[0001] 本发明涉及用于水文灾害的流量分析领域，具体为一种用于水文灾害的流量分析方法。

[0002] 在当今社会水文灾害频繁发生，准确及时地对水文灾害进行监测和预警，对于减少灾害损失、保障生命安全至关重要。

[0003] 现有专利CN113641733A一种河道断面流量实时智能推求方法公开了通过分析和确定影响河道断面流量实时推求的水文特征要素组合，对水位历年变幅进行分级，为水资源监督管理和水旱灾害防御提供更及时和精确的流量数据支持，采用流域水流分析和图像特征分析的双重判断机制，流域水流分析基于降雨量、水位变化速率和平均流速等计算水文灾变参量值，评估灾害可能性；图像特征分析则通过植被覆盖率、障碍流速衰减系数和漂浮物运行平均速度等进一步判断确定灾害发生。但是该专利存在以下问题：对于不同类型水文灾害的综合分析能力较弱，难以将灾害的相关因素进行有机整合，包括降雨量、水位变化和植被覆盖等，从而无法准确判断灾害的发生可能性、发展趋势和影响范围。

[0028] 下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，也属于本发明保护的范围。

[0029] 请参照图1所示，本发明为一种用于水文灾害的流量分析方法，具体步骤如下：

[0030] 步骤一、数据采集通过各类型传感器实时采集目标流域的数据信息，其具体过程如下：

[0031] 在目标流域内设置各类型传感器，各类型传感器包括超声波流速传感器、水位传感器和雨量传感器，将超声波流速传感器布置在目标流域不同断面的多个位置点上，实时监测目标流域不同位置的流速数据，获取得到不同位置的流速数据；将水位传感器安装在河岸和河底位置，实时监测目标流域水位变化数据，获取得到河流水位变化参数；将雨量传感器覆盖安装整个流域，实时监测目标流域内的降雨量数据，获取得到目标流域内的降雨量参数值，将高清摄像头安装在目标流域的周围，实时获取目标流域内的水体边界图像数据，得到目标流域内的水体边界图像数据；

[0032] 数据采集的输出端连接流域水流分析和图像特征分析的输入端，将流速数据、降雨量数据和水位变化参数发送至流域水流分析，水体边界图像数据发送至图像特征分析。

[0033] 步骤二、流域水流分析根据得到的各数据信息对目标流域的灾害进行分析，其具体过程如下：

[0034] K1：流域水流分析的输入端连接数据中心的输出端，流域水流分析的输出端连接预警监测程序的输入端，将目标流域开始降雨监测时间点标记为初始降雨时间点，再获取当前目标流域的结束降雨监测点，标记为停止降雨时间点，将停止降雨时间点和初始降雨时间点进行作差，得到目标流域降雨总时长，提取降雨量数据中当前目标流域的降雨强度，基于目标流域的降雨总时长和降雨强度得到流域降雨量评估值，标记为TQi；

[0035] K2：通过高清摄像头获取流域内过水断面的图像，将过水断面的图像等比划分成若干个矩形图像，识别当前矩形图像的矩形图像面积，获取矩形图像数量，将矩形图像面积和矩形图像数量进行相乘得到过水断面面积AI，获取当前水面坡度两边的水位值，将坡度两边的水位值进行作差得到水位差Z2，将对应水位两边进行连接得到水面距离L，利用公式得到水面坡度AT，设置当前流域的糙率系数AE，设置水力半径为AF，利用曼宁公式得到当前流域的平均流速TAc；

[0036] K3：设置预设水位监测时段，将预设水位监测时段分成若干个预设水位监测分时段，获取任意相邻两个预设水位监测分时段，分别标记为 和 ，采集所有预设水位监测分时段对应的水位值，获取 和 对应的水位值，分别标记为 和 ，利用公式计算得到水位变化速率QGz；

[0037] K4：将得到的流域降雨量评估值、水位变化速率和平均流速进行计算，利用公式得到水文灾变参量值HKL，其中，C1、C2和C3为预设比例系数，分别取值为0.76、0.89和1.28， 表示为目标流域的预设平均流速，提取数据中心的预设水文灾变参量阈值，将实际水文灾变参量值和预设水文灾变参量阈值进行比较，若实际水文灾变参量值大于预设水文灾变参量阈值，则生成流域灾害信号发送至监测预警程序，监测预警程序接收到流域灾害信号并启动，对该流域的危险积分加一，生成二次分析信号发送至图像特征分析。

[0038] 步骤三、图像特征分析根据监测预警程序发送的二次分析信号对水文灾害流量进一步分析，双重判断当前水文灾害情况，其具体过程如下：

[0039] F1：图像特征分析的输入端连接数据中心的输出端，图像特征分析的输出端连接监测预警程序的输入端，接收到二次分析信号，通过高清摄像头获取当前流域的各方位图像，将各方位图像进行整合并剔除重合图像面积，得到流域整合图像，对当前流域整合图像进行识别得到当前流域总面积，将流域整合图像转换为灰度图像，提取数据中心的标准植被像素值范围，将灰度图像中的像素值和标准植被像素值进行匹配，将灰度图像中在标准植被像素值范围的像素值标记为植被像素，提取灰度图像中植被像素的数量，提取数据中心预设植被像素转换面积，基于植被像素的数量和预设植被像素转换面积得到对应流域植被总面积，将流域植被总面积除以流域总面积得到流域植被覆盖率，标记为YF；

[0040] F2：通过高清摄像头获取当前流域内各障碍物的图像数据，各障碍物包括礁石、树木和垃圾堆积等，标记为流域障碍物图像，识别各流域障碍物图像中的障碍物面积，将各障碍物面积进行相加得到流域障碍物总面积，通过流速传感器采集无流域障碍物的流速值和有流域障碍物的流速值，将有流域障碍物的流速值除以无流域障碍物的流速值，得到流速受阻比率，基于流域障碍物总面积和流速受阻比率得到障碍流速衰减系数，标记为KS；

[0041] F3：通过高清摄像头对流域内任一漂浮物进行标记，漂浮物包括树叶、树枝和垃圾等，将1分钟标记为设定时段，对设定时段内漂浮物的运行进行拍摄，得到漂浮物运行视频，将漂浮物运行视频进行逐帧分解，得到各分解图像，对第一分解图像对应的起点位置标记为初始定位点，再获取最后分解图像对应的末端位置标记为结束定位点，将初始定位点和结束定位点进行连接，得到设定时段内漂浮物的运行距离，将漂浮物的运行距离除以设定时段得到当前漂浮物运行平均速度，标记为DQ；

[0042] F4：根据得到的流域植被覆盖率、运行平均速度和障碍流速衰减系数进行计算，设置预设障 碍流速 衰减 系数JT ，设置预 设运行 平均速 度JU，利用公 式得到综合流量评估值GK，其中，D1、D2和D3为预设比例系数，提取数据中心的预设综合流量评估阈值，将综合流量评估值和预设综合流量评估阈值进行比较，若综合流量评估值大于预设综合流量评估阈值，则生成异常流量信号发送至监测预警程序，监测预警程序接收到异常流量信号对该流域的危险积分加二，生成判定信号发送至预警处理。

[0043] 步骤四、预警处理根据设定不同等级水文灾害对应的流量阈值，当流量值超过某一等级阈值时，自动生成对应预警信息并进行处理，其具体过程如下：

[0044] 预警处理由显示屏、监测预警程序、处理程序和发布程序构成，监测预警程序用于对流域水流分析和图像特征分析进行判定，当流域水流分析结果大于设定的阈值则对危险积分累计加一，危险积分表示为监测预警程序通过图像特征分析确定当前流域发生灾害，若图像特征分析结果大于设定的阈值，则危险积分累计加二，判定当前流域发生水文灾害，并生成信号发送至处理程序；

[0045] 处理程序设置各水文灾害等级，包括轻度洪水等级、中度洪水等级和重度洪水等级，轻度洪水等级具体为流域水位超过警戒水位0.5‑1米，生成一级响应信号发送至显示屏进行预警，中度洪水等级具体为水位超过警戒水位1‑2米，生成二级响应信号发送至发布程序，发布程序以灾害区域为原点获取半径内各消防基地定位，将灾害区域和各消防基地定位进行连接，得到各直线距离，获取最近的消防基地并生成求援信号发送至对应消防基地，重度洪水等级具体为水位超过警戒水位2米，生成三级响应信号发送至发布程序，发布程序生成重灾信号发送半径内的警报装置和居民手机终端；

[0046] 步骤五、电源供应通过太阳能供电和蓄电池为各类型设备提供电力，其具体过程如下：

[0047] 根据各监测点光照条件安装太阳能电池板，太阳能电池板将获取太阳能能量转化为电能，并将转化后的电能传输至蓄电池，蓄电池接收到电能进行存储，当蓄电池的电能过充时，生成满电信号发送至充电控制器，充电控制器接收到过充信号，生成暂停指令发送至太阳能处理终端，太阳能处理终端接收暂停指令停止向蓄电池发送电能，蓄电池输出端连接各类型设备输入端，实时输送电能至各类型设备使用。

[0048] 上面是对本发明的说明，而不应被认为是对其的限制。尽管描述了本发明的若干示例性实施例，但本领域技术人员将容易地理解，在不背离本发明的新颖教学和优点的前提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此，所有这些修改都意图包含在权利要求书所限定的本发明范围内。应当理解，上面是对本发明的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本发明由权利要求书及其等效物限定。