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公开(公告)号：CN119577641A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411632232.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/2433 , G06F17/18 , G06N20/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于水热异常特征的干旱影响预测方法及系统，该方法包括：提取计算研究区域气象数据的时间序列，并对降水量和蒸散发量进行标准化处理；计算土壤含水量分位数识别干旱，完成干旱时段划分，获得水热异常特征值与干旱形成速率；构建土壤水恢复力指数；使用随机森林模拟干旱速率；对干旱影响进行评估。本发明能够提高对骤发干旱事件的发生与影响预估的精确度。
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公开(公告)号：CN117892638B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410289442.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种利用条件概率函数的干旱形成时间预测方法及系统，包括：构建数据集；计算变量边缘分布，构建联合概率函数；推求条件概率分布函数及条件概率模型；抽样并划分数据集，导入随机森林模型；修正条件概率模型，预测未来干旱形成时间。本发明结合随机森林模型推算出的干旱形成时间与影响因子间的对应值，对理论计算的条件概率模型进行修正，得到更为精确的条件概率函数以预测未来不同影响因子下的干旱形成时间。该方法使得在分析单一主要影响因子变化与多个次要影响因子变化下对干旱形成时间的影响时具有更高的精度，并对进一步研究干旱过程提供技术手段参考。
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公开(公告)号：CN120069386A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510042346.6
申请日：2025-01-10
Applicant: 山东省水利勘测设计院有限公司 , 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06F16/29 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于水动力模型的防洪调度方法及系统，该方法包括：基础资料收集；溃坝洪水流量与过程计算；水动力模型构建；串联水库的定义与识别。本发明通过构建水动力模型，获得了一种水库溃坝洪水的淹没分析工具，能够配合雨水工情自动测报与水库信息数字化管理等技术为流域水库调度决策提供帮助，同时更新了串联水库的定义，给出了在该模型下串联水库的识别方法，能有效为小型水库的安全运行及防洪调度提供更及时、准确的信息。
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公开(公告)号：CN119312960A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411207628.9
申请日：2024-08-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤水骤发干旱预测方法及系统，该方法包括：获取各格点的历史指数数据，按照时间步长ΔT得到各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据；根据各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据，通过时程联结识别土壤水干旱事件，得到研究区域内各土壤水干旱事件所覆盖的区域随时间变化的数据；根据各土壤水干旱事件所覆盖的区域随时间变化的数据，以平均降水P、平均温度T、距离值G为输入量，干旱形成时间F为输出量，构建用于预测干旱形成时间F的随机森林模型；根据各格点在不同时刻对应的土壤水干旱情况数据，统计得到各格点的干旱扩张率数据；预测干旱面积发展趋势数据。本发明能够提供提高土壤水骤发干旱事件预测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117688505A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410157179.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 河海大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06F18/27 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种植被大范围区域化负异常的预测方法及系统，包括：将研究区域网格化，提取各格点反映植被状态的参数W的时间序列；对各格点序列进行预处理；计算各格点间的同步性负异常次数，得到各格点间负异常事件的同步性数据；根据同步性数据判断各格点间负异常事件的发生是否具有同步性；筛选区域内与待预测格点具有同步性的格点集，根据所述格点集中各格点参数W负异常事件的时间序列，对待预测格点未来的参数W负异常事件进行预测。本发明在植被负异常变化的预测中引入了同步性考量，通过建立区域间植被负异常的同步性，使得单个或多个区域出现植被负异常现象时对与该部分区域建立同步性的区域进行植物负异常预警。
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公开(公告)号：CN117892638A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410289442.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种利用条件概率函数的干旱形成时间预测方法及系统，包括：构建数据集；计算变量边缘分布，构建联合概率函数；推求条件概率分布函数及条件概率模型；抽样并划分数据集，导入随机森林模型；修正条件概率模型，预测未来干旱形成时间。本发明结合随机森林模型推算出的干旱形成时间与影响因子间的对应值，对理论计算的条件概率模型进行修正，得到更为精确的条件概率函数以预测未来不同影响因子下的干旱形成时间。该方法使得在分析单一主要影响因子变化与多个次要影响因子变化下对干旱形成时间的影响时具有更高的精度，并对进一步研究干旱过程提供技术手段参考。
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公开(公告)号：CN120069247A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510562822.7
申请日：2025-04-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种干旱灾害下农业产量预测方法，提出了干旱灾害胁迫下的农业产量预测模型，通过随机森林算法预测出不同气象条件下干旱事件的形成时间，将干旱形成时间转变为干旱形成速率后，再构建干旱形成速率与产量损失率之间的关系，能够较为准确地得到农业作物在干旱灾害下的产量损失，为农业防旱早期预警和作物受旱灾影响预测提供了更准确的信息。
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公开(公告)号：CN119886587A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510377839.5
申请日：2025-03-28
Applicant: 河海大学 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种干旱事件影响下植被恢复时长的量化预测方法，包括如下步骤：提取研究区各格点周尺度植被状态指数和土壤含水量的时间序列；根据植被状态指数时间序列得到逐格点的植被异常状况；基于土壤水分位数方法识别研究区的土壤干旱事件，提取逐格点的干旱典型特征；结合干旱事件以及对应的植被异常状况，绘制植被累积距平曲线，通过识别植被恢复的起止时刻之间的间隔来量化植被恢复时长；引入极端梯度提升树模型，训练并预测未来时刻旱情发生后植被的恢复时长。本发明为量化植被恢复时长提供了新的途径，基于机器学习算法建立了干旱影响下植被恢复时长的预测方法，为评估生态系统对干旱的响应提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117688505B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410157179.5
申请日：2024-02-04
Applicant: 河海大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q50/26 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种植被大范围区域化负异常的预测方法及系统，包括：将研究区域网格化，提取各格点反映植被状态的参数W的时间序列；对各格点序列进行预处理；计算各格点间的同步性负异常次数，得到各格点间负异常事件的同步性数据；根据同步性数据判断各格点间负异常事件的发生是否具有同步性；筛选区域内与待预测格点具有同步性的格点集，根据所述格点集中各格点参数W负异常事件的时间序列，对待预测格点未来的参数W负异常事件进行预测。本发明在植被负异常变化的预测中引入了同步性考量，通过建立区域间植被负异常的同步性，使得单个或多个区域出现植被负异常现象时对与该部分区域建立同步性的区域进行植物负异常预警。
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