基于K均值和ARMA水情分析的贵州三元河流域防汛管理优化研究

作     者：易成舟 

作者单位：贵州师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王立伟

授予年度：2022年

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 

主      题：贵州三元河 防汛管理 K均值聚类 时间序列 

摘      要：由于受全球气候变暖的影响,极端天气出现的情况越来越多,使得降雨、洪水等灾害变得难有规律性可循。良好的流域防汛管理,在保障人民群众的生命和财产安全方面,发挥着巨大的作用,也能体现了政府部门处理公共危机事件的能力。流域防汛应该是工程措施和管理措施综合治理的结果,不能仅依赖于防汛工程的建设,而疏于对管理的减弱。利用大数据技术来优化小流域的管理策略,是管理科学化、数字化的新尝试,研究不仅可以丰富防汛管理决策的理论依据,而且对防汛管理的实际决策优化有很好的辅助作用,在探索新型的小流域防汛管理方面有着积极的现实意义。通过对贵州三元河流域若干年的流域数据进行清洗,利用Jupyter Notebook分析工具,用于K均值聚类算法对该流域的洪水要素摘录进行分析,得出了相关的水情特征。并利用ARMA时间序列算法,对流域的流量进行预测,得出了与流域实际情况基本吻合的结果。结合贵州三元河流域防汛管理的现状,提出了基于数据分析的流域防汛管理优化,表明可以对管理进行优化。应用大数据技术来分析流域水情特征和变化情况,以此来优化防汛管理工作是可行的。虽然流域数据的取得,在当下已经不是困难的事,但如何更好地利用这些数据来改进管理,还有一定距离的路程要走,也是管理科学今后发展的方向。