基于野外监测和实时建模的洪水预报方法、装置及设备

1.一种基于野外监测和实时建模的洪水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，并根据所述地形数据文件和所述地表数据文本构建亚米级DEM数字高程模型，其中，所述采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，包括：控制搭载激光雷达的无人机在所述目标区域上执行预设航线和预设飞行次数，以得到轨迹数据集；对所述轨迹数据集进行轨迹解算和点云解算，以得到航带图；对所述航带图对进行数据滤波，以生成所述地形数据文件和所述地表数据文本；获取所述目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据，并根据所述雷达实时基数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据求解实际雷达实时基数据和阵雨短期预报数据，包括：获取所述目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据、历史多源气象数据；根据所述雷达实时基数据与所述地形数据文件确定混合仰角数据；对所述混合仰角数据进行雷达质量控制，以得到分辨率组网拼图；利用所述雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的基于多层感知器的雷达降雨反演模型进行训练，得到训练后的雷达降雨反演模型；将所述分辨率组网拼图输入至所述训练后的雷达降雨反演模型中，以反演当前时刻降雨强度，并根据所述当前时刻降雨强度对所述雷达实时基数据进行修正，得到实际雷达实时基数据；利用预先构建的基于自编码器的雷达降雨场降尺度模型将所述分辨率组网拼图转换为低分辨率组网拼图；利用所述历史多源气象数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的深度时空表征增强的山区降雨短临预报模型进行训练，得到训练后的山区降雨短临预报模型；将所述低分辨率组网拼图输入至所述训练后的山区降雨短临预报模型中，以预测未来降雨强度，并将所述未来降雨强度作为所述阵雨短期预报数据；采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息，以根据所述亮温数据和所述地理坐标信息求解土壤水分数据，包括：利用搭载微波辐射计的无人机采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息；根据所述地理坐标信息向预先构建的辅助数据库中提取辅助参数数据；将所述辅助参数数据、所述亮温数据输入至预先构建的土壤水分反演模型中，以生成所述土壤水分数据；向所述地形数据文件中提取自然子流域、河网和几何参数，并向所述自然子流域中嵌入预设产流模块，得到新自然子流域，向所述河网中嵌入预设汇流模块，得到新河网，根据所述新自然子流域、所述新河网和所述几何参数构建初始水文模型；利用所述实际雷达实时基数据、所述阵雨短期预报数据和所述土壤水分数据对所述初始水文模型进行运算，以得到山洪沟流域分布式水文模型结果；根据所述亚米级DEM数字高程模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果建立水文-水动力学耦合模型，包括：根据所述亚米级DEM数字高程模型构建所述目标区域的山洪沟二维精细化地形模型；提取所述山洪沟三维精细化地形模型中的地形数据、水文数据和水动力数据；基于CPU和GPU异构并行加速算法，根据所述地形数据、所述水文数据和所述水动力数据构建水文水动力学模型；将所述水文水动力学模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果进行耦合，以得到所述水文-水动力学耦合模型；根据所述水文-水动力学耦合模型预报所述目标区域的当前洪水状态和未来洪水状态。 2.根据权利要求1所述的基于野外监测和实时建模的洪水预报方法，其特征在于，所述深度时空表征增强的山区降雨短临预报模型包括基于深度卷积网络和时空表征增强方法的短临预报模块、基于时空注意力的升采样模块和基于时空注意力的降采样模块，其中，所述基于深度卷积网络和时空表征增强方法的短临预报模块采用U-Net 结构，接收所述历史多源气象数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据中的雷达观测序列作为输入，以预测未来雷达序列；所述基于时空注意力的升采样和降采样模块采用全卷积结构，通过时空注意力机制捕捉所述雷达观测序列中的雷达降雨图像时空特征。 3.一种基于野外监测和实时建模的洪水预报装置，其特征在于，包括：第一构建模块，用于采集目标区域的地形数据文件和地表数据文本，并根据所述地形数据文件和所述地表数据文本构建亚米级DEM数字高程模型，包括：采集轨迹单元，用于控制搭载激光雷达的无人机在所述目标区域上执行预设航线和预设飞行次数，以得到轨迹数据集；解算单元，用于对所述轨迹数据集进行轨迹解算和点云解算，以得到航带图；生成单元，用于对所述航带图对进行数据滤波，以生成所述地形数据文件和所述地表数据文本；第一求解模块，用于获取所述目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据，并根据所述雷达实时基数据、所述雷达和地面降雨历史观测数据求解实际雷达实时基数据和阵雨短期预报数据；第二求解模块，用于采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息，以根据所述亮温数据和所述地理坐标信息求解土壤水分数据，包括：采集亮温单元，用于利用搭载微波辐射计的无人机采集所述目标区域的亮温数据和地理坐标信息；第一提取单元，用于根据所述地理坐标信息向预先构建的辅助数据库中提取辅助参数数据；生成单元，用于将所述辅助参数数据、所述亮温数据输入至预先构建的土壤水分反演模型中，以生成所述土壤水分数据；第二构建模块，用于向所述地形数据文件中提取自然子流域、河网和几何参数，并向所述自然子流域中嵌入预设产流模块，得到新自然子流域，向所述河网中嵌入预设汇流模块，得到新河网，根据所述新自然子流域、所述新河网和所述几何参数构建初始水文模型，包括：获取单元，用于获取目标区域的雷达实时基数据、雷达和地面降雨历史观测数据、历史多源气象数据；确定单元，用于根据雷达实时基数据与地形数据文件确定混合仰角数据；质量控制单元，用于对混合仰角数据进行雷达质量控制，以得到分辨率组网拼图；训练单元，用于利用雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的基于多层感知器的雷达降雨反演模型进行训练，得到训练后的雷达降雨反演模型；反演修正单元，用于将分辨率组网拼图输入至训练后的雷达降雨反演模型中，以反演当前时刻降雨强度，并根据当前时刻降雨强度对雷达实时基数据进行修正，得到实际雷达实时基数据；转换单元，用于利用预先构建的基于自编码器的雷达降雨场降尺度模型将分辨率组网拼图转换为低分辨率组网拼图；训练单元，用于利用历史多源气象数据、雷达和地面降雨历史观测数据对预先构建的深度时空表征增强的山区降雨短临预报模型进行训练，得到训练后的山区降雨短临预报模型；预测单元，用于将低分辨率组网拼图输入至训练后的山区降雨短临预报模型中，以预测未来降雨强度，并将未来降雨强度作为阵雨短期预报数据；第三构建模块，用于利用所述实际雷达实时基数据、所述阵雨短期预报数据和所述土壤水分数据对所述初始水文模型进行运算，以得到山洪沟流域分布式水文模型结果；第四构建模块，用于根据所述亚米级DEM数字高程模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果建立水文-水动力学耦合模型，包括：构建三维模型单元，用于根据所述亚米级DEM数字高程模型构建所述目标区域的山洪沟二维精细化地形模型；第二提取单元，用于提取所述山洪沟三维精细化地形模型中的地形数据、水文数据和水动力数据；构建水动力学单元，用于基于CPU和GPU异构并行加速算法，根据所述地形数据、所述水文数据和所述水动力数据构建水文水动力学模型；耦合单元，用于将所述水文水动力学模型和所述山洪沟流域分布式水文模型结果进行耦合，以得到所述水文-水动力学耦合模型；预报模块，用于根据所述水文-水动力学耦合模型预报所述目标区域的当前洪水状态和未来洪水状态。 4.一种移动洪水预报设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-2任一项所述的基于野外监测和实时建模的洪水预报方法。 5.一种计算机程序产品，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-2任一项所述的基于野外监测和实时建模的洪水预报方法。 6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-2任一项所述的基于野外监测和实时建模的洪水预报方法。