[发明专利]一种基于大数据的洪水预报方法

权利要求书

1.一种基于大数据的洪水预报方法，它包括：

步骤1、从地形、地貌、植被和土壤类型物理特征提取水文参数；

步骤2、引入精细化数值网格降水数据增加预报的预见期；

步骤3、通过预报模型得到预报成果并通过互联网发布；

步骤4、挖掘历史灾害数据和用户数据，作为参数再次校正的依据；所有数据实时的更新迭代，形成一个闭环以提高预报精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：所述引入精细化数值网格降水数据增加预报的预见期的方法为：综合雨量计观测降水、卫星反演降水、雷达估测降水全面获取降水资料，将全球划分生成5km×5km网格，以提高分辨率描述未来的大气状况；以上降水数据按时空分布归纳为四种类型，其中雨量计观测降水作为主要的数据，雷达估测降水解决未来两小的精准预报；数值预报数据提供未来72小时的趋势预报，卫星反演降水弥补雨量站和雷达的盲区；四类数据通过融合处理，互相订正以提高预测精度和延长预见期。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：所述预报模型为：采用成因推理方法，基于数字高程数据，应用分布式概念按流域分块进行产流计算，以及按河道演进方法进行流域汇流；其中模型中所有参数均与物理特征建立转换关系，根据流域的特征自动提取，通过参数提取的客观性实现模型的通用性。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：在产流计算时通过遥感分析考虑凹地、山塘、农田、居民区因素的影响以提高净雨计算的准确性。

5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：在产流计算时每个计算时段根据雨强大小动态创建等流时线以解决地表汇流时间的非线性变化问题；同时每个单位线计算面积限制在5至30平方公里。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：步骤1所述从地形、地貌、植被和土壤类型物理特征提取水文参数的方法为：通过收集和处理公开的全球卫星遥感、地形地貌及气象预报数据信息，结合采集用户的特性数据，得到水文参数，建立多元数据库。

7.根据权利要求3所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：参数提取时，针对下渗和蓄水特性参数，是根据土壤类型、植被和地貌特点来分析每一个计算单元的下渗曲线和蒸发曲线的。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洪水预报方法，其特征在于：预报成果划分为实时预报成果、短临预报成果和趋势预报成果，分别作为作业预报、作业参考以及趋势分析。