第一章水流動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)的背景與意義第二章水流動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)理論與數(shù)學(xué)模型第三章現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架第四章實(shí)時(shí)水流動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集與處理第五章水流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證第六章水流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的應(yīng)用與展望101第一章水流動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)的背景與意義水流動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)的重要性流域綜合治理多流域聯(lián)調(diào)需要水流動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)支持。某次長(zhǎng)江-黃河聯(lián)調(diào)中，模擬系統(tǒng)使下游水位預(yù)測(cè)誤差控制在3%以內(nèi)，保障了水資源高效利用。水力發(fā)電效率優(yōu)化水力發(fā)電行業(yè)依賴水流動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)化發(fā)電效率。例如，三峽水庫(kù)通過(guò)實(shí)時(shí)水流模擬每年可增加發(fā)電量約10億千瓦時(shí)，減少碳排放400萬(wàn)噸。預(yù)測(cè)技術(shù)能幫助電網(wǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)度，適應(yīng)需求波動(dòng)。農(nóng)業(yè)灌溉需求滿足農(nóng)業(yè)灌溉需求數(shù)據(jù)顯示，精準(zhǔn)水流預(yù)測(cè)可減少20%的灌溉用水浪費(fèi)。以非洲某干旱地區(qū)為例，采用AI水流模型后，作物產(chǎn)量提升35%，節(jié)水效果顯著。城市內(nèi)澇防控城市化進(jìn)程中，城市內(nèi)澇問(wèn)題日益突出。某城市通過(guò)水流動(dòng)態(tài)模擬系統(tǒng)，在2023年某次暴雨中提前2小時(shí)預(yù)警內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)，避免約5000萬(wàn)元損失。生態(tài)環(huán)境保護(hù)水流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)有助于生態(tài)流量保障。某流域通過(guò)模擬數(shù)據(jù)優(yōu)化生態(tài)放流方案，使珍稀魚(yú)類洄游成功率提升25%。3水流動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)的技術(shù)現(xiàn)狀當(dāng)前水流動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，傳統(tǒng)水文模型逐漸被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型替代。以某次淮河流域洪水模擬為例，采用混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型后，水位預(yù)測(cè)誤差從傳統(tǒng)模型的8%降至4.5%。同時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展使監(jiān)測(cè)精度大幅提升。某水庫(kù)通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)頻率從每6小時(shí)提升至每5分鐘，在2023年某次臺(tái)風(fēng)中提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。然而，現(xiàn)有技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：1）多源數(shù)據(jù)融合難度大；2）模型泛化能力不足；3）實(shí)時(shí)計(jì)算資源有限。這些問(wèn)題需要在后續(xù)研究中重點(diǎn)突破。4關(guān)鍵技術(shù)與數(shù)據(jù)需求分析水力學(xué)方程組解算水力學(xué)方程組解算需GPU加速支持。NVIDIAH100芯片可使圣維南方程求解速度提升5倍。某科研團(tuán)隊(duì)實(shí)測(cè)顯示，計(jì)算量與水流速度平方成正比（Q∝v2），極端流量場(chǎng)景需千萬(wàn)級(jí)GPU核心并行計(jì)算。人工智能算法人工智能算法在水流動(dòng)態(tài)模擬中表現(xiàn)優(yōu)異。LSTM在持續(xù)性水流預(yù)測(cè)中表現(xiàn)最佳（R2=0.93），但無(wú)法捕捉突發(fā)性事件。改進(jìn)的Transformer模型（如HybridTransformer）在測(cè)試集上綜合表現(xiàn)提升27%，適合多場(chǎng)景應(yīng)用。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星遙感與無(wú)人機(jī)協(xié)同等。某水庫(kù)部署的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)使監(jiān)測(cè)頻率提升至每5分鐘一次，2023年某次臺(tái)風(fēng)期間提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。數(shù)據(jù)處理與質(zhì)量控制數(shù)據(jù)處理與質(zhì)量控制是確保預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵。某次黃河洪水監(jiān)測(cè)中，發(fā)現(xiàn)15%的傳感器數(shù)據(jù)存在異常（如±5標(biāo)準(zhǔn)差外），采用3σ準(zhǔn)則結(jié)合小波變換去除噪聲后，誤差降低60%。系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)需考慮分層結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、特征工程層、預(yù)測(cè)引擎層、決策支持層。某水電站系統(tǒng)部署后，使決策響應(yīng)時(shí)間從12小時(shí)縮短至45分鐘。5現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架傳統(tǒng)水文模型人工智能預(yù)測(cè)模型混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型HEC-HMS：依賴降雨-徑流轉(zhuǎn)化曲線（單位線），無(wú)法模擬城市內(nèi)澇這種快速轉(zhuǎn)化場(chǎng)景。SWMM：適用于城市非點(diǎn)源污染模擬，但在模擬地下管網(wǎng)時(shí)，節(jié)點(diǎn)壓力計(jì)算誤差達(dá)20%。HEC-RAS：依賴大量人工參數(shù)校準(zhǔn)，對(duì)突發(fā)性暴雨響應(yīng)滯后。LSTM：在持續(xù)性水流預(yù)測(cè)中表現(xiàn)最佳（R2=0.93），但無(wú)法捕捉突發(fā)性事件。Transformer：在事件識(shí)別上更優(yōu)（F1=0.88），適合多場(chǎng)景應(yīng)用。CNN-LSTM：從衛(wèi)星影像中自動(dòng)識(shí)別河道寬窄變化（精度89%），LSTM處理時(shí)間序列。物理約束保證模型穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提升對(duì)突發(fā)事件的捕捉能力。某水電站采用圣維南方程+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架后，發(fā)電量預(yù)測(cè)誤差從12%降至4.5%?；旌夏Ｐ驮趶?fù)現(xiàn)測(cè)試集上表現(xiàn)優(yōu)于單一模型，RMSE降低22%。602第二章水流動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)理論與數(shù)學(xué)模型圣維南方程組解析連續(xù)性方程連續(xù)性方程：?A/?t+?Q/?x=0。其中A為斷面面積，Q為流量。該方程描述了水流在時(shí)間上的連續(xù)性，即流入和流出量相等。動(dòng)量方程動(dòng)量方程：?Q/?t+?(Q2/A)/?x=gA(?Sf/?x+?S0/?x)。該方程描述了水流在空間上的動(dòng)量變化，考慮了摩擦力和重力的影響。方程組應(yīng)用某水庫(kù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證：當(dāng)入庫(kù)流量Q_in=1200m3/s時(shí)，下游斷面流量Q_out隨時(shí)間變化符合指數(shù)衰減曲線，半衰期約2.3小時(shí)，與理論解偏差小于5%。水力指數(shù)影響水力指數(shù)m對(duì)模型影響：m=1.5的河流比m=0.8的河流洪水傳播更快。某次長(zhǎng)江洪水模擬顯示，采用實(shí)測(cè)m值可使洪水波到達(dá)時(shí)間提前1.8天。模型校準(zhǔn)模型校準(zhǔn)是確保方程組準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。某次黃河段洪災(zāi)中，傳統(tǒng)模型用n=0.025，而無(wú)人機(jī)實(shí)測(cè)高分辨率地形后修正為0.02，水位預(yù)報(bào)誤差降低12%。8水力學(xué)關(guān)鍵參數(shù)分析水力學(xué)關(guān)鍵參數(shù)包括摩阻系數(shù)n、弗勞德數(shù)Fr、流速分布等。摩阻系數(shù)n的影響因素包括河床材質(zhì)、粗糙度等。某次黃河洪水中，傳統(tǒng)模型用n=0.025，而無(wú)人機(jī)實(shí)測(cè)高分辨率地形后修正為0.02，水位預(yù)報(bào)誤差降低12%。弗勞德數(shù)Fr用于描述水流狀態(tài)，當(dāng)Fr>1時(shí)出現(xiàn)超臨界流（波速>水流速度），典型場(chǎng)景為瀑布處。某水電站引水渠實(shí)驗(yàn)顯示：Fr=2.5時(shí)躍后水深比躍前水深增加37%。流速分布規(guī)律：采用曼寧公式u=（1/n）R^(2/3)S^(1/2)計(jì)算時(shí)，岸邊流速比中心流速低約40%。某次珠江洪水無(wú)人機(jī)測(cè)量證實(shí)，岸邊流速偏差在±15%范圍內(nèi)。9復(fù)雜水流場(chǎng)景建模河網(wǎng)匯流模型河網(wǎng)匯流模型包括簡(jiǎn)單匯流模型（如馬斯京根法）和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)匯流模型（如Darcy-Weisbach網(wǎng)絡(luò)）。某次淮河流域洪水模擬顯示，傳統(tǒng)模型誤差達(dá)18%，而網(wǎng)絡(luò)匯流模型誤差控制在8%以內(nèi)。泄洪口出流特性泄洪口出流特性受形狀、尺寸等因素影響。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：相同流量下，圓形閘門(mén)出流系數(shù)可達(dá)0.95，而矩形閘門(mén)僅為0.82。某水庫(kù)泄洪洞設(shè)計(jì)時(shí)，通過(guò)物理模型試驗(yàn)修正出流系數(shù)，使實(shí)際泄洪能力提高22%。水土流失影響水土流失影響水流動(dòng)態(tài)。模擬顯示：植被覆蓋度每降低10%，河道淤積速度增加1.3倍。某次黃河某段實(shí)測(cè)：1998年植被覆蓋40%時(shí)，含沙量濃度為15mg/L，而2022年降至20%后，含沙量升至28mg/L。10傳統(tǒng)水文模型局限性分析數(shù)據(jù)依賴性計(jì)算復(fù)雜度參數(shù)校準(zhǔn)困難HEC-HMS模型依賴降雨-徑流轉(zhuǎn)化曲線（單位線），無(wú)法模擬城市內(nèi)澇這種快速轉(zhuǎn)化場(chǎng)景。SWMM模型在模擬地下管網(wǎng)時(shí)，節(jié)點(diǎn)壓力計(jì)算誤差達(dá)20%，導(dǎo)致排水效率預(yù)測(cè)偏差。HEC-RAS模型依賴大量人工參數(shù)校準(zhǔn)，對(duì)突發(fā)性暴雨響應(yīng)滯后。簡(jiǎn)單匯流模型（如馬斯京根法）適用于單一干流，某次淮河流域洪水模擬誤差達(dá)18%。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)匯流模型（如Darcy-Weisbach網(wǎng)絡(luò)）需要大量計(jì)算資源，某次倫敦洪災(zāi)中計(jì)算時(shí)間達(dá)72小時(shí)。傳統(tǒng)模型參數(shù)校準(zhǔn)需要大量時(shí)間，某次實(shí)驗(yàn)需要7輪參數(shù)調(diào)整才能達(dá)到R2>0.85的精度，耗時(shí)4周。傳統(tǒng)模型依賴人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)，某次實(shí)驗(yàn)需要7輪參數(shù)調(diào)整才能達(dá)到R2>0.85的精度，耗時(shí)4周。參數(shù)校準(zhǔn)的誤差會(huì)導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，某次實(shí)驗(yàn)中誤差達(dá)18%。參數(shù)校準(zhǔn)需要大量專業(yè)知識(shí)，普通用戶難以掌握。11現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架包括傳統(tǒng)水文模型、人工智能預(yù)測(cè)模型、混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型等。傳統(tǒng)水文模型逐漸被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型替代。以某次淮河流域洪水模擬為例，采用混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型后，水位預(yù)測(cè)誤差從傳統(tǒng)模型的8%降至4.5%。同時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展使監(jiān)測(cè)精度大幅提升。某水庫(kù)通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)頻率從每6小時(shí)提升至每5分鐘，在2023年某次臺(tái)風(fēng)中提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。然而，現(xiàn)有技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：1）多源數(shù)據(jù)融合難度大；2）模型泛化能力不足；3）實(shí)時(shí)計(jì)算資源有限。這些問(wèn)題需要在后續(xù)研究中重點(diǎn)突破。1203第三章現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架傳統(tǒng)水文模型局限性分析HEC-HMS模型依賴降雨-徑流轉(zhuǎn)化曲線（單位線），無(wú)法模擬城市內(nèi)澇這種快速轉(zhuǎn)化場(chǎng)景。計(jì)算復(fù)雜度簡(jiǎn)單匯流模型（如馬斯京根法）適用于單一干流，某次淮河流域洪水模擬誤差達(dá)18%。參數(shù)校準(zhǔn)困難傳統(tǒng)模型依賴人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)，某次實(shí)驗(yàn)需要7輪參數(shù)調(diào)整才能達(dá)到R2>0.85的精度，耗時(shí)4周。數(shù)據(jù)依賴性14現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架現(xiàn)代水文預(yù)測(cè)模型技術(shù)框架包括傳統(tǒng)水文模型、人工智能預(yù)測(cè)模型、混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型等。傳統(tǒng)水文模型逐漸被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型替代。以某次淮河流域洪水模擬為例，采用混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型后，水位預(yù)測(cè)誤差從傳統(tǒng)模型的8%降至4.5%。同時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展使監(jiān)測(cè)精度大幅提升。某水庫(kù)通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)頻率從每6小時(shí)提升至每5分鐘，在2023年某次臺(tái)風(fēng)中提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。然而，現(xiàn)有技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：1）多源數(shù)據(jù)融合難度大；2）模型泛化能力不足；3）實(shí)時(shí)計(jì)算資源有限。這些問(wèn)題需要在后續(xù)研究中重點(diǎn)突破。1504第四章實(shí)時(shí)水流動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集與處理傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的缺陷數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題某次黃河洪水中，因雨量站被淹導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失12小時(shí)，造成下游水庫(kù)誤判。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性需求。成本問(wèn)題人工巡檢成本高，某每公里河道巡檢成本達(dá)1200元/年，而無(wú)人機(jī)巡檢僅為150元/年。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段成本高，難以大規(guī)模應(yīng)用。時(shí)空分辨率低傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的時(shí)空分辨率低，無(wú)法滿足城市內(nèi)澇這種快速轉(zhuǎn)化場(chǎng)景的需求。17現(xiàn)代監(jiān)測(cè)技術(shù)方案現(xiàn)代監(jiān)測(cè)技術(shù)方案包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星遙感與無(wú)人機(jī)協(xié)同等。物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)包括超聲波流量計(jì)、雷達(dá)水位計(jì)、多普勒流速儀等，某水庫(kù)通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)頻率從每6小時(shí)提升至每5分鐘，在2023年某次臺(tái)風(fēng)中提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。衛(wèi)星遙感與無(wú)人機(jī)協(xié)同可提供高分辨率監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，某次珠江洪水無(wú)人機(jī)測(cè)量顯示，某支流出現(xiàn)1.2km長(zhǎng)的決口，衛(wèi)星數(shù)據(jù)無(wú)法捕捉。18數(shù)據(jù)處理與質(zhì)量控制數(shù)據(jù)清洗某次黃河洪水監(jiān)測(cè)中，發(fā)現(xiàn)15%的傳感器數(shù)據(jù)存在異常（如±5標(biāo)準(zhǔn)差外），采用3σ準(zhǔn)則結(jié)合小波變換去除噪聲后，誤差降低60%。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不同來(lái)源數(shù)據(jù)單位不統(tǒng)一，某流域存在毫米級(jí)傳感器與米級(jí)雷達(dá)混用情況。建立"毫米級(jí)×1000"的轉(zhuǎn)換關(guān)系，某次珠江洪水模擬中誤差消除92%。數(shù)據(jù)傳輸4G網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬不足：某次洪水監(jiān)測(cè)中，4G網(wǎng)絡(luò)擁堵導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲2小時(shí)。解決方案：采用5G+北斗短報(bào)文傳輸，某水庫(kù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延僅20秒。19現(xiàn)代監(jiān)測(cè)技術(shù)方案物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)星遙感與無(wú)人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)處理與質(zhì)量控制超聲波流量計(jì)：精度±1cm，某水庫(kù)通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)頻率從每6小時(shí)提升至每5分鐘，在2023年某次臺(tái)風(fēng)中提前1.2小時(shí)預(yù)警水位超限。雷達(dá)水位計(jì)：抗霧能力達(dá)20m，某次城市內(nèi)澇預(yù)警使疏散時(shí)間從12小時(shí)縮短至45分鐘。多普勒流速儀：可監(jiān)測(cè)水流速度變化，某河流實(shí)驗(yàn)顯示，在洪水來(lái)臨時(shí)，水流速度從1m/s提升至3m/s，模型響應(yīng)時(shí)間從5分鐘縮短至1分鐘。SWOT衛(wèi)星可監(jiān)測(cè)寬0.5km、深1m的河流，但需結(jié)合無(wú)人機(jī)高頻觀測(cè)（如每小時(shí)4次）補(bǔ)全細(xì)節(jié)。某次珠江洪水無(wú)人機(jī)測(cè)量顯示，某支流出現(xiàn)1.2km長(zhǎng)的決口，衛(wèi)星數(shù)據(jù)無(wú)法捕捉。某水庫(kù)通過(guò)部署無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，使監(jiān)測(cè)范圍從單一斷面擴(kuò)展至全流域，監(jiān)測(cè)效率提升30%。數(shù)據(jù)處理：采用3σ準(zhǔn)則結(jié)合小波變換去除噪聲，某水庫(kù)實(shí)驗(yàn)顯示誤差降低60%。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：建立毫米級(jí)×1000的轉(zhuǎn)換關(guān)系，某次珠江洪水模擬中誤差消除92%。數(shù)據(jù)傳輸：采用5G+北斗短報(bào)文傳輸，某水庫(kù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延僅20秒。2005第五章水流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)采集層包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、氣象站、水文站等，某水電站系統(tǒng)部署后，使決策響應(yīng)時(shí)間從12小時(shí)縮短至45分鐘。數(shù)據(jù)預(yù)處理層數(shù)據(jù)預(yù)處理層包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、插值等，某次淮河流域洪水模擬顯示，采用該層處理后，誤差降低18%。特征工程層特征工程層包括特征選擇、降維等，某次長(zhǎng)江洪水模擬顯示，采用該層處理后，誤差降低22%。22系統(tǒng)性能評(píng)估方法系統(tǒng)性能評(píng)估方法包括RMSE、TS等指標(biāo)。某次淮河流域洪水模擬顯示，采用混合模型后，預(yù)測(cè)精度提升22%。建議采用交叉驗(yàn)證（k=10）方法，某次復(fù)現(xiàn)測(cè)試集上表現(xiàn)優(yōu)于單一模型，RMSE降低22%。23系統(tǒng)驗(yàn)證案例某水庫(kù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)驗(yàn)證城市內(nèi)澇預(yù)警驗(yàn)證某次淮河流域洪水模擬顯示，采用混合模型后，水位預(yù)測(cè)誤差從傳統(tǒng)模型的8%降至4.5%。建議采用交叉驗(yàn)證（k=10）方法，某次復(fù)現(xiàn)測(cè)試集上表現(xiàn)優(yōu)于單一模型，RMSE降低22%。某次某城市內(nèi)澇預(yù)警使疏散時(shí)間從12小時(shí)縮短至45分鐘。建議采用交叉驗(yàn)證（k=10）方法，某次復(fù)現(xiàn)測(cè)試集上表現(xiàn)優(yōu)于單一模型，RMSE降低22%。2406第六章水流動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的應(yīng)用與展望災(zāi)害預(yù)警應(yīng)用災(zāi)害預(yù)警流程