CN119067456B 一种用于水利工程的风险防控信息管理方法及系统 （珠江水利委员会珠江水利科学研究院）

一种用于水利工程的风险防控信息管理方及一种用于水利工程的风险防控信息管理方法信息数据；对多源地理信息数据进行数据预处地理信息潜在危险因子和地理信息保护对象数2步骤S2：对危险因子一保护对象关联矩阵数据进行步骤S3：基于次生灾害链模型对地理信息潜在危险步骤S4：获取历史风险防控数据；基于历史风险防控数通过数字高程技术对标准多源地理信息数据进行地形坡度和坡向计算根据地质灾害危险因子对标准多源地理信息数据进行对地质灾害危险因子和气象灾害危险因子进行区域地理洪水灾害模拟3耦合效应数据；根据次级灾害耦合效应数据对次级灾害危险因子进行次生灾害链模型构5.根据权利要求4所述的用于水利工程的风险防控信息管理方法，其特征在于，步骤步骤S222：通过次生灾害分层数据对基础次生灾害链数步骤S224：利用多路径传播模拟技术对次生灾害时序演化数据进行灾害传播路径追7.根据权利要求6所述的用于水利工程的风险防控信息管理方法，其特征在于，步骤4步骤S341：对地理信息保护对象数据进行动态变化检测步骤S342：将损害状态识别数据和地理信息潜在危险因9.根据权利要求8所述的用于水利工程的风险防控信息管理方法，其特征在于，步骤步骤S421：对综合风险传播图谱进行关键传播节点分步骤S423：将综合风险关键传播特征数据导入至风险响灾害对象识别模块，用于获取多源地理信息数据；对多源5风险传播分析模块，用于基于次生灾害链模型对地理信息潜在危险因子决策响应反馈模块，用于获取历史风险防控数据；基67效的管理策略和应急预案。8[0026]步骤S24：对次级危险因子动态模拟数据进行灾害链耦合效应分析，生成次级灾害耦合效应数据；根据次级灾害耦合效应数据对次级危险因子进行次生灾害链模型构建，生灾害链的层次化解构和传播路径追踪，能够系统性地识别次生灾害的结构和发展路径，9[0030]步骤S222：通过次生灾害分层数据对基础次生灾害链数[0048]步骤S43：对动态风险响应决策数据进行实时数据流监测，生成实时决策监测数[0050]本发明通过获取历史风险防控数据，步骤S41能够为当前的风险管理提供丰富的了应对措施能够随着风险的变化而不断优化，进一步提高了风险防控的准确性和有效性。解灾害链的复杂性，生成的次级危险因子动态模拟数据能够提供对未来灾害发展的预判，术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范主要的危险因子和保护对象之间的关系。使用层次分析方法（如层次分析法AHP、决策树等将关联矩阵数据解构为多个层次的子矩阵，识别次生灾害的潜在触发因子和影响因对象优先级数据集。将危险因子分类数据集与保护对象优先级数据集进行空间匹配关联，生成危险因子保护对象关联矩阵数据。该矩阵数据能够展示出危险因子对各个保护对象[0100]步骤S24：对次级危险因子动态模拟数据进行灾害链耦合效应分析，生成次级灾害耦合效应数据；根据次级灾害耦合效应数据对次级危险因子进行次生灾害链模型构建，[0104]步骤S222：通过次生灾害分层数据对基础次生灾害链数险特征的数据集，用于后续分析和建模。应用关联规则挖掘技术（如Apriori算法、FP_险因子和保护对象数据进行风险传递扩散分析。模拟风险在不同层级的传递和扩散过程，[0122]步骤S43：对动态风险响应决策数据进行实时数据流监测，生成实时决策监测数传播过程中的重要性及其相互影响关系的数据集，识别并记录在图谱中影响最大的节点使用如K_fold交叉验证等方法进行数据分割，确保数据集的代表性和模型的泛化能决策树模型，用于预测在不同风险情况下的最佳响应措施。通过模型测试集对预模型进行模型输入格式，使用风险响应决策模型对导入的数据进行动态风险响应决策，输出动态风解灾害链的复杂性，生成的次级危险因子动态模拟数据能够提供对未来灾害发展的预判，[0137]以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现