[发明专利]一种高铁沿线气象灾害发生风险分析方法

权利要求书

1.一种高铁沿线气象灾害发生风险分析方法，其特征在于，所述方法包含：

步骤S1：对各气象要素样本序列进行归一化处理；

在进行归一化处理前进行样本序列中缺失值的自动填充和一致性检查；

所述自动填充为：将归一化后的气象要素样本序列进行n维空间拟合，其中n为气象要素类型个数，基于n维空间拟合曲线中拟合点的对应值对缺失值进行自动填充；在进行拟合前需要进行样本序列的分段，分别对每段样本序列进行n维空间拟合以及自动填充；将气象要素的样本序列的根据序列值的变化阶段进行划分，对同一时期的多种样本序列，找出变化阶段的最小值，并基于所述变化阶段的最小值进行分段拟合；

所述一致性检查为：对于经过n维空间拟合的样本序列，确定和拟合曲线的距离超过预设范围的样本数量，当所述样本数量超过离散上限时，确定所述气象要素样本序列未通过一致性检查；

步骤S2：计算建设期综合风险指数，基于所述建设期综合风险指数反馈进行初选轨道的重新选取；

所述步骤S2具体为：采用公式(2)进行计算；

（2）；其中，RI_i，j为格点(i，j)上对应的建设期综合风险指数，(NI_i，j)_k为格点(i，j)上第k种气象要素对应的归一化值，W_k为第k种气象要素对应的权重值；

对气象要素进行分级，基于分级的气象要素建立综合风险指数；具体的：根据建设时期对气象灾害的敏感性，选择一个或多个一级因子，并为每个一级因子细化为多个二级因子，所述一级因子对应气象要素类型，所述多个二级因子是直接参数测量的；基于二级因子计算一级综合指数，基于一级综合指数计算得到综合风险指数；例如：一级因子包括雷电、温度、降水、风，雷电对应的二级因子为雷暴日数、雷电密度；温度对应的二级因子为气温、日较差、最大冻土深度；风对应的二级因子为极大风风压、大风日数；降水对应的二级因子为日降水量最大值、积雪深度；

，其中，(FNI_i，j)_fk为第fk个一级综合指数，FW_k为第fk个一级因子对应的权重值；

，其中，SNI_i，j为第sk种二级因子对应的归一化值，FW_sk为第sk个二级因子对应的权重值；

根据综合风险指数进行连续监测，根据连续监测结果调整进行轨道建设位置的重新选择，具体的：确定格点(i，j)上对应的建设期综合风险等级是否超过第一风险阈值，如果是，选择格点(i，j)的相邻格点作为待选轨道建设位置；否则，将原样本序列x_i划分为m个子样本序列x_i1，x_i2…x_im，对每个子样本序列重新进行归一化处理并分别计算其对应的子综合风险指数Rl_i，j，p，其中p为第p个子样本序列，连续子综合风险指数大于第二风险阈值的连续子综合风险指数的个数大于第二个数阈值，则反馈进行初选轨道的重新选取，并选择格点(i，j)的相邻格点作为待选轨道建设位置；其中，对连续的长度进行限制，连续子综合风险指数的连续长度大于mz，其中mz为预设值；

m个子样本序列之间是相互重叠的，其中m为预设值；第一风险阈值大于第二风险阈值；

步骤S3：计算运营期综合风险指数，基于所述指数进行格点监测调整和风险预警。

2.根据权利要求1所述的高铁沿线气象灾害发生风险分析方法，其特征在于，所述步骤S1，具体为：采用公式(1)进行归一化；

其中，x_i为原气象要素样本序列，x′_i为归一化后的气象要素样本序列，为样本序列最小值，为样本序列最大值。

3.根据权利要求2所述的高铁沿线气象灾害发生风险分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：选取运营期敏感气象要素，基于所述运营期敏感气象要素计算运营期综合风险指数，基于所述运营期综合风险指数进行格点监测调整，并进一步进行风险预警。

4.根据权利要求3所述的高铁沿线气象灾害发生风险分析方法，设置动态映射表格进行综合风险指数和风险等级之间的映射。