本發明屬于災害預警系統，具體地說是一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法及系統。
背景技術：
1、隨著城市化進程的加速，城市內澇及次生災害已成為全球各大城市面臨的重要挑戰之一，由于氣候變化、城市排水系統設計不足、極端天氣事件的增加以及城市化進程帶來的土地覆蓋變化，城市內澇頻發，造成了嚴重的經濟損失、交通中斷及公共安全問題，特別是次生災害，如交通事故、電力中斷和水污染等，往往加劇了災害的影響。
2、為了更好地應對這些挑戰，開發高效的城市內澇及次生災害動態預警系統變得尤為重要，這些系統通常通過實時采集、處理和分析各種來源的數據來預測災害的發生并發出預警，然而，現有的城市內澇及災害預警系統在數據獲取、融合、預測和應急響應等方面還存在若干不足和挑戰，具體如下：
3、1、現有的大多數城市內澇及災害預警系統主要依賴單一的數據源，難以實現多數據源的有效整合，尤其是城市內澇預警需要綜合考慮氣象、地理、交通、排水系統及社會反饋等多方面因素，但這些數據往往分別存儲在不同的系統或平臺中，導致數據難以有效共享，形成信息孤島，因此，系統在預測準確性和時效性方面受限；
4、數據融合與分析能力不足，盡管近年來機器學習和人工智能技術得到了廣泛應用，但當前的城市內澇及次生災害動態預警系統在多源數據融合方面仍然存在挑戰，現有的融合算法通常側重于簡單的加權平均或基于規則的方法，未能充分考慮數據之間復雜的相互關系和依賴性，此外，融合過程中未能充分利用歷史數據和實時數據的交互作用，也使得模型的預測能力不足，尤其是在復雜的災害情景下，往往難以準確評估災害的發生概率和影響范圍；
5、2、災害預測模型的精度和魯棒性不足，盡管現有的災害預測系統中引入了機器學習和神經網絡等方法進行災害預測，但現有的預測模型通常局限于對單一數據源的處理，缺乏對多源數據進行融合處理后的綜合評估，因此，這些模型在極端氣候或災害突發情況下的表現往往不穩定，預測精度和魯棒性較低，導致預警的可靠性和及時性受到影響。
6、因此，針對上述問題提出一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法及系統。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本發明提供了一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法及系統，用于解決背景技術中提出的問題。
3、(二)技術方案
4、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法及系統包括：
5、數據采集模塊，用于實時收集多個來源的城市內澇及次生災害相關數據，所述數據包括但不限于氣象數據、降雨量數據、地面水位數據、城市排水系統狀態數據、歷史內澇事件數據以及地理信息數據；
6、數據預處理模塊，用于對所述數據進行清洗、去噪、缺失值填充及歸一化處理；
7、數據融合模塊，用于將來自不同數據源的數據進行融合，并通過多源數據融合算法對數據進行分析，以生成綜合的城市內澇風險評估模型；
8、災害預測模塊，根據所述風險評估模型實時預測城市內澇及其導致的次生災害發生的概率及嚴重程度；
9、預警發布模塊，根據所述災害預測模塊生成預警信息，并通過多種方式向相關部門和公眾發布預警信息；
10、應急響應模塊，用于根據預警信息等級提供響應措施，包括疏散路線規劃、交通管制、資源調度、災后恢復。
11、優選的，所述數據預處理模塊包括以下功能：
12、數據清洗，多源數據包含重復的記錄，特別是在多個監測設備或數據源同時收集數據的情況下，數據預處理模塊應能夠檢測并刪除重復的數據；
13、數據去噪，通過去除數據中的噪聲來提升數據的質量，確保后續分析、建模或決策的準確性；
14、缺失值填充，在數據集中，會存在缺失值，這些缺失值是由于數據采集失敗、傳輸問題或設備故障，使用均值、中位數或眾數填充缺失值；
15、歸一化處理，將數據轉換到一個統一的尺度或范圍，以消除不同特征之間的量綱差異。
16、優選的，所述多源數據融合的層次包括：
17、數據層融合，直接對原始數據進行整合；
18、特征層融合，利用卷積神經網絡提取各數據源特征；再對各數據源的特征進行融合；
19、決策層融合，各數據源的獨立決策結果進行融合；
20、多源數據融合算法包括：
21、加權平均法，根據各數據源的可靠性分配權重，對數據進行加權求和；
22、卡爾曼濾波，基于狀態空間模型，通過遞歸估計優化融合結果；
23、d-s證據理論，通過基本概率分配和證據組合規則處理不確定性；
24、深度學習方法，利用神經網絡自動學習數據間的復雜關系；
25、貝葉斯網絡，通過條件概率分布表示變量間的依賴關系，進行概率推理；
26、數據融合模塊采用機器學習算法，通過熵權法、層次分析法動態分配權重，確保高價值數據源獲得更高權重，自動調整不同數據源的權重，以提升災害預測的準確性和靈活性。
27、優選的，所述災害預測模塊采用神經網絡或支持向量機預測模型，基于歷史數據和實時數據，進行城市內澇及次生災害的發生概率預測。
28、優選的，所述預警發布模塊通過智能決策系統自動選擇適合的預警級別，并根據災害類型調整預警內容和發布方式；
29、智能決策系統是一種融合人工智能、大數據、機器學習、知識工程等先進技術，為決策者提供科學化、智能化決策支持的計算系統；
30、智能決策系統的系統架構：
31、數據層：
32、數據采集與整合：集成多源異構數據，通過etl技術實現數據清洗與標準化；
33、數據存儲與管理：采用分布式數據庫或實時流處理框架存儲結構化與非結構化數據；
34、模型層：
35、機器學習模型：基于監督學習、無監督學習或強化學習算法構建預測與優化模型；
36、知識圖譜：通過實體-關系建模整合領域知識，支持語義推理與關聯分析；
37、仿真與優化引擎：采用蒙特卡洛模擬、線性規劃算法進行多目標優化與風險評估；
38、決策層：
39、決策規則引擎：基于規則推理或案例推理，實現自動化決策；
40、多準則決策分析：支持層次分析法，輔助處理復雜決策問題。
41、優選的，所述應急響應模塊包括實時反饋機制，根據災害發生后的實時數據反饋，自動調整應急響應策略和資源調度方案。
42、優選的，所述災害預測模塊還包括風險評估和模擬模塊，用于模擬不同災害情景下的后果，以幫助決策者制定應急措施。
43、優選的，所述系統還包括災害評估和災后恢復模塊，用于根據城市內澇和次生災害發生后的損失數據，評估災害影響并提出恢復方案。
44、優選的，所述數據采集模塊還包括傳感器網絡，用于實時監測地面水位、降雨強度及其他關鍵指標。
45、一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法，步驟包括：
46、s1：通過氣象站、衛星、雷達獲取降雨量、氣溫、濕度等信息，獲取河流、湖泊及地下水位的實時數據，通過傳感器和監測設備獲取城市排水系統的工作狀態，通過城市交通管理平臺獲取交通流量、積水位置、路段狀況等，從社交平臺獲取市民上傳的內澇照片、視頻或文本信息，通過衛星、無人機或地面測量獲取城市地理信息；
47、s2：清洗、標準化和格式化數據，以保證不同來源數據能夠在同一平臺上有效融合；
48、s3：通過不同的數據融合方法，生成一個全局的、可靠的城市內澇和次生災害風險模型；
49、s4：基于融合后的數據，進行城市內澇及次生災害風險評估，預測災害發生的性和影響范圍；
50、s5：通過風險評估結果，生成災害預警信息并向相關部門和公眾發布；
51、s6：在災害發生后，協調應急響應，并根據實際情況進行后續的數據分析和優化；
52、s7：通過災后分析和實時數據的反饋，不斷優化數據融合和預測模型，提升系統的精度和魯棒性。
53、有益效果
54、與現有技術相比，本發明提供了一種多源數據融合的城市內澇及次生災害動態預警方法及系統，具備以下有益效果：
55、1、該發明，通過多源數據融合，該系統能夠將來自不同數據源的信息進行整合，消除單一數據源存在的誤差和偏差，從而提高對城市內澇及次生災害發生的準確預測和精度,這使得系統能夠更早、更精準地識別災害風險。
56、2、該發明，通過實時采集多源數據，能夠即時反映城市內澇狀況，基于實時數據的快速處理和分析，能夠在災害發生前提供動態預警，使政府和公眾可以及時獲得預警信息，從而有效地采取應急措施，減少災害損失。
57、3、該發明，將氣象數據、地理信息、排水系統狀態多種數據源進行融合，提供了一個集成化的預警系統，不僅覆蓋了城市內澇本身，還涉及了的次生災害，形成了全面的災害預測和預警平臺，這種綜合性大大提升了災害管理的效率和效果。