本發(fā)明涉及城市洪澇數(shù)值模擬領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)字孿生的檢查井溢流點(diǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在全球變暖和快速城市化的背景下，城市地區(qū)的降雨和洪水模式在不斷變化，以數(shù)值模擬模型為主的水文和水動(dòng)力模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于極端降雨的城市洪澇過(guò)程的模擬。相比于自然流域，城市并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的集水區(qū)，城市內(nèi)復(fù)雜的下墊面使得城市洪澇模擬具有更高的不確定性。主要包括三個(gè)方面：首先是模型輸入的不確定性，降雨數(shù)據(jù)和河道流量數(shù)據(jù)在監(jiān)測(cè)過(guò)程中，往往會(huì)出現(xiàn)監(jiān)測(cè)設(shè)備故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)缺失，地下管網(wǎng)數(shù)據(jù)因?yàn)樾畔⒘魁嫶箅y以監(jiān)測(cè)；其次是模型結(jié)構(gòu)的不確定性，城市下墊面復(fù)雜多樣，其中密集的建筑物、道路和地下管網(wǎng)的加入改變了自然徑流的方式，水力交換條件復(fù)雜；最后是模型參數(shù)的不確定性，模型初始參數(shù)主要通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定，這些參數(shù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的吻合度直接影響模型結(jié)果的準(zhǔn)確性。在模型計(jì)算中，模型參數(shù)率定可以減少模擬值與實(shí)測(cè)值的差異性，進(jìn)一步提高模擬精度，從而客觀影響檢查井溢流情況和城市洪澇淹沒(méi)分布。目前，參數(shù)率定以場(chǎng)次洪澇過(guò)程與實(shí)測(cè)過(guò)程誤差最小為目標(biāo)，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，此類方法模擬模型參數(shù)在降雨洪澇過(guò)程中不發(fā)生變化，系統(tǒng)性忽視了城市下墊面動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，難以克服歷史數(shù)據(jù)模擬較好但是在預(yù)測(cè)過(guò)程中性能較差的問(wèn)題。傳統(tǒng)的城市洪澇模型在構(gòu)建和率定完成之后很難根據(jù)城市的發(fā)展變化再對(duì)應(yīng)調(diào)整模型，無(wú)法根據(jù)實(shí)際監(jiān)測(cè)情況和未來(lái)氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)在任意空間尺度下的城市狀態(tài)可視化展示，難以精準(zhǔn)高效的反映城市內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化對(duì)城市洪澇災(zāi)害進(jìn)行集中管理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有城市洪澇模擬模型在捕捉城市動(dòng)態(tài)變化特征方面的局限性和不足，本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的檢查井溢流點(diǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警方法及系統(tǒng)。此方法解決了傳統(tǒng)模型因時(shí)空尺度差異而無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確反映城市當(dāng)前及未來(lái)狀態(tài)的問(wèn)題。通過(guò)集成實(shí)時(shí)傳輸?shù)母兄K，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市洪澇模型的精準(zhǔn)校正，從而精細(xì)化檢查井模擬和模型的響應(yīng)速度。此外，該發(fā)明以檢查井溢流水位為基準(zhǔn)將洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)歸一化，對(duì)洪澇風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)分級(jí)發(fā)布預(yù)警決策，為城市的防洪排澇策略制定提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種基于數(shù)字孿生的檢查井溢流點(diǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警方法，包括以下步驟：

4、s100、首先完善城市知識(shí)圖譜構(gòu)建城市感知模塊；

5、s200、構(gòu)建數(shù)字孿生城市；

6、s300、構(gòu)建檢查井預(yù)報(bào)模塊；

7、s400、構(gòu)建洪澇風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊。

8、在一些具體實(shí)施例中，步驟s100具體包括以下步驟：

9、步驟s110、城市實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集:對(duì)城市中的管網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)、水質(zhì)屬性數(shù)據(jù)、降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、水利工程設(shè)施監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、社交媒體行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，每間隔5分鐘通過(guò)傳感器傳回至數(shù)字城市數(shù)據(jù)庫(kù)，動(dòng)態(tài)滾動(dòng)刷新數(shù)據(jù)庫(kù)；

10、步驟s120、城市歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)收集:靜態(tài)數(shù)據(jù)收集包括收集地理信息數(shù)據(jù)和地下管網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)；地下排水管網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)包含檢查井節(jié)點(diǎn)信息：檢查井節(jié)點(diǎn)底部高程、井深、坐標(biāo)信息；還包含：檢查雨水管道信息：雨水管道的起始節(jié)點(diǎn)、終止節(jié)點(diǎn)、起始埋深、終止埋深、管道直徑、管段長(zhǎng)度、管段糙率信息；排水口信息：排水口的坐標(biāo)、高程、排水類型信息。

11、在一些具體實(shí)施例中，步驟s200具體包括以下步驟：

12、基于數(shù)字城市數(shù)據(jù)庫(kù)，提取城市地理空間數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，包括時(shí)間序列特征、地理空間分布特征、洪水特征；融合統(tǒng)計(jì)分析、人工智能方法，從提取的關(guān)鍵特征中識(shí)別具有代表性的溢流場(chǎng)景模擬作為洪澇災(zāi)害發(fā)生的典型模式；將代表性模式與城市水文水動(dòng)力模型結(jié)合，通過(guò)b?i?m或g?i?s構(gòu)建并渲染三維數(shù)字城市檢查井溢流的過(guò)程，包括溢流的開(kāi)始、積水、消退階段，形成數(shù)字城市資源池。

13、在一些具體實(shí)施例中，步驟s300具體包括以下步驟：

14、步驟s310、構(gòu)建一維地下管網(wǎng)模型:基于城市內(nèi)歷史地下排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)，提取獲得的地下排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)中節(jié)點(diǎn)底高程、井深、坐標(biāo)信息，雨水管道的起始節(jié)點(diǎn)、終止節(jié)點(diǎn)、起始埋深、終止埋深、管道直徑、管段長(zhǎng)度、管道糙率，排水口的坐標(biāo)、高程、排水類型信息儲(chǔ)存在排水管網(wǎng)模型的水文要素中，構(gòu)建一維地下管網(wǎng)模型；

15、步驟s320、構(gòu)建二維地表水動(dòng)力模型：將城市區(qū)域內(nèi)的建筑物區(qū)域高程進(jìn)行加高20m，河道區(qū)域?qū)?yīng)的高程減少5m后，將研究區(qū)域內(nèi)的修正后的地形高程數(shù)據(jù)賦值給網(wǎng)格，同時(shí)定義每個(gè)單元內(nèi)的高程值為恒定值；根據(jù)土地利用類型數(shù)據(jù)給研究區(qū)域內(nèi)每個(gè)網(wǎng)格賦予初始糙率值，并將糙率值儲(chǔ)存在網(wǎng)格單元中心處，生成.s?l?f文件；以研究區(qū)域外框設(shè)定二維地表水動(dòng)力模型的邊界，可以設(shè)置為自由出流邊界或閉合邊界生成.c?l?i文件，構(gòu)建二維地表水動(dòng)力模型；

16、步驟s330、構(gòu)建耦合水文水動(dòng)力模型：確保一維地下管網(wǎng)模型和二維地表水動(dòng)力模型處于同一坐標(biāo)系下，確定地下排水管網(wǎng)中的每個(gè)檢查井節(jié)點(diǎn)都有與之對(duì)應(yīng)的地表二維網(wǎng)格單元，將參與到水量交換的計(jì)算節(jié)點(diǎn)與地表二維網(wǎng)格分別定義為耦合節(jié)點(diǎn)和耦合單元，構(gòu)建城市洪澇模型。

17、在一些具體實(shí)施例中，步驟s300具體還包括以下步驟：

18、步驟s340、將未來(lái)不同時(shí)間段的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)作為模型輸入，確定模型模擬時(shí)間段，分析結(jié)果判斷檢查井溢流情況，提取溢流點(diǎn)水位特征，結(jié)合數(shù)字孿生體模塊完成檢查井?dāng)?shù)字孿生推演，動(dòng)態(tài)展示出城市內(nèi)在未來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間段是否出現(xiàn)洪澇災(zāi)害，以及洪澇淹沒(méi)情況和檢查井溢流點(diǎn)流速、流量、流向、淹沒(méi)范圍，為城市洪澇預(yù)警決策提供立體直觀的影響。

19、在一些具體實(shí)施例中，步驟s400具體還包括以下步驟：

20、步驟s410、提取檢查井預(yù)報(bào)結(jié)果的時(shí)間序列特征和數(shù)字城市數(shù)據(jù)庫(kù)中的積水情況構(gòu)建城市安全數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)城市安全數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，劃分城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；

21、歸一化處理方式如下：

22、

23、式中：y為歸一化的城市安全預(yù)警數(shù)據(jù)，范圍為[0,1]，x為歷史收集的城市安全預(yù)警數(shù)據(jù)，xmin為歷史收集城市安全預(yù)警數(shù)據(jù)的最小值，xmax為歷史收集城市安全預(yù)警數(shù)據(jù)的最大值；

24、當(dāng)淹沒(méi)水位接近或超過(guò)低風(fēng)險(xiǎn)水位時(shí)，發(fā)布一級(jí)預(yù)警；淹沒(méi)水位達(dá)到中風(fēng)險(xiǎn)水位時(shí)，發(fā)布二級(jí)預(yù)警；若溢流水位達(dá)到或超過(guò)高風(fēng)險(xiǎn)水位，發(fā)布三級(jí)預(yù)警，預(yù)警信息包括受災(zāi)范圍，受災(zāi)深度、積水時(shí)間、積水位置、積水水位、積水面積等詳細(xì)信息；后續(xù)，通過(guò)數(shù)字孿生體模塊傳回實(shí)測(cè)積水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行判斷是否符合實(shí)際情況，記錄預(yù)警信息，滾動(dòng)刷新城市安全數(shù)據(jù)庫(kù)。

25、在一些具體實(shí)施例中，一維水動(dòng)力模型的連續(xù)方程如下式：

26、

27、一維水動(dòng)力模型的動(dòng)量方程具體如下式：

28、

29、式中，x為距離，t為時(shí)間，a為過(guò)水?dāng)嗝婷娣e，q為流量，h為水頭，g為重力加速度，sf為摩阻比降；

30、二維水動(dòng)力學(xué)模型的連續(xù)方程如下式：

31、

32、二維水動(dòng)力學(xué)模型的動(dòng)量方程如下式：

33、

34、式中，y為第二距離，u為方向流速，v為y方向的流速，h為水深，z為水位，ve時(shí)具有效粘性系數(shù)，fx為x方向的底摩阻向，fy為y方向的底摩阻向，div(·)w為散度符號(hào)通式，為梯度算子。

35、在一些具體實(shí)施例中，在數(shù)字孿生數(shù)據(jù)庫(kù)里每間隔8小時(shí)抽取三場(chǎng)實(shí)測(cè)降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)一維地下管網(wǎng)模型進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證，選取實(shí)測(cè)降雨的時(shí)間段最短為2h，最長(zhǎng)不超過(guò)48h；采用三種指標(biāo)評(píng)估模擬數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相對(duì)誤差，并設(shè)定為目標(biāo)函數(shù)；第一目標(biāo)函數(shù)為納什效率系數(shù)如下式：

36、

37、式中：qo和qs分別為實(shí)測(cè)流量和模擬流量；為實(shí)測(cè)流量的平均值；n為數(shù)值點(diǎn)總數(shù)；nse的取值范圍為(-∞，1]，nse越接近1，則證明擬合效果越好；參數(shù)率定的過(guò)程中，nse值需滿足大于0.5；

38、第二目標(biāo)函數(shù)為洪峰流量的絕對(duì)誤差計(jì)算方法如下式：

39、

40、式中：ro和rs分別為第i個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的實(shí)測(cè)洪峰流量和模擬洪峰流量。率定過(guò)程中，re值不應(yīng)大于25％；

41、第三目標(biāo)函數(shù)為峰現(xiàn)時(shí)間的相對(duì)誤差計(jì)算方法如下式：

42、ae＝|ts-to

43、式中：to和ts分別為第i個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的實(shí)測(cè)峰現(xiàn)時(shí)間和模擬峰現(xiàn)時(shí)間；參數(shù)率定的過(guò)程中ae值不應(yīng)大于1h；當(dāng)參數(shù)率定的過(guò)程中，滿足三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的誤差范圍，則停止率定，否則重復(fù)該步驟，直至滿足要求。

44、在一些具體實(shí)施例中，溢流點(diǎn)的流速表達(dá)式具體如下式：

45、

46、式中：u為x方向的流速，v為y方向的流速；

47、流速箭頭的終點(diǎn)坐標(biāo)為研究區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，起點(diǎn)和終點(diǎn)坐標(biāo)的表達(dá)式具體如下式：

48、

49、

50、

51、

52、式中：x2為終點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y2為終點(diǎn)的縱坐標(biāo)，x3為下一段流速箭頭起點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y3為對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)，x4為下一段流速箭頭終點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y4為其縱坐標(biāo)，α為箭頭方向與x方向的夾角大小。

53、基于同一種構(gòu)思的一種基于數(shù)字孿生的檢查井溢流點(diǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)，包括：

54、城市感知模塊，用于傳輸整個(gè)城市內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施信息，涵蓋靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息層面；

55、數(shù)字孿生體模塊，用于整合了多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字城市虛擬模型，實(shí)時(shí)同步物理城市和提供可視化和交互功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控和高精度仿真；

56、檢查井預(yù)報(bào)模塊，用于水文水動(dòng)力耦合模型的計(jì)算，運(yùn)用全局化思路解決耦合模型中與子模型之間的時(shí)空尺度不同、模擬要素不匹配的問(wèn)題；

57、洪澇風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，用于提取檢查井預(yù)報(bào)結(jié)果的時(shí)間序列特征和數(shù)字城市數(shù)據(jù)庫(kù)中的積水情況構(gòu)建城市安全數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)城市安全數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，劃分城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

58、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的檢查井溢流點(diǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：首先完善城市知識(shí)圖譜構(gòu)建城市感知模塊；構(gòu)建數(shù)字孿生城市；構(gòu)建檢查井預(yù)報(bào)模塊；構(gòu)建洪澇風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊。本發(fā)明基于數(shù)字孿生平臺(tái)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)流處理框架，耦合城市水文水動(dòng)力模型，對(duì)耦合模型參數(shù)動(dòng)態(tài)定標(biāo)，對(duì)檢查井精細(xì)化模擬；全方面展示多時(shí)空尺度的城市發(fā)展?fàn)顟B(tài)洪澇淹沒(méi)狀況，跟蹤反映城市排水系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和實(shí)時(shí)預(yù)警，提高城市應(yīng)急管理響應(yīng)效率，為城市防洪排澇的工作順利開(kāi)展提供支撐。