CN119785534B - 一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，涉及水位监测预警技术领域；现有方法仍存在一些缺陷，主要包括数据质量与异常检测问题、灾害隐患预警滞后问题、预警系统的响应速度与决策支持能力不足等问题；包括步骤一：通过大数据平台获取特定区域的水文、地理和气象数据；步骤二：对水文数据、地理数据和气象数据进行数据筛选。本发明通过系统的特征筛选、统计分析及异常检测，有效识别并处理这些异常数据，确保了预警系统的数据准确性与可靠性；通过计算水文、地理、气象的异常系数，及时识别高风险时段和区域，实现了更早的灾害预警，避免了预警滞后的问题。

Description

一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法

技术领域

本发明涉及水位监测预警技术领域，具体为一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法。

背景技术

现有基于大数据的水位序列数据监测与预警方法利用大规模数据采集与分析技术，通过对水位监测点的实时数据进行深度挖掘与趋势预测，能够提供及时、准确的洪水预警和风险评估。该方法通常结合气象数据、历史水位数据以及环境参数，利用机器学习和大数据分析模型对水位变化进行建模，预测未来的水位趋势；

然而，该方法仍存在一些缺陷，主要包括受限于数据缺失、传感器故障或实时数据处理不及时的问题、未能在水位快速变化、降水超标或极端天气等情况下提前发现潜在灾害隐患、现有系统可能在应急响应时缺乏足够的决策支持或反应不够迅速和对洪水进行预警，缺乏应对其他水位引发的自然灾害的能力的问题。

发明内容

为了解决上述背景技术提出的技术问题，提出了本发明。本发明的实施例提供了一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，包括：

步骤一：通过大数据平台获取特定区域的水文、地理和气象数据；

步骤二：对水文数据、地理数据和气象数据进行数据筛选，具体为：对水文、地理和气象数据进行可视化处理，通过折线图显示水位、流量随时间变化的趋势，并标注出高峰点及急剧变化段；由热力图显示降水量和气象数据的空间分布，检查强降雨区域是否与低洼地形重叠；同时，计算基本统计量，标识出极值、剧烈波动关键特征点；

步骤三：通过大数据获取明显特征标记数据对应时间点，并获取对应时间点所有数据；若对应时间点内已发生洪涝或山洪，统计得到比对数据集一；若对应时间点内不存在洪涝或山洪，统计得到对比数据集二；将每个时间点，从比对数据集一中筛选出该时间点内已发生灾害的数据，并将所有比对数据集一进行均值计算得到均值集，将比对数据集一与对比对数据集二进行差异比较，得到两者之间的差异数据集；再将差异数据集与数据对应的均值进行比，将大于等于数据对应的均值的差异数据集，得到差异超界值集；将小于数据对应的均值的差异数据集，得到差异临界值集；

步骤四：调取步骤三得到的差异数据集、差异超界值集和差异临界值集；再将三者进行分类，得到水文、地理、气象对应的差异数据集、差异超界值集和差异临界值；对水文差异数据集、水文差异超界值集和水文差异临界值集进行分析得到水文异常系数值；对地理差异数据集、地理差异超界值集和地理差异临界值集进行分析得到地理异常系数值；对气象差异数据集、气象差异超界值集和气象差异临界值集进行分析得到气象异常系数值；

步骤五：对实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到区域水位系数和比值B。

作为本发明的一种优选实施方式，并将所有比对数据集一进行均值计算得到均值集的具体过程：

若比对数据集一中，对于某个特征标记数据F，在时间点t_i上有m_i条数据，每条数据表示一个向量x_ij，x_ij包含多个属性；计算所有发生灾害的时间点t_i上，特征标记数据F对应的所有属性的均值；并进行统计得到均值集；对于某个属性A均值计算：输出属性A的均值_A；其中，A(X_ij)为向量x_ij中属性A的值，表示所有发生灾害的时间点上，属性A的总和；表示所有发生灾害的时间点上数据的总数。

作为本发明的一种优选实施方式，所述对水文差异数据集、水文差异超界值集和水文差异临界值集进行分析得到水文异常系数值的具体过程：

由设立的公式：输出水文异常系数值Ks，其中，Di1为水文差异数据集中第i1条记录的差异值，Wi1为第i1条记录的预设权重，n1为水文差异数据集中记录的总数；

再统计水文差异超界值集和水文差异临界值集贡献值：对水文差异超界值集计算加权均值：输出加权超界均值μ_超界；对水文差异临界值集计算加权均值：输出加权临界均值μ_临界；水文异常系数值Ks＝ω1×μ_超界+ω2×μ_临界，ω1和ω2为权重因子，满足ω1+ω2＝1，且ω1/ω2＝λ,λ为调整系数。

作为本发明的一种优选实施方式，所述对地理差异数据集、地理差异超界值集和地理差异临界值集进行分析得到地理异常系数值的具体过程：

获取每条记录数据用一个向量x_i2，包含坡度值S_i2、海拔H_i2和地形粗糙度P_i2，为每条记录分配权重W_i2，通过设立的公式：W_i2＝a1×S_i2+a2×(Hmax-H_i2)+a3×P_i2输出第i2条记录分配权重W_i2，a1、a2、a3均为预设权重系数，Hmax为研究区域的最大海拔；

通过设立的公式：输出地理异常系数值Kd，其中为地理差异数据集中第i2条记录的差异值，为地理差异超界值与临界值的绝对差值，n2为地理差异数据集中的总记录数，λ1为调整系数，m1为地理差异超界值集与临界值集的重叠记录数。

作为本发明的一种优选实施方式，所述对气象差异数据集、气象差异超界值集和气象差异临界值集进行分析得到气象异常系数值的具体过程为：

通过设立的公式：

出气象异常系数值Kq，为超界值部分贡献部分，为气象差异超界值集中的第i3条记录的差异值，为对超界值进行对数变换，W_i3第i3条记录的预设权重，为超界值部分的总权重；为临界值部分贡献部分，为气象差异临界值集中的第j3条记录的差异值，为对临界值进行平方根变换，W_j3第j3条记录的预设权重，为临界值部分的总权重，ω3和ω4为权重因子，满足ω3+ω4＝1，ω3/ω4＝λ2,λ2为调整系数。

作为本发明的一种优选实施方式，所述对实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到区域水位系数的具体过程为：

通过公式：输出区域水位系数CSZ，T1时间序列长度，Q1为单位时间内流入或流出的水量，R1为单位面积的降雨量，K1_s为土壤渗透性系数，S1为地形坡度，E1为蒸发量，A1为归一化系数，将净变化量标准化到单位面积；Q1_t1+R1_t1-E1_t1为水量净变化，K1_s×S1为地形和土壤对水流速的修正。

作为本发明的一种优选实施方式，所述对实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到比值B的具体过程为：

将步骤四计算得到的区域水位值SWZ与区域水位系数CSZ进行比较得到区域水位系数CSZ与区域水位值SWZ之间的比值，记为B；再将比值B与预设预警区间进行比较，其预设预警区间包括设预警区间一、设预警区间二和预警区间三；若比值B属于预警区间一，则为三级预警，发布三级警报，通知相关人员和部门，确保关注水位变化并准备应对可能的洪水风险；若比值B属于预警区间二，则为二级预警，发布二级警报，相关人员和部门要加强巡查，启动紧急应对措施；若比值B属于预警区间三，则为一级预警，发布一级警报，立即通知所有相关部门进行全面应急响应。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明结合了水文、地理和气象等多维度数据，通过系统的特征筛选、统计分析及异常检测，提供了一种精准的洪水预测与预警手段。步骤一至四通过对历史和实时数据的深度分析，识别出可能的高风险时段，特别是在水位快速变化、降水超标或极端天气等情况下，能够提前发现潜在的灾害隐患。通过计算水文、地理、气象的异常系数，得出一个综合性的区域水位值，并依据设定的预警区间及时发布警报，确保相关人员和部门能根据不同预警等级采取适当的防范措施，如强化巡查、部署防洪设施、人员疏散等，从而有效减少灾害损失。

2、本发明具备全面的水文监测与预警能力，不仅提升了对水位变化的监控精度，还增强了灾害风险的早期识别和决策支持能力。通过多源数据的综合分析，能够在实时数据变化中迅速捕捉到异常波动，并通过精确的异常系数值量化风险级别。这种智能化的预警系统能够大大提高防灾减灾的响应速度和准确性，避免因延误反应而导致的巨大损失。此外，结合区域特征的分析，使得该方法不仅适用于洪水预警，还能有效应对其他水位引发的自然灾害。整体而言，该方法为各级政府和相关部门提供了一套高效、科学的防灾减灾决策工具，提升了应急响应的效率和准确性，优化了资源的配置与利用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，以下附图并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制，重点在于示出本发明的主旨。

图1为本发明的方法步骤图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显而易见地，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，也属于本发明保护的范围。

如本发明和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”“一个”“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排他性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。

虽然本发明对根据本发明的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本发明中使用了流程图用来说明根据本发明的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

下面，将参考附图详细地描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。

请参阅图1所示，一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，具体步骤为：

步骤一：通过大数据获取某个位置区域的水文数据、地理数据和气象数据；其中水文数据包括水位、流量、降水量、蒸发量、含沙量和地下水位等；地理数据包括地形数据、土地覆盖类型(森林、草地、裸地、耕地、水体等)、水系分布、地质条件和水利设施等；气象数据包括温度、降水、风速和风向、天气类型和历史极值等；

步骤二：获取步骤一获取的水文数据、地理数据和气象数据进行数据筛选，具体为：

对水文数据、地理数据和气象数据进行可视化处理，并绘制折线图，在时间序列上显示水位、流量或降水量的随时间变化曲线；将图中水位变化趋势，标注高峰点及快速上升段；若水位在某几小时内显著上升，则在图中以红色高亮显示这些时间段；再通过绘制热力图用于空间分布分析：如：降雨量数据通过地理坐标映射为热力图，显示降雨量集中区域；将图中颜色进行深浅标记降雨强度，比较强降雨区域是否与地势低洼区重叠；

通过计算统计指标，包括基本统计量：均值、方差、极值；获取明显特征标准(明显特征标准是由本领域专家结合水文、地理和气象领域的专业经验，确定哪些数值或变化可以直接定义的)包括：极值点、剧烈波动时间段、趋势性；

水文数据：警戒水位筛选：提取水位超过设定警戒值(如5米)的时间点，并进行明显特征标记；进一步分析该时段的流量或降雨量进行筛选：筛选超过历史均值P倍(P＝1,2,3,……)的记录对应的时间点进行明显特征标记；

地理数据：地形筛选：筛选坡度大于对应坡度阈值的地形数据(如坡度>30°)或地势海拔小于对应海拔的地形数据，可能导致山洪风险，并进行明显特征标记；

气象数据：极端天气筛选：筛选出大风速(如风速>10m/s)或强降雨(如降雨>50mm/h)的时间点；进行明显特征标记；

再通过分析连续时间段的特征变化，识别潜在高风险时段：如连续降雨超标检测：检测连续三小时降水量是否超过对应降水量阈值(如连续3小时降水量累计>100mm)，并进行明显特征标记；水位快速变化检测：检测短时间内水位快速上升的时间段(如1小时内水位上升>1米)，并进行明显特征标记。

步骤三：获取明显特征标记对应的数据，进行分析：

通过大数据获取明显特征标记数据对应时间点，并获取对应时间点所有数据；若对应时间点内已发生洪涝或山洪或其他水位自然灾害，则记为比对数据集一；若对应时间点内不存在洪涝或山洪或其他水位自然灾害，则记为对比数据集二；

将对每个时间点，从比对数据集一中筛选出该时间点内已发生灾害的数据，所有比对数据集一进行均值计算：

若比对数据集一中，对于某个特征标记数据F，在时间点t_i(i＝1,2,...,n)上有m_i条数据，每条数据可以表示为一个向量x_ij(j＝1,2,...,m_i)，其中x_ij包含多个属性(如降雨量、水位、风速等)；计算所有发生灾害的时间点t_i上，特征标记数据F对应的所有属性的均值；并进行统计得到均值集；例如：对于某个属性A(例如降雨量)，其均值计算公式为：输出属性A均值；其中，A(X_ij)为向量x_ij中属性A的值，表示所有发生灾害的时间点上，属性A的总和；表示所有发生灾害的时间点上，数据的总数；

将比对数据集一与对比数据集二差异比较，得到两者之间的差异数据集；再将差异数据集与数据对应的均值集进行比，将大于等于数据对应的均值的差异数据集，记为差异超界值集；将小于数据对应的均值的差异数据集，记为差异临界值集；

步骤四：调取步骤三得到差异数据集、差异超界值集和差异临界值集；再将三者进行分类，得到水文、地理、气象对应的差异数据集、差异超界值集和差异临界值；

对水文差异数据集、水文差异超界值集和水文差异临界值集进行分析得到水文异常系数值；需要说明的是：水文差异数据集包含与水文相关的全部差异数据、水文差异超界值集包含水文相关的差异值大于或等于对应均值的数据、水文差异临界值集包含水文相关的差异值小于对应均值的数据；

对水文异常系数值Ks(用于量化水文数据中异常的程度)计算过程：由设立的公式：输出水文异常系数值Ks，其中，Di1为水文差异数据集中第i1条记录的差异值，Wi1为第i1条记录的预设权重，通常基于数据的重要性或影响程度设定，如：若数据与特定警戒水位关联，则设定更高的权重，若数据反映极值点或剧烈波动段，则设定更高的权重；n1为水文差异数据集中记录的总数；

再统计水文差异超界值集和水文差异临界值集贡献值：对水文差异超界值集计算加权均值：输出加权超界均值μ_超界；对水文差异临界值集计算加权均值：输出加权临界均值μ_临界；若超界值对总权重贡献更高，则Ks向于更大的值，表示异常程度；若临界值贡献较多，则Ks向于较小值，表明异常程度较低或接近均值；水文异常系数值Ks＝ω1×μ_超界+ω2×μ_临界，其中ω1和ω2为权重因子，满足ω1+ω2＝1，ω1/ω2＝λ,λ为调整系数，用于平衡两部分贡献；

对地理差异数据集、地理差异超界值集和地理差异临界值集进行分析得到地理异常系数值；同理：每条记录数据用一个向量x_i2＝(Si2，Hi2，Pi2……)表示，包含坡度值S_i2、海拔H_i2和地形粗糙度P_i2等，并为每条记录分配权重W_i2，通过设立的公式：W_i2＝a1×S_i2+a2×(Hmax-H_i2)+a3×P_i2输出第i2条记录分配权重W_i2，其中，a1、a2、a3均为预设权重系数，反映坡度、海拔和地形粗糙度的相对重要性(可根据实际情况调整)；Hmax为研究区域的最大海拔；

对地理异常系数值Kd(用于量化地理数据中异常的程度)计算过程：通过设立的公式：输出地理异常系数值Kd，其中为地理差异数据集中第i2条记录的差异值，为地理差异超界值与临界值的绝对差值，n2为地理差异数据集中的总记录数，λ1为调整系数，用于平衡两部分贡献，m1为地理差异超界值集与临界值集的重叠记录数；

对气象差异数据集、气象差异超界值集和气象差异临界值集进行分析得到气象异常系数值，具体为：

通过设立的公式：输出气象异常系数值Kq，其中为超界值部分贡献部分，为气象差异超界值集中的第i3条记录的差异值，为对超界值进行对数变换，放大高值异常点的影响，降低小值对整体的干扰，W_i3第i3条记录的预设权重，为超界值部分的总权重；为临界值部分贡献部分，为气象差异临界值集中的第j3条记录的差异值，为对临界值进行平方根变换，减小高值异常点的影响，增强小值的相对贡献，W_j3第j3条记录的预设权重，为临界值部分的总权重，ω3和ω4为权重因子，满足ω3+ω4＝1，ω3/ω4＝λ2,λ2为调整系数，用于平衡两部分贡献；

再将计算得到水文异常系数值Ks、地理异常系数值Kd和气象异常系数值Kq进行综合计算：通过设立的公式：SWZ＝Ks×b1+Kd×b2+Kq×b3输出区域水位值SWZ，b1、b2、b3均为预设权重系数，且b1+b2+b3＝1；

步骤五：对实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到区域水位系数，具体为：

通过公式：输出区域水位系数CSZ，其中，T1时间序列长度，Q1为单位时间内流入或流出的水量，R1为单位面积的降雨量，K1_s为土壤渗透性系数，S1为地形坡度，E1为蒸发量，A1为归一化系数，将净变化量标准化到单位面积；Q1_t1+R1_t1-E1_t1为水量净变化，K1_s×S1为地形和土壤对水流速的修正；

将步骤四计算得到的区域水位值SWZ与区域水位系数CSZ进行比较得到区域水位系数CSZ与区域水位值SWZ之间的比值，记为B；再将比值B与预设预警区间进行比较，其预设预警区间包括设预警区间一、设预警区间二和预警区间三；若比值B属于预警区间一，则为三级预警，发布三级警报，通知相关人员和部门，确保关注水位变化并准备应对可能的洪水风险；若比值B属于预警区间二，则为二级预警，发布二级警报，相关人员和部门要加强巡查，启动紧急应对措施，如提前部署防洪设施、限制人员进出等；若比值B属于预警区间三，则为一级预警，发布一级警报，立即通知所有相关部门进行全面应急响应，包括人员疏散、封锁危险区域、紧急抢险等。

此外，本领域技术人员可以理解，本发明的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本发明的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行，也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”“模块”“引擎”“单元”“组件”或“系统”。此外，本发明的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

除非另有定义，这里使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本发明所属领域的普通技术人员共同理解的相同含义。还应当理解，诸如在通常字典里定义的那些术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。

上面是对本发明的说明，而不应被认为是对其的限制。尽管描述了本发明的若干示例性实施例，但本领域技术人员将容易地理解，在不背离本发明的新颖教学和优点的前提下可以对示例性实施例进行许多修改。因此，所有这些修改都意图包含在权利要求书所限定的本发明范围内。应当理解，上面是对本发明的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本发明由权利要求书及其等效物限定。

Claims (7)

1.一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，包括：

步骤一：通过大数据平台获取特定区域的水文、地理和气象数据；

步骤二：对水文数据、地理数据和气象数据进行数据筛选，具体为：对水文、地理和气象数据进行可视化处理，通过折线图显示水位、流量随时间变化的趋势，并标注出高峰点及急剧变化段；由热力图显示降水量和气象数据的空间分布，检查强降雨区域是否与低洼地形重叠；同时，计算基本统计量，标识出极值、剧烈波动关键特征点；

步骤三：通过大数据获取明显特征标记数据对应时间点，并获取对应时间点所有数据；若对应时间点内已发生洪涝或山洪，统计得到比对数据集一；若对应时间点内不存在洪涝或山洪，统计得到对比数据集二；将每个时间点，从比对数据集一中筛选出该时间点内已发生灾害的数据，并将所有比对数据集一进行均值计算得到均值集，将比对数据集一与对比对数据集二进行差异比较，得到两者之间的差异数据集；再将差异数据集与数据对应的均值进行比，将大于等于数据对应的均值的差异数据集，得到差异超界值集；将小于数据对应的均值的差异数据集，得到差异临界值集；

步骤四：调取步骤三得到的差异数据集、差异超界值集和差异临界值集；再将三者进行分类，得到水文、地理、气象对应的差异数据集、差异超界值集和差异临界值；对水文差异数据集、水文差异超界值集和水文差异临界值集进行分析得到水文异常系数值；对地理差异数据集、地理差异超界值集和地理差异临界值集进行分析得到地理异常系数值；对气象差异数据集、气象差异超界值集和气象差异临界值集进行分析得到气象异常系数值；再将水文异常系数值、地理异常系数值和气象异常系数值进行综合计算得到区域水位值；

步骤五：实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到区域水位系数；基于得到的区域水位值与区域水位系数进行比较得到区域水位系数与区域水位值之间的比值B，将比值B与预设预警区间进行比较，发布预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，并将所有比对数据集一进行均值计算得到均值集的具体过程：

若比对数据集一中，对于某个特征标记数据F，在时间点t_i上有m_i条数据，每条数据表示一个向量x_ij，x_ij包含多个属性；计算所有发生灾害的时间点t_i上，特征标记数据F对应的所有属性的均值；并进行统计得到均值集；对于某个属性A均值计算：输出属性A的均值_A；其中，为向量x_ij中属性A的值，表示所有发生灾害的时间点上，属性A的总和；表示所有发生灾害的时间点上数据的总数。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，所述对水文差异数据集、水文差异超界值集和水文差异临界值集进行分析得到水文异常系数值的具体过程：

由设立的公式：输出水文异常系数值Ks，其中，Di1为水文差异数据集中第i1条记录的差异值，Wi1为第i1条记录的预设权重，n1为水文差异数据集中记录的总数；

再统计水文差异超界值集和水文差异临界值集贡献值：对水文差异超界值集计算加权均值：输出加权超界均值；对水文差异临界值集计算加权均值：输出加权临界均值；水文异常系数值Ks=ω1×+ω2×，ω1和ω2为权重因子，满足ω1+ω2=1，且ω1/ω2=λ,λ为调整系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，所述对地理差异数据集、地理差异超界值集和地理差异临界值集进行分析得到地理异常系数值的具体过程：

获取每条记录数据用一个向量x_i2，包含坡度值S_i2、海拔H_i2和地形粗糙度P_i2，为每条记录分配权重W_i2，通过设立的公式：输出第i2条记录分配权重W_i2，a1、a2、a3均为预设权重系数，Hmax为研究区域的最大海拔；

通过设立的公式：输出地理异常系数值Kd，其中为地理差异数据集中第i2条记录的差异值，为地理差异超界值与临界值的绝对差值，n2为地理差异数据集中的总记录数，λ1为调整系数，m1为地理差异超界值集与临界值集的重叠记录数。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，所述对气象差异数据集、气象差异超界值集和气象差异临界值集进行分析得到气象异常系数值的具体过程为：

通过设立的公式：

输出气象异常系数值Kq，为超界值部分贡献部分，为气象差异超界值集中的第i3条记录的差异值，为对超界值进行对数变换，W_i3第i3条记录的预设权重，为超界值部分的总权重；为临界值部分贡献部分，为气象差异临界值集中的第j3条记录的差异值，为对临界值进行平方根变换，W_j3第j3条记录的预设权重，为临界值部分的总权重，ω3和ω4为权重因子，满足ω3+ω4=1，ω3/ω4=λ2,λ2为调整系数。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，所述实时采集相应区域内的水文数据、地理数据和气象数据进行分析得到区域水位系数的具体过程为：

通过公式：输出区域水位系数CSZ，T1时间序列长度，Q1为单位时间内流入或流出的水量，R1为单位面积的降雨量，K1_s为土壤渗透性系数，S1为地形坡度，E1为蒸发量，A1为归一化系数，将净变化量标准化到单位面积；为水量净变化，为地形和土壤对水流速的修正。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水位序列数据监测与预警方法，其特征在于，所述基于得到的区域水位值与区域水位系数进行比较的具体过程为：

将步骤四计算得到的区域水位值SWZ与区域水位系数CSZ进行比较得到区域水位系数CSZ与区域水位值SWZ之间的比值，记为B；再将比值B与预设预警区间进行比较，其预设预警区间包括设预警区间一、设预警区间二和预警区间三；若比值B属于预警区间一，则为三级预警，发布三级警报，通知相关人员和部门，确保关注水位变化并准备应对可能的洪水风险；若比值B属于预警区间二，则为二级预警，发布二级警报，相关人员和部门要加强巡查，启动紧急应对措施；若比值B属于预警区间三，则为一级预警，发布一级警报，立即通知所有相关部门进行全面应急响应。