一种海绵城市智慧监测方法及系统与流程

1.本发明涉及城市大数据处理领域，尤其涉及一种海绵城市智慧监测方法及系统。


背景技术：

2.海绵城市，是新一代城市雨洪管理概念，是指城市能够像海绵一样，在适应环境变化和应对雨水带来的自然灾害等方面具有良好的弹性，也可称之为“水弹性城市”。在海绵城市中，雨水可通过透水性地面下渗、绿地滞滀等途径补充地下水、湖泊等。除此之外，大量的雨水通过雨水收集装置、弃流装置、过滤装置、传输装置以及储存装置被回收，使得城市能够最大限度的吸收水灾带来的雨水冲击，保护城市中群众人民、动植物的生命安全。基于此，如何准确地对海绵城市在雨水容纳量上进行预测，以推断海绵城市即将面临的风险，以使专业人员对灾害风险进行预案处理，保障人们的生命财产安全。
3.现有技术对于海绵城市在雨水容纳量上的风险预警策略，往往是通过工作人员城市目前发生的水灾情况进行观察，再结合未来雨水情况进行人工预判。这种人工预判的方式，只能在水灾发生后，城市最大雨水容纳量已经超过了最大限度而出现问题时，才能发出预警；无法做到提前进行灾害预警，缺乏时效性，再加上人工预判的方式缺乏准确性和效率，对于智慧海绵城市的监控无法提供有效的帮助。
4.元胞自动机(cellular automata，ca) 是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。元胞自动机模型可以对事件发生状况进行推演，但由于元胞自动机模型以往常见于生态学和经济推演当中，如何利用元胞自动机模型对海绵城市在雨水容纳量上进行推演预警，实现实时监测灾害的发生，解决元胞自动机模型在对海绵城市灾害推演上，仍需作出兼容性的突破努力。本研究通过对海绵城市在雨水容纳量上的必要影响因子，以及海绵城市在雨水灾害上的发展推演，研究出契合元胞自动机模型的推演策略，使得元胞自动机模型能够适应于海绵城市的智慧监测。
5.面对生态环境的变化，研究出更具实用性的海绵城市监测策略，对于人类生态文明生存具有重要意义。基于上述情况，目前市面上亟需一种海绵城市智慧监测策略，以解决现有的人工预判无法做到提前进行灾害预警，缺乏时效性，再加上人工预判的方式缺乏准确性和效率，对于智慧海绵城市的监控无法提供有效帮助的技术问题。


技术实现要素：

6.本发明提供了一种海绵城市智慧监测方法及系统，以替代传统模式下的人工预判策略，实现对海绵城市进行提前预警灾害，提高对智慧海绵城市监控的时效性、准确性和效率。
7.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种海绵城市智慧监测方法，包括：获取目标海绵城市的三维数据，根据所述三维数据建立所述目标海绵城市所对应的空间模型，以所述空间模型为基础构建元胞自动机模型；
确定元胞自动机模型的发育时间，获取所述目标海绵城市在所述发育时间所对应的未来天气数据，并根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块；获取目标海绵城市的规划数据，根据所述规划数据确定所述目标海绵城市在每一个组织板块中的吸水区域，将每一个吸水区域作为元胞自动机模型的种子元胞，以及将每一个组织板块中除吸水区域以外的区域作为元胞自动机模型的组织元胞；获取所述发育时间内目标海绵城市在每一个组织板块中的城市建设活动，将所述城市建设活动作为第一影响元素；根据每一个吸水区域在单位时间内的吸水容量，计算每一个组织板块在单位时间内的总吸水量，并将所述总吸水量作为第二影响元素；根据所述未来天气数据，确定每一个组织板块在所述发育时间内的降雨数据，将所述降雨数据作为第三影响元素；将所述第一影响元素、第二影响元素和第三影响元素输入到元胞自动机模型，根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活，当确定存活时，根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育，同时，根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整；在所述空间模型中确定发育红线，选择组织发育模式，当组织元胞发育达到所述发育红线，或组织发育模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
8.作为优选方案，所述获取目标海绵城市的三维数据，根据所述三维数据建立所述目标海绵城市所对应的空间模型，以所述空间模型为基础构建元胞自动机模型的步骤中，具体包括：获取目标海绵城市的三维数据，其中，所述三维数据包括城市空域数据、城市陆域数据和土地地势数据；根据所述城市空域数据和所述城市陆域数据，确定目标海绵城市的发育红线，并在所述发育红线上选择多个基准点；基于多个基准点，将所述城市空域数据和所述城市陆域数据进行时空对齐，以使构建所述目标海绵城市所对应的空间模型；根据所述土地地势数据对所述空间模型进行调整，以优化所述空间模型。
9.作为优选方案，所述根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块的步骤中，具体包括：获取目标海绵城市的未来天气数据，根据所述未来天气数据判断目标海绵城市在空间模型中各地区的下雨量；获取目标海绵城市的土地地势数据，根据所述土地地势数据判断各地区的下雨量在不同地势影响下形成的雨水汇流点；在所述空间模型中，根据形成各个雨水汇流点的地区范围对目标海绵城市进行划分为对应的多个组织板块。
10.作为优选方案，所述获取目标海绵城市的规划数据，根据所述规划数据确定所述目标海绵城市在每一个组织板块中的吸水区域，将每一个吸水区域作为元胞自动机模型的种子元胞，以及将每一个组织板块中除吸水区域以外的区域作为元胞自动机模型的组织元胞的步骤中，具体包括：
获取目标海绵城市的规划数据，其中，所述规划数据包括城市下水道数据、雨水收集设施建设数据和自然水域数据；根据所述城市下水道数据和所述雨水收集设施建设数据分别确定每一个组织板块中的城市下水道和雨水收集设施的容纳量，将所述容纳量达到容量阈值的城市下水道和雨水收集设施所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；同时，根据所述自然水域数据将每一个组织板块中的自然水域所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；在所述空间模型中分别确定每一个种子元胞的位置，将空间模型中除所述种子元胞之外的位置作为元胞自动机模型的组织元胞。
11.作为优选方案，所述根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活的步骤中，具体包括：根据所述城市建设活动确定城市建设类型和建设时长，并根据所述城市建设类型确定所述城市建设活动对应影响的组织板块；根据所述城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定正增长值或负增长值；对空间模型中每一个种子元胞设定初始发展概率，并根据受影响的组织板块中每个种子元胞设定的正增长值或负增长值，对每个种子元胞对应的所述初始发展概率进行调整；当调整后的发展概率达到预设概率阈值时，确定所述种子元胞为存活。
12.作为优选方案，所述根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育的步骤中，具体包括：根据所述第三影响元素，对所述降雨数据中提取每一个组织板块在单位时间内的降雨量，并根据每一个组织板块对应的土地地势数据，计算同一组织板块中每个组织元胞所在位置上的单位时间降雨量，生成降雨分布序列；对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量进行提取，并根据所述总吸水量和所述降雨分布序列确定组织元胞在单位时间上的发育面积；以控制组织元胞在所述发育时间内发育。
13.作为优选方案，所述根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整的步骤中，具体包括：当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为正增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量扩大倍数；当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为负增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量缩小倍数。
14.作为优选方案，在所述空间模型中确定发育红线之后，还包括：当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率低于预设概率阈值时，确定所述种子元胞为不存活；当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率不低于
预设概率阈值时，以所述负增长值的绝对值为倍数，对种子元胞的发展概率进行扩大对应的倍数，控制种子元胞在所述发育时间内发育；选择自发增长模式，当确定所述种子元胞为不存活，或种子元胞发育达到所述发育红线，或自发增长模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
15.相应地，本发明另一实施例还提供了一种海绵城市智慧监测系统，包括：三维数据模块、组织板块模块、吸水区域模块、影响元素模块、控制发育模块和预警信号模块，各模块具体如下：所述三维数据模块，用于获取目标海绵城市的三维数据，根据所述三维数据建立所述目标海绵城市所对应的空间模型，以所述空间模型为基础构建元胞自动机模型；所述组织板块模块，用于确定元胞自动机模型的发育时间，获取所述目标海绵城市在所述发育时间所对应的未来天气数据，并根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块；所述吸水区域模块，用于获取目标海绵城市的规划数据，根据所述规划数据确定所述目标海绵城市在每一个组织板块中的吸水区域，将每一个吸水区域作为元胞自动机模型的种子元胞，以及将每一个组织板块中除吸水区域以外的区域作为元胞自动机模型的组织元胞；所述影响元素模块，用于获取所述发育时间内目标海绵城市在每一个组织板块中的城市建设活动，将所述城市建设活动作为第一影响元素；根据每一个吸水区域在单位时间内的吸水容量，计算每一个组织板块在单位时间内的总吸水量，并将所述总吸水量作为第二影响元素；根据所述未来天气数据，确定每一个组织板块在所述发育时间内的降雨数据，将所述降雨数据作为第三影响元素；所述控制发育模块，用于将所述第一影响元素、第二影响元素和第三影响元素输入到元胞自动机模型，根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活，当确定存活时，根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育，同时，根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整；所述预警信号模块，用于在所述空间模型中确定发育红线，选择组织发育模式，当组织元胞发育达到所述发育红线，或组织发育模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
16.作为优选方案，所述三维数据模块具体用于：获取目标海绵城市的三维数据，其中，所述三维数据包括城市空域数据、城市陆域数据和土地地势数据；根据所述城市空域数据和所述城市陆域数据，确定目标海绵城市的发育红线，并在所述发育红线上选择多个基准点；基于多个基准点，将所述城市空域数据和所述城市陆域数据进行时空对齐，以使构建所述目标海绵城市所对应的空间模型；根据所述土地地势数据对所述空间模型进行调整，以优化所述空间模型。
17.作为优选方案，所述组织板块模块用于根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块的步骤中，具体包括：获取目标海绵城市的未来天气数据，根据所述未来天气数据判断目标海绵城市在空间模型中各地区的下雨量；获取目标海绵城市的土地地势数据，根据所述土地地势数据判断各地区的下雨量在不同地势影响下形成的雨水汇流点；在所述空间模型中，根据形成各个雨水汇
流点的地区范围对目标海绵城市进行划分为对应的多个组织板块。
18.作为优选方案，所述吸水区域模块具体用于：获取目标海绵城市的规划数据，其中，所述规划数据包括城市下水道数据、雨水收集设施建设数据和自然水域数据；根据所述城市下水道数据和所述雨水收集设施建设数据分别确定每一个组织板块中的城市下水道和雨水收集设施的容纳量，将所述容纳量达到容量阈值的城市下水道和雨水收集设施所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；同时，根据所述自然水域数据将每一个组织板块中的自然水域所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；在所述空间模型中分别确定每一个种子元胞的位置，将空间模型中除所述种子元胞之外的位置作为元胞自动机模型的组织元胞。
19.作为优选方案，所述控制发育模块用于根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活的步骤中，具体包括：根据所述城市建设活动确定城市建设类型和建设时长，并根据所述城市建设类型确定所述城市建设活动对应影响的组织板块；根据所述城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定正增长值或负增长值；对空间模型中每一个种子元胞设定初始发展概率，并根据受影响的组织板块中每个种子元胞设定的正增长值或负增长值，对每个种子元胞对应的所述初始发展概率进行调整；当调整后的发展概率达到预设概率阈值时，确定所述种子元胞为存活。
20.作为优选方案，所述控制发育模块用于根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育的步骤中，具体包括：根据所述第三影响元素，对所述降雨数据中提取每一个组织板块在单位时间内的降雨量，并根据每一个组织板块对应的土地地势数据，计算同一组织板块中每个组织元胞所在位置上的单位时间降雨量，生成降雨分布序列；对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量进行提取，并根据所述总吸水量和所述降雨分布序列确定组织元胞在单位时间上的发育面积；以控制组织元胞在所述发育时间内发育。
21.作为优选方案，所述控制发育模块用于根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整的步骤中，具体包括：当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为正增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量扩大倍数；当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为负增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量缩小倍数。
22.作为优选方案，所述预警信号模块在所述空间模型中确定发育红线之后，还用于：当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率低于预设概率阈值时，确定所述种子元胞为不存活；当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率不低于预设概率阈值时，以所述负增长值的绝对值为倍数，对种子元胞的发展概率进行扩大对应的倍数，控制种子元胞在所述发育时间内发育；选择自发增长模式，当确定所述种子元胞为不存活，或种子元胞发育达到所述发育红线，或自发增长模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
23.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上述任一项所述的海绵城市智慧监测方法。
24.本发明实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的海绵城市智慧监测方法。
25.相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：本发明技术方案利用元胞自动机模型对海绵城市在未来时间内的雨水吸纳情况进行了模拟推演，设定城市中的吸水区域为种子元胞，并利用城市建设活动、吸水能力和天气情况作为元胞自动机模型的影响因子，通过组织元胞在组织发育模式的持续发育下，可以精确地推演海绵城市在未来时间内的吸纳雨水情况，以发出预警信号；以解决现有的人工预判无法做到提前进行灾害预警，缺乏时效性，再加上人工预判的方式缺乏准确性和效率，对于智慧海绵城市的监控无法提供有效帮助的技术问题，以替代传统模式下的人工预判策略，实现对海绵城市进行提前预警灾害，提高对智慧海绵城市监控的时效性、准确性和效率。
附图说明
26.图1 ：为本发明实施例提供的一种海绵城市智慧监测方法的步骤流程图；图2 ：为本发明实施例提供的一种海绵城市智慧监测系统的结构示意图；图3 ：为本发明实施例提供的终端设备的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.实施例一请参照图1，为本发明实施例提供的一种海绵城市智慧监测方法的步骤流程图，包括步骤101至步骤106，各步骤具体如下：步骤101，获取目标海绵城市的三维数据，根据所述三维数据建立所述目标海绵城市所对应的空间模型，以所述空间模型为基础构建元胞自动机模型。
29.在本实施例中，所述步骤101具体包括：步骤1011，获取目标海绵城市的三维数据，其中，所述三维数据包括城市空域数据、城市陆域数据和土地地势数据；步骤1012，根据所述城市空域数据和所述城市陆域数据，确定目标海绵城市的发育红线，并在所述发育红线上选择多个基准点；步骤1013，基于多个基准点，将所述城市空域数据和所述城市陆域数据进行时空对齐，以使构建所述目标海绵城市所对应的空间模型；步骤1014，根据所述土地地势数据对所述空间模型进行调整，以优化所述空间模型。
30.具体地，为实现海绵城市智慧监测，首先需要构建海绵城市的空间模型。在本步骤中提及的三维数据，即包括该海绵城市全域的所有地理数据等等，需要在空间模型中构建城市模型。在通过城市空域数据和城市陆域数据确定发育红线的步骤中，可以选择地平线作为发育红线，即当雨水满溢至地平线时，证明地层已无法吸纳雨水，此时触发红线。可以理解的是，发育红线的选择可以有多种，根据城市规模或用户容忍度进行自定义设置，本步
骤不作限定。为了使得后续推演过程不受空域和陆域在空间模型中的影响，在本步骤中还需要对空间模型进行对齐，并根据地势数据对其进行调整，使得有些地势低洼或高凸地势进行调整。
31.步骤102，确定元胞自动机模型的发育时间，获取所述目标海绵城市在所述发育时间所对应的未来天气数据，并根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块。
32.在本实施例中，所述步骤102中根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块的步骤中，具体包括：步骤1021，获取目标海绵城市的未来天气数据，根据所述未来天气数据判断目标海绵城市在空间模型中各地区的下雨量；步骤1022，获取目标海绵城市的土地地势数据，根据所述土地地势数据判断各地区的下雨量在不同地势影响下形成的雨水汇流点；步骤1023，在所述空间模型中，根据形成各个雨水汇流点的地区范围对目标海绵城市进行划分为对应的多个组织板块。
33.具体地，由于各处地势不同，雨水在遇到地势差异时，往地势低的区域进行汇流，此时高地势的区域水浸情况较为良好，地势低洼区域则较为严重。利用未来天气数据预测各个区域的下雨量，通过对各区域地势的分析，根据地势的差异可以判断出雨水汇流点，然后对各个雨水回流点对应的范围区域进行划分对个组织板块。
34.步骤103，获取目标海绵城市的规划数据，根据所述规划数据确定所述目标海绵城市在每一个组织板块中的吸水区域，将每一个吸水区域作为元胞自动机模型的种子元胞，以及将每一个组织板块中除吸水区域以外的区域作为元胞自动机模型的组织元胞。
35.在本实施例中，所述步骤103具体包括：步骤1031，获取目标海绵城市的规划数据，其中，所述规划数据包括城市下水道数据、雨水收集设施建设数据和自然水域数据；步骤1032，根据所述城市下水道数据和所述雨水收集设施建设数据分别确定每一个组织板块中的城市下水道和雨水收集设施的容纳量，将所述容纳量达到容量阈值的城市下水道和雨水收集设施所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；同时，根据所述自然水域数据将每一个组织板块中的自然水域所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；步骤1033，在所述空间模型中分别确定每一个种子元胞的位置，将空间模型中除所述种子元胞之外的位置作为元胞自动机模型的组织元胞。
36.具体地，这里指的吸水区域是由透水性地面下渗、绿地滞滀等自然水域，以及雨水收集装置、弃流装置、过滤装置、传输装置以及储存装置等设备和城市下水道储存雨水。这些能够充当海绵角色来吸纳雨水的装置或区域，被标记作为元胞自动机模型的种子元胞。并将空间模型中其他位置作为组织元胞，以使后续对组织元胞进行推演过程中，当组织元胞超过红线即发预警信号。
37.步骤104，获取所述发育时间内目标海绵城市在每一个组织板块中的城市建设活动，将所述城市建设活动作为第一影响元素；根据每一个吸水区域在单位时间内的吸水容量，计算每一个组织板块在单位时间内的总吸水量，并将所述总吸水量作为第二影响元素；根据所述未来天气数据，确定每一个组织板块在所述发育时间内的降雨数据，将所述降雨数据作为第三影响元素。
38.具体地，在后续元胞的发展概率调整中，我们必须考虑到各个影响元素。例如：城
市建设活动，建设的类型和时长等因素是否会影响现有的吸水区域，包括增加吸水和降低吸水；每一个组织板块在单位时间内的吸水量；以及未来天气对降雨量的影响。
39.步骤105，将所述第一影响元素、第二影响元素和第三影响元素输入到元胞自动机模型，根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活，当确定存活时，根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育，同时，根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整。
40.具体地，经过大量数据研究发现，城市建设活动会影响到现有吸水区域，所以我们需要先判断在发育时间内的城市建设活动，是否会令到现有的吸水区域丧失吸纳雨水的能力（即，种子元胞是否存活）。
41.其中，在本实施例的第一方面中，所述步骤105中根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活的步骤中，具体包括：根据所述城市建设活动确定城市建设类型和建设时长，并根据所述城市建设类型确定所述城市建设活动对应影响的组织板块；根据所述城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定正增长值或负增长值；对空间模型中每一个种子元胞设定初始发展概率，并根据受影响的组织板块中每个种子元胞设定的正增长值或负增长值，对每个种子元胞对应的所述初始发展概率进行调整；当调整后的发展概率达到预设概率阈值时，确定所述种子元胞为存活。
42.具体地，上述步骤，利用城市建设类型和建设时长，确定种子元胞的正负增长值，并对设定的初始发展概率进行调整。在具体的调整步骤中，如果属于正增长值，则对发展概率进行按比例增加，否则按比例降低。可以理解的是，具体的调整策略可随实际应用情况改变，此处不作限定。通过判断调整后的发展概率，我们将达到预设概率阈值的种子元胞定义为存活，仍具备吸水能力。
43.其中，在本实施例的第二方面中，所述步骤105中根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育的步骤中，具体包括：根据所述第三影响元素，对所述降雨数据中提取每一个组织板块在单位时间内的降雨量，并根据每一个组织板块对应的土地地势数据，计算同一组织板块中每个组织元胞所在位置上的单位时间降雨量，生成降雨分布序列；对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量进行提取，并根据所述总吸水量和所述降雨分布序列确定组织元胞在单位时间上的发育面积；以控制组织元胞在所述发育时间内发育。
44.具体地，在控制发育的步骤中，我们还需要确定组织元胞的发育面积。利用组织板块中的降雨数据和地势数据，可以得到每个组织元胞所在位置上在单位时间内的降雨量，即地势低洼区域，由于雨水汇流，其降雨量的压力更大。从而生成由不同组织元胞在单位时间降雨量形成的降雨分布序列，用于后续确定各个组织元胞的发育面积。利用第二影响元素中的吸水量，即，假设：当前有一个组织元胞a，其所在区域的吸水量为100ml/秒，实际上其降雨量为120ml/秒,相当于实际吸水量-20ml/秒。一个组织元胞b，其所在区域的吸水量为80ml/秒，实际上其降雨量为70ml/秒,相当于实际吸水量10ml/秒。则上述两个处于同一组织板块下的两个组织元胞，发育面积可按实际吸水量等比例设置。可以理解的是，根据城市规模在实际应用中，可根据实际情况对发育面积的确定公式或定义规则进行调整，此处不作限定。
45.其中，在本实施例的第三方面中，所述步骤105中根据所述第一影响元素对所述第
二影响元素进行调整的步骤中，具体包括：当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为正增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量扩大倍数；当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为负增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量缩小倍数。
46.具体地，由上述步骤可知，城市建设活动可以影响到吸水区域，所以我们需要对种子元胞设定正增长值或负增长值，以调整种子元胞的吸水能力。
47.步骤106，在所述空间模型中确定发育红线，选择组织发育模式，当组织元胞发育达到所述发育红线，或组织发育模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
48.具体地，由于步骤101确定了目标海绵城市的发育红线，我们只需根据这个红线在空间模型中对应生成发育红线即可。选择组织发育模式，令组织元胞在预设条件下进行发育转化，当发育达到红线，即意味着雨水已经满灌到设定的红线了，此时发出预警信号。
49.在另一实施例中，还包括：步骤107，在所述空间模型中确定发育红线之后， 当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率低于预设概率阈值时，确定所述种子元胞为不存活；当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率不低于预设概率阈值时，以所述负增长值的绝对值为倍数，对种子元胞的发展概率进行扩大对应的倍数，控制种子元胞在所述发育时间内发育；选择自发增长模式，当确定所述种子元胞为不存活，或种子元胞发育达到所述发育红线，或自发增长模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
50.具体地，除组织发育模式外，元胞自动机模型还可以通过自发增长模式对种子元胞的发育进行推演。当选择自发增长模式时，此时推演的不再是雨水情况，而是种子元胞的发展情况。种子元胞受影响元素造成影响，当长期受到负增长时，逐渐丧失吸水能力，当其吸收能力下降，反之，即是该区域的雨水上漫增加。所以通过自发增长模块，利用种子元胞的吸水能力变化，反向推演雨水的满灌情况，当满灌到达红线时，即发出预警信号。
51.本发明技术方案利用元胞自动机模型对海绵城市在未来时间内的雨水吸纳情况进行了模拟推演，设定城市中的吸水区域为种子元胞，并利用城市建设活动、吸水能力和天气情况作为元胞自动机模型的影响因子，通过组织元胞在组织发育模式的持续发育下，可以精确地推演海绵城市在未来时间内的吸纳雨水情况，以发出预警信号；以解决现有的人工预判无法做到提前进行灾害预警，缺乏时效性，再加上人工预判的方式缺乏准确性和效率，对于智慧海绵城市的监控无法提供有效帮助的技术问题，以替代传统模式下的人工预判策略，实现对海绵城市进行提前预警灾害，提高对智慧海绵城市监控的时效性、准确性和效率。
52.实施例二请参照图2，为本发明另一实施例提供的一种海绵城市智慧监测系统的结构示意图，包括：三维数据模块、组织板块模块、吸水区域模块、影响元素模块、控制发育模块和预警信号模块，各模块具体如下：所述三维数据模块，用于获取目标海绵城市的三维数据，根据所述三维数据建立所述目标海绵城市所对应的空间模型，以所述空间模型为基础构建元胞自动机模型。
53.在本实施例中，所述三维数据模块具体用于：获取目标海绵城市的三维数据，其中，所述三维数据包括城市空域数据、城市陆域数据和土地地势数据；根据所述城市空域数据和所述城市陆域数据，确定目标海绵城市的发育红线，并在所述发育红线上选择多个基准点；基于多个基准点，将所述城市空域数据和所述城市陆域数据进行时空对齐，以使构建所述目标海绵城市所对应的空间模型；根据所述土地地势数据对所述空间模型进行调整，以优化所述空间模型。
54.所述组织板块模块，用于确定元胞自动机模型的发育时间，获取所述目标海绵城市在所述发育时间所对应的未来天气数据，并根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块。
55.在本实施例中，所述组织板块模块用于根据所述未来天气数据和目标海绵城市的地势情况，在所述空间模型中将目标海绵城市划分成多个组织板块的步骤中，具体包括：获取目标海绵城市的未来天气数据，根据所述未来天气数据判断目标海绵城市在空间模型中各地区的下雨量；获取目标海绵城市的土地地势数据，根据所述土地地势数据判断各地区的下雨量在不同地势影响下形成的雨水汇流点；在所述空间模型中，根据形成各个雨水汇流点的地区范围对目标海绵城市进行划分为对应的多个组织板块。
56.所述吸水区域模块，用于获取目标海绵城市的规划数据，根据所述规划数据确定所述目标海绵城市在每一个组织板块中的吸水区域，将每一个吸水区域作为元胞自动机模型的种子元胞，以及将每一个组织板块中除吸水区域以外的区域作为元胞自动机模型的组织元胞。
57.在本实施例中，所述吸水区域模块具体用于：获取目标海绵城市的规划数据，其中，所述规划数据包括城市下水道数据、雨水收集设施建设数据和自然水域数据；根据所述城市下水道数据和所述雨水收集设施建设数据分别确定每一个组织板块中的城市下水道和雨水收集设施的容纳量，将所述容纳量达到容量阈值的城市下水道和雨水收集设施所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；同时，根据所述自然水域数据将每一个组织板块中的自然水域所对应的吸水区域，作为元胞自动机模型的种子元胞；在所述空间模型中分别确定每一个种子元胞的位置，将空间模型中除所述种子元胞之外的位置作为元胞自动机模型的组织元胞。
58.所述影响元素模块，用于获取所述发育时间内目标海绵城市在每一个组织板块中的城市建设活动，将所述城市建设活动作为第一影响元素；根据每一个吸水区域在单位时间内的吸水容量，计算每一个组织板块在单位时间内的总吸水量，并将所述总吸水量作为第二影响元素；根据所述未来天气数据，确定每一个组织板块在所述发育时间内的降雨数据，将所述降雨数据作为第三影响元素。
59.所述控制发育模块，用于将所述第一影响元素、第二影响元素和第三影响元素输入到元胞自动机模型，根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活，当确定存活时，根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育，同时，根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整。
60.其中，在本实施例的第一方面中，所述控制发育模块用于根据所述第一影响元素确定种子元胞是否存活的步骤中，具体包括：根据所述城市建设活动确定城市建设类型和建设时长，并根据所述城市建设类型确定所述城市建设活动对应影响的组织板块；根据所
述城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定正增长值或负增长值；对空间模型中每一个种子元胞设定初始发展概率，并根据受影响的组织板块中每个种子元胞设定的正增长值或负增长值，对每个种子元胞对应的所述初始发展概率进行调整；当调整后的发展概率达到预设概率阈值时，确定所述种子元胞为存活。
61.其中，在本实施例的第二方面中，所述控制发育模块用于根据第二影响元素和第三影响元素控制组织元胞在所述发育时间内发育的步骤中，具体包括：根据所述第三影响元素，对所述降雨数据中提取每一个组织板块在单位时间内的降雨量，并根据每一个组织板块对应的土地地势数据，计算同一组织板块中每个组织元胞所在位置上的单位时间降雨量，生成降雨分布序列；对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量进行提取，并根据所述总吸水量和所述降雨分布序列确定组织元胞在单位时间上的发育面积；以控制组织元胞在所述发育时间内发育。
62.其中，在本实施例的第三方面中，所述控制发育模块用于根据所述第一影响元素对所述第二影响元素进行调整的步骤中，具体包括：当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为正增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量扩大倍数；当所述第一影响元素中的城市建设类型和建设时长对影响的组织板块中所有的种子元胞设定为负增长值时，对所述第二影响元素中每一个组织板块在单位时间内的总吸水量缩小倍数。
63.所述预警信号模块，用于在所述空间模型中确定发育红线，选择组织发育模式，当组织元胞发育达到所述发育红线，或组织发育模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
64.在另一实施例中，所述预警信号模块在所述空间模型中确定发育红线之后，还用于：当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率低于预设概率阈值时，确定所述种子元胞为不存活；当组织板块中的种子元胞设定为负增长值，且种子元胞调整后的发展概率不低于预设概率阈值时，以所述负增长值的绝对值为倍数，对种子元胞的发展概率进行扩大对应的倍数，控制种子元胞在所述发育时间内发育；选择自发增长模式，当确定所述种子元胞为不存活，或种子元胞发育达到所述发育红线，或自发增长模式开启时长达到所述发育时间，则停止发育并发出预警信号。
65.实施例三本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一实施例所述的海绵城市智慧监测方法。
66.实施例四请参照图3，是本发明实施例提供的终端设备的一种实施例的结构示意图，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的海绵城市智慧监测方法。
67.优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元（如计算机程序、计算机程序），所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指
令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
68.所述处理器可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
69.所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，smc）、安全数字（secure digital，sd）卡和闪存卡（flash card）等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
70.需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
71.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。