人工智能技術在山洪災害預警中的應用

劉之

摘 要：宣城市宣州區山地丘陵區地質構造復雜，地質環境脆弱，當汛期降水集中時，當地容易發生山洪災害。長期以來，山洪災害的防治和管理是宣州區防汛工作的重點。本文基于人工智能技術，從山洪災害的預測和評估步驟入手，分析人工智能技術在山洪災害預警中的應用，以期提高宣州區山洪災害的預警精度，進而為山洪災害防治工作提供技術支撐，減少災害帶來的損失。

關鍵詞：人工智能;山洪災害;災害預警;成果應用

中圖分類號：TP277;TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2021）06-0018-03

Application of Artificial Intelligence Technology in Early

Warning of Mountain Flood Disaster

LIU Zhi

（Xuancheng Emergency Management Bureau，Xuancheng Anhui 242000）

Abstract： The geological structure of the mountainous and hilly area in Xuanzhou district，that in the city of Xuancheng is complex and the geological environment is fragile， when precipitation is concentrated in the flood season， the local area is prone to flash flood disasters. For a long time， the prevention and management of mountain torrent disasters has been the focus of flood control work in Xuanzhou District. Based on artificial intelligence technology， this paper started with the steps of prediction and evaluation of mountain torrent disasters， analyzed the application of artificial intelligence technology in mountain torrent disaster early warning， in order to improve the early warning accuracy of mountain torrent disasters in Xuanzhou District， and then provide technical support for mountain torrent disaster prevention and reduce losses caused by disasters.

Keywords： artificial intelligence;mountain torrent disaster;disaster warning;application of results

近年來，機器學習、深度學習等人工智能技術的研究成果逐漸應用于降水預報、洪水計算、洪水預報和洪水災害風險評估等方面[1-3]。由于山區特殊的地形和氣候特征，山洪災害的防治和管理一直是宣城市宣州區防洪工作的重中之重，特別是山區自然災害已成為區域社會經濟發展的主要障礙。山洪災害會摧毀工廠、通信和交通設備，這對國民經濟的可持續發展造成了嚴重的破壞和不可估量的影響[4-7]。基于此，本文結合山洪災害的預測與評估步驟，分析人工智能技術在山洪災害預警中的應用，以期提高宣州區山洪災害的預警精度。

1 山洪災害的預測與評估步驟

山洪災害預測與評估的目的是判斷災害的破壞程度和造成的損失大小，為災害分析和災害決策提供基礎依據[8-9]。山洪災害預測與評估主要分為三個階段。

1.1 收集歷史資料

歷史資料是預測和估算山洪損失的基礎。山洪事件具有典型的季節性、區域性和周期性，歷史數據能很好地反映區域損失的模式和趨勢，人們可以在時間序列上對山洪災害進行智能分析、預測和評估。

1.2 構建指標體系

山洪災害的發生機制復雜，受多種因素的影響。同時，山洪災害的預測和評估內容廣泛，涉及社會經濟的各個方面。

山洪災害的嚴重程度主要取決于致災因子、孕災環境等多個因素[10-12]。一般來說，降雨是山洪發生的主要因素，因此本研究選擇日降水的強度和持續時間作為山洪災害預警的致災因子。由于陡峭的地形和植被覆蓋率低是山洪災害頻發的重要原因，本研究選擇災害相關的坡度（滑坡體積）和植被覆蓋度作為山洪災害預警的孕災因子。承災體對山洪災害的承受能力越大，山洪災害造成的損失就越小，因此，本研究選擇人口密度、耕地面積、固定資產投資等孕災環境因子作為山洪災害預警的影響因子。一般情況下，區域的應災能力強，表示當地面對山洪災害，能做到及時預警、及時搶救，從這個角度出發，本研究選擇區域消防員數、廣播覆蓋率、防洪堤壩長度等作為山洪災害預警的影響因子。

1.3 合理選擇預測方法

科學的預測方法可以顯著提高山洪災害預測和評估的準確性。因此，山洪災害的預測和評估要選擇一種合理的方法，這對于災害防治具有重要的意義。

2 人工智能技術在山洪災害預警中的具體應用

2.1 雨情智能統計分析

雨情智能統計分析可以為防汛人員提供雨情監控結果。宣州區充分利用氣象部門、水利部門和其他相關部門的勘測數據，采用多種統計方法，在空間尺度上實現分流域的時間周期智能分析，并在GIS圖上以等值面或等高線的形式顯示出來，為防汛人員提供直觀的降雨數據。依據相關降雨統計規范，宣州區設定預報統計原則，對上年度同期、常年同期及任意多年同期的累計降雨量進行智能統計與對比分析，并利用氣象部門提供的降雨量預報分析結果，從時間和空間等角度分析降雨趨勢，制定山洪災害應對方案，做出防洪決策。

2.2 水情智能統計分析

水情智能統計分析可以為防汛人員提供水利工程的水情監測結果。根據實時規劃目標，系統設置多個監測點，在監測界面醒目的部位顯示主要水利工程的水情信息，并以過程線圖和表格的形式自動、直觀地展示和分析關鍵閘門的實時監控數據。2020年7月6日19：00，宣州區部分關鍵閘門的水位如表1所示。

通過設定需要的時間來選擇相應的窗口，人們可以查詢不同閘站的水情數據過程線。系統將其組合成一個小顯示窗口，避免多個界面窗口的重復顯示。同時，這個小窗口的查詢界面還能顯示閘壩管理和閘壩部署的基本信息，方便相關人員搜索和使用。另外，這個小窗口界面還具有防汛調度重點關注的進出水水量智能統計分析功能，該功能可對上游入河和下游出河的水量進行智能統計分析，并將其與常年或任意年份的同期數據進行對比分析。針對防洪形勢，系統可以對重點河流、水庫的水情信息進行智能統計分析。

2.3 構建防洪調度系統

人們可以采用人工智能技術，建立以山洪預報結果為輸入條件的開放式河流演化調度系統，初步實現山洪預報與水庫調度相結合的調度過程。本系統可提供指令調度、規則調度、水位控制和自由出水等多種水庫調度手段。例如，根據氣象監測數據，系統會建議啟動水庫泄洪洞泄洪，有效騰庫降容;根據洪峰監測數據，系統會建議關閉水庫泄洪洞停止泄洪，有效削峰降峰。該系統采用“一張圖”的方式，對流域內的水文站、水庫、斷面和河道進行匯總，生成調度計劃，進行調度計算，并在概圖上展示計算結果。

2.4 大數據分析

2.4.1 整體功能。當前，人們要充分利用大數據，建立山洪災害監測預警平臺。其對底層數據源的集成訪問可以為各級用戶提供統一的應用服務，同時平臺和移動端口之間同步應用程序，可以擴展用戶的應用場景。

2.4.2 數據源。山洪災害監測預警平臺可以實時采集成果數據，并通過人工方式報送數據。人們可以利用人工智能技術，尤其是大數據，綜合與共享視頻監控數據、氣象云圖數據和防洪工程水庫成果數據，全面挖掘、分析和利用防汛抗旱基礎數據、日常值班管理數據、防汛通信數據等。

2.4.3 大數據支撐。大數據主要應用在數據交換、數據存儲、數據計算分析和數據訪問方面，具體情況如表2所示。

2.5 促進山洪調查評價成果的應用

人們可以以山洪災害調查與評估的大量資料為基礎，利用人工智能技術，建立山洪災害調查與評估知識庫，快速獲取實時預警預報、防洪、歷史事件數據、危害識別和防洪預案等信息，快速判斷和定位危險區域，確定行政責任人和轉移安置措施等。當前，人們可以采用人工智能技術，促進山洪調查評價成果的應用，如表3所示。

小流域劃定重點防治區居民點和人口分布等的影響范圍時，要建立監測點和危險區的基本信息聯系。利用山洪調查評價成果中的預警指標，可以實現對山洪災害重點防治區的有效預警，改變基層以經驗為主的預警局面，為提前預報山洪災害、減少人員傷亡和財產損失提供技術支持。

2.6 推進資源整合，共享成果

研發人員以計算機端為基礎，結合人工智能技術，集成開發宣州區防洪管理指揮平臺，提取并封裝相關業務應用系統的功能模塊或服務資源，將其整合成統一的計算機顯示平臺，重點展示核心應用數據和業務成果。該系統提供全面的實時監測預警功能，集成多種氣象信息產品，采用多種查詢方式，實現了水利“一張圖”的多樣化表現。當前，人們可以在手機端集成開發防洪通信軟件，將山洪災害防范信息集成到手機端，為工作組和專家組提供及時、方便、可靠的信息。

3 結論

本文以宣城市宣州區山洪災害預警為研究對象，介紹了山洪災害的預測與評估步驟，并從多個方面分析了人工智能技術在山洪災害預警中的應用，以期為宣州區山洪災害防治措施的完善提供一定的理論依據。

參考文獻：

[1]謝志強.珠江水旱災害防御信息化建設實踐探索[J].中國防汛抗旱，2019（5）：1-2.

[2]劉哲，劉戰友，侯亞麗.天津市防汛調度會商平臺構建及智能調度技術研究與應用[J].海河水利，2020（2）：67-72.

[3]裘峰，劉子豪，任宇程，等.貴州省基于云計算的山洪災害監測預警管理系統設計及應用[J].中國防汛抗旱，2019（3）：12-15.

[4]劉昌軍.基于人工智能和大數據驅動的新一代水文模型及其在洪水預報預警中的應用[J].中國防汛抗旱，2019（5）：18.

[5]翟曉燕，郭良，劉榮華，等.前期土壤濕度和降雨對小流域山洪預警指標的影響評估[J].地理研究，2019（12）：2957-2965.

[6]張麗紅，張新海，藍海波，等.基于氣象預報的山洪地質災害預警技術研究[J].人民黃河，2020（1）：16-17.

[7]陸奕.基于水文模型的山洪災害預警系統研究與應用[D].杭州：浙江工業大學，2020：18-19.

[8]王燕云，原文林，龍愛華，等.基于SVR的無實測資料小流域山洪災害臨界雨量預估模型及應用：以河南新縣為例[J].水文，2020（2）：42-47.

[9]彭海波，歐陽建，張鵬，等.廣東省山洪災害預警指標檢驗復核：以平遠縣上舉鎮為例[J].廣東水利水電，2019（8）：18-24.

[10]原文林，付磊，高倩雨.基于極端降水概率分布的山洪災害預警指標估算模型研究[J].水利水電技術，2019（3）：17-24.

[11]盧曉鵬，劉楊梅.云南省典型區域山洪災害預警指標檢驗復核分析[J].人民長江，2018（2）：21-23.

[12]梁國濤，吳洪麗，李富蕓，等.物聯網技術在山洪災害監測預警系統中的應用[J].電腦知識與技術，2018（35）：236-237.