本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析管理，具體為一種氣象水文分析管理云平臺。

背景技術(shù)：

1、隨著全球氣候變化和極端天氣事件的頻繁發(fā)生，森林火災(zāi)和洪澇災(zāi)害已成為嚴(yán)重威脅生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問題。森林作為重要的自然生態(tài)系統(tǒng)，對維持碳平衡、調(diào)節(jié)氣候和保護(hù)生物多樣性具有重要作用。然而，森林火災(zāi)和洪澇災(zāi)害不僅會造成森林資源的巨大損失，還可能引發(fā)次生災(zāi)害，威脅周邊地區(qū)的居民生命財產(chǎn)安全。

2、傳統(tǒng)的森林火災(zāi)和洪澇監(jiān)測主要依賴于人工巡檢和固定站點的監(jiān)測方式，但由于森林分布廣泛、地形復(fù)雜，這種方式效率低下、覆蓋范圍有限，難以及時捕捉到突發(fā)災(zāi)害的早期信號。此外，氣象與水文條件是引發(fā)火災(zāi)和洪澇的關(guān)鍵因素，例如高溫、低濕度、強(qiáng)風(fēng)等容易導(dǎo)致火災(zāi)蔓延，而持續(xù)降雨和河流水位上漲則可能引發(fā)洪澇災(zāi)害。因此，僅依靠單一的數(shù)據(jù)來源無法全面了解森林的動態(tài)環(huán)境變化，如何通過先進(jìn)技術(shù)手段，結(jié)合氣象和水文信息，實現(xiàn)對森林植被的異常監(jiān)測與快速響應(yīng)，從而檢測森林災(zāi)害，已成為亟待解決的重要課題。

3、為此，提出一種氣象水文分析管理云平臺。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種氣象水文分析管理云平臺，以提高對森林植被覆蓋的監(jiān)測和管理效率。首先通過氣象水文數(shù)據(jù)存儲模塊中的氣象信息存儲單元和水文信息存儲單元實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲和管理，然后通過數(shù)據(jù)檢索模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化展示，特別是被動查詢單元自動獲取異常數(shù)據(jù)并進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的檢索，為異常判斷提供數(shù)據(jù)支撐；異常分析模塊獲取異常氣象特征和異常水文特征，并結(jié)合森林植被密度計算風(fēng)險特征指標(biāo)來判斷是否異常，最后管理模塊對異常區(qū)域進(jìn)行風(fēng)險分級和探測任務(wù)分配，實現(xiàn)了高效的森林植被覆蓋監(jiān)測和管理。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種氣象水文分析管理云平臺，包括：

4、氣象水文數(shù)據(jù)存儲模塊包括氣象信息存儲單元和水文信息存儲單元；其中所述氣象信息存儲單元包括氣象熱數(shù)據(jù)存儲單元和氣象冷數(shù)據(jù)存儲單元，所述水文信息存儲單元包括水文熱數(shù)據(jù)存儲單元和水文冷數(shù)據(jù)存儲單元，并根據(jù)森林植被密度和采集時間構(gòu)建數(shù)據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行數(shù)據(jù)排序；

5、進(jìn)一步地，所述氣象信息存儲單元用于存儲來自全部監(jiān)測站的數(shù)據(jù)，并根據(jù)森林植被密度和采集時間構(gòu)建的數(shù)據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行數(shù)據(jù)排序，數(shù)據(jù)優(yōu)先級的計算公式為：

6、

7、其中，pij表示第j個監(jiān)測站的第i條氣象數(shù)據(jù)的優(yōu)先級，α1表示森林植被的權(quán)重系數(shù)，表示第，個監(jiān)測站的森林植被像素點數(shù)量，表示第j個監(jiān)測站的像素點的總數(shù)量，s表示一個像素點代表的面積，α，表示采樣時間的權(quán)重系數(shù)，e表示自然底數(shù)，k表示時間衰減系數(shù)，tnow表示當(dāng)前時間，ti表示第i條數(shù)據(jù)的采集時間；

8、根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)先級和閾值判定存儲位置：

9、

10、其中，pthreshold表示閾值，pi表示第i條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)優(yōu)先級。

11、進(jìn)一步地，針對氣象與水文數(shù)據(jù)的存儲資源優(yōu)化，分配比例根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性動態(tài)調(diào)整：

12、

13、其中，r表示熱數(shù)據(jù)與冷數(shù)據(jù)的存儲資源比例，sh表示熱數(shù)據(jù)單元當(dāng)前使用的存儲資源，st表示總存儲資源，p′m表示第m條熱數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)優(yōu)先級，m表示熱數(shù)據(jù)記錄數(shù)量，p″n表示第n條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)優(yōu)先級，n表示全部數(shù)據(jù)記錄數(shù)量。

14、數(shù)據(jù)檢索模塊包括主動查詢單元和被動查詢單元，其中所述主動查詢單元包括根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢，并根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行顯示；所述被動查詢單元包括根據(jù)事件觸發(fā)獲取數(shù)據(jù)監(jiān)測站采集的第一氣象信息和第一水文信息，根據(jù)第一氣象信息關(guān)聯(lián)檢索第二氣象信息，根據(jù)第一水文信息關(guān)聯(lián)檢索第二水文信息，根據(jù)第一氣象信息交互檢索第三水文信息，根據(jù)第一水文信息交互檢索第三氣象信息；根據(jù)第一、第二和第三氣象信息構(gòu)建異常氣象數(shù)據(jù)向量，根據(jù)第一、第二和第三水文信息構(gòu)建異常水文數(shù)據(jù)向量；

15、進(jìn)一步地，所述主動查詢單元還包括：所述主動查詢單元用于接收用戶主動輸入的關(guān)鍵詞、時間范圍和地理范圍并進(jìn)行查詢，結(jié)合森林植被面積和密度優(yōu)化結(jié)果的優(yōu)先級排序與顯示；所述主動查詢單元的功能還包括：關(guān)鍵詞檢索和多條件交叉篩選，所述多條件交叉篩選包括支持基于關(guān)鍵詞、時間范圍、監(jiān)測站位置和森林植被覆蓋率的復(fù)合查詢。

16、進(jìn)一步地，所述被動查詢單元還包括：

17、根據(jù)第一氣象信息關(guān)聯(lián)檢索第二氣象信息的公式為：

18、

19、其中，表示第二氣象信息，表示第一氣象信息，fweather表示氣象特征，corr()表示相關(guān)性函數(shù)，θ1表示第一氣象相關(guān)性閾值；

20、根據(jù)第一氣象信息交互檢索第三水文信息的公式為：

21、

22、其中，表示第三水文信息，fhydro表示水文特征，f()表示交互影響函數(shù)，θ2表示第一交互影響閾值；

23、根據(jù)第一水文信息關(guān)聯(lián)檢索第二水文信息的公式為：

24、

25、其中，表示第二水文信息，表示第一水文信息，θ3表示第二水文相關(guān)性閾值；

26、根據(jù)第一水文信息交互檢索第三氣象信息的公式為：

27、

28、其中，表示第三氣象信息，θ4表示第二交互影響閾值。

29、異常分析模塊，用于獲取所述異常氣象數(shù)據(jù)向量和所述異常水文數(shù)據(jù)向量并根據(jù)數(shù)據(jù)的時序差異提取特征，得到異常氣象特征和異常水文特征，并結(jié)合森林植被密度得到風(fēng)險特征指標(biāo)，根據(jù)風(fēng)險特征指標(biāo)判斷是否存在異常；

30、進(jìn)一步地，構(gòu)建異常氣象特征和異常水文特征的具體步驟包括：

31、獲取異常氣象數(shù)據(jù)向量并提取異常熱數(shù)據(jù)和異常冷數(shù)據(jù)，得到異常氣象熱數(shù)據(jù)分量和異常氣象冷數(shù)據(jù)分量；獲取若干時間窗口內(nèi)采集的所述異常氣象熱數(shù)據(jù)分量并利用滑動窗口計算相鄰時間段數(shù)據(jù)變化量，得到異常氣象熱數(shù)據(jù)變化矩陣，對所述異常氣象熱數(shù)據(jù)變化矩陣?yán)泌厔莘治瞿Ｐ吞崛√卣鳎玫疆惓庀鬅釘?shù)據(jù)特征，獲取所述異常氣象熱數(shù)據(jù)特征和所述異常氣象冷數(shù)據(jù)分量，得到異常氣象特征；

32、獲取異常水文數(shù)據(jù)向量并提取異常熱數(shù)據(jù)和異常冷數(shù)據(jù)，得到異常水文熱數(shù)據(jù)分量和異常水文冷數(shù)據(jù)分量；獲取若干時間窗口內(nèi)采集的所述異常水文熱數(shù)據(jù)分量并利用滑動窗口計算相鄰時間段數(shù)據(jù)變化量，得到異常水文熱數(shù)據(jù)變化矩陣，對所述異常水文熱數(shù)據(jù)變化矩陣?yán)泌厔莘治瞿Ｐ吞崛√卣?，得到異常水文熱?shù)據(jù)特征，獲取所述異常水文熱數(shù)據(jù)特征和所述異常水文冷數(shù)據(jù)分量，得到異常水文特征。

33、進(jìn)一步地，風(fēng)險特征指標(biāo)的計算公式為：

34、

35、其中，dan表示所述風(fēng)險特征指標(biāo)，ω1表示異常氣象特征的權(quán)重系數(shù)，h表示異常氣象特征的長度，xh表示異常氣象特征的第h個分量，μx表示正常氣象數(shù)據(jù)均值，σx表示正常氣象數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差，ω2表示異常水文特征的權(quán)重系數(shù)，g表示異常水文特征的長度，yg表示異常水文特征的第g個分量，μy表示正常水文數(shù)據(jù)均值，σy表示正常水文數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差，ω3表示森林植被密度的權(quán)重系數(shù)，δfdensity表示森林植被密度的變化量。

36、管理模塊用于根據(jù)風(fēng)險特征指標(biāo)進(jìn)行分級，并進(jìn)行任務(wù)分配和狀態(tài)跟蹤。

37、進(jìn)一步地，根據(jù)風(fēng)險特征指標(biāo)進(jìn)行分級，并進(jìn)行任務(wù)分配和狀態(tài)跟蹤的步驟還包括：獲取異常風(fēng)險指標(biāo)并依據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行異常風(fēng)險等級劃分，根據(jù)異常風(fēng)險等級以及歷史探測數(shù)據(jù)分配探測時間、探測人員和探測工具。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

39、1、結(jié)合監(jiān)測站所在區(qū)域的植被像素點比例和氣象水文數(shù)據(jù)的采集時間設(shè)計數(shù)據(jù)優(yōu)先級，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，使得高森林植被密度區(qū)域的監(jiān)測數(shù)據(jù)更容易被優(yōu)先處理，符合森林異常監(jiān)測的實際需求；通過數(shù)據(jù)優(yōu)先級和閾值的對比，將高優(yōu)先級的數(shù)據(jù)存儲在熱數(shù)據(jù)單元，低優(yōu)先級數(shù)據(jù)存儲在冷數(shù)據(jù)單元，實現(xiàn)對存儲資源的合理分配，提升存儲效率。

40、2、通過關(guān)聯(lián)檢索和交互檢索機(jī)制，實現(xiàn)了氣象與水文數(shù)據(jù)之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)與交互檢索，可以快速找到相關(guān)數(shù)據(jù)，提高檢索的效率和準(zhǔn)確性；對異常數(shù)據(jù)向量進(jìn)行熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)的分量分解，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的細(xì)處理，有助于更精確地捕捉潛在異常；通過滑動窗口和趨勢分析模型，從時間序列數(shù)據(jù)中提取變化矩陣與趨勢特征，能夠更好地反映氣象和水文數(shù)據(jù)的動態(tài)變化特征，并構(gòu)建綜合風(fēng)險特征指標(biāo)，提升了風(fēng)險評估能力。

41、3、通過將森林植被密度貫穿到氣象水文數(shù)據(jù)的存儲、檢索、分析和管理的各個環(huán)節(jié)，云平臺能夠更加精準(zhǔn)地識別高風(fēng)險區(qū)域，合理分配資源，提升異常監(jiān)測和災(zāi)害防控的效率，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)與森林生態(tài)特性的深度結(jié)合，體現(xiàn)了云平臺的智能化和創(chuàng)新性，實現(xiàn)了對森林植被的實時監(jiān)督和管理，提高了預(yù)警效率。