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通过结合水动力模型模拟生成的洪水淹没数据和深度学习技术，构建基于卷积神经网络（CNN）的深度学习洪水模拟模型，对 城市洪水淹没演进情况进行快速模拟。 为了解决这一问题，本文介绍了FloodCastBench数据集，这是一个专为机器学习而设计的大型洪水建模和预测数据集，涵盖了巴基斯坦2022年、英国2015年、澳大利亚2022年和莫桑比克2019年四大洪水事件。 FloodCastBench数据集的构建过程包括三个阶段：数据准备、数据生产和数据校准。 在数据准备阶段，收集了用于初始化水动力模型的相关输入数据（如地形、土地利用、降雨）和洪水测量数据（如SAR地图、调查轮廓），以支持水动力建模和参数校准。 在数据生产阶段，采用有限差分数值解法构建了具有30米空间分辨率和300秒时间分辨率的高分辨率时空动态过程。 洪水测量数据用于校准水动力模型参数和验证最终的洪水淹没地图。 本文是基于Flood_fill的算法以及python的numpy库实现的。 import numpy as np from linecache import getline def floodFill(c, r, mask): #起始节点，目标颜色和替换颜色。 算法遍历所有的节点以寻找和起始节点相连的节点（通过一条目标颜色的路径相连），然后 改变他们的颜色为替换颜色。 目前有许多flood-fill算法的构建方式，但是他们都显示或隐式的使用队列或者栈 根据我们是否考虑当前节点对角线方向的节点，算法分为四路算法（不考虑对角线方向的节点）和八路算法（考虑对角线方向的节点）。
本文提出一种基于Python的洪水预测与可视化系统，通过多源数据融合、混合预测模型及动态可视化技术，实现了从数据采集到决策支持的全流程优化。 本期向大家分享三水源新安江模型代码的编写和最终的降雨流量过程图绘制，需要注意的是： ①为便于读者理解过程，将“蒸散发、产流、分水源、汇流”4个部分的代码按顺序编写； 这种模型能够更准确地反映水流在平面上的分布情况，适用于需要精确模拟水流动态的场景，如城市排水系统设计、洪水模拟。
本文介绍了利用Python编程进行洪水演进模拟的基本原理和实现方法。 通过学习本文，读者可以掌握洪水演进模拟的基本技巧，为水利科学研究提供有力支持。
在这篇博文中，我们将探索如何用 Python 解决“河道洪水演进”这一问题。 洪水的演进不仅与水量、地形等因素相关，而且在模型计算中也涉及了大量的数据处理和算法优化。 由于该模型代码非开源性，如果每次都需要通过软件来进行修改就显得比较麻烦，本次主要讲的是如何利用python代码调用这个软件执行我们的工程文件，后续可以延伸到交互修改、优化、结果可视化等功能，这对于使用来说，无疑是加快工作效率的。 本文将以巴西东北地区为例，通过Python和数字高程模型（DEM）数据来构建一个基础的洪水淹没模型，展示如何模拟水位上升对地表的影响，并通过动画演示其过程。
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