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大数据驱动的洪旱灾害监测预警与风险管理决策关键技术
发布时间:  作者:科外处  来源:科外处  责任编辑:汤春辉  浏览次数:

主要完成单位:河海大学

              水利部淮河水利委员会

              水利部海河水利委员会

主要完成人员:王慧敏、李臣明、仇  蕾、钱名开、徐立中、郝振纯、牛  富、赖小莹、陈军飞、黄  锐、申丽霞、康晋乐、黄  晶、彭建华、鞠  

2016年度教育部科学技术进步奖一等奖

 

    课题依据淮河、海河、珠江等流域及江苏、江西、贵州等地区的防灾减灾及其与水利信息化深度融合的实际需求,先后得到科技部公益性行业科研专项、国家科技支撑计划、国家社会科学基金重点、国家自然科学基金等十余项项目资助,开展了大数据中灾情识别与监测预警、大数据作用下灾害评估与风险管理理论方法、综合集成研讨决策云服务下业务化应用技术等研究。

    采用理论分析、技术研发和生产应用相结合以及多学科交叉的研究方法,创建了我国“监测预警-应对决策”范式的洪旱灾害风险管理理论方法和业务化应用技术体系。

    成果的先进性及创新点:

    (1)研发出洪旱灾害多源星地大数据挖掘同化与监测预警关键技术。通过建立“观测-模拟-辨识”型监测预警系统模型,开发云环境下多星遥感-地面大数据挖掘同化与业务化处理系统,创建大数据挖掘同化的灾情要素识别、大气-陆面-水文模型系统耦合的灾情预报方法,发明基于时空序列语义相似的灾害事件前兆证据推断方法,突破了时空信息融合与灾害事件知识提取瓶颈,攻克了基于机理性/数学建模的数值计算预报灾害事件前兆及次生衍生危害监测预警的难题。

    (2)提出了“情景-应对”的洪旱灾害动态风险管理方法。通过研究灾害复杂网络的灾情要素、状态衍变及传导规律,建立各致灾因子、承灾体间的时变耦合响应模型,提出多元化信息空间格网洪旱灾害风险动态评估方法,建立情景模拟的灾害损失-概率计算模型,构建情景应对的多方分担风险分散控制体系,解决了变化环境下灾害风险辨识及评估定量化的难题。

    (3)研发出云环境下洪旱灾害风险管理综合集成研讨决策关键技术。开发了多事件耦合的情景推演技术,构建了多利益主体合作的同步研讨→异步分析→同步研讨的决策流程,提出了决策过程的“宏观-中观-微观”反馈式模型,研发了综合集成研讨决策云服务技术,开发和定型了MADA-2000系列综合集成研讨决策服务平台。

    经济和社会效益:

    成果已在淮河、海河、珠江流域及江苏、江西、山西、云南、贵州等地区业务化应用,取得了很大的防洪抗旱减灾效益。特别为淮河2012年大洪水、海河2014年大洪水、河北山东河南等地2014年重旱、珠江2015年大洪水、苏南部分城镇2015年极端暴雨事件等的防汛抗旱减灾,提供了核心技术保障和科学决策依据。成果在全国范围推广应用基础上,为形成国家洪旱灾害监测与防御智库提供了典型范例及基础支撑。




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