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融合众包智能和数据同化的沿岸洪水预测方法研究
ID：2623
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 15:25:39 Hits：2104
Oral Presentation
Start Time：2024-05-18 14:40（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S6 主题6、海洋地球科学 »
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Abstract
沿岸洪水对人类社会危害严重，当前全球有数十亿人面临洪水风险。数值模式在灾害预测中起着重要的作用，但现有的数值模式难以对复杂的城市环境和人类活动进行建模，因此对沿岸城市淹水预报仍具有一定误差。利用观测数据通过数据同化来改进模式是提升预报水平的有效方法。然而，如何在灾害期间有效获取观测数据已成为沿岸洪水预报的主要挑战。由此，本文采用一种新兴的计算方式——众包智能，通过互联网和社交媒体指派网络用户完成数据采集、推理计算等任务。本文提出一个通用的方法框架，充分发挥人的智能，从灾区现场或网络线上获取与洪水相关的照片、文本、视频等多模态数据，并在此基础上进行数值模式问题识别、因果分析、融合数据同化，最终实现洪水预测水平的有效提升。此方案在天鸽和山竹引发的澳门淹水预报中得到了有效验证。
Keywords
数据同化,数值预报,风暴潮淹没,众包智能
Speaker
王晓慧
助理研究员 中国人民解放军国防科技大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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