(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 202211264216.X (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 中山大学 地址 510275 广东省广州市新港西路13 5号 (72)发明人 邱建秀　何晨曦　辛秦川　唐国平　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 任文生 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于土壤水分的旱涝急转事件识别方 法、 装置及设备 (57)摘要 本发明涉及自然灾害风险评估技术领域， 公 开了一种基于土壤水分的旱涝急转事件识别方 法、 装置及设备。 本发明采用日尺度土壤水数据 计算其实际分布的概率密度与均匀分布概率密 度曲线， 并基于该两曲线计算对应日的土壤水分 集中指数； 根据目标时间段的土壤水分集中指数 序列确定 可能发生旱涝急转的时间点， 并结合土 壤水分距平百分率， 确定可能发生旱涝急转的时 间点对应时间窗口内各日的旱涝状态， 若偏旱状 态与偏涝状态切换的时间间隔不大于第一天数 阈值、 切换前的旱涝状态持续时间大于第二天数 阈值且切换后的旱涝状态持续时间大于第三天 数阈值， 判定对应时间点发生旱涝急转事件。 本 发明有效提高了旱涝急转事件识别的精度， 应用 效果更好。 权利要求书3页 说明书14页 附图7页 CN 115329610 A 2022.11.11 CN 115329610 A 1.一种基于 土壤水分的旱涝急转事 件识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标时间段内各 日在对应第 一时间窗口内的土壤水分序列， 对各土壤水分序列进 行离差标准化处理， 得到目标时间段内各日对应的标准 化土壤水分序列； 根据所述标准化土壤水分序列绘制对应日的实际累积土壤水分值与累积时间的第一 概率密度曲线， 以及绘制对应日的累积平均土壤水分值与累积时间的第二概率密度曲线， 计算对应日 的第一概率密度曲线和 第二概率密度曲线在 对应第一时间窗口内的积分之差， 将所述积分之差除以相应第二概率密度曲线在 对应第一时间窗口内的积分， 得到对应日的 土壤水分集中指数； 将所述目标时间段内每日的土壤水分集中指数与 预置的指数正常阈值范围进行比较， 从超出所述指数正常阈值范围的土壤水分集中指数序列中选取极值点的对应日作为可能 发生旱涝急转的时间点； 以所述可能发生旱涝急转的时间点为 时间窗口中心， 计算对应第 二时间窗口内各 日的 土壤水分距平百分率， 根据计算得到的土壤水分距平百分率序列确定对应第二时间窗口内 各日的旱涝状态， 若对应第二时间窗口内偏旱状态与偏涝状态切换的时间间隔不大于第一 天数阈值、 切换前的旱涝状态持续时间大于第二 天数阈值且切换后的旱涝状态持续时间大 于第三天数阈值， 判定在对应的可能发生 旱涝急转的时间点发生 旱涝急转事 件。 2.根据权利要求1所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述获 取目标时间段内各日在对应第一时间窗口内的土壤水分序列， 包括： 获取目标区域的SMAP土壤水分产品数据， 以目标时间段的第i日作为第一时间窗口的 中心， 利用所述第一时间窗口对 所述SMAP土壤水分产品数据进 行采样， 得到所述第i日在 对 应第一时间窗口内的土壤水分序列。 3.根据权利要求2所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述以 所述可能发生旱涝急转的时间点为时间窗口中心， 计算对应第二时间窗口内各日的土壤水 分距平百分率， 包括： 对目标区域在预置年份范围内的SMAP土壤水分产品数据序列进行滑动平均处理， 以所 述可能发生旱涝急转的时间点对应第二时间窗口内的各日作为目标日， 从处理后的S MAP土 壤水分产品数据序列提取每年在目标日 的土壤水分值进行平均值求取， 得到对应目标日在 预置年份范围内的土壤水分平均值； 根据目标日在预置年份范围内的土壤水分平均值计算得到对应的土壤水分距平百分 率。 4.根据权利要求1所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述从 超出所述指数正常阈值范围的土壤水分集中指数序列中选取极值点的对应日作为可能发 生旱涝急转的时间点， 包括： 从大于所述指数正常阈值范围的上限值的土壤水分集中指数序列中选取极大值点的 对应日作为可能发生 旱涝急转的时间点； 从小于所述指数正常阈值范围的下限值的土壤水分集中指数序列中选取极小值点的 对应日作为可能发生 旱涝急转的时间点。 5.根据权利要求1所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述根 据计算得到的土壤水分距 平百分率序列确定对应第二时间窗口内各日的旱涝状态， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115329610 A 2若土壤水分距 平百分率小于 ‑5%， 确定对应日处于偏旱状态； 若土壤水分距 平百分率大于 5%， 确定对应日处于偏涝状态。 6.根据权利要求1所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述方 法还包括： 根据旱涝急转事件对应时间点的土壤水分集中指数及对应第二时间窗口内偏旱状态 与偏涝状态切换的时间 间隔， 评估 对应旱涝急转事 件的类型、 急转幅度和/或急转强度。 7.根据权利要求6所述的基于土壤水分的旱涝急转事件识别方法， 其特征在于， 所述根 据旱涝急转事件对应时间点的土壤水分集中指数及对应第二时间窗口内偏旱状态与偏涝 状态切换的时间 间隔， 评估 对应旱涝急转事 件的类型、 急转幅度和/或急转强度， 包括： 根据旱涝急转事件对应时间点的土壤水分集中指数评估对应旱涝急转事件的类型， 若 旱涝急转事件对应时间点的土壤水分集中指数为负值， 判定对应旱涝急转事件为旱转涝类 型， 否则为涝转 旱类型； 计算所述第一天数阈值与对应第二时间窗口内偏旱状态与偏涝状态切换的时间间隔 的差值， 以得到的差值作为对应旱涝急转事 件的急转幅度； 计算旱涝急转事件对应时间点的土壤水分集中指数的绝对值与对应第二时间窗口内 偏旱状态与偏涝状态切换的时间间隔的差值的比值， 以得到的计算结果作为对应旱涝急转 事件的急转强度。 8.一种基于 土壤水分的旱涝急转事 件识别装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取目标时间段内各日在对应第一时间窗口内的土壤水分序列， 对各土壤水分序列进 行离差标准化处理， 得到目标时间段内各日对应的标准化土壤水分序 列； 指数计算模块， 用于根据所述标准化土壤水分序列绘制对应日的实际累积土壤水分值 与累积时间的第一概率密度曲线， 以及绘制对应日 的累积平均土壤水分值与累积时间的第 二概率密度曲线， 计算对应日 的第一概率密度曲线和 第二概率密度曲线在 对应第一时间窗 口内的积分之差， 将所述积分之差除以相应第二概率密度曲线在对应第一时间窗口内的积 分， 得到对应日的土壤水分集中指数； 时间点确定模块， 用于将所述目标时间段内每日的土壤水分集中指数与预置的指数正 常阈值范围进 行比较， 从超出所述指数正常阈值范围的土壤水分集中指数序列中选取极值 点的对应日作为可能发生 旱涝急转的时间点； 旱涝急转判断模块， 用于以所述可能发生旱涝急转的时间点为时间窗口中心， 计算对 应第二时间窗口内各日 的土壤水分距平百分率， 根据计算得到的土壤水分距平百分率序列 确定对应第二时间窗口内各日 的旱涝状态， 若对应第二时间窗口内偏旱状态与偏涝状态切 换的时间间隔不大于第一 天数阈值、 切换前的旱涝状态持续时间大于第二天数阈值且切换 后的旱涝状态持续时间大于第三 天数阈值， 判定在 对应的可能发生旱涝急转的时间点发生 旱涝急转事 件。 9.一种基于 土壤水分的旱涝急转事 件识别设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存储指令； 其中， 所述指令用于实现如权利要求1 ‑7任意一项所述的基于 土壤水分的旱涝急转事 件识别方法； 处理器， 用于执 行所述存储器中的指令 。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115329610 A 3