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刘媛媛: 作品数：14 被引量：102H指数：5; 供职机构：中华人民共和国水利部更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>; 相关领域：水利工程天文地球建筑科学更多>>

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数据挖掘技术在城市防汛中的应用被引量：6: 2020年; 随着科学技术的发展和时代的进步,各种来源、各种类型的海量信息数据,每时每刻都在爆炸式地出现,当今社会进入了大数据时代。通过对大数据的分析统计、相关分析、数据挖掘,寻找其背后的规律,并利用数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能技术,对未来的发展趋势进行合理预测,是大数据分析的意义所在。介绍了数据挖掘技术的流程和方法,分析了数据挖掘技术在城市防汛方面的应用现状,结果表明,通过数据挖掘技术深入分析海量业务数据,寻找业务数据的规律,可为城市防汛工作提供及时有效的辅助决策建议。; 刘媛媛刘媛媛李磊韩刚; 关键词：大数据数据挖掘城市防汛

一种城市洪涝快速分析方法的设计与应用被引量：2: 2021年; 设计了一种综合运用城市洪涝模型、机器学习算法、案例式决策等技术的城市洪涝快速分析方法,以满足洪涝应急决策需求。首先,利用城市洪涝模型,建立以排水分区为单元的内涝方案库,其次,基于长序列历史降雨数据提取城市典型降雨时空模式。当发生强降雨事件时,第一步,对多源降雨数据进行格式同化和时空模式判别;第二步,将降雨和水情数据作为边界条件,调用水文、河道模型对水库、河道洪水过程进行计算,同时,基于排水分区尺度的降雨匹配从内涝方案库中提取各排水分区内涝结果;第三步,将水库、河道洪水实时计算结果和内涝匹配结果进行汇总,按结构化模板生成分析报告;最后,由专家确认并完善分析报告,为应急决策提供支撑。该方法在深圳市河湾片区进行实际应用,得到了较好的效果。; 雒翠刘业森刘媛媛刘媛媛刘媛媛穆杰

我国防洪减灾三维数字流域应用综述被引量：10: 2022年; 防洪减灾涉及的多专业、多尺度、多层面信息需要数字流域的支撑,随着倾斜摄影、虚拟仿真、BIM、数字孪生、智能感知等新技术的发展,数字流域的展现形式由二维地图升级到三维场景。首先回顾了主流三维基础平台在国内的应用发展历程,并结合文献检索结果对主流三维平台特点进行了对比和介绍;其次梳理了国内的防洪减灾三维数字流域相关实践应用,将其过程划分为发展期-平稳期-高峰期,指出目前尚存在标准规范不够、模型集成不足、仿真效果不佳等问题;最后,对防洪减灾三维数字流域的应用方向进行了展望,提出了三维数字孪生流域、水运动过程仿真模拟、智慧化/智能化3个应用方向。分析方法和研究结论可供相关专业、技术人员借鉴参考。; 刘业森周芹周芹刘媛媛; 关键词：防洪减灾数字流域

BP神经网络和数值模型相结合的城市内涝预测方法研究被引量：46: 2022年; 洪涝数值模型是当前城市内涝风险分析和预报预警的主要技术手段,然而数值模型的计算速度较慢,难以满足日常防汛应急的需求。如何将人工智能技术,引入到训练样本及标注数据较少的城市积水内涝快速预测中,是个重点关注且亟待解决的问题。针对这个问题,本文将具有良好计算精度数值模型与具有较高计算效率的BP人工神经网络模型相结合,提出了一种快速预测城市内涝风险的新方法。本方法以城市洪涝模型的模拟结果作为数据驱动,构建各积水点的BP神经网络预测模型。结果表明,该方法预测精度高,计算速度快,可以满足日常防汛应急的需要,为人工智能技术在防洪减灾方向的应用提供了新的思路。; 刘媛媛刘媛媛刘业森柴福鑫郑敬伟穆杰; 关键词：人工智能 BP神经网络城市内涝

基于流形学习算法的降雨数据时空分布特征提取及重构: 2024年; 【目的】掌握精细化的降雨时空分布特征,对于城市洪涝风险管理水平的提高具有重要的意义。我国近十几年降雨监测站网密集且数据精细程度高,但时间序列较短;历史降雨资料时间序列长,但是精细程度低。【方法】为了更有效地利用历史降雨资料,将流形学习算法引入到历史降雨资料重构中,从高分辨率降雨资料中,提取降雨的时空分别特征,基于该特征,将历史逐6 h的降雨空间数据重构为逐1 h的降雨数据,以满足城市洪涝风险分析的要求。【结果】结果表明,该方法重构数据高值区与实测值的平均误差在15%以内,低值区在20%以内,比传统插值处理的数据高值区误差降低了45%~85%,低值区降低了10%~40%。【结论】利用流形学习算法重构的历史空间降雨数据符合各地区降雨时空分布特征,可提高降雨空间数据颗粒度,实现降雨时空分布精细化特征的有效、合理的提取和总结。; 刘媛媛刘媛媛刘方华刘业森刘舒李匡任汉承; 关键词：流形学习特征提取降水

近年国内防洪减灾信息技术应用综述被引量：22: 2021年; 在科技创新的时代背景下,信息技术快速迭代,梳理当前信息技术在防洪减灾方面的最新应用进展,将有助于补齐“防洪工程”和“信息化工程”两大短板。介绍了信息技术发展趋势,然后重点梳理了近年来现代计算机技术、新一代信息技术、人工智能技术3类新技术在防洪减灾中的应用,针对其中13个细分技术方向,结合具体案例从技术特点、应用进展、不足和应用前景3个方面进行归纳,最后,分析了技术与业务的多维耦合关系,认为未来防洪减灾信息技术应用将呈现智能化、聚合化、安全性趋势。; 刘业森陈胜陈胜郜银梁刘媛媛; 关键词：防洪减灾现代计算机信息技术人工智能

山地城市防洪标准评估及防洪能力提升的探讨——以南平为例被引量：3: 2023年; 山地城市气候多变,区域内降雨时空变化大,地形复杂,同时受外洪、内涝、山洪的威胁,灾害叠加,复杂多样,城市的防洪能力迫切需要提升,然而单一通过提高防洪工程标准的做法并不能解决城市复杂的洪涝问题。本文以福建省南平市为例,利用水动力学模型,在科学评估山地城市防洪标准的基础上,通过上游蓄洪、下游分洪等综合工程措施,将受淹状态调控在可承受的范围之内,降低城区内河道水位0.38~0.97 m,有效提升了城市防洪能力。; 刘媛媛刘媛媛刘洋林昱刘正风李匡刘业森; 关键词：山地城市防洪标准洪涝灾害防洪体系建设

基于机器学习降雨动态时空特征识别山丘区小流域洪水预报方法研究: 2024年; 山丘区洪水产汇流速度快,破坏力强,预报难度大。如何进一步提高山丘区洪水预报的准确性和预见期,是当前亟待解决的主要问题。针对该问题,本文基于机器学习技术,创新性地提出了一种洪水预报的新方法。该方法通过识别与当前降雨动态时空特征最相似的历史降雨洪水过程,“借古喻今”进行洪水预报。结果表明,在人为影响小、流域面积在600 km^(2)左右的山丘区小流域,该方法预报洪峰流量平均误差为8.33%,洪量平均误差为14.27%,峰现时间平均误差1 h,均达到了洪水预报精度要求。区别于传统的洪水预报方法,该方法从整场降雨发展趋势的角度上预报山洪,更有针对性,为山丘区小流域洪水预报提供了新思路,为“三道防线”数据深度挖掘,防洪“四预”智能化水平提升提供有力技术支撑。; 刘媛媛刘媛媛刘业森刘正风刘洋胡文才; 关键词：人工智能流形学习

针对不同受灾体城市内涝预警指标的研究被引量：4: 2018年; 传统的防汛预警指标的制定,基本都是依据气象部门发布的降雨预警信息,而降雨和内涝积水虽然相关,但还是有所区别。以北京城区为例,根据北京城市洪涝灾害特点,针对道路桥区、地铁站出入口、地下车库、地下建筑物等不同受灾体,通过分析国内外城市相关案例、设计规范,结合现场调研测量等方法,分析确定不同受灾体的内涝预警积水深度,对不同受灾体的内涝预警指标和区域内涝综合预警指标的制定进行了初步的研究和探讨,并提出相关建议。; 刘媛媛刘媛媛王毅刘洪伟

城市地区场次降雨时空展布方法研究被引量：1: 2024年; 受气候变化和城市规模不断扩张等因素影响,城市地区降雨过程的时空动态性愈发明显,通常采用的点、面雨量等表达方式难以体现这种时空动态性。随着降雨观测技术的进步,大多城市积累了长序列降雨观测数据,其中蕴含了丰富的降雨时空过程信息,为预报降雨或设计降雨的时空展布提供了可能。设计了一套降雨时空展布方法,包括数据收集、标准化处理、降雨场次划分、时空模式提取、标准网格插值、时空展布等环节,并提出每个环节的处理步骤和关键问题。以北京市为例,对该技术方法进行了验证,选择了12 h、24 h、72 h 3个历时的场次降雨,提取的时空模式和展布结果表达出了场次降雨的时空动态性,并与历史的降雨过程表现出很好的匹配性。表明该方法可用于城市地区降雨典型模式提取,以及降雨过程的时空展布。该方法利用历史降雨数据提取降雨展布模板,输入场次降雨(或预报降雨)的总雨量,得到该场次降雨的时空分布过程,展布结果可为洪水预报提供更为准确的降雨输入条件。; 刘业森刘媛媛刘媛媛刘媛媛; 关键词：降雨过程

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