申请/专利权人：深圳大学;深圳市海洋发展研究促进中心(深圳市海洋监测预报中心)

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117371620B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/26;G06F18/213;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本公开涉及一种基于风暴潮预测的受灾区域选划方法、装置、设备及介质。本公开通过综合考虑多种评估因素，在准确预测风暴潮的基础上提供更快速、更准确的脆弱区域选划方法，能够为当地的管理者即时部署防灾减灾措施提供有力的支撑，将风暴潮的危害削减到最小。

主权项：1.一种基于风暴潮预测的受灾区域选划方法，其特征在于，所述方法包括：利用台风登陆风场数据模拟风暴潮增水，得到风暴潮受灾区域的淹没信息；获取风暴潮受灾区域的脆弱性评估信息，所述脆弱性评估信息至少包括淹没信息、路网信息、地面种类信息、土地类型信息、建筑类型信息；根据所述脆弱性评估信息以及预设脆弱性评估指标，确定所述风暴潮受灾区域内各子区域的脆弱性综合判断指标；选取所述脆弱性综合判断指标大于预设风险容忍度的子区域，得到所述风暴潮受灾区域中的脆弱区；其中，利用台风登陆风场数据模拟风暴潮增水，得到风暴潮受灾区域的淹没信息，包括：根据台风数据，以预设时间段为间隔构建多变量台风初始序列；其中，所述台风数据至少包括：台风轨迹、台风最低中心气压、台风最大风速、台风最大风速半径；通过台风当前时刻中心位置周围预设距离范围内气象观测站，获取多变量气象数据；所述多变量气象数据至少包括：观测站点所在区域的气压、风速、风向；使用时序特征提取网络提取所述多变量台风初始序列的时序特征；使用空间特征提取网络提取所述多变量气象数据的空间特征；将所述时序特征与所述空间特征输入训练好的台风预测模型，得到台风登陆时的登陆风场数据；其中，基于图网络的台风预测模型由编码器和解码器构成，所述编码器由两个自适应图卷积层组成，用于更新气象数据特征和台风数据特征；所述解码器由四个双层全连接网络组成，用于分别对四种台风数据进行解码预测；根据所述登陆风场数据，利用Holland风场得到模拟台风风场；其中，所述登陆风场数据包括：气旋轨迹、气旋最低中心气压、气旋最大风速、气旋最大风速半径；根据所述模拟台风风场，利用ADCIRC+SWAN耦合模型得到模拟淹没水深和模拟淹没范围；根据所述模拟淹没范围内的地形高程信息与所述模拟淹没水深，得到淹没信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学;深圳市海洋发展研究促进中心(深圳市海洋监测预报中心) 基于风暴潮预测的受灾区域选划方法、装置、设备及介质

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