检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙亮
机构地区:[1]顺义区政协 [2]中国交通信息科技集团有限公司智慧水务事业部
出 处:《北京观察》2024年第10期43-43,共1页Beijing Observation
摘 要:近年来,随着全球气候变化的加剧和城市化进程的加快,极端天气事件频发,城市洪涝灾害的风险显著增加。北京由于特殊的地理位置和复杂的城市结构,防洪度汛工作更是面临着严峻的挑战。建议:一是提升洪水预报预警水平,揭开防护“盲区”。着力完善防洪预报体系。持续加强雨水情监测预报“三道防线”建设,融合卫星遥感、数字高程模型(DEM)、站点监测等多源数据,利用人工智能如深度神经网络等技术,识别流域上下游各站点间水文时空关联性,结合二维水动力模型实时推演,实现“数据+机理”增强的水文预报,进一步提高洪水预报精准度和预见性。
关 键 词:防洪度汛 二维水动力模型 洪水预报 防洪预报 极端天气事件 深度神经网络 城市洪涝灾害 人工智能
分 类 号:TV87[水利工程—水利水电工程]
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