[發明專利]一種區域雪災風險估計方法在審
| 申請號: | 201310631992.3 | 申請日: | 2013-11-29 |
| 公開(公告)號: | CN103593582A | 公開(公告)日: | 2014-02-19 |
| 發明(設計)人: | 范一大;崔燕;吳瑋;楊思全;王志恒;聶娟;溫琦;李素菊;胡俊鋒;范春波 | 申請(專利權)人: | 民政部國家減災中心 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京潤平知識產權代理有限公司 11283 | 代理人: | 羅攀;肖冰濱 |
| 地址: | 100124*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 區域 雪災 風險 估計 方法 | ||
1.一種區域雪災風險估計方法,該方法包括:
調用區域雪災風險估計模型;
根據該區域雪災風險估計模型創建風險估計插件;
確定感興趣區域是否被劃分為牧區;
在所述感興趣區域被劃分為牧區的情況下,向所述風險估計插件輸入從不同數據源獲取的感興趣區域的牧草高度分布數據、積雪深度分布數據、積雪分布范圍數據,其中該積雪分布范圍數據包含積雪持續時間;
所述風險估計插件用于執行以下操作:
根據所述草高度分布數據和積雪深度分布數據計算雪草高度比;
提供雪災等級表,該雪災等級表與所述雪草高度比和積雪持續時間相關聯;
根據計算出的雪草高度比和積雪持續時間從所述雪災等級表中找到對應的雪災等級值;
根據該雪災等級值估計雪災風險。
2.根據權利要求1所述的方法,該方法還包括:
根據所述風險估計插件產生用戶界面;
將所述風險估計插件與所述用戶界面相關聯。
3.根據權利要求1所述的方法,其中,在估計所述感興趣區域中存在高風險子區域的情況下,針對該高風險子區域,所述風險估計插件還用于執行以下操作:
從不同數據源獲取與該高風險子區域相關聯的至少一個危險性因子和至少一個脆弱性因子,其中,該危險性因子包括低溫持續時間、積雪持續時間、雪草高度比中的至少一項,該脆弱性因子包括草地利用強度、飼料儲備、GDP密度、畜群結構中的至少一項;
對所述至少一個危險性因子和至少一個脆弱性因子進行歸一化處理;
對處理后的至少一個危險性因子和至少一個脆弱性因子賦予權值;
將至少一個危險性因子和至少一個脆弱性因子和對應的權值進行加權求和,以計算出雪災風險指數;
根據計算出的雪災風險指數從雪災風險指數等級值對照表中找出對應的雪災風險等級。
4.根據權利要求1所述的方法,其中,在所述感興趣區域被劃分為非牧區的情況下,所述風險估計插件還用于執行以下操作:
從不同數據源獲取暴雪預報數據、交通線分布數據;
對所述暴雪預報數據進行柵格化,以形成暴雪預報分布圖;
對所述交通線分布數據進行柵格化,以形成交通線分布圖,并對該交通線分布圖進行二值化;
將形成的暴雪預報分布圖和二值化的交通線分布圖進行疊加,以確定受雪災影響的交通線分布。
5.根據權利要求4所述的方法,所述風險估計插件還用于:
在確定了受雪災影響的交通線分布的基礎上,根據預報的降雪厚度來確定該受雪災影響的交通線分布上不同位置的受影響程度。
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G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學,即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





