[发明专利]基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

对于每个水库，实时获取所述水库的水库数据以及所述水库所在地的气象实际数据和气象预报数据，并将所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据定时上传至kafka；

对kafak中的水库数据、气象实际数据和气象预报数据进行分布式消费，生成对应的日志信息；

将水库数据、气象实际数据和气象预报数据对应的日志信息分别发送至Elasticsearch进行存储；

通过Kibana对水库数据、气象实际数据和气象预报数据对应的日志信息进行分析展示，并基于水库数据、气象实际数据以及气象预报数据的日志信息，通过旱情分析模型预测旱情。

2.根据权利要求1所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法，其特征在于，所述kafka中创建有三个队列，分别为用于收集水库数据的ReservoirQueue队列、用于收集气象实际数据的ReservoirWeatherQueue、以及用于收集气象预报数据的WeatherQueue；

将所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据定时上传至kafka的对应队列中。

3.根据权利要求1所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法，其特征在于，所述Elasticsearch中创建有三个索引主题，分别为用于存储水库数据对应日志信息的Reservoir_Info主题、用于存储气象实际数据对应日志信息的ReservoirWeather_Info主题以及用于存储气象预报数据对应日志信息的Weather_Info主题；

所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据的日志信息分别存储于对应的索引主题中。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法，其特征在于，所述水库数据包括水库水位、水库位置、水库面积、水渠信息、预计覆盖村落个数、主要农作物信息、每小时排水量以及时间信息；

所述气象实际数据包括地区位置、温度、湿度、降雨量以及时间信息；

所述气象预报数据包括地区位置、温度、湿度、降雨概率、天气情况、风力、风向以及时间信息。

5.根据权利要求4所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法，其特征在于，基于水库数据、气象实际数据以及气象预报数据的日志信息，通过旱情分析模型预测旱情，包括如下操作：

基于水库数据、气象实际数据以及气象预报数据的历史日志信息，分析出水库水位、实际降雨量、预报降雨量与实际干旱情况的关系并建立相应的分析模型；

基于历史预报降雨情况以及实际降雨情况建立预报准确率模型；

统计预报降雨量与水库水位变化情况，建立降雨量与水库水位关系的数学模型，通过数据对比验证所述数据模型的准确率；

将水库数据、气象实际数据、气象预报数据各自建立同比模型，用以对比、预测干旱严重程度。

6.一种基于水库水位以及降雨量的旱情预警系统，其特征在于，用于通过如权利要求1-5任一项所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法进行旱情预警，所述系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于实时获取每个水库的水库数据以及水库所在地的气象实际数据和气象预报数据；

Kafka，所述kafka与所述数据采集模块交互，用于定时接收所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据，并对所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据进行分布式消费，生成对应的日志信息；

Elasticsearch，所述Elasticsearch与所述kafka交互，用于存储所述水库数据、气象实际数据和气象预报数据的日志信息；

Kibana，所述Kibana与所述Elasticsearch交互，用于对水库数据、气象实际数据和气象预报数据对应的日志信息进行分析展示，并基于水库数据、气象实际数据以及气象预报数据的日志信息，通过旱情分析模型预测旱情。