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大数据技术助力城市洪涝灾害分析预警

近日多地遭遇极端强降雨天气,尤以河南较为严重,由于遭遇罕见持续强降雨,郑州一小时降雨超100个西湖,常庄水库、郭家咀水库及贾鲁河等多处工程出现险情,郑州市区出现严重内涝,造成郑州市铁路、公路及民航交通受到严重影响。

河南全省103个县(市、区)877个乡镇300.4万人受灾,因灾死亡33人,失踪8人。河南省已紧急避险转移37.6万人,紧急转移安置25.6万人,农作物受灾面积215.2千公顷,直接经济损失12.2亿元。

灾情严重威胁人民生命财产安全,洪涝灾害可视化平台旨在建设一个时效高、预警报信息内容全面且准确可靠的灾害预警报系统,为相关政府的决策和灾害地区群众的减灾措施提供科学、及时、有效的信息指导。充分利用大数据技术,在已获取的大量气象探测和灾害性天气监测信息的技术上,对信息进行存储、处理和分析,建立灾害预警报服务平台和流程,根据决策服务要求,提供连续无缝隙的地质灾害预警报信息。

城市洪涝灾害分析预警

极端天气增多,暴雨天气频繁使得城市的暴雨洪涝灾害风险陡增。而短时期内,城市的排水设施建设又不可能有明显的改善,城市洪涝灾害的分析预警就变得尤为重要。但是,现有的城市洪涝分析预警系统还十分不完善,甚至有许多城市根本没有城市洪涝分析预警系统,并且传统的模型也有很多缺陷和不足。

洪涝灾害可视化平台针对日趋严峻的城市洪涝灾害现象,对适合进行大数据分布式运算的城市洪涝模型和算法进行了探索,确定了城市洪涝大数据分析模型的框架,以城市洪涝分析大数据分析模型为核心设计城市洪涝灾害预警平台的原型系统。

防汛物资管理

一方有难八方支援,灾情一经发生,腾讯等各大企业立马宣布捐款驰援河南,防汛物资管理包括防汛物资查询、审批发放管理、物资仓库管理等在灾情当下显得尤为重要。

防汛物资的存储定额、品种,储备管理,调用,补充、更新等情况可视化管理一目了然,跟踪各节点的物资流转情况,对异常情况触发相关预警推送,为突发情况下指挥人员进行大规模防汛物资管理和调配提供支持。

电力信息监控

暴雨已经导致河南郑州、洛阳、许昌、焦作、南阳、平顶山等多地市电力设施受损,800多条城市配电线路、超过98万户用电受影响。此外,特大暴雨灾害中,还容易出现漏电事故,主要为变压器、高压线、配电箱、电线等遭到破坏,极易引发触电、漏电、短路等事故。

对电网各类设备设施位置分布、类型、运行环境、运行状态进行监控,支持设备运行异常(故障、短路冲击、过载、过温等)实时告警、设备详细信息查询,辅助管理者直观掌握设备运行状态,及时发现设备安全隐患。支持从地理空间分布维度对大规模电网的分布、节点位置、供电范围等信息进行综合展示,对电网关键要素的运行态势进行实时监测,辅助管理者综合掌握跨地域、大范围电网运行态势,及时抢险修复,有效提升电网监控力度。

渍水点实时信息监测

按照暴雨灾害级别,通过模型演示和分析,将城市不同等级的主要易渍水点情况绘制成可视化大屏,并分析风险区域渍水产生原因及处理办法。准确实现渍水深度的实时监测和预警,及时采取必要的应急调度措施,为防汛指挥提供科学支撑,助力实现智慧水务管理。

平台可提前发布气象预警、暴雨渍水预警,提醒市民错峰出行;雨中结合气象部门雨量站点、公安部门视频监测点、渍水点监控站点、排水泵站运行监测系统等设施设备,对中心城区进行全方位、全过程的雨情、水情研判,第一时间发布渍水路况信息。

降雨空间地理信息

基于实时采集和发布的雨量数据、预报雨量数据、雷达图、卫星云图和台风信息等对城市洪灾预报预警的关联要素,结合城市行政区地图、区域地理信息等空间信息,形成降雨空间地理信息,对气象实时雨情数据和基础地理数据进行分析,在灾害发生之前通过,确定防范措施,尽量避免灾害发生。快速直观地模拟洪灾发生时需要撤离的区域,进而为城市防洪应急处置提供洪灾信息和数据支持。

水利可视化检测

持续强降雨,上游来水凶猛,会造成水库水位持续上升超警戒线,需要加大对湖泊、河流、城市河道等重点区域防汛值守,密切监控暴雨及积水情况,并按照应急预案安排人员和物资及时采取防汛抢险措施,根据情况及时采取泄洪等应急措施。

水利可视化检测系统助力水利管理部门的防洪减灾、水资源调度管理、设施设备管理、水污染事件处理、航运管理等重要领域,更及时、客观地获取数据和信息,更高效的预测、预报和预警等,更好地做出可持续发展的科学决策。通过水利可视化检测系统,同时可以改善水利工程的运行维护工作环境,提高工作效率,节约水利工程的运行成本。

掌上水利

掌上水利实现了雨情、风情和水情等水利相关信息的移动查询和实时获取,为管理决策提供了实时高效的信息平台,快速准确地掌握某个地区的水利信息可以提高决策的科学性和准确性,在防汛、防台、防潮等应用方面,能极大提高水情传递的时效性和可能性,快速的信息获取对于防灾减灾降低因灾损失方面有着重要意义。

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作者:Banber可视化云
原始发表时间:2021-07-23
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