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防汛大腦解決方案

按行業(yè)

近年來水旱自然災(zāi)害頻發(fā),水文、氣象、防汛數(shù)據(jù)共享、挖掘、分析的訴求日趨迫切,如何進(jìn)一步提高防汛指揮決策水平,減少洪澇臺災(zāi)害帶來的損失,成為水利人亟待解決的新挑戰(zhàn)。四創(chuàng)推出的“防汛大腦”解決方案,深入挖掘水、雨、災(zāi)情歷史數(shù)據(jù),通過與氣象、水文、建設(shè)、國土、民政、交通等部門的災(zāi)害防御數(shù)據(jù)資源深度融合,結(jié)合汛情監(jiān)測、預(yù)警和指揮調(diào)度體系,分析研判汛情態(tài)勢、隱患風(fēng)險,預(yù)測災(zāi)害發(fā)展趨勢,科學(xué)制定災(zāi)害應(yīng)對方案,從而提高防汛指揮決策效率,減少洪澇臺風(fēng)災(zāi)害帶來的損失。


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“防汛大腦”建設(shè)共設(shè)三個階段分三步走,由智能向智慧轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)“防汛大腦”智能輔助決策。


階段一:大數(shù)據(jù)可視化大屏,輔助決策

構(gòu)建防汛大數(shù)據(jù)可視化平臺,實(shí)現(xiàn)在指揮大屏上科學(xué)直觀地反映汛情及其影響區(qū)域的關(guān)聯(lián)信息,有針對性進(jìn)行暴雨網(wǎng)格化精準(zhǔn)預(yù)報及轉(zhuǎn)移人口熱力圖分析展示,作出汛情研判評估。

階段二:自主學(xué)習(xí)、智能分析

整合相關(guān)部門的防汛數(shù)據(jù)資源,通過大數(shù)據(jù)及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的深化應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)“防汛大腦”的自主學(xué)習(xí),智能分析,演算及方案匹配,并提出指揮調(diào)度、決策建議。

階段三:輔助決策、指揮調(diào)度

通過“防汛大腦”的升華優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)事件分析向事態(tài)分析的轉(zhuǎn)變,由智能向智慧轉(zhuǎn)變,結(jié)合多方信息,進(jìn)行大數(shù)據(jù)多維度推演,根據(jù)推演結(jié)果,對未來可能發(fā)生的災(zāi)情進(jìn)行預(yù)警,并提供指揮調(diào)度方案。

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建設(shè)亮點(diǎn)


1.全面感知:建立“面-點(diǎn)結(jié)合”兩級感知體系。

2.數(shù)據(jù)匯集:充分融合水利行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù),特別是社會、經(jīng)濟(jì)、人口、互聯(lián)網(wǎng)等方面的數(shù)據(jù),擴(kuò)展水利應(yīng)用邊界。

3.智能標(biāo)簽:通過機(jī)器打標(biāo)的方式,全面、及時地為水利數(shù)據(jù)增加標(biāo)簽廣度。

4.智能決策:基于全量數(shù)據(jù)匯集,根據(jù)AI算法和技術(shù)中臺建立數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的聯(lián)系。

5.聯(lián)合調(diào)度:水利結(jié)合人工智能,形成預(yù)測預(yù)警、態(tài)勢感知,并形成聯(lián)合調(diào)度能力。

6.廣泛服務(wù):面向水利行業(yè)各級機(jī)構(gòu)和社會形成廣泛服務(wù)。



典型案例


浙江省金華市“防汛大腦”利用大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù),結(jié)合防汛日常業(yè)務(wù)及事件,構(gòu)建防汛減災(zāi)事件場景服務(wù),通過整合各類專題應(yīng)用,深入挖掘應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)防汛減災(zāi)調(diào)度決策的一體化,達(dá)到實(shí)時預(yù)報預(yù)警、智能分析診斷、輔助指揮調(diào)度的目標(biāo)。

? 應(yīng)用場景

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▲ 臺風(fēng)場景

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▲ 暴雨場景


 特點(diǎn)亮點(diǎn)


1.基于事件與場景主題的可視化定義;

2.運(yùn)用了大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和挖掘分析;

3.運(yùn)用了可視化技術(shù)搭建了全市的水旱災(zāi)害總覽數(shù)據(jù)大屏,提供了總覽要素態(tài)勢的分析;

4.建立了基于事件的數(shù)據(jù)分屏,實(shí)現(xiàn)事件數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。


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