[0001] 本发明涉及铁路防灾风险预警技术领域，具体涉及一种铁路气象灾害情景集建立方法及系统。

[0002] 铁路路网规模不断呈扩大趋势，随着经济快速发展，对铁路提出了高速、高密度和重载的要求，铁路需要完成更多的运输管理任务，同时这也使铁路气象灾害事故发生的可能性大大增加，严重时会造成列车脱轨，人员伤亡等难以承受的后果。

[0003] 目前既有铁路防灾系统仅采用部分传感器进行灾害监测，如降雨量、风速等单一指标，通过降雨量大小与阈值作比较制定报警等级，没有合适的降雨灾害监测指标，无法掌握降雨灾害发展演化各阶段状态，导致铁路降雨灾害监测预警难、风险防控难等问题。同时，目前通过监测数据与指标阈值进行被动响应式报警，再由人工介入进行解决，无法掌握灾害发展演化状态，难以对气象灾害进行预判报警，即目前铁路部门尚未对气象灾害进行主动风险防控，监测实时性与有效性差，铁路沿线气象灾害风险防控难度高且效率低。

[0004] 铁路对气象灾害的监测预警及风险防控一直是难点，目前大部分铁路仅依赖降雨量等单一指标，通过降雨量大小等与阈值作比较制定预警等级，没有较好的气象灾害监测指标，无法掌握气象灾害发展演化各阶段状态，导致铁路气象灾害监测预警难、风险防控难等问题。

[0048] 下面详细叙述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

[0049] 本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。

[0050] 本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。

[0051] 为便于理解本发明，下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。

[0052] 本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。

[0053] 实施例1

[0054] 本实施例1中，首先提供了一种铁路气象灾害情景集建立系统，包括：第一提取模块，用于根据铁路气象灾害类型，收集灾害类型信息，提取与灾害相关的关键信息语句；第二提取模块，用于根据灾害信息关键语句，结合扎根理论提取可监测量化的灾害情景要素；构建模块，用于基于提取得到的铁路气象灾害情景要素，确定情景要素分级原则，划分情景要素分级内容，并对情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合构建初始灾害情景集；优化模块，用于基于情景削减方法对初始灾害情景集进行削减和优化，将初始情景集中不符逻辑情景进行剔除，得到最终的最优灾害情景集；其中，情景集中的情景用于描述灾害发展各阶段状态。

[0055] 本实施例1中，利用上述的系统，实现了铁路气象灾害情景要素提取与情景集建立方法。首先，广泛收集各种类型铁路气象灾害信息，包括灾害发生机理、事故报告、新闻资讯及相关文献数据；其次，根据不同类型气象灾害、不同来源数据，通过扎根理论方法对各类型气象灾害提取出可监测、可量化的情景要素，用于全方位描述灾害状态并为灾害的监测预警提供参考；然后，基于各情景要素现行分级标准结合实际情况对情景要素进行分级，并将不同要素等级值结合实际情况排列组合构建灾害初始情景集；最后，对于不同类型灾害初始情景集，采用情景削减方法剔除初始情景集中不符合逻辑且多余的情景，得到不同类型灾害最优情景集。所述方法包括：

[0056] 步骤S101：在网络上及铁路相关部门处广泛收集各类型铁路气象灾害信息，包括但不局限于灾害机理文献资料、铁路事故报告、相关新闻资讯等信息。

[0057] 步骤S102：对步骤S101收集的不同类型气象灾害信息进行分类整理，剔除无用信息，并对不同来源的数据进行分析，提取出与研究相关的重点关键语句，进入步骤S103。

[0058] 步骤S103：基于扎根理论对提取出的各类型气象灾害关键语句进行分析提炼，首先通过开放式译码将关键信息并进行概念化与分类，将关键信息概念化后通过逻辑归类形成扎根理论译码。其次主轴译码阶段进一步进行梳理与总结，并找到研究内容的概念主线，即分析和挖掘概念范畴之间的联系，从中找到中心范畴，产生轴心，使得各概念范畴之间的关系更加清晰明了，形成其关系体系。然后选择性译码对主轴译码的进一步提炼和选择，并从提取出的概念范畴中提取可监测、可量化的概念范畴作为灾害情景要素。最后进行理论饱和度检验，重新选取5个该气象灾害事故案例对以上形成的范畴进行检验，直至不再出现新的范畴类属，说明资料信息已被全部挖掘，否则重新回到开放式译码阶段进行分析提取情景要素。

[0059] 步骤S104：由于可监测、可量化的情景要素数据是连续的，灾害演化发展不同阶段情景要素值不同，为了便于描述灾害发展演化不同阶段的状态，需要将情景要素进行分级。情景要素分级需结合要素分级标准及具体铁路对象情况。因此在基于情景要素现行的分级标准作为参考的基础上，分级过程中涉及到情景对象的分级范围阈值以及部分情景要素分级标准需要根据当地具体情况确定。

[0060] 步骤S105：基于灾害情景要素分级内容，对同一气象灾害情景要素不同等级值根据实际进行排列组合，构建得到该气象灾害初始情景集。

[0061] 步骤S106：经过构建的灾害初始情景集，情景数量多且存在部分情景不符合逻辑，该步骤采取情景削减方法获得最优情景集。通过获取初始情景集中所有情景所发生的概率，并基于情景发生概率对初始情景集中情景进行削减，将初始情景集合中情景数量的合理削减问题转化为情景的最优削减问题。

[0062] 对于情景集中历史出现过的情景，采用数据统计的方法获取该情景的发生概率：

[0063]

[0064] 其中pi表示第i个情景发生的概率，Ni表示在同类铁路事故中第i个情景出现的次数，R表示该类事故出现次数。

[0065] 对于情景集中历史从未发生，但却有可能发生的情景，该步骤依赖专家经验，通过专家评价方法确定为该部分情景发生概率。

[0066] 在该步骤，P表示初始情景集合(即生成的情景集合)，Q表示保留情景集合。在排列组合问题中，一般使用康托洛维奇距离来表示两个情景集合之间的概率距离，并用Dk表示，计算公式为：

[0067]

[0068] 其中， 用于表示情景Si和情景Sj之间的距离；J表示削减的情景集合。

[0069] 若将保留情景集合中的情景削减一个，则有

[0070]

[0071] 即通过公式从保留情景集合Q中选取一个情景Si，使得保留情景集合与初始情景集合之间的康托洛维奇距离最小，并将情景从保留情景集合Q中移出，保存到削减情景集合J中。依据上述公式重复的从保留情景集合Q中最优的削减一个情景，直至达到削减的情景数量为止。

[0072] 在情景削减过程中，以下两种类型情景将会从初始情景集中进行剔除：1)情景不符合实际逻辑，发生概率极低；2)两个及以上情景相似度高，仅保留发生概率最大情景。由此通过情景削减方法得到的最优灾害情景集符合实际逻辑且发生概率较大，并与实际灾害发展演化状态相保持一致，情景集中保留的情景足够精炼并能覆盖灾害演化发展所有状态。

[0073] 通过情景削减可以将初始情景集中不符逻辑且多余的情景进行剔除，得到最优灾害情景集，情景集中的情景可以不遗漏、详细地描述灾害发展各阶段状态，便于铁路部门了解灾害状况并提前进行防控。

[0074] 实施例3

[0075] 参照图1，本实施例3中，提供一种铁路气象灾害情景要素提取与情景集建立方法，以其中一种气象灾害，降雨引发的洪水灾害进行说明，所述具体方法包括：

[0076] 步骤S101：广泛收集洪水冲垮铁路桥梁灾害类型所包含的洪水灾害机理、事故报告、新闻资讯以及相关文献信息。

[0077] 步骤S102：对步骤S101收集的洪水灾害信息进行分类整理，剔除无用信息，并对不同来源的数据进行分析，提取出与洪水冲垮铁路桥梁相关的重点关键语句，进入步骤S103。

[0078] 步骤S103：基于扎根理论对提取出的洪水灾害关键语句进行分析提炼。

[0079] 参照图2，基于扎根理论提取铁路气象灾害情景要素方法，所述具体步骤包括：

[0080] 步骤S201：整理分析不同来源的洪水灾害关键语句信息。

[0081] 步骤S202：对灾害关键语句信息进行开放式译码，得到以下表1所示的28个范畴。

[0082] 表1开放式译码

[0083]

[0084] 步骤S203：主轴译码阶段进一步进行梳理与总结，并找到研究内容的概念主线，即分析和挖掘概念范畴之间的联系。通过上述对收集到的资料分析并进行开放式译码得到17个范畴，对这17个范畴进行归类与比较分析，总结出7个主范畴，分别为河流状态、降雨情况、桥梁结构、地形、地质、路基下沉情况及行车情况，如下表2所示。

[0085] 表2主轴译码

[0086]

[0087] 步骤S204：选择性译码对主轴译码的进一步提炼和选择，并从提取出的概念范畴中提取可监测、可量化的概念范畴作为灾害情景要素。由于本发明提出的情景要素可以用于监测铁路对象状态的，需要提取出可监测、可量化的情景要素，因此该步骤除了在主轴译码后形成的范畴找出关键范畴之外，还需要找出其中可监测的范畴，最终将其作为描述该类型情景的情景要素。由此，在主轴译码提取核心范畴基础上进一步进行选择性译码，提取核心范畴。

[0088] 步骤S205：对提取出的可监测、可量化的灾害情景要素进行理论饱和度检验，基于提取出的各情景类型情景要素，对于洪水灾害类型中发生的铁路事故案例重新选取5个进行理论饱和度检验，对这5个事故按上述扎根理论步骤进行相同的分析。并将分析得到的结果与上文译码获得的关于该情景类型中情景要素进行比较分析，发现不会出现与此前事故和机理分析中概念不同的表达，即没有出现新的概念范畴，所筛选出的范畴已经能覆盖该情景类型情景要素。

[0089] 步骤S206：经过归纳分析最终确定洪水‑桥梁情景类型情景要素包括河流状态、桥梁结构、地质和路基下沉情况4个一级要素，其所属有河流水位、河流流速、桥梁结构、桥梁震荡情况、冲刷深度、土壤含水量、河流冲击力、路基沉降位移共8个二级要素。

[0090] 步骤S104：基于提取得到的洪水灾害类型情景要素，可监测、可量化的情景要素数据是连续的，灾害演化发展不同阶段情景要素值不同，该步骤将情景要素进行分级，结合上述分级原则与情景要素现行标准得到情景要素分级内容，部分情景要素分级内容如下表所示。

[0091] 表3情景要素分级内容

[0092]

[0093] 步骤S105：基于灾害情景要素分级内容，对洪水灾害情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合，构建得到洪水灾害初始情景集。

[0094] 步骤S106：基于步骤S105构建得到的初始灾害情景集，数据统计及专家评价确定情景集中各情景发生概率，根据各个情景发生的概率，通过情景削减方法找出情景要素组合不符合逻辑、概率小且相似度高的多余情景进行剔除，例如情景要素组合中河流流速为3级，河流冲击力为0级不符合实际逻辑，发生概率极低，需要将其从情景集中剔除。最后建立洪水灾害类型最优情景集，建立的最优情景集中情景示例如图3所示。

[0095] 实施例4

[0096] 本实施例4提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上所述的铁路气象灾害情景集建立方法，该方法包括：

[0097] 根据铁路气象灾害类型，收集灾害类型信息，提取与灾害相关的关键信息语句；

[0098] 根据灾害信息关键语句，结合扎根理论提取可监测量化的灾害情景要素；

[0099] 基于提取得到的铁路气象灾害情景要素，确定情景要素分级原则，划分情景要素分级内容，并对情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合构建初始灾害情景集；

[0100] 基于情景削减方法对初始灾害情景集进行削减和优化，将初始情景集中不符逻辑情景进行剔除，得到最终的最优灾害情景集；其中，情景集中的情景用于描述灾害发展各阶段状态。

[0101] 实施例5

[0102] 本实施例5提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行铁路气象灾害情景集建立方法，该方法包括：

[0103] 根据铁路气象灾害类型，收集灾害类型信息，提取与灾害相关的关键信息语句；

[0104] 根据灾害信息关键语句，结合扎根理论提取可监测量化的灾害情景要素；

[0105] 基于提取得到的铁路气象灾害情景要素，确定情景要素分级原则，划分情景要素分级内容，并对情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合构建初始灾害情景集；

[0106] 基于情景削减方法对初始灾害情景集进行削减和优化，将初始情景集中不符逻辑情景进行剔除，得到最终的最优灾害情景集；其中，情景集中的情景用于描述灾害发展各阶段状态。

[0107] 实施例6

[0108] 本实施例6提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现铁路气象灾害情景集建立方法的指令，该方法包括：

[0109] 根据铁路气象灾害类型，收集灾害类型信息，提取与灾害相关的关键信息语句；

[0110] 根据灾害信息关键语句，结合扎根理论提取可监测量化的灾害情景要素；

[0111] 基于提取得到的铁路气象灾害情景要素，确定情景要素分级原则，划分情景要素分级内容，并对情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合构建初始灾害情景集；

[0112] 基于情景削减方法对初始灾害情景集进行削减和优化，将初始情景集中不符逻辑情景进行剔除，得到最终的最优灾害情景集；其中，情景集中的情景用于描述灾害发展各阶段状态。

[0113] 综上所述，本发明实施例提出的铁路气象灾害情景要素提取与情景集建立方法。铁路对气象灾害的监测预警及风险防控一直是难点，目前大部分铁路仅依赖降雨量等单一指标，通过降雨量大小等与阈值作比较制定预警等级，没有较好的气象灾害监测指标，无法掌握气象灾害发展演化各阶段状态，导致铁路气象灾害监测预警难、风险防控难等问题。因此，本发明优点可以概括如下：(1)针对铁路降雨灾害监测预警难等关键问题，提出了基于扎根理论的可监测、可量化的铁路灾害情景要素提取方法，针对不同铁路降雨灾害类型提取情景要素，为铁路部门在不同降雨场景下对灾害进行监测预警提供参考。(2)为了解决降雨灾害与铁路运行网络相互作用关系复杂、耦合情景穷尽难等问题。提出了针对连续的情景要素数据分级方法，通过情景要素不同等级值组合表示灾害状态，并提出基于情景削减的铁路灾害情景构建方法，建立不同降雨灾害类型情景集，帮助相关部门掌握灾害发展状态并有针对性地采取防控措施。总之，本发明方法实现了铁路气象灾害情景要素提取以及情景集构建，掌握灾害发展演化状态，对不同类型气象灾害进行监测预警及风险防控，为深入研究灾害推演预测及应对做好基础，具有良好的应用推广价值。

[0114] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

[0115] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0116] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0117] 上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本发明的保护范围之内。