城市内涝预警预报大数据一体化管控平台建设方案.ppt

2023城市内涝预警预报大数据一体化管控平台建设方案

项目背景建设方案总体设计大数据一体化管控平台详细设计预警预报系统设计系统实现与测试项目实施与运行保障contents目录

项目背景01

城市内涝现状城市内涝的原因主要包括降雨强度过大、城市排水系统不畅、地下管线老化等问题。城市内涝的危害包括道路积水影响交通、地下设施被淹、电力设施受损等，给城市带来极大的经济损失和社会影响。城市内涝频发，给居民生活和城市运营带来极大困扰。

通过建设城市内涝预警预报大数据一体化管控平台，旨在解决城市内涝问题。建设目的与意义提高城市管理水平和运营效率，保障城市居民生命财产安全，提升城市形象和品质。通过实时监测、数据分析和预警预报等功能，实现城市内涝的预防和应对。

城市内涝问题日益严峻，亟待解决。现有城市内涝治理手段已经无法满足实际需求，需要借助先进的大数据技术提高治理效果。通过大数据一体化管控平台的建设，可以实现城市内涝的全面监测、精准预警和智能调度，进一步优化城市管理流程，提高城市管理效率。项目实施必要性

建设方案总体设计02

基于云计算平台，采用分层架构设计，分为数据采集层、数据处理层、数据存储层、应用层和用户界面层。每个层次都有明确的功能划分和数据流交互，提高了系统的可维护性和可扩展性。总体架构设计

数据采集模块实时采集城市内涝相关数据，包括气象数据、水文数据、地形数据等。预警预报模块基于数据模型和算法，对城市内涝进行预警和预测，提前做好防范措施。一体化管控模块整合城市内涝相关资源，实现信息共享、协同管控和社会服务一体化。数据处理模块对采集的数据进行清洗、整合和初步分析，为后续应用提供基础数据支持。功能模块设计

数据流程设计通过传感器、监控系统等手段，实时采集城市内涝相关数据。数据采集将采集的数据通过互联网或专网传输到数据处理中心。数据传输对采集的数据进行清洗、整合和初步分析，生成有用的信息。数据处理将处理后的数据存储在数据库中，以备后续应用和查询。数据存储

技术路线选择采用大数据技术，实现海量数据的存储和处理。采用先进的数据模型和算法，提高预警预报的准确性和时效性。使用云计算平台，实现资源的高效管理和调度。融合多种通信技术，实现数据的安全传输和可靠接收。

大数据一体化管控平台详细设计03

雨量监测数据通过城市内的雨量监测站获取实时降雨量数据；通过城市内的水位监测站获取实时水位数据；通过气象部门获取未来一段时间内的气象预报数据；通过统计部门获取城市经济、人口、交通等相关数据。数据采集与处理水位监测数据气象预报数据社会经济数据

VS采用分布式文件系统，将数据存储在多个节点上，实现数据的备份和冗余；数据管理采用数据库管理系统，对数据进行组织、索引、查询和管理，提高数据的使用效率。数据存储数据存储与管理

聚类分析通过聚类算法，将相似的区域或时间段进行聚类，以便找出数据的分布规律和特征；关联规则挖掘通过关联规则算法，发现数据之间的关联和因果关系，为决策提供科学依据；时间序列分析通过时间序列算法，对数据进行时间序列分析和预测，掌握数据的动态变化规律。数据挖掘与分析

可视化展示将数据以图表、地图等形式展示出来，以便更直观地了解数据的分布和趋势；交互式操作提供交互式操作界面，使用户可以更加方便地进行数据查询、分析和可视化操作；数据报告生成根据用户需求，自动生成数据报告，包括日报、周报、月报等，以便更好地了解数据情况。数据可视化与交互

预警预报系统设计04

气象预警模型设计基于历史气象数据，预测未来1-3小时内的降雨、风速、风向等气象要素，为城市内涝预警提供参考。短期气象预警模型基于气候预测模型，预测未来3-7天内的降雨趋势和异常天气事件，提前发出内涝风险预警。长期气象预警模型

通过安装液位传感器，实时监测城市排水管道、雨水井等关键位置的水位变化，当水位超过设定阈值时发出预警。利用无人机或监控视频图像，通过图像识别技术自动检测积水区域，及时发出预警信号。基于液位传感器数据基于图像识别技术水位预警模型设计

通过收集城市交通流量数据，当道路交通流量过大、拥堵严重时，预测可能出现交通拥堵或内涝风险，提前发出预警。基于交通流量数据通过分析社交媒体上的相关话题和信息，实时监测城市交通状况和内涝风险，及时发出预警信号。基于社交媒体数据交通预警模型设计

数据融合技术综合利用气象、水位、交通等多源数据，采用数据融合技术和机器学习方法，提高预警准确性和可靠性。多部门联动加强城市水务、气象、交通等多个部门之间的信息共享和联动协作，实现全方位预警预报。多源数据融合预警方法

系统实现与测试05

1系统开发方式23可以充分发挥自身技术团队实力和业务经验的优势，有利于系统的长期维护和升级。自主研发可以引入先进的技术和经验，提高开发效率和系统的稳定性。合作开发可以节省人力资源和时间成本