CN111915847A - 一种精细化降雨预报***及其预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种精细化降雨预报***及其预警方法，通过设置多个水位雨量监测站，以水位雨量监测站为基准将待监测区域划分为多个区域建立3D的地图模型，并采集各个水位雨量监测站的子区域内的水位雨量数据，根据采集的水位数据分析各个子区域的临界雨量，当降雨量在区域临界雨量的范围值内，则该区域将可能发生灾害；从而通过对应的水位雨量监测站进行预警；当降雨量不在区域临界雨量的范围值内，则该区域将不会发生灾害；不需进行预警。本发明的有益效果是：本发明能够有效的进行降雨预报和预警，使得区域内的人员和财产能够得到有效的保障。

Description

一种精细化降雨预报***及其预警方法

技术领域

本发明涉及降雨预警技术领域，具体地说，是一种精细化降雨预报***及其预警方法。

背景技术

近年来，长江流域因强降雨引发的山洪灾害事件增多且频繁，造成社会和经济损失巨大，山洪灾害不仅对当地人民群众生命和财产安全造成损害，同时还严重阻碍山洪灾害防治区的经济和社会发展。因此，开展山洪灾害防治的预警技术等应用研究，是当前长江流域防洪减灾工作中亟待解决的突出问题。

目前，国内开展山洪灾害预警模式大多采用的是基于对实测降雨量的监测，对比所拟定的临界雨量值，从而开展预警；由于当前定量降雨预报还存在一定的不确定性，有的地区暂不具备获取实时定量降雨预报信息等，基本上在山洪预警实际工作中较少定量考虑未来一定预见期降雨预测信息。但很明显，上述预警机制或方案存在较大的弊端，一方面，因不考虑未来预报降雨信息，往往可能会出现较多的漏报现象，另一方面，仅主要基于实测降雨信息开展预警，即使发布的山洪预警信息准确可靠，但所提供的预警响应时间远远不够，人员来不及安全转移，达不到山洪预警最终目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种精细化降雨预报***及其预警方法，能够有效的进行降雨预报和预警，使得区域内的人员和财产能够得到有效的保障。

本发明通过下述技术方案实现：

本发明提出了一种精细化降雨预报***，包括中央控制器、以及分别与中央控制器连接的图像遥感采集器、水位雨量监测站、RTU遥感终端设备；所述预报***还包括与RTU遥感终端设备依次连接的无线通讯模块、数据采集模块，以及与水位雨量监测站连接的无线预警广播、入户预警器、水位雨量报警器；所述无线预警广播设置在山洪灾害多发区域，所述水位雨量报警器设置在预警相关工作人员工作岗位处，所述入户预警器设置在山洪灾害多发区域处的居民家中；

所述数据采集模块包括分别与无线通讯模块连接的雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器；

在所述中央处理器中构建有基于GIS技术的数据处理平台；所述数据处理平台包括依次连接的数据层、功能层、可视化展示层。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述数据层包括栅格数据库、矢量数据库、专题属性数据库；

所述功能层通过JDBC协议和SOAP协议与数据层连接，包括基于应用层的数据的地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、数据推送单元；所述数据推送单元与地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、可视化展示层、水位雨量监测站连接；

所述可视化展示层通过http协议和socket协议与功能层连接，包括***界面、自定义界面。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述栅格数据库中包括图像遥感影像数据、机载LiDAR数据及DEM数据；

所述矢量数据库中包括点数据、线数据、面数据；所述点数据包括气象站、水文站、水管所、水位雨量监测站的定位点数据；所述线数据包括渠系关系分布、公路、河流、区域界线的线条数据；所述面数据包括水库、湖泊、县界、植被类型的区域面数据；

所述属性数据包括水利工程建筑、河流、各级渠系、道路、植被的属性数据，以及数据采集模块实时采集的各区域雨量、水位、温度、光照数据。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述数据层为基于Geodatebase数据库。

本发明还提出了一种精细化降雨预报***的预警方法，基于上述预报***，首先通过中央控制器汇总矢量数据、栅格数据、属性数据到数据处理平台的数据层进行存储，然后由功能层的地图工具单元，将存储在矢量数据库、栅格数据库、属性数据库中的数据汇总，构建出3D的地图模型，并将构建的地图模型由数据推送单元发送至可视化展示层进行可视化展示；接着将地图模型按照水位雨量监测站的分布划分为多个子区域，并由空间分析单元结合数据采集模块实时采集的雨量数据和水位数据，对单个水位雨量监测站区域进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量，最后根据临界雨量的计算结果判断是否预警，若需要预警，则由数据推送单元将预警发送至可视化展示层及水位雨量监测站。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述“对单个水位雨量监测站区域进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量”具体包括以下步骤：

步骤S1：临界雨量计算；

步骤S2：单个水位雨量监测站临界雨量分析；

步骤S3：利用单个水位雨量监测站临界雨量分析计算区域临界雨量：

当降雨量在区域临界雨量的范围值内，则所分析区域将可能发生灾害；需要预警；

当降雨量不在区域临界雨量的范围值内，则所分析区域将可能发生灾害；不需要预警。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤S1具体是指：设定区域内共有S个水位雨量监测站共发生山洪灾害N次，共统计t个时间段的雨量，临界雨量为：

R_ti＝Min(R_tij) (j＝1···N)；

其中，R_tij为t时段第i个水位雨量监测站第j次山洪灾害的最大雨量值。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤S2具体是指将区域内水位雨量监测站同一时段的临界雨量进行统计分析；具体包括以下步骤

步骤S21：计算区域内临界雨量平均值：

(t＝10分钟、30分钟……过程雨量)；

其中，

可视为区域内大范围的平均情况，是即当面降雨量超过

时，区域内有可能发生山洪灾害；

步骤S22：统计区域内临界雨量的最小值：

R_tmin＝Min(R_ti) (i＝1，2……S)；

其中，R_tmin为区域内致灾降雨强度的必要条件，即只有当区域内至少有一个水位雨量监测站雨强超过R_tmin时，区域内才有可能发生山洪灾害。

步骤S23：统计区域内临界雨量的最大值：

R_tmax＝max(R_ti) (i＝1,2……S)；

其中，R_tmax为区域内发生山洪灾害的充分条件，即当区域内每个站点雨强都超过R_tmax时，区域内将会有大范围的山洪灾害发生。

为了更好地实现本发明，进一步地，在所述步骤S3具体中，所述区域临界雨量为一个范围值，所述范围值取值在R_tmin及

之间；

当降雨量在范围值内，所分析区域内就有可能发生山洪灾害。

为了更好地实现本发明，进一步地，当可视化展示层接收到数据推送单元的预警时，将预警信息在3D的地图模型上以红色闪光的形式进行预警；当水位雨量监测站接收到数据推送单元的预警时，将预警信息传输给与所分析区域对应的无线预警广播、入户预警器、水位雨量报警器。

本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

(1)本发明能够有效的进行降雨预报和预警，使得区域内的人员和财产能够得到有效的保障；

(2)本发明能够有效的对由于降雨所产生的灾害进行判断，有效的实现预防在前，避免给区域内的人员造成损失；

(3)通过3D的地图模型将水位雨量信息与地图模型信息结合，更加直观清晰地展示了降水量信息。

附图说明

图1为本发明的***框图；

图2为本发明数据处理平台的框架图；

图3为分析出的网格示例图；

图4为根据分析出的王根进一步分析出的重点区域的示意图；

图5为水位数据分析最终模型效果图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

本实施例通过下述技术方案实现，如图1、图2所示，本实施例提出了一种精细化降雨预报***，包括中央控制器、以及分别与中央控制器连接的图像遥感采集器、水位雨量监测站、RTU遥感终端设备；所述预报***还包括与RTU遥感终端设备依次连接的无线通讯模块、数据采集模块，以及与水位雨量监测站连接的无线预警广播、入户预警器、水位雨量报警器；所述无线预警广播设置在汛情水灾多发区域，所述水位雨量报警器设置在预警相关工作人员工作岗位处；所述入户预警器设置在山洪灾害多发区域处的居民家中；

所述数据采集模块包括分别与无线通讯模块连接的雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器；

在所述中央处理器中构建有基于GIS技术的数据处理平台；所述数据处理平台包括依次连接的数据层、功能层、可视化展示层。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述数据层包括栅格数据库、矢量数据库、专题属性数据库；

所述功能层通过JDBC协议和SOAP协议与数据层连接，包括基于应用层的数据的地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、数据推送单元；所述数据推送单元与地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、可视化展示层、水位雨量监测站连接；

所述可视化展示层通过http协议和socket协议与功能层连接，包括***界面、自定义界面。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述栅格数据库中包括图像遥感影像数据、机载LiDAR数据及DEM数据；

所述矢量数据库中包括点数据、线数据、面数据；所述点数据包括气象站、水文站、水管所、水位雨量监测站的定位点数据；所述线数据包括渠系关系分布、公路、河流、区域界线的线条数据；所述面数据包括水库、湖泊、县界、植被类型的区域面数据；

所述属性数据包括水利工程建筑、河流、各级渠系、道路、植被的属性数据，以及数据采集模块实时采集的各区域雨量、水位、温度、光照数据。

为了更好地实现本发明，进一步地，所述数据层为基于Geodatebase数据库。

实施例2：

本实施例在上述实施例1的基础上，进一步地，所述水位雨量监测站与多个水位雨量报警器、无线预警广播、入户报警器连接，所述水位雨量报警器与多个终端设备连接。

水位雨量监测站：同时将实时时段超警戒水位数据和预警信息单点群发送到多个入户报警器、GPRS平台、管理员手机上，具有超预警阈值自动传送预警信息的功能。用于实时采集监测雨量和水位，通过ISM频段通讯传递到与其连接的入户报警器中，雨量水位信息一旦超过警阈值后通过入户报警器自动产生声光报警和预警；入户报警器安装在各农户家，从而真正做到预警入户，将降雨和预警信息发送至每家每户。危险区内居民均可在第一时间得知雨水信息，在汛期可大大提高居民防灾躲灾意识。入户预警以自然村为单位，预警信息可及时有效地传达至受威胁人群，大大减少了防汛责任人传递的工作量。解决了以往的预警发送范围过大或过小的问题。

入户报警器：通过VHF短频公告、小喇叭通知自动发布预警信息至入户报警器通知到农户家各群众；通知群众疏散撤离，提高当地村民的自救能力。

无线预警广播站：接收水位雨量监测站提供的预警信息以及相关责任主体单位下发的相关文字预警通告，也可以授权白名单下发短信或电话语音预警，在入户报警器报警时，相关责任人可通过无线预警广播站实现有线广播通告、鸣笛、声光报警和现场喊话，进一步扩大通知危险群众的范围，确保转移的安全，做到预警信息发布时及时转移危险区群众起到有效保障作用；无线预警广播站也可以实现防汛上级主管单位的本地录音反馈、取证功能。

本实施例的其他部分与上述实施例1相同，故不再赘述。

实施例3：

本实施例在上述实施例1-2任一项的基础上做进一步优化，如图1所示，进一步地，为了更好的实现本发明，所述数据采集模块包括雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器、以及电池模块；所述雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器、分别与数据传输模块还有电池模块连接，所述数据传输模块与RTU遥测终端设备连接。

需要说明的是，通过上述改进，电池模块采用太阳能和蓄电池供电；

其中对于雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器、：定时或实时自动采集雨量、水位参数，采样间隔可设定；

按定时或事件自报方式通过主备式信道发送数据，当第一发送信道不通时，自动切换到第二信道发送；

具有现地或远地编程能力，可设置参数，改变路径，读取数据；可响应召测，接收中央控制器通过RTU遥测终端、无线通信滚模块发送来的召测指令，根据指令要求将当前值、或将过去的记录值、或将所有存贮的数据通过指定的信道或指定的路径发送；具有工况报告功能；具备存储功能。

雨量计、水位计分别将雨量数据和水位数据传递给RTU遥测终端设备，RTU遥测终端设备进行数据分析处理然后将数据通过无线通信模块将数据传递到中央控制器，供中央控制器在数据处理平台进行数据分析和计算。

本实施例的其他部分与上述实施例1-2任一项相同，故不再赘述。

实施例4：

本实施例在上述实施例1-3任一项的基础上做进一步优化，如图1所示，进一步地，为了更好的实现本发明，所述水位传感器为气泡式水位计。气泡式水位计是一种性能先进、适用型号、可靠性高的水位传感器，配有高精度的压力传感器，适用于水位计温度数据的采集与传输。无需建设水位井。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述雨量传感器为翻斗式雨量传感器。

图像遥感采集器用于对水位雨量监测站区域进行遥感影像的采集，并将图像信息传递给中央处理器的数据处理平台中进行存储，具体存储在栅格数据库中，地图工具单元结合栅格数据库中的数据，以及气象站、水文站等的数据、事先采集的地图中水库、植被、河流、公路等数据，构建出3D的地图模型，并将模型中对应位置代表的事物添加上属性数据，最后由空间分析单元通过实时采集的水位雨量数据分析得出精细降雨信息。

本实施例的其他部分与上述实施例1-3任一项相同，故不再赘述。

实施例5：

本实施例在上述***的基础上提出了一种精细化降雨预报***的预警方法，首先通过中央控制器汇总矢量数据、栅格数据、属性数据到数据处理平台的数据层进行存储，然后由功能层的地图工具单元，将存储在矢量数据库、栅格数据库、属性数据库中的数据汇总，构建出3D的地图模型，并将构建的地图模型由数据推送单元发送至可视化展示层进行可视化展示；接着将地图模型按照水位雨量监测站的分布划分为多个子区域，并由空间分析单元结合数据采集模块实时采集的雨量数据和水位数据，对单个水位雨量监测站区域进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量，最后根据临界雨量的计算结果判断是否预警，若需要预警，则由数据推送单元将预警发送至可视化展示层及水位雨量监测站。当可视化展示层接收到数据推送单元的预警时，将预警信息在3D的地图模型上以红色闪光的形式进行预警；当水位雨量监测站接收到数据推送单元的预警时，将预警信息传输给与所分析区域对应的无线预警广播、入户预警器、水位雨量报警器。

实施例6：

本实施例在上述实施例5的基础上，所述“对单个水位雨量监测站区域进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量”具体包括以下步骤：

根据区域内历次山洪灾害发生的时间表，收集区域及周边邻近地区各雨量站对应的雨量资料(区域内有的地方可能未发生山洪，但雨量资料也应一并收集)，以水文部门的雨量资料为主，气象站网和实地调查雨量资料作为补充。确定对应的降雨过程开始和结束时间，降雨过程的开始时间，是以连续3日每日雨量≤1mm后出现日雨量＞1mm的时间；降雨过程的结束时间是山洪灾害发生的时间(这里确定的是降雨过程统计时间，如灾害发生后降雨仍在持续，灾害会加重)。过程时间确定后，在每次过程中依次查找并统计10分钟、30分钟、1小时、3小时、6小时、12小时、24小时最大雨量，过程总雨量及其每项对应的起止时间。如果过程时间长度小于对应项的时段跨度，则不统计(如降雨过程小于12小时，则不统计12小时、24小时最大雨量及其起止时间)，但过程雨量必须统计。当降雨过程时间较长时(例如过程时间超过3天)，降雨强度可能会出现2个或以上的峰值，则统计最靠近灾害发生时刻各时间段最大雨量。如果收集的资料中已包含各时段雨量统计值，则可直接进行下步工作。

步骤S1：数据采集和规整，临界雨量计算；

步骤S2：单个水位雨量监测站区域临界雨量分析；

步骤S3：利用个水位雨量监测站区域临界雨量分析计算区域临界雨量；

当降雨量在区域临界雨量的范围值内，则该区域将可能发生灾害；从而进行预警；

当降雨量不在区域临界雨量的范围值内，则该区域将可能发生灾害；不需进行预警。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S1具体是指：假设区域内共有S个雨量站，共发生山洪灾害N次，共统计t个时间段的雨量，R_tij为t时段第i个雨量站第j次山洪灾害的最大雨量，则各站每个时间段N次统计值中，最小的一个为临界雨量初值，即初步认为这个值是临界雨量，计算公式如下：

R_ti＝Min(R_tij) (j＝1···N)；

进一步地，为了更好的实现本发明，不同站点相同时段的临界雨量不尽相同，与各站点地质、地形、前期降雨量及气候条件不同有关。地形陡峭，土壤吸水能力较好，前期降雨量小，年雨量较大的地区，临界雨量就较大，相反则临界雨量就较小。

同一站点不同时段的临界雨量，能反映该站点对于不同时间段最大降雨的敏感程度，因此需要对各时段的临界雨量进行综合分析，并结合山洪灾害调查资料，确定影响山洪灾害发生的重要时段。因过程总雨量也有临界值，实际工作中，各时段临界雨量必须一起综合使用，并判别山洪灾害发生的可能性，如1小时这个时段出现大于临界值的降雨时，灾害发生的可能性较小，3小时、6小时也出现大于临界值的降雨时，灾害发生的可能性较大。但只要有一个时段降雨将超过其临界值，就有可能发生山洪灾害。

所述步骤S2具体是指：将区域内水位雨量监测站同一时段的临界雨量进行统计分析；具体包括以下步骤

步骤S21：计算区域内临界雨量平均值；

(t＝10分钟、30分钟……过程雨量)；

其中，

可视为区域内大范围的平均情况，是即当面降雨量超过

时，区域内有可能发生山洪灾害；

步骤S22：统计区域内临界雨量的最小值；

R_tmin＝Min(R_ti) (i＝1，2……S)；

其中，R_tmin为区域内致灾降雨强度的必要条件，即只有当区域内至少有一个水位雨量监测站雨强超过R_tmin时，区域内才有可能发生山洪灾害。

步骤S23：统计区域内临界雨量的最大值；

R_tmax＝max(R_ti) (i＝1,2……S)；

其中，R_tmax为区域内发生山洪灾害的充分条件，即当区域内每个站点雨强都超过R_tmax时，区域内将会有大范围的山洪灾害发生。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S3具体是指：区域临界雨量为一个范围值，范围值在R_tmin及

之间。

本实施例的其他部分与上述实施例5相同，故不再赘述。

实施例7：

本实施例在上述实施例5-6任一项的基础上，为了更好地实现本发明，如图3、图4、图5所示，进一步地，通过使用GIS提供的WEB API接口在不同区域进行服务调用，构建出地形图层、影像图层、倾斜摄影图层，达到在大范围构建3D场景，在小范围精细还原真实世界的能力。

在场景构建后，需要展示具有良好用户体验的水体动态变化效果，一般情况下无法直接使用水文模型的输出成果，如网格太多时，模型输出数据如果以动态方式呈现，会导致对运算的硬件要求比较高。***单独对网格数据进行融合平滑优化处理，同时保证河道水体和淹没区域的高程数据准确性以及较好的用户体验。

(1)数据背景：由于使用的水文模型输出的成果为精细化预报，因此一次预报成果包含数个网格点数据，每个网格点都有高程，如果前端程序需呈现动态结果，会造成GIS服务端运算巨大压力，但是其中很多网格点的高程水位数据又无意义。因此对重点区域的呈现，需要再次结合GIS对网格数据进行处理。

(2)处理方式：

a)提取分析区域

b)融合水深大于阈值的网格

c)平滑融合后的淹没区域边缘

d)分析重点区域

设计淹没图层，为提升效率采用所有网格中的最高水位作为该淹没图层的水位高程，并在此方法下实现河道网格和非河道网格在漫水时网格水位高程的算法问题。

最终示意图如图3、图4、图5所示。

本实施例的其他部分与上述实施例5-6任一项相同，故不再赘述。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种精细化降雨预报***，包括中央控制器、以及分别与中央控制器连接的图像遥感采集器、水位雨量监测站、RTU遥感终端设备；其特征在于，还包括与RTU遥感终端设备依次连接的无线通讯模块、数据采集模块，以及与水位雨量监测站连接的无线预警广播、入户预警器、水位雨量报警器；所述无线预警广播设置在山洪灾害多发区域，所述水位雨量报警器设置在预警相关工作人员工作岗位处，所述入户预警器设置在山洪灾害多发区域处的居民家中；

所述数据采集模块包括分别与无线通讯模块连接的雨量传感器、水位传感器、温度传感器、日照传感器；

在所述中央处理器中构建有基于GIS技术的数据处理平台。

2.如权利要求1所述的一种精细化降雨预报***，其特征在于，所述数据处理平台包括依次连接的数据层、功能层、可视化展示层，所述数据层包括栅格数据库、矢量数据库、专题属性数据库；

所述功能层通过JDBC协议和SOAP协议与数据层连接，包括基于应用层的数据的地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、数据推送单元；所述数据推送单元与地图工具单元、信息查询单元、空间分析单元、可视化展示层、水位雨量监测站连接；

所述可视化展示层通过http协议和socket协议与功能层连接，包括***界面、自定义界面。

3.如权利要求2所述的一种精细化降雨预报***，其特征在于，所述栅格数据库中包括图像遥感影像数据、机载LiDAR数据及DEM数据；

所述矢量数据库中包括点数据、线数据、面数据；所述点数据包括气象站、水文站、水管所、水位雨量监测站的定位点数据；所述线数据包括渠系关系分布、公路、河流、区域界线的线条数据；所述面数据包括水库、湖泊、县界、植被类型的区域面数据；

所述属性数据包括水利工程建筑、河流、各级渠系、道路、植被的属性数据，以及数据采集模块实时采集的各区域雨量、水位、温度、光照数据。

4.如权利要求3所述的一种精细化降雨预报***，其特征在于，所述数据层为基于Geodatebase数据库。

5.如权利要求4所述的一种精细化降雨预报***的预警方法，其特征在于，首先通过中央控制器汇总矢量数据、栅格数据、属性数据到数据处理平台的数据层进行存储，然后由功能层的地图工具单元，将存储在矢量数据库、栅格数据库、属性数据库中的数据汇总，构建出3D的地图模型，并将构建的地图模型由数据推送单元发送至可视化展示层进行可视化展示；接着将地图模型按照水位雨量监测站分布划分为多个子区域，由空间分析单元结合数据采集模块实时采集的雨量数据和水位数据，对单个水位雨量监测站区域进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量，最后根据临界雨量的计算结果判断是否预警，若需要预警，则由数据推送单元将预警发送至可视化展示层及水位雨量监测站。

6.如权利要求5所述的一种精细化预报***的预警方法，其特征在于，所述“对单个水位雨量监测站进行临界雨量分析，进而计算出区域临界雨量”具体包括以下步骤：

步骤S1：临界雨量计算；

步骤S2：单个水位雨量监测站区域临界雨量分析；

步骤S3：利用单个水位雨量监测站区域临界雨量分析计算区域临界雨量：

当降雨量在区域临界雨量的范围值内，则所分析区域将可能发生灾害；需要预警；

当降雨量不在区域临界雨量的范围值内，则所分析区域将可能发生灾害；不需要预警。

7.如权利要求6所述的一种精细化降雨预报***的预警方法，其特征在于，所述步骤S1具体是指：设定区域内共有S个水位雨量监测站共发生山洪灾害N次，共统计t个时间段的雨量，临界雨量为：

R_ti＝Min(R_tij)(j＝1···N)；

其中，R_tij为t时段第i个水位雨量监测站第j次山洪灾害的最大雨量值。

8.如权利要求7所述的一种精细化降雨预报***的预警方法，其特征在于，所述步骤S2具体是指将区域内水位雨量监测站同一时段的临界雨量进行统计分析；具体包括以下步骤

步骤S21：计算区域内临界雨量平均值：

(t＝10分钟、30分钟……过程雨量)；

其中，

可视为区域内大范围的平均情况，是即当面降雨量超过

时，区域内有可能发生山洪灾害；

步骤S22：统计区域内临界雨量的最小值：

R_tmin＝Min(R_ti)(i＝1，2……S)；

其中，R_tmin为区域内致灾降雨强度的必要条件，即只有当区域内至少有一个水位雨量监测站雨强超过R_tmin时，区域内才有可能发生山洪灾害。

步骤S23：统计区域内临界雨量的最大值：

R_tmax＝max(R_ti)(i＝1,2……S)；

其中，R_tmax为区域内发生山洪灾害的充分条件，即当区域内每个站点雨强都超过R_tmax时，区域内将会有大范围的山洪灾害发生。

9.如权利要求8所述的一种精细化降雨预报***的预警方法，其特征在于，在所述步骤S3具体中，所述区域临界雨量为一个范围值，所述范围值取值在R_tmin及

之间；

当降雨量在范围值内，所分析区域内就有可能发生山洪灾害。

10.如权利要求5所述的一种精细化降雨预报***的预警方法，其特征在于，当可视化展示层接收到数据推送单元的预警时，将预警信息在3D的地图模型上以红色闪光的形式进行预警；当水位雨量监测站接收到数据推送单元的预警时，将预警信息传输给与所分析区域对应的无线预警广播、入户预警器及水位雨量报警器。

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