【技術實現步驟摘要】
所屬的技術人員知道，本專利技術可以實現為系統、方法或計算機程序產品，因此，本公開可以具體實現為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結合的形式，本文一般稱為“電路”、“模塊”或“系統”。此外，在一些實施例中，本專利技術還可以實現為在一個或多個計算機可讀介質中的計算機程序產品的形式，該計算機可讀介質中包含計算機可讀的程序代碼。可以采用一個或多個計算機可讀的介質的任意組合。計算機可讀介質可以是計算機可讀信號介質或者計算機可讀存儲介質。計算機可讀存儲介質例如可以是一一但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導體的系統、裝置或器件，或者任意以上的組合。計算機可讀存儲介質的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個或多個導線的電連接、便攜式計算機磁盤、硬盤、隨機存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)、可擦式可編程只讀存儲器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤只讀存儲器(cd-rom)、光存儲器件、磁存儲器件、或者上述的任意合適的組合。在本文件中，計算機可讀存儲介質可以是任何包含或存儲程序的有形介質，該程序可以被指令執行系統、裝置或者器件使用或者與其結合使用。盡管上面已經示出和描述了本專利技術的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本專利技術的限制，本領域的普通技術人員在本專利技術的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
技術介紹
1、在區域性地災風險評價及降雨研究中，網格單元的大小通常有10km×10km、5km×5km等，更加精確的
2、目前針對水毀類地質災害研究的確定性模型有多種，如shalstab、sinmap、trigrs等，選擇合適的模型對正確認識和預測坡面有著重要的意義。shalstab模型主要考慮地形因素、土壤特性對于淺層坡面的影響；sinmap模型則側重于將降雨強度與土壤內聚力相互結合，對單一降雨強度下的坡面穩定性進行預測；trigrs則在充分考慮降雨時長的前提下，計算降雨強度對于坡面穩定性的影響。而在實際情況下，降雨強度的概念較為復雜且其數值難以獲取，因此涉及降雨強度因素的模型在水毀類地質災害分析結果上與實際情況存在一定的偏差。
3、要實現對于水毀類地質災害的預警預測，還需要考慮降雨量因素對于地質災害的誘發作用。降雨誘發地質災害作為一種概率事件，降雨與地質環境相互作用增大了地質災害發生的可能性。前人利用物理模擬模型，在各種降雨強度下模擬了降雨引起的坡面，開發了一種用于監測和預警坡面的方法。然而，其中的技術難度和成本很高，難以實現。有研究只結合降雨量閾值和預測降雨量用于集水區的坡面預警，沒有與坡面易發性圖相耦合，導致預警的不確定性大大提高。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，具體提供了一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法及系統，具體如下：
2、1)第一方面，本專利技術提供一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，具體技術方案如下：
3、獲取待預警的斜坡的數字高程模型數據、土壤數據以及實時雨量數據；
4、對所述數字高程模型數據進行重采樣，根據重采樣結果，結合所述土壤數據以及所述實時雨量數據，確定所述待預警的斜坡的劃分結果；
5、通過預訓練模型，根據所述劃分結果，對所述待預警的斜坡進行易發性評價，得到易發性評分，根據所述易發性評分，確定所述待預警的斜坡的預警結果。
6、本專利技術提供的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法的有益效果如下：
7、本專利技術不僅清晰地反映地質環境因子與地質災害形成的物理關系，而且預測警示對象明確，契合應急響應工作實際，使水毀類地災防治工作從面到點合理過渡，對提高地質災害預報預測準確性和科學防范具有一定的示范意義。
8、在上述方案的基礎上，本專利技術還可以做如下改進。
9、進一步，確定所述待預警的斜坡的劃分結果的過程為：
10、根據所述重采樣結果，進行填挖處理，得到無洼地數字高程模型數據，根據所述無洼地數字高程模型數據，確定第一水流流向，以第一水流流向為底圖，根據河流流量確定出第一流域柵格數據，基于所述第一流域柵格數據確定分水嶺邊界；
11、根據所述重采樣結果，計算平均曲率值，基于所述平均曲率值確定反轉曲率，根據反轉曲率計算第二水流流向，以第二水流流向為底圖，確定第二流域柵格數據，根據所述第二流域柵格數據確定山谷線邊界；
12、將所述分水嶺邊界以及所述山谷線邊界進行矢量合并處理，得到所述待預警的斜坡的劃分結果。
13、進一步，所述預訓練模型基于莫爾-庫倫破壞準則，結合無限邊坡模型以及穩態水文模型確定得出；
14、其中所述無限邊坡模型具體為：
15、
16、其中，c是土體的黏聚力，是土的內摩擦角，ρs是濕土的密度，z是土體厚度，θ是斜坡坡度，ρw是水的密度，h是地下水位，g是重力加速度；
17、所述穩態水文模型具體為：
18、q·a＝b·ks·h·sinθ·cosθ；
19、q是有效降雨強度，a是積水面積，b是排水區寬度，ks是土體飽和滲透系數；
20、所述預訓練模型具體為：
21、
22、t為導水系數。
23、進一步，所述對所述待預警的斜坡進行易發性評價，得到易發性評分的過程為：
24、計算待預警的斜坡的地質災害發生概率，將所述地質災害發生概率作為所述易發性評分；
25、所述地質災害發生概率的計算過程為：
26、
27、其中，p0是非降雨情況下地質災害發生概率；rc是有效累積雨量，l是預報雨量調整系數，rf是預報雨量，r'max是區域內一個預報預警期間的累計有效雨量與預報雨量之和的最大值，k'是有效雨量影響系數。
28、2)第二方面，本專利技術還提供一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，具體技術方案如下：
29、獲取模塊用于：獲取待預警的斜坡的數字高程模型數據、土壤數據以及實時雨量數據；
30、劃分模塊用于：對所述數字高程模型數據進行重采樣，根據重采樣結果，結合所述土壤數據以及所述實時雨量數據，確定所述待預警的斜坡的劃分結果；
31、預警模塊用于：通過預訓練模型，根據所述劃分結果，對所述待預警的斜坡進行易發性評價，得到易發性評分，根據所述易發性評分，確定所述待預警的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，確定所述待預警的斜坡的劃分結果的過程為：
3.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，所述預訓練模型基于莫爾-庫倫破壞準則，結合無限邊坡模型以及穩態水文模型確定得出；
4.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，所述對所述待預警的斜坡進行易發性評價，得到易發性評分的過程為：
5.一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，其特征在于，確定所述待預警的斜坡的劃分結果的過程為：
7.根據權利要求5所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，其特征在于，所述預訓練模型基于莫爾-庫倫破壞準則，結合無限邊坡模型以及穩態水文模型確定得出；
8.根據權利要求5所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括處理器，所述處理器與存儲器耦合，所述存儲器中存儲有至少一條計算機程序，所述至少一條計算機程序由所述處理器加載并執行，以使所述電子設備實現如權利要求1至4任一項權利要求所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條計算機程序，所述至少一條計算機程序由處理器加載并執行，以使計算機實現如權利要求1至4任一項權利要求所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，確定所述待預警的斜坡的劃分結果的過程為：
3.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，所述預訓練模型基于莫爾-庫倫破壞準則，結合無限邊坡模型以及穩態水文模型確定得出；
4.根據權利要求1所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警方法，其特征在于，所述對所述待預警的斜坡進行易發性評價，得到易發性評分的過程為：
5.一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于斜坡單元的管道坡面水毀氣象預警系統，其特征在于，確定所述待預警的斜坡的劃分結果的過程為：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：趙俊丞，楊宇堅，薛魯寧，田明亮，劉洋，王文江，
申請(專利權)人：國家石油天然氣管網集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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