(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210990079.1 (22)申请日 2022.08.18 (71)申请人 浪潮卓数 大数据产业发展 有限公司 地址 214125 江苏省无锡市无锡经济开发 区金融一街15号1101、 1102、 1103、 1104、 1105、 1106、 1107、 1108 (72)发明人 姜敬超　单震　谢传家　 (74)专利代理 机构 济南信达专利事务所有限公 司 37100 专利代理师 潘悦梅 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/21(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/02(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 基于水库水位以及降雨量的旱情预警方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了基于水库水位以及降雨量的 旱情预警方法及系统， 属于大数据分析技术领 域， 要解决的技术问题为如何对 未来干旱进行预 测， 以便于提前干预， 降低干旱对农业生产的影 响。 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， 并通过旱 情分析模型 预测旱情。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115422252 A 2022.12.02 CN 115422252 A 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 Elasticsearc h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Reservo irWeatherQueue、 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_In fo主题、 用于存储气象实际数据对应日志信 息的ReservoirWeather_In fo主 题以及用于存 储气象预报数据对应日志信息的Weather_I nfo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权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422252 A 2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。 7.根据权利要求6所述的基于水库 水位以及降雨量的旱情预警系统， 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Reservo irWeatherQueue、 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。 8.根据权利要求6所述的基于水库 水位以及降雨量的旱情预警系统， 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_In fo主题、 用于存储气象实际数据对应日志信 息的ReservoirWeather_In fo主 题以及用于存 储气象预报数据对应日志信息的Weather_I nfo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。 9.根据权利要求6 ‑8任一项所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警系统， 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。 10.根据权利要求9所述的基于水库水位以及降雨量的旱情预警系统， 其特征在于， 所 述Kibana用于执 行： 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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422252 A 3