分析；

43)获取与累积降水量相关性最高的选定特征，并在所有暴雨路径对应的时空数据选取该选定特征与累积降水量对应的时空数据；

44)获取该选定特征与累积降水量对应的时空数据的均值，并将均值作为预测结果。