一种农业渍涝灾害数字孪生系统及方法与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种农业渍涝灾害数字孪生系统及方法。

背景技术：

1、数字孪生技术来源于工业制造领域，其关键意义是实现了现实物理实体与网络虚拟实体间的双向映射和动态交互。近年来，数字孪生技术的兴起备受关注，其利用传感器、运行状态等数据信息，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，实现对物理实体全生命周期过程的监控、诊断、模拟、决策、管控。

2、随着5g、北斗、人工智能、大数据等技术的发展，数字孪生技术逐步走向实用化，利用数字孪生技术推进水利行业数字化转型升级已经成为一大热点。在水利部的统筹指导下，数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生工程建设正在稳步推进，但是现有的处理系统存在数据底板不完善的问题，且针对数据处理缺乏统一的模型平台，导致防汛业务流程耗时较长，无法实现一站式作业，无法满足防汛预警工作的时效性。进而导致缺少统一的调度指挥，导致防汛部门对紧急事件的整体调控和调度指挥能力偏弱。

3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：通过获取流域内的地理数据、已有防洪排涝工程数据和流域所在环境中的环境数据整合通用的水文水动力模型、作物涝渍模型等形成农田涝渍灾害评价模型，然后将降雨、渠道径流实时环境观测数据与评价模型结合，基于数字孪生的方式建立流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，将实时环境数据代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，生成农业洪涝灾害预防信号，根据等级信号自数据库管理单元中选择等级对应的灾害应急预案，并根据模拟训练的有效值选择其一预案作为择定预案并输出，能够最大限度减少灾害影响，减少社会经济损失，保障人民生命、财产安全。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种农业渍涝灾害数字孪生系统，包括数据集成单元、数据库管理单元、孪生模型建立单元、异常状态分析单元和预案输出单元，其中：

3、数据集成单元获取流域内的地理数据、已有防洪排涝工程数据和流域所在环境中的环境数据，并定期更新环境数据变化，将地理数据和环境数据发送至数据库管理单元并保存；

4、数据库管理单元存储有针对不同洪涝灾害等级的应急预案，同时对地理数据和环境数据分别进行处理，整合通用的水文水动力模型、作物涝渍模型等形成农田涝渍灾害评价模型并得出洪涝灾害重点防御流域段和洪涝灾害重点防御时段；

5、孪生模型建立单元自数据库管理单元获取预演模型，将降雨、渠道径流实时环境观测数据与评价模型结合，耦合农作物生长模型并基于数字孪生的方式建立流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型；

6、异常状态分析单元获取实时环境数据，对实时环境数据进行风险性判断，生成异常风险信号后，将实时环境数据代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，生成农业洪涝灾害预防信号，对信号等级进行判断，输出判断结果发送至预案输出单元；

7、预案输出单元获取判断结果后根据等级信号自数据库管理单元中选择等级对应的灾害应急预案，包括首要应急预案和备选应急预案，依次将首要应急预案和备选应急预案代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型中进行模拟训练，根据模拟训练的有效值选择其一预案作为择定预案并输出。

8、进一步的，所述数据集成单元包括地理数据获取模块和环境数据获取模块，通过地理数据获取模块获取流域内的地理数据、已有防洪排涝工程数据，并定期更新地理数据变化，通过环境数据获取模块获取流域所在的环境数据，并定期更新环境数据变化，还包括历史数据孪生模型建立模块、核心数据与洪涝灾害关系模块、核心数据调控模块。

9、进一步的，所述数据库管理单元包括洪涝灾害预案存储模块和数据分类模块，其中：

10、所述洪涝灾害预案存储模块用于存储针对不同洪涝灾害等级的应急预案，每一洪涝灾害等级的应急预案有两种，分别为首要应急预案和备选应急预案；

11、所述数据分类单元基于地理数据库建立流域模型，然后分析数据变化规律建立预演模型，同时基于环境数据变化进行规律分析，得出洪涝灾害重点防御时段，将预演模型和规律分析结果进行分类管理形成流域数据库。

12、进一步的，基于数字孪生的方式建立流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型的具体方法如下：

13、s1、将实时环境数据代入数据处理系统去误差后转化成数字孪生的基础数据；

14、s2、根据基础数据的类型确定孪生数据的组成，进而确定孪生数据的构建要求，基于孪生数据的构建要求，确定环境数据和地理数据的预处理方式和存储方式；

15、s3、根据预演模型的流域分布情况，将环境数据根据流域分布带入预演模型中，对流域内的环境变化进行数字化描述，将预演模型转化为流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型；

16、s4、利用流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型模拟随着环境数据变成产生的洪涝灾害情景，并根据数据层级和模拟结果，不断优化模型模拟结果，得到精量化的流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型。

17、进一步的，对实时环境数据进行风险性判断的过程如下：

18、sa、获取实时环境数据，其中实时环境数据包括流域内的空气湿度bt、降雨量qt、环境风速vt以及流域内的水流变化速率θt，其中空气湿度bt通过设置在流域内的多个湿度传感器进行监测，降雨量qt通过气象平台的实时监测数据获得，环境风速vt通过设置在流域内的多个风速传感器进行监测，水流变化速率θt通过设置在流域内的多个流速传感器进行监测；

19、sb、对洪涝灾害重点流域段内的实时环境数据进行归一化处理，根据以下公式计算风险系数η，，其中e1为空气湿度bt的相关系数，e2为降雨量qt的相关系数，e3为环境风速vt的相关系数；

20、sc、获取预设的风险系数阈值η0，对风险系数η进行阈值判断：若η＞η0，生成异常风险信号；

21、若η≦η0，不生成异常风险信号。

22、本发明还提供一种洪涝灾害数字孪生方法，包括以下步骤：

23、步骤一、获取流域内的地理数据、已有防洪排涝工程数据和流域所在环境中的环境数据，并定期更新环境数据变化，将地理数据和环境数据发送至数据库管理单元并保存；

24、步骤二、对地理数据和环境数据分别进行处理，整合通用的水文水动力模型、作物涝渍模型等形成农田涝渍灾害评价模型并得出洪涝灾害重点防御流域段和洪涝灾害重点防御时段；

25、步骤三、将降雨、渠道径流实时环境观测数据与评价模型结合，基于数字孪生的方式建立流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型；

26、步骤四、对实时环境数据进行风险性判断，生成异常风险信号后，将实时环境数据代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，生成农业洪涝灾害预防信号，对信号等级进行判断，输出判断结果发送至预案输出单元；

27、步骤五、获取判断结果后根据等级信号自数据库管理单元中选择等级对应的灾害应急预案，包括首要应急预案和备选应急预案，依次将首要应急预案和备选应急预案代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型中进行模拟训练，根据模拟训练的有效值选择其一预案作为择定预案并输出。

28、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

29、该农业渍涝灾害数字孪生系统及方法，通过获取流域内的地理数据、已有防洪排涝工程数据和流域所在环境中的环境数据整合通用的水文水动力模型、作物涝渍模型等形成农田涝渍灾害评价模型，然后将降雨、渠道径流实时环境观测数据与评价模型结合，基于数字孪生的方式建立流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，将实时环境数据代入流域-田块尺度农业涝渍灾害数字孪生模型，生成农业洪涝灾害预防信号，根据等级信号自数据库管理单元中选择等级对应的灾害应急预案，并根据模拟训练的有效值选择其一预案作为择定预案并输出，能够最大限度减少灾害影响，减少社会经济损失，保障人民生命、财产安全。