“防汛大腦”建設共設三個階段分三步走,由智能向智慧轉變,實現“防汛大腦”智能輔助決策。
構建防汛大數據可視化平臺,實現在指揮大屏上科學直觀地反映汛情及其影響區域的關聯信息,有針對性進行暴雨網格化精準預報及轉移人口熱力圖分析展示,作出汛情研判評估。
整合相關部門的防汛數據資源,通過大數據及人工智能、機器學習等技術的深化應用,實現“防汛大腦”的自主學習,智能分析,演算及方案匹配,并提出指揮調度、決策建議。
通過“防汛大腦”的升華優化,實現事件分析向事態分析的轉變,由智能向智慧轉變,結合多方信息,進行大數據多維度推演,根據推演結果,對未來可能發生的災情進行預警,并提供指揮調度方案。
建設亮點
1.全面感知:建立“面-點結合”兩級感知體系。
2.數據匯集:充分融合水利行業內外數據,特別是社會、經濟、人口、互聯網等方面的數據,擴展水利應用邊界。
3.智能標簽:通過機器打標的方式,全面、及時地為水利數據增加標簽廣度。
4.智能決策:基于全量數據匯集,根據AI算法和技術中臺建立數據和業務的聯系。
5.聯合調度:水利結合人工智能,形成預測預警、態勢感知,并形成聯合調度能力。
6.廣泛服務:面向水利行業各級機構和社會形成廣泛服務。
典型案例
浙江省金華市“防汛大腦”利用大數據挖掘分析技術,結合防汛日常業務及事件,構建防汛減災事件場景服務,通過整合各類專題應用,深入挖掘應用,實現防汛減災調度決策的一體化,達到實時預報預警、智能分析診斷、輔助指揮調度的目標。
? 應用場景
▲ 臺風場景
▲ 暴雨場景
特點亮點
1.基于事件與場景主題的可視化定義;
2.運用了大數據技術,實現了數據關聯分析和挖掘分析;
3.運用了可視化技術搭建了全市的水旱災害總覽數據大屏,提供了總覽要素態勢的分析;
4.建立了基于事件的數據分屏,實現事件數據關聯分析。