-
公开(公告)号：CN108919384B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201810253451.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于预估偏差的台风路径集合预报方法，包括：对台风的实测路径进行更新和加密；判断当前时刻某一模式预报是否更新发布，如果是则加密该模式前一预报时次预报路径，并获取临近k阶样本；否则加密该模式同预报时次预报路径，并获取临近k阶样本；计算该模式k阶综合样本偏差；若该模式的预报路径未更新发布，则实时校正该模式的预报路径,否则跳过该步；在所有预报模式进行完以上步骤后，依据各模式k阶综合样本偏差分配各模式集合预报权重；进行集合预报。本发明假定同模式同场台风不同预报时次发布的预报误差趋势不一致，从区分临近样本使用途径的角度对基于预估偏差的台风路径集合预报方法做出综合改进，提高了稳定性和实用性。
-
公开(公告)号：CN106875060B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201710089925.1
申请日：2017-02-20
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于全局自动优化算法的洪水实时校正方法，包括水文耦合模块与误差耦合模块，先运用水文耦合模块对模型产汇流参数和流域初始状态参数进行实时校正，计算得到初步校正预报结果，后运用误差耦合模块对初步校正预报误差进行误差校正计算，得到最终的洪水校正预报结果。本发明将水文模型和误差校正模型分别与全局自动优化算法进行耦合处理，形成相互嵌套的水文耦合模块和误差耦合模块，并依据实时降雨径流信息进行洪水实时校正预报。本发明提出一种新的思路，对水文模型参数进行实时校正计算，从“根源”上提高洪水预报精度，克服现有单对预报误差进行校正方法的缺陷，保证实时校正预报效果的可靠性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN111447303A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010259502.1
申请日：2020-04-03
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
IPC: H04L29/12
Abstract: 本发明提供一种基于GPS的物联平台设备动态编码方法，方法包括：第一步：定义物联平台设备编码的形式；第二步：确定物联平台设备的设备类型编码；第三步：确定物联平台设备的区位信息编码；第四步：确定物联平台设备的排序编码；第五步：形成并分配物联平台设备编码；第六步：依据位置变化信息，动态更新设备编码；第七步：物联平台设备编码应用。本发明提供的方法能够实现接入物联网的终端设备的全自动编码，丰富设备编码的涵义，提高物联网接入设备的管理效率。
-
公开(公告)号：CN108345980A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201711462405.7
申请日：2017-12-28
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院
CPC classification number: Y02A10/46 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种实用多目标水库防汛调度决策支持系统，包括：承洪能力分析模块、预泄分析模块、最高水位分析模块和期末水位分析模块；系统通过获取用户输入的指令并调用相应的模块执行，并向用户输出对应的分析报告。本发明还公开了一种实用多目标水库防汛调度决策支持方法和计算机可读存储介质。本发明能够根据用户输入的指令调用对应的模块执行并输出对应的防汛调度决策数据，为用户制定防汛措施提供了数据支撑。
-
公开(公告)号：CN106875060A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710089925.1
申请日：2017-02-20
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院
Abstract: 本发明提供一种基于全局自动优化算法的洪水实时校正方法，包括水文耦合模块与误差耦合模块，先运用水文耦合模块对模型产汇流参数和流域初始状态参数进行实时校正，计算得到初步校正预报结果，后运用误差耦合模块对初步校正预报误差进行误差校正计算，得到最终的洪水校正预报结果。本发明将水文模型和误差校正模型分别与全局自动优化算法进行耦合处理，形成相互嵌套的水文耦合模块和误差耦合模块，并依据实时降雨径流信息进行洪水实时校正预报。本发明提出一种新的思路，对水文模型参数进行实时校正计算，从“根源”上提高洪水预报精度，克服现有单对预报误差进行校正方法的缺陷，保证实时校正预报效果的可靠性和稳定性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119148208A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411654240.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于召测指令的大坝强震实时监测分析评价方法及系统，该方法具体如下，步骤1：数据采集仪按照设定频率对大坝上的各个监测传感器的信号进行采样，存储到常规事件监测数据存储区中；步骤2：监测地震事件，判断当前时刻为发生地震时，发送召测指令，数据采集仪提高采样频率，存储到地震事件监测数据存储区中；若判断当前时刻为未发生地震时，继续执行步骤1；步骤3：对常规监测数据和地震事件监测数据进行数据清洗；步骤4：根据清洗后的大坝监测数据对大坝安全进行分析评价。本方法和系统通过对地震中和常规的大坝监测数据清洗后来准确评价大坝安全，及时发现大坝所存在安全隐患，并进行预警处理和叫应。
-
公开(公告)号：CN111639810B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010483351.8
申请日：2020-06-01
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G01W1/10 , G01W1/14
Abstract: 本发明提供一种基于防汛需求的降雨预报精度评估方法，方法包括：第一步：网格化与面雨量计算；第二步：降雨预报量级评价指标；第三步：降雨预报空间分布评价指标；第四步：降雨预报时程分配评价指标；第五步：降雨预报综合评价指标。本发明将数值预报降雨与实测降雨值统一到标准网格下，分别进行量级、空间分布、时程分配的吻合程度评估，得到三个维度的分项指标，综合形成对预报降雨的综合评价指标。评价的结果可以为降雨预报模式的应用选取，以及多种预报模式的融合应用提供参考。
-
公开(公告)号：CN110415488B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910418851.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种山洪灾害预警的方法，包括以下步骤：第一获取步骤：获取各区域的降雨原始数据和雨量预警指标，所述降雨原始数据包括站点实际监测雨量和气象短临预报雨量；计算步骤：将降雨原始数据进行格式转化、空间插值等计算处理，得到各区域的固定时段降雨特征值；预警步骤：将降雨特征值与雨量预警指标进行比对，以得到各区域的预警分析结果。本发明还公开了一种山洪灾害预警的系统、电子设备和存储介质。本发明的山洪灾害预警的方法基于气象短临降雨预报和实际监测雨量作为驱动数据，将山洪预警的预见期提升了1～3小时，且其正好契合山洪灾害发生‑成灾一般在3小时以内的特点，整个方法预测准确度较高。
-
公开(公告)号：CN110415488A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910418851.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院
Abstract: 本发明公开了一种山洪灾害预警的方法，包括以下步骤：第一获取步骤：获取各区域的降雨原始数据和雨量预警指标，所述降雨原始数据包括站点实际监测雨量和气象短临预报雨量；计算步骤：将降雨原始数据进行格式转化、空间插值等计算处理，得到各区域的固定时段降雨特征值；预警步骤：将降雨特征值与雨量预警指标进行比对，以得到各区域的预警分析结果。本发明还公开了一种山洪灾害预警的系统、电子设备和存储介质。本发明的山洪灾害预警的方法基于气象短临降雨预报和实际监测雨量作为驱动数据，将山洪预警的预见期提升了1～3小时，且其正好契合山洪灾害发生-成灾一般在3小时以内的特点，整个方法预测准确度较高。
-
公开(公告)号：CN107451716A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710508122.5
申请日：2017-06-28
Applicant: 宁波市水利水电规划设计研究院
Abstract: 本发明一种防汛决策支持方法及系统，集成预报降雨时空分配、产汇流计算、潮位预报、河网水动力计算、漫滩处理的洪水预报模型，将现代防汛感知体系与洪水预报模型结合，构建多场景动态仿真方法，提高洪水预判预报的时效性与准确性，提供洪水风险图实时绘制、洪水影响分析、汛情分析、洪水方案比选功能，通过多渠道发布洪水信息，为防汛决策提供支持，本发明还涉及一种电子设备和计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行一种防汛决策支持方法，较传统水利关注对象，进一步构建居民居住、公共交通、基本保障、重要场所、危险对象以及易受灾代表点六大类城市洪水风险对象，洪涝风险分析成果紧扣城市防汛实际需求，提高洪涝风险预判预报成果的社会化属性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.029 seconds)
