本發(fā)明涉及城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險管理領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
：近年來，隨著極端暴雨事件的頻繁發(fā)生以及我國城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，城市暴雨內(nèi)澇事件越發(fā)頻繁，給城市綜合管理、企業(yè)生產(chǎn)以及居民生活等造成較大影響。道路積水是暴雨內(nèi)澇影響居民生活的主要形式，開展城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險管理是降低風(fēng)險、減少損失實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。為此，結(jié)合城市的區(qū)域特點(diǎn)，開展城市暴雨內(nèi)澇風(fēng)險的監(jiān)控、預(yù)警等研究極為重要。目前，已經(jīng)有多種研究城市暴雨內(nèi)澇問題的方法，如水文水力學(xué)仿真模擬法、綜合指標(biāo)體系法、歷史災(zāi)情數(shù)理統(tǒng)計(jì)法等，雖然這些方法在城市暴雨內(nèi)澇問題中具備一定的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價值，但是，目前仍缺乏更為簡單有效的方法用于支持城市暴雨內(nèi)澇問題的決策服務(wù)、專業(yè)服務(wù)及公共服務(wù)等。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟，基于群體參與的問題解決模式逐漸得到應(yīng)用，志愿者地理信息(volunteergeographicinformation，vgi)技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛，如citysourced是一個在國外較為流行的參與式移動應(yīng)用，市民通過該應(yīng)用程序可以反饋各種城市環(huán)境問題；搜狗地圖、百度地圖、高德地圖等在線地圖平臺，通過用戶參與，提供了城市歷史積澇信息的收集與展示等功能，但是，其輸出結(jié)果僅僅是簡單的信息羅列，而且信息來源單一，缺少針對城市暴雨內(nèi)澇風(fēng)險問題的多源信息獲取、信息處理、風(fēng)險評估、預(yù)警發(fā)布等功能。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)及方法，該方法通過設(shè)置多角色參與的信息監(jiān)測過程、信息處理過程、風(fēng)險評估過程以及信息發(fā)布過程等，最終提供及時有效的內(nèi)澇風(fēng)險預(yù)警信息，幫助政府管理、企業(yè)生產(chǎn)、居民出行等決策過程規(guī)避內(nèi)澇風(fēng)險事件，降低風(fēng)險事件的發(fā)生頻率和潛在損失等。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于：其包括用戶層、表示層、模型層以及數(shù)據(jù)層；所述用戶層用于為不同智能體類型提供接口，便于不同智能體類型用戶登錄所述服務(wù)系統(tǒng)；所述表示層用于收集不同智能體類型輸入的與城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行展示；所述模型層用于對收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息優(yōu)化和信息整合，并建立風(fēng)險評估模型對風(fēng)險信息進(jìn)行評估，并將風(fēng)險評估結(jié)果發(fā)送到所述表示層；所述數(shù)據(jù)層用于對所述用戶層、表示層以及模型層中涉及的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲，便于后期查詢和維護(hù)。所述用戶層中涉及的不同智能體類型包括氣象部門專業(yè)智能體、市政排水部門專業(yè)智能體、交通管理部門專業(yè)智能體以及社會公眾智能體。所述表示層包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集模塊和風(fēng)險評估結(jié)果展示模塊；所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集模塊包括降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)收集模塊、易澇點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)收集模塊、交通管制信息數(shù)據(jù)收集模塊、易澇點(diǎn)危險源數(shù)據(jù)收集模塊以及受影響對象數(shù)據(jù)收集模塊；所述降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)收集模塊用于收集氣象部門專業(yè)智能體輸入的降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)信息和降雨過程的歷史數(shù)據(jù)；所述易澇點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)收集模塊用于收集市政排水部門智能體輸入的與易澇路段相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；所述交通管制信息數(shù)據(jù)收集模塊用于收集交通管理部門智能體輸入的交通管制信息；所述易澇點(diǎn)危險源數(shù)據(jù)收集模塊用于收集社會公眾智能體輸入的易澇點(diǎn)危險源信息；所述受影響對象數(shù)據(jù)收集模塊用于收集社會公眾智能體輸入的易澇點(diǎn)附近風(fēng)險承受體信息；各數(shù)據(jù)收集模塊收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均發(fā)送到所述數(shù)據(jù)層進(jìn)行存儲；所述風(fēng)險評估展示模塊包括積水深度信息展示模塊、行人涉水風(fēng)險信息展示模塊、車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊以及建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊；所述積水深度信息展示模塊用于接收所述模型層發(fā)送的積水深度信息并進(jìn)行展示；所述行人涉水風(fēng)險信息展示模塊用于接收所述模型層發(fā)送的行人涉水風(fēng)險信息并進(jìn)行展示；所述車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊用于接收所述模型層發(fā)送的車輛涉水風(fēng)險信息并進(jìn)行展示；所述建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊用于接收所述模型層發(fā)送的建筑進(jìn)行風(fēng)險信息并進(jìn)行展示。所述模型層包括信息優(yōu)化模塊和風(fēng)險評估模塊；所述信息優(yōu)化模塊包括不精確信息優(yōu)化模型和零散信息整合模塊；所述不精確信息優(yōu)化模塊用于采用不精確信息優(yōu)化算法對所述表示層收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的不精確樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到不精確樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)化結(jié)果，并發(fā)送到所述風(fēng)險評估模塊；所述零散信息整合模塊用于采用零散信息整合算法對所述表示層收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的任一目標(biāo)的零散信息進(jìn)行處理，得到任一指標(biāo)完整的綜合信息，并發(fā)送到所述風(fēng)險評估模塊；所述風(fēng)險評估模塊包括“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模塊、“水深-行人涉水”影響關(guān)系模塊、“水深-車輛涉水”影響關(guān)系模塊以及“水深-建筑進(jìn)水”影響關(guān)系模塊；所述“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模塊用于根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算得到“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型，并根據(jù)收集的降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型估計(jì)易澇點(diǎn)當(dāng)前的積水深度，并將積水深度信息發(fā)送到所述表示層的所述積水深度信息展示模塊；所述“水深-行人涉水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)不同積水深度對行人的影響，得到當(dāng)前積水深度對行人涉水風(fēng)險的影響結(jié)果，并發(fā)送到所述行人涉水風(fēng)險信息展示模塊；所述“水深-車輛涉水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)不同車型的安全涉水深度，得到當(dāng)前積水深度對不通過車輛涉水風(fēng)險的影響結(jié)果，并發(fā)送到所述車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊；所述“水深-建筑進(jìn)水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)對積水深度與建筑單元臺階高度的高低判斷結(jié)果，得到當(dāng)前積水深度對建筑單元受積水影響的程度，并發(fā)送到所述建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊。所述數(shù)據(jù)層包括智能體數(shù)據(jù)庫、降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫、易澇點(diǎn)數(shù)據(jù)庫、歷史積水事件數(shù)據(jù)庫、潛在危險源數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險承受體數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險后果數(shù)據(jù)庫、“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系數(shù)據(jù)庫”；所述智能體數(shù)據(jù)庫用于存儲與智能體注冊有關(guān)的個體信息；所述降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫用于存儲與降雨過程有關(guān)的數(shù)據(jù)；所述易澇點(diǎn)數(shù)據(jù)庫用于存儲城市內(nèi)主要的易澇點(diǎn)信息；所述歷史積水事件數(shù)據(jù)庫用于存儲易澇點(diǎn)的歷史積水時間；所述潛在危險源數(shù)據(jù)庫用于存儲易積水路段分布的潛在危險源信息；所述風(fēng)險承受體數(shù)據(jù)庫用于存儲易積水路段附近分布的受影響對象的位置、門口臺階高度信息；所述風(fēng)險后果數(shù)據(jù)庫用于存儲不同積水深度下，對受影響對象的影響后果；所述“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系數(shù)據(jù)庫用于存儲降雨強(qiáng)度和積水深度的模糊關(guān)系數(shù)。一種基于所述系統(tǒng)的城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)方法，其特征在于包括以下步驟：1)根據(jù)風(fēng)險評估中所需要的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，確定不同的智能體類型；2)根據(jù)所需原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，為步驟1)中確定的不同智能體類型構(gòu)建不同的人機(jī)交互信息反饋頁面，進(jìn)行原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集；3)對收集的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險評估；4)根據(jù)得到的風(fēng)險評估結(jié)果，對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行展示，幫助政府管理、企業(yè)生產(chǎn)、居民出行決策過程中對內(nèi)澇風(fēng)險事件的規(guī)避。所述步驟3)中，對原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，并進(jìn)行風(fēng)險評估包括以下步驟：3.1)采用基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法對數(shù)值型的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高原始樣本數(shù)據(jù)的精確度；3.2)采用基于集合運(yùn)算的零散信息綜合算法對枚舉型屬性的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，合并零散信息并簡化冗余信息；3.3)根據(jù)處理后的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建相關(guān)模型，進(jìn)行風(fēng)險評估。所述步驟3.1)中，采用基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法對原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的方法，包括以下步驟：3.1.1)根據(jù)原始數(shù)據(jù)樣本序列x構(gòu)造監(jiān)控點(diǎn)序列v，構(gòu)造過程如下式所示：式中，x表示原始樣本數(shù)據(jù)序列，xi、xj分別表示原始樣本數(shù)據(jù)中的第i個和第j個樣本數(shù)據(jù)，n表示原始樣本數(shù)據(jù)序列包含的所有樣本數(shù)據(jù)的總個數(shù)，v表示監(jiān)控點(diǎn)序列，vi表示序列v中的第i個監(jiān)控點(diǎn)，k表示v中需要構(gòu)造的監(jiān)控點(diǎn)個數(shù)，δv表示監(jiān)控點(diǎn)序列的步長；3.1.2)根據(jù)原始數(shù)據(jù)樣本序列x中樣本數(shù)據(jù)的最值，得到信息擴(kuò)散系數(shù)h以及信息擴(kuò)散函數(shù)其中，信息擴(kuò)散系數(shù)h的計(jì)算公式為：其中，基于信息擴(kuò)散系數(shù)h，得到信息擴(kuò)散函數(shù)的計(jì)算公式為：3.1.3)將得到的監(jiān)控點(diǎn)序列v作為變量x輸入信息擴(kuò)散函數(shù)計(jì)算原始樣本數(shù)據(jù)向每個監(jiān)控點(diǎn)分配的信息量p(vi)，得到所有監(jiān)控點(diǎn)的信息分配量序列；3.1.4)將所有監(jiān)控點(diǎn)的信息分配量序列歸一化，并帶入重心公式，計(jì)算監(jiān)控點(diǎn)的重心值，作為原始樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)值v′，也即樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)化值；其中，歸一化和重心公式的計(jì)算公式分別為：式中，v′表示計(jì)算后的監(jiān)控點(diǎn)重心值，vi代表第i個監(jiān)控點(diǎn)，p(vi)'代表歸一化后的第i個監(jiān)控點(diǎn)的信息量。所述步驟3.3)中，根據(jù)處理后的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建相關(guān)模型，進(jìn)行風(fēng)險評估的方法，主要包括以下步驟：3.3.1)根據(jù)處理后易澇點(diǎn)的降雨強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)和積水深度歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型；3.3.2)根據(jù)降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及步驟3.3.1)中的模糊關(guān)系模型，估計(jì)易澇點(diǎn)積水深度界面；3.3.3)根據(jù)得到的易澇點(diǎn)積水深度以及易澇點(diǎn)周圍的風(fēng)險承受體分布情況，確定易澇點(diǎn)在降雨發(fā)生時的風(fēng)險情景；3.3.4)根據(jù)確定的風(fēng)險情景，對風(fēng)險進(jìn)行評估。所述步驟4)中，根據(jù)接收到的風(fēng)險評估信息，采用以下方法進(jìn)行風(fēng)險情景展示：4.1)基于webgis的風(fēng)險情景表達(dá)平臺：采用對公眾開放的在線地圖平臺，配合不同顏色的區(qū)塊、圖標(biāo)，綜合展示城市內(nèi)澇不同程度風(fēng)險的情景；4.2)基于色塊分布的易澇點(diǎn)范圍及積水深度表達(dá)方式：采用地圖上的不同形狀表達(dá)積水路段的范圍，采用不同顏色表達(dá)積水深度的高低；4.3)基于圖標(biāo)及顏色的風(fēng)險要素情景表達(dá)方式：即采用不同圖標(biāo)表示不同風(fēng)險源和風(fēng)險承受體類型，采用不同顏色表示面臨的風(fēng)險程度；4.4)基于文字表述的風(fēng)險情景表達(dá)方式：即采用文字描述風(fēng)險的詳細(xì)信息。本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：1、本發(fā)明由于服務(wù)系統(tǒng)由氣象部門、市政部門以及社會公眾等不同智能體類型共同參與，為城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析提供了更加準(zhǔn)確豐富的數(shù)據(jù)資源，使得對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析更加科學(xué)合理。2、本發(fā)明由于采用不精確信息優(yōu)化算法和零散信息綜合算法對收集的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，達(dá)到了提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性同時減少冗余數(shù)據(jù)的問題，使得對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析更加準(zhǔn)確。3、本發(fā)明由于針對不同風(fēng)險承受體類型分別設(shè)置了不同的風(fēng)險情景，能夠同時對多種風(fēng)險承受體進(jìn)行風(fēng)險評估，提高了本發(fā)明的應(yīng)用范圍。4、本發(fā)明由于采用不同的風(fēng)險情景展示方式對風(fēng)險情景進(jìn)行展示，風(fēng)險情景展示更加直觀便捷。本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用于城市道路內(nèi)澇風(fēng)險分析領(lǐng)域中，為城市綜合管理、企業(yè)生產(chǎn)以及社會公眾生活等提供輔助決策。附圖說明圖1是本發(fā)明服務(wù)平臺的框架結(jié)構(gòu)及服務(wù)流程；圖2是本發(fā)明服務(wù)平臺工作流程；圖3(a)是本發(fā)明易澇點(diǎn)信息反饋交互界面，圖3(b)是易澇點(diǎn)的地理坐標(biāo)；圖4(a)是本發(fā)明智能體參與反饋歷史積水事件的交互界面，圖4(b)是積水事件中積水路段的地理坐標(biāo)；圖5(a)是本發(fā)明反饋風(fēng)險承受體交互界面，圖5(b)是風(fēng)險承受體的地理坐標(biāo)；圖6(a)是本發(fā)明反饋危險源信息交互界面，圖6(b)是危險源的地理坐標(biāo)；圖7是本發(fā)明氣象部門專業(yè)智能體反饋降雨預(yù)報(bào)信息交互界面；圖8是本發(fā)明不精確信息優(yōu)化算法計(jì)算過程示意圖；圖9是本發(fā)明原始經(jīng)驗(yàn)信息的綜合處理功能示意圖；圖10是本發(fā)明城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險評估數(shù)據(jù)流程圖；圖11是本發(fā)明基于在線地圖的風(fēng)險情景表達(dá)平臺；圖12(a)是本發(fā)明積水深度的顏色圖例，圖12(b)是風(fēng)險源的地理坐標(biāo)；圖13是本發(fā)明基于文字描述的風(fēng)險表達(dá)方式。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。如圖1所示，本發(fā)明提供的城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)分為四層：用戶層、表示層、模型層以及數(shù)據(jù)層。用戶層用于為不同智能體類型提供接口，便于不同智能體類型用戶登錄本發(fā)明服務(wù)系統(tǒng)。表示層用于收集不同智能體類型輸入的與城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行展示。模型層用于對收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息優(yōu)化和信息整合，并建立風(fēng)險評估模型對風(fēng)險信息進(jìn)行評估，并將風(fēng)險評估結(jié)果發(fā)送到表示層。數(shù)據(jù)層用于對用戶層、表示層以及模型層中涉及的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲，便于后期查詢和維護(hù)。用戶層中涉及的不同智能體類型接口包括氣象部門專業(yè)智能體、市政排水部門專業(yè)智能體、交通管理部門專業(yè)智能體以及社會公眾智能體。表示層包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集模塊和風(fēng)險評估結(jié)果展示模塊。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集模塊包括降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)收集模塊、易澇點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)收集模塊、交通管制信息數(shù)據(jù)收集模塊、易澇點(diǎn)危險源數(shù)據(jù)收集模塊以及受影響對象數(shù)據(jù)收集模塊。其中，降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)收集模塊用于收集氣象部門專業(yè)智能體輸入的降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)信息和降雨過程的歷史數(shù)據(jù)；易澇點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)收集模塊用于收集市政排水部門智能體輸入的與易澇路段相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；交通管制信息數(shù)據(jù)收集模塊用于收集交通管理部門智能體輸入的交通管制信息；易澇點(diǎn)危險源數(shù)據(jù)收集模塊用于收集社會公眾智能體輸入的易澇點(diǎn)危險源信息；受影響對象數(shù)據(jù)收集模塊用于收集社會公眾智能體輸入的易澇點(diǎn)附近風(fēng)險承受體信息；各數(shù)據(jù)收集模塊收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均發(fā)送到數(shù)據(jù)層進(jìn)行存儲。風(fēng)險評估展示模塊包括積水深度信息展示模塊、行人涉水風(fēng)險信息展示模塊、車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊以及建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊。其中，積水深度信息展示模塊用于接收模型層發(fā)送的積水深度信息并進(jìn)行展示；行人涉水風(fēng)險信息展示模塊用于接收模型層發(fā)送的行人涉水風(fēng)險信息并進(jìn)行展示；車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊用于接收模型層發(fā)送的車輛涉水風(fēng)險信息并進(jìn)行展示；建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊用于接收模型層發(fā)送的建筑進(jìn)行風(fēng)險信息并進(jìn)行展示。模型層包括信息優(yōu)化模塊和風(fēng)險評估模塊。信息優(yōu)化模塊包括不精確信息優(yōu)化模型和零散信息整合模塊。其中，不精確信息優(yōu)化模塊用于采用不精確信息優(yōu)化算法對表示層收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的不精確樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到不精確樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)化結(jié)果，并發(fā)送到風(fēng)險評估模塊。零散信息整合模塊用于采用零散信息整合算法對表示層收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的任一目標(biāo)的零散信息進(jìn)行處理，得到任一指標(biāo)完整的綜合信息，并發(fā)送到風(fēng)險評估模塊。風(fēng)險評估模塊包括“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模塊、“水深-行人涉水”影響關(guān)系模塊、“水深-車輛涉水”影響關(guān)系模塊以及“水深-建筑進(jìn)水”影響關(guān)系模塊。其中，“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模塊用于根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算得到“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型，并根據(jù)收集的降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型估計(jì)易澇點(diǎn)當(dāng)前的積水深度，并將積水深度信息發(fā)送到表示層的積水深度信息展示模塊?！八?行人涉水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)不同積水深度對行人的影響，得到當(dāng)前積水深度對行人涉水風(fēng)險的影響結(jié)果，并發(fā)送到行人涉水風(fēng)險信息展示模塊?！八?車輛涉水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)不同車型的安全涉水深度，得到當(dāng)前積水深度對不通過車輛涉水風(fēng)險的影響結(jié)果，并發(fā)送到車輛涉水風(fēng)險信息展示模塊。“水深-建筑進(jìn)水”影響關(guān)系模塊用于根據(jù)對積水深度與建筑單元臺階高度的高低判斷結(jié)果，得到當(dāng)前積水深度對建筑單元受積水影響的程度，并發(fā)送到建筑進(jìn)水風(fēng)險信息展示模塊。數(shù)據(jù)層包括智能體數(shù)據(jù)庫、降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫、易澇點(diǎn)數(shù)據(jù)庫、歷史積水事件數(shù)據(jù)庫、潛在危險源數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險承受體數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險后果數(shù)據(jù)庫、“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系數(shù)據(jù)庫”。其中，智能體數(shù)據(jù)庫用于存儲與智能體注冊有關(guān)的個體信息，包括性別、年齡、居住范圍、教育背景及從事行業(yè)等。降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)庫用于存儲與降雨過程有關(guān)的數(shù)據(jù)，包括降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及降雨過程的歷史數(shù)據(jù)等。易澇點(diǎn)數(shù)據(jù)庫用于存儲城市內(nèi)主要的易澇點(diǎn)信息，包括易澇點(diǎn)名稱和易澇點(diǎn)坐標(biāo)范圍。歷史積水事件數(shù)據(jù)庫用于存儲易澇點(diǎn)的歷史積水時間，包括時間、地點(diǎn)、積水深度、附近分布的受影響對象和其他危險源等。潛在危險源數(shù)據(jù)庫用于存儲易積水路段分布的潛在危險源信息，包括路坑、排水井、危險數(shù)目和漏電設(shè)備等。風(fēng)險承受體數(shù)據(jù)庫用于存儲易積水路段附近分布的受影響對象的位置、門口臺階高度信息，受影響對象包括道路兩側(cè)分布的商店、小區(qū)、企事業(yè)單位等。風(fēng)險后果數(shù)據(jù)庫用于存儲不同積水深度下，對受影響對象的影響后果，也即風(fēng)險評估模塊輸出的積水深度對行人、車輛、建筑的影響結(jié)果?！坝陱?qiáng)-水深”模糊關(guān)系數(shù)據(jù)庫用于存儲降雨強(qiáng)度和積水深度的模糊關(guān)系數(shù)?；谏鲜龀鞘械缆繁┯陜?nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)，本發(fā)明還提供一種城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險分析與預(yù)警智聯(lián)網(wǎng)服務(wù)方法，包括以下步驟：1)根據(jù)風(fēng)險評估中所需要的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，確定不同的智能體類型。本發(fā)明中對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險進(jìn)行分析所需要的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型包括降雨強(qiáng)度信息、易澇點(diǎn)信息、積水事件信息、附近危險源信息以及附近受影響對象信息等。因而，本發(fā)明確定的智能體類型包括氣象部門專業(yè)智能體、市政排水部門專業(yè)智能體、交通管理部門專業(yè)智能體以及社會公眾智能體等。下面對各智能體類型提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行介紹。氣象部門智能體主要提供降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)信息以及降雨歷史數(shù)據(jù)。市政排水部門專業(yè)智能體主要反饋與易澇路段相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。市政排水部門的專業(yè)人員掌握城市內(nèi)的排水管網(wǎng)的分布以及排水能力等的專業(yè)知識，可以提供城市內(nèi)的易積水路段，以及每個路段的排水能力等信息。尤其在暴雨發(fā)生時，市政排水公司往往會派專門人員觀察易澇點(diǎn)的情況，第一時間掌握每個路段的積水信息，相關(guān)數(shù)據(jù)的收集與更新，有助于更加科學(xué)合理的評估城市暴雨內(nèi)澇風(fēng)險。交通管理部門智能體在城市暴雨內(nèi)澇的積水達(dá)到一定深度時，發(fā)布交通管制信息。相關(guān)的措施將影響到道路的正常通行。社會公眾智能體是利益相關(guān)者，數(shù)量相對較多，他們在監(jiān)測易澇點(diǎn)周圍危險源信息、風(fēng)險承受體分布信息等發(fā)揮重要作用，將會為智聯(lián)網(wǎng)提供豐富的數(shù)據(jù)資源。2)根據(jù)所需原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，為步驟1)中確定的不同智能體類型構(gòu)建不同的人機(jī)交互信息反饋頁面，進(jìn)行原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集。如圖3(a)、3(b)所示，為易澇點(diǎn)信息反饋界面及其地理坐標(biāo)。易澇點(diǎn)信息主要是指城市內(nèi)容易發(fā)生積水的路段或區(qū)域的信息，主要由市政排水部門專業(yè)智能體提供。由于該類型智能體在暴雨發(fā)生時，擔(dān)負(fù)著及時排除道路積澇的任務(wù)，因此，對于市區(qū)內(nèi)主要的易積水路段，有較為準(zhǔn)確的信息。在易澇點(diǎn)信息反饋交互界面中，主要設(shè)計(jì)了“易澇點(diǎn)路段名稱”、“易澇點(diǎn)地理坐標(biāo)”兩個關(guān)鍵信息，其中，地理坐標(biāo)通過在線地圖工具(如基于webgis的地理信息收集工具)進(jìn)行區(qū)域的確定以及坐標(biāo)的獲取。如圖4(a)、4(b)所示，為積水事件信息反饋頁面及其地理坐標(biāo)。積水事件信息主要記錄降雨過程發(fā)生后易澇點(diǎn)積水情況的相關(guān)信息。該類信息的反饋不需要特定的行業(yè)知識，凡是了解該次降雨時易澇點(diǎn)積水狀況的智能體，均可以反饋經(jīng)驗(yàn)信息。易澇點(diǎn)積水信息主要包含以下關(guān)鍵要點(diǎn)：“積水路段”，“積水深度”，“積水時間”，“坐標(biāo)位置”等，在積水事件信息反饋中，同樣其地理坐標(biāo)通過在線地圖工具進(jìn)行區(qū)域的確定以及坐標(biāo)的獲取。如圖5(a)、5(b)所示，為風(fēng)險承受體信息反饋頁面及其地理坐標(biāo)。風(fēng)險承受體主要是指積水路段兩側(cè)分布的商店、社區(qū)、企事業(yè)單位等，由于該類信息的反饋不需要特定的行業(yè)知識，主要由社會公眾智能體提供。通過收集相關(guān)對象在易澇點(diǎn)的“地理位置分布”以及“門口臺階高度”等信息，可以判斷不同積水深度風(fēng)險情景下的具體受影響對象以及受影響程度等信息。同樣，風(fēng)險承受體的地理坐標(biāo)通過在線地圖工具進(jìn)行區(qū)域的確定以及坐標(biāo)的獲取。如圖6(a)、6(b)所示，為危險源信息反饋頁面及其地理坐標(biāo)。附近危險源信息主要記錄積水路段附近危險源的種類、位置等信息，主要由社會公眾智能體提供。在評估積水路段危險源對行人的風(fēng)險大小時，本發(fā)明主要考慮了積水深度對人感知危險能力的影響，并從定性的角度給出通行時面臨該危險源的風(fēng)險大小，如路坑、漏電設(shè)備、排水井、危險樹木等。同樣，危險源信息的地理坐標(biāo)通過在線地圖工具進(jìn)行區(qū)域的確定以及坐標(biāo)的獲取。如圖7所示，為降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)反饋頁面及其地理坐標(biāo)。降雨強(qiáng)度是指單位時段內(nèi)的降雨量大小，通常以“毫米”為單位，本發(fā)明所指降雨強(qiáng)度是指降雨發(fā)生時的過程降雨量，主要是由氣象部門專業(yè)智能體提供。雨量自動站是記錄降雨過程雨量的監(jiān)測儀器，在一個城市內(nèi)通常會根據(jù)城市布局布置多個雨量自動站，用于監(jiān)測不同區(qū)域的降雨量大小。在氣象專業(yè)智能體提供降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)時，也是按照自動站的區(qū)域分布，估計(jì)不同區(qū)域降雨強(qiáng)度的大小。3)采用不精確信息優(yōu)化算法和零散信息綜合算法對收集的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建相關(guān)模型進(jìn)行風(fēng)險評估。4)根據(jù)得到的風(fēng)險評估結(jié)果，對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行展示，幫助政府管理、企業(yè)生產(chǎn)、居民出行決策過程中對內(nèi)澇風(fēng)險事件的規(guī)避。上述步驟3)中，在收集關(guān)于道路積水事件風(fēng)險問題的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)時，需要有大量的智能體參加，針對問題的同一個屬性特征會收集到大量的反饋數(shù)據(jù)，由于智能體反饋的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有模糊不精確性以及零散性等特點(diǎn)，因而需要對原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理后再進(jìn)行風(fēng)險評估，具體包括以下步驟：3.1)采用基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法對數(shù)值型的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高原始樣本數(shù)據(jù)的精確度。3.2)采用基于集合運(yùn)算的零散信息綜合算法對枚舉型屬性的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，合并零散信息并簡化冗余信息。3.3)根據(jù)處理后的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建相關(guān)模型，進(jìn)行風(fēng)險評估。上述步驟3.1)中，基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法主要用于對數(shù)值型數(shù)據(jù)的反饋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如智能體反饋的易澇點(diǎn)積水深度數(shù)據(jù)，商店、社區(qū)等臺階高度數(shù)據(jù)等。下面對基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法進(jìn)行簡單介紹。定義：設(shè)x＝{x1,x2,…,xn}，表示一個隨機(jī)樣本，u是隨機(jī)變量x所有可能取值的集合，u稱為x的論域，x和u分別簡稱為樣本和論域。設(shè)x是一個樣本，v是論域u的一個子集，則從x×v到[0,1]的一個映射，如式(1)所示，稱為樣本x在v的一個信息擴(kuò)散，如果它是遞減的，即如果||v′-x||≤||v″-x||，則μ(x,v′)≥μ(x,v″)。其中v稱為一個監(jiān)控空間，μ稱為一個擴(kuò)散函數(shù)，簡稱擴(kuò)散。因而，采用基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法對數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的方法，包括以下步驟：3.1.1)根據(jù)原始數(shù)據(jù)樣本序列x構(gòu)造監(jiān)控點(diǎn)序列v。構(gòu)造過程如下式所示：式中，x表示原始樣本數(shù)據(jù)序列，xi、xj分別表示原始樣本數(shù)據(jù)中的第i個和第j個樣本數(shù)據(jù)，n表示原始樣本數(shù)據(jù)序列包含的所有樣本數(shù)據(jù)的總個數(shù)，v表示監(jiān)控點(diǎn)序列，vi表示序列v中的第i個監(jiān)控點(diǎn)，k表示v中需要構(gòu)造的監(jiān)控點(diǎn)個數(shù)，δv表示監(jiān)控點(diǎn)序列的步長。3.1.2)根據(jù)原始數(shù)據(jù)樣本序列x中樣本數(shù)據(jù)的最值，得到信息擴(kuò)散系數(shù)h以及信息擴(kuò)散函數(shù)其中，信息擴(kuò)散系數(shù)h的計(jì)算公式為：其中，基于信息擴(kuò)散系數(shù)h，得到信息擴(kuò)散函數(shù)的計(jì)算公式為：3.1.3)將步驟3.1.1)中得到的監(jiān)控點(diǎn)序列v作為變量x輸入信息擴(kuò)散函數(shù)計(jì)算原始樣本數(shù)據(jù)向每個監(jiān)控點(diǎn)分配的信息量p(vi)，得到所有監(jiān)控點(diǎn)的信息分配量序列。3.1.4)將所有監(jiān)控點(diǎn)的信息分配量序列歸一化，并帶入重心公式，計(jì)算監(jiān)控點(diǎn)的重心值，作為原始樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)值v′，作為優(yōu)化后的精確數(shù)據(jù)。其中，歸一化和重心公式的計(jì)算公式分別為：式中，v′表示計(jì)算后的監(jiān)控點(diǎn)重心值，vi代表第i個監(jiān)控點(diǎn)，p(vi)'代表歸一化后的第i個監(jiān)控點(diǎn)的信息量。上述步驟3.2)中，零散信息綜合算法主要用于對枚舉型屬性的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如易澇點(diǎn)周圍的危險源類型：路坑、排水井、易漏電設(shè)備、危樹、危墻等，承載體類型：如商店、小區(qū)、地下車庫、重要建筑、寫字樓等?；诩线\(yùn)算的零散信息綜合算法進(jìn)行介紹，枚舉型屬性反饋的數(shù)據(jù)通常以數(shù)組的形式存貯。其中，數(shù)組中的單個元素對應(yīng)于枚舉型屬性的一個枚舉值。對多個反饋經(jīng)驗(yàn)的綜合，就是對多個數(shù)組中元素的合并與約簡的過程，由于對多個數(shù)組的合并，可以通過重復(fù)性的兩數(shù)組合并操作實(shí)現(xiàn)。設(shè)枚舉型屬性e的取值范圍為集合{e1,e2,...,en}，設(shè)參與者a，b關(guān)于屬性e反饋的經(jīng)驗(yàn)分別為{e1,e3,...,ek}和{e2,e3,...,em}，其中，k≤n,m≤n；對參與者a，b反饋的經(jīng)驗(yàn)信息ea和eb的融合過程，就是將ea和eb中的元素合并起來并去除重復(fù)元素的過程，該過程與集合運(yùn)算中的并運(yùn)算較為類似，采用該運(yùn)算方法，可以達(dá)到合并零散信息、簡化冗余信息的目的。e＝{e1,e2,...,en}(7)ea＝{e1,e3,...,ek}(8)eb＝{e2,e3,...,em}(9)如圖9所示，為綜合處理功能的實(shí)現(xiàn)界面。其中，圖中左側(cè)內(nèi)容為收集到的5條經(jīng)驗(yàn)信息，右側(cè)表示以上五條經(jīng)驗(yàn)信息的綜合處理結(jié)果。這里的“積水深度”、“最大積水深度”、“持續(xù)時間”等均為數(shù)值型屬性，采用基于信息擴(kuò)散技術(shù)的不精確信息優(yōu)化算法進(jìn)行處理，而“周圍建筑類型”、“存在的危險源”等，為枚舉型屬性，采用基于集合運(yùn)算的零散信息綜合算法進(jìn)行處理。上述步驟3.3)中，根據(jù)處理后的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建相關(guān)模型，進(jìn)行風(fēng)險評估的方法，包括以下步驟：3.3.1)根據(jù)處理后易澇點(diǎn)的降雨強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)和積水深度歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型。3.3.2)根據(jù)降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及步驟3.3.1)中的“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型，估計(jì)易澇點(diǎn)積水深度。3.3.3)根據(jù)得到的易澇點(diǎn)積水深度以及易澇點(diǎn)周圍的風(fēng)險承受體分布情況，確定易澇點(diǎn)在降雨發(fā)生時的風(fēng)險情景。3.3.4)根據(jù)確定的風(fēng)險情景，對風(fēng)險進(jìn)行評估。上述步驟3.3.1)中，“降雨強(qiáng)度”和“積水深度”兩個指標(biāo)的具體說明如下：降雨強(qiáng)度一般以“毫米/小時”為降雨量單位。在城市道路的匯流條件、排水能力等因素不變的情況下，降雨強(qiáng)度通常是影響城市內(nèi)澇嚴(yán)重程度的關(guān)鍵因素。按照引發(fā)內(nèi)澇的降雨強(qiáng)度的大小，可以把降雨過程分為短時強(qiáng)降雨和長歷時降雨兩種模式。其中，短時強(qiáng)降雨導(dǎo)致積水的原因主要在于，降雨強(qiáng)度導(dǎo)致的匯流速度超出該路段的整體排水能力；而長歷時降雨導(dǎo)致積水的原因主要在于，長時間的降雨產(chǎn)生的累計(jì)雨量過大，改變了城市排水環(huán)境中下墊面、管網(wǎng)排水能力、河道蓄洪能力等因素，降低了城市的整體排水能力。生活中短時強(qiáng)降雨引發(fā)內(nèi)澇的情景較為頻繁，本發(fā)明中主要將短歷時降雨的過程雨量作為降雨強(qiáng)度指標(biāo)；該指標(biāo)數(shù)據(jù)主要由氣象部門專業(yè)智能體提供。積水深度是描述由于降雨過程而導(dǎo)致路面出現(xiàn)積水的嚴(yán)重程度，通常以“厘米”為單位。積水深度隨降雨過程的發(fā)生處于不斷的變化之中，本發(fā)明研究的積水深度主要是指在降雨過程結(jié)束后，該積水路段的最大積水深度；該指標(biāo)數(shù)據(jù)可以通過儀器監(jiān)測或智能體監(jiān)測等方式收集，本發(fā)明中該指標(biāo)的數(shù)據(jù)主要由社會公眾智能體反饋提供。如圖10所示，“雨強(qiáng)-水深”模糊關(guān)系模型的構(gòu)建方法，包括以下步驟：3.3.1.1)根據(jù)該易澇點(diǎn)的降雨強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)樣本和與之對應(yīng)的積水深度歷史數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)造兩個數(shù)據(jù)樣本的監(jiān)控區(qū)間。設(shè)針對易澇點(diǎn)a，存在一組降雨強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)x＝{x1,x2,...,xn}，以及與降雨數(shù)據(jù)對應(yīng)的一組積水深度數(shù)據(jù)y＝{y1,y2,...,yn}。按照公式(11)和(12)的規(guī)則要求，可以分別構(gòu)造降雨強(qiáng)度和積水深度的樣本監(jiān)控區(qū)間u，v，則由監(jiān)控區(qū)間u，v可以構(gòu)成關(guān)于降雨強(qiáng)度和積水深度的二維向量空間u×v。式(11)中，u代表由樣本點(diǎn)x構(gòu)造的監(jiān)控點(diǎn)序列，ui代表監(jiān)控點(diǎn)序列u中的第i個監(jiān)控點(diǎn)，δx代表u中監(jiān)控點(diǎn)序列之間的步長，k表示u中的監(jiān)控點(diǎn)個數(shù)，floor()函數(shù)表示向下取整操作。式(12)中，v代表由樣本點(diǎn)y構(gòu)造的監(jiān)控點(diǎn)序列，vi代表監(jiān)控點(diǎn)序列v中的第i個監(jiān)控點(diǎn)，δy代表v中監(jiān)控點(diǎn)序列之間的步長，m表示v中的監(jiān)控點(diǎn)個數(shù)，floor()函數(shù)表示向下取整操作。3.3.1.2)利用二維信息擴(kuò)散模型，計(jì)算樣本數(shù)據(jù)在二維指標(biāo)監(jiān)控空間的信息矩陣。在二維指標(biāo)空間u×v中，根據(jù)二維正態(tài)擴(kuò)散公式(13)，計(jì)算樣本點(diǎn)(xi,yi)在監(jiān)測點(diǎn)(uj,vk)上的擴(kuò)散信息，記為qijk，表示第i個樣本點(diǎn)在二維監(jiān)控空間中uj和vk確定的監(jiān)控點(diǎn)上的信息擴(kuò)散量，其中，(xi,yi)表示由降雨強(qiáng)度和積水深度構(gòu)成的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)，(uj,vk)表示由降雨強(qiáng)度監(jiān)控點(diǎn)和積水深度監(jiān)控點(diǎn)構(gòu)成的監(jiān)控點(diǎn)數(shù)據(jù)。hx和hy分別表示樣本數(shù)據(jù)x和樣本數(shù)據(jù)y對應(yīng)的擴(kuò)散系數(shù)，擴(kuò)散系數(shù)的確定參見公式(4)。式(14)表示單個樣本點(diǎn)(xi,yi)在監(jiān)控空間u×v上的信息擴(kuò)散矩陣，稱為單點(diǎn)信息擴(kuò)散矩陣。式(15)表示對所有樣本點(diǎn)在監(jiān)控空間u×v上的信息擴(kuò)散矩陣的累加，稱為樣本點(diǎn)累計(jì)信息擴(kuò)散矩陣。q(i)＝{qijk}j×k(14)3.3.1.3)對得到的樣本點(diǎn)累計(jì)信息擴(kuò)散矩陣，進(jìn)行歸一化，得到監(jiān)控空間上的模糊關(guān)系矩陣。利用公式(16)，對式(15)中數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理，可以計(jì)算得出監(jiān)控空間u×v上的一個模糊關(guān)系矩陣，用rf表示，則rf表示所有樣本點(diǎn)在監(jiān)控空間u×v上的原始信息矩陣。3.3.1.4)利用模糊推理公式，輸入降雨強(qiáng)度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，得到該易澇點(diǎn)的估計(jì)積水深度。利用模糊推理公式(17)和max-min模糊合成規(guī)則(18)，可以估計(jì)在降雨強(qiáng)度下，該易澇點(diǎn)的積水深度公式(17)中“ο”符號表示某種運(yùn)算規(guī)則。此處選用了公式(18)的max-min模糊合成規(guī)則。需要說明的是，任何一種預(yù)測模型在建模過程中都很難完全考慮實(shí)際發(fā)生過程中的各種情況，因此，根據(jù)降雨強(qiáng)度的積水預(yù)測結(jié)果僅能夠作為參考，在實(shí)際應(yīng)用中，通過智能體實(shí)時獲取的積水?dāng)?shù)據(jù)，通常比模型的估計(jì)或仿真結(jié)果更為準(zhǔn)確。上述步驟3.3.3)中，易澇點(diǎn)在降雨發(fā)生時的風(fēng)險情景的確定方法包括以下步驟：步驟3.3.3.1)，分析積水深度對行人的影響情況，確定“積水深度-行人涉水風(fēng)險”風(fēng)險情景。人們在通過積水路段時，一方面，積水會影響人們的危險路況察覺能力。此時，當(dāng)路況環(huán)境復(fù)雜，如，有路坑、漏電設(shè)備、排水井、危險樹木等危險源時，就會對過往的行人和車輛構(gòu)成威脅，甚至造成人員傷亡或財(cái)產(chǎn)損失。本發(fā)明根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)給出了不同積水深度影響人們危險察覺能力的分級關(guān)系，并分析了不同等級下對行人可能造成的后果，具體如表15所示。表1“積水深度-行人危險察覺能力”的影響關(guān)系步驟3.3.3.2)，分析積水深度對車輛的影響情況，確定“積水深度-汽車涉水風(fēng)險”風(fēng)險情景。汽車等機(jī)動車是道路交通中更為常見的交通工具，當(dāng)機(jī)動車通過積水路段時，可能會引發(fā)車輛熄火、發(fā)動機(jī)進(jìn)水、車輛內(nèi)部進(jìn)水等不利后果。在積水較深的情況下，也可能造成人員傷亡。為了分析積水深度對機(jī)動車的影響程度，需要分析影響機(jī)動車涉水能力的關(guān)鍵因素。汽車在涉水時能否安全通行與汽車的涉水深度有關(guān)，涉水深度涉及到汽車的兩個關(guān)鍵部位，發(fā)動機(jī)排氣筒高度和進(jìn)氣筒高度。一般來講，當(dāng)積水深度高于進(jìn)氣筒時，積水會從進(jìn)氣筒直接進(jìn)入發(fā)動機(jī)而導(dǎo)致車輛損毀；而當(dāng)水位高于排氣筒時，車輛容易熄火并造成“趴窩”問題，再次啟動時，積水會從排氣筒進(jìn)入發(fā)動機(jī)而造成車輛損毀。在汽車行業(yè)一般將進(jìn)氣口高度作為汽車的最大涉水深度，但是，為了保證機(jī)動車安全通行，本發(fā)明選用排氣筒高度作為機(jī)動車的安全涉水深度。由于車輛類型的不同，其涉水深度也有所差異，本發(fā)明中將車輛排氣筒高度作為車輛的安全涉水深度，而車輛的排氣筒高度一般被設(shè)計(jì)為車輛輪胎的二分之一高度，據(jù)此，本發(fā)明通過在線網(wǎng)站“汽車之家”的不同車型數(shù)據(jù)，調(diào)查了不同類型機(jī)動車的安全涉水深度，如表16所示。根據(jù)表16中各種車型的涉水深度數(shù)據(jù)，建立的積水深度與安全涉水車型的影響關(guān)系如表17所示。表2車型與涉水深度統(tǒng)計(jì)調(diào)查表車型安全涉水深度(厘米)平均安全涉水深度(厘米)微型車25.3-29.727.8小型車28.2-34.630.0中型車31.6-36.432.9中大型車32.7-35.233.9豪華車34.5-39.435.7小型suv31.0-36.733.2緊湊型suv32.8-38.035.3中型suv35.0-40.337.0中大型suv36.4-40.138.0全尺寸suv36.9-41.640.0mpv30.1-38.633.6中型貨車36-4037大型公交車38-4641大型客車、貨車35-5042表3“積水深度與車輛涉水”的影響關(guān)系表步驟3.3.3.3)，分析積水深度對易澇點(diǎn)周圍建筑的影響情況，確定“積水深度-建筑進(jìn)水風(fēng)險”風(fēng)險情景。道路兩側(cè)的商鋪、社區(qū)、企事業(yè)單位等建筑單元，在城市道路暴雨內(nèi)澇時容易受到積水影響。為了估計(jì)積水深度對建筑單元的影響程度，需要分析建筑單元受積水影響的關(guān)鍵指標(biāo)。分析城市內(nèi)澇對周圍建筑的影響，主要是分析建筑單元是否進(jìn)水以及進(jìn)水的多少等，而建筑單元所在位置的地勢高低、門口臺階的高度等是其受積水影響程度的關(guān)鍵指標(biāo)，因此，建筑單元門口臺階高度以及易澇點(diǎn)的積水深度等，是評估建筑單元受影響程度的關(guān)鍵指標(biāo)。當(dāng)積水深度高于門口臺階高度時，則建筑單元就容易受到積水影響。通過智能體的參與，智聯(lián)網(wǎng)可以獲得關(guān)于易澇點(diǎn)周邊的建筑及其門口臺階高度信息，進(jìn)而可以分析積水深度對具體建筑單元的影響情況。以建筑單元a為例，設(shè)其門口臺階距離路面的高度為x厘米，該路段的積水深度為h厘米，則積水影響建筑單元的指標(biāo)可表示為d＝h-x，從而，積水對該建筑單元的影響關(guān)系可表示為表18。表4積水深度與建筑進(jìn)水風(fēng)險影響關(guān)系表積水深度風(fēng)險等級影響后果0<d<5一級受道路積水影響，建筑單元內(nèi)將出現(xiàn)輕度積水。5<d<10二級受道路積水影響，建筑單元內(nèi)將出現(xiàn)中度積水。10<d<20三級受道路積水影響，建筑單元內(nèi)將出現(xiàn)重度積水。d>20四級受道路積水影響，建筑單元內(nèi)將出現(xiàn)嚴(yán)重積水。上述步驟4)中，根據(jù)步驟3)中的風(fēng)險評估計(jì)算結(jié)果，對城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險情景進(jìn)行展示時，風(fēng)險情景的表達(dá)主要包含以下要素：時間、地點(diǎn)、積水深度、影響對象、影響后果等。其中，“時間”信息主要是指降雨過程的發(fā)生時間，“地點(diǎn)”易澇點(diǎn)的區(qū)域范圍，“積水深度”反映了風(fēng)險源的強(qiáng)度信息，“影響對象”主要是指易澇點(diǎn)分布的商鋪、企事業(yè)單位、社區(qū)等以及“道路交通”中各種交通方式等。由于風(fēng)險情景中的“易澇點(diǎn)”、“影響對象”等涉及到地理位置信息，在網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險表達(dá)平臺中，本發(fā)明采用webgis在線地圖工具，作為風(fēng)險展示的主要平臺，同時，配合以文字、圖片、顏色、形狀等要素，表達(dá)各種風(fēng)險情景。本發(fā)明中采用四種不同方式，對風(fēng)險信息進(jìn)行展示，具體表達(dá)方式如下：4.1)基于webgis的風(fēng)險情景表達(dá)平臺如圖11所示，在線地圖是一種為人們提供可視化地理信息的網(wǎng)絡(luò)平臺，它極大的方便了人們的生產(chǎn)生活，本發(fā)明中選用國家測繪地理信息局對公眾開放的在線地圖平臺，作為展示城市內(nèi)澇風(fēng)險狀況的基本平臺，配合不同顏色的區(qū)塊、圖標(biāo)等，綜合展示城市內(nèi)澇不同程度風(fēng)險的情景。4.2)基于色塊分布的易澇點(diǎn)范圍及積水深度表達(dá)方式如圖12(a)、12(b)所示，地圖是一種直觀的表達(dá)地理位置信息的工具，通過地圖上的不同形狀，可以表達(dá)風(fēng)險源的影響范圍，同時，以不同的顏色，可以表達(dá)風(fēng)險源的強(qiáng)度大小等，在城市道路暴雨內(nèi)澇風(fēng)險問題中，以地圖上的不同形狀表達(dá)積水路段的范圍，以不同的顏色，表達(dá)積水深度的高低。4.3)基于圖標(biāo)及顏色的風(fēng)險要素情景表達(dá)方式在信息傳遞時，不同的圖標(biāo)，可以表示不同的風(fēng)險源和風(fēng)險承受體類型。同時，通過不同顏色，可以表達(dá)面臨的風(fēng)險程度。本發(fā)明根據(jù)城市內(nèi)澇風(fēng)險中涉及到的風(fēng)險源、風(fēng)險承受體等的差異，分別設(shè)計(jì)了車輛涉水風(fēng)險等級圖標(biāo)、行人涉水風(fēng)險等級圖標(biāo)以及建筑物進(jìn)水風(fēng)險等級圖標(biāo)等；具體如表19所示。表5基于圖標(biāo)顏色風(fēng)險情景表達(dá)4.4)基于文字表述的風(fēng)險情景表達(dá)方式如圖13所示，文字表述是一種以文字的方式表達(dá)風(fēng)險信息的方式，其表達(dá)形式更加接近自然語言，相較于其他溝通方式，具有內(nèi)容更具體，表達(dá)更明確等優(yōu)點(diǎn)。在智聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險表達(dá)中，將城市內(nèi)澇風(fēng)險情景按照“位置”、“積水深度”、“受影響風(fēng)險承受體”、“影響后果”等內(nèi)容，以文字表述的方式表達(dá)風(fēng)險，有利于風(fēng)險信息的準(zhǔn)確傳遞。最后應(yīng)說明的是：以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換，而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。當(dāng)前第1頁12