本技術涉及戶外安全與應急預警，具體涉及一種戶外水流動態風險預警方法、系統、移動終端及介質。
背景技術：
1、在徒步、溯溪等戶外活動中，突發的山洪或溪流水位暴漲是威脅參與者生命安全的主要風險之一。此類危險具有動態演變特征，其影響范圍常隨降雨過程和上游來水情況實時變化，傳統經驗難以可靠判斷。目前，相關預警主要依賴于廣域發布的天氣預報或山洪災害預警信息，并通過移動通信網絡向用戶推送。該類技術通常利用區域性氣象水文數據，在監測到潛在風險時向較大范圍內的用戶發出警示。
2、然而，現有的預警技術在實際戶外場景中仍存在明顯局限。其有效運行嚴重依賴持續、穩定的移動網絡信號，在山區、峽谷等通信盲區無法接收預警信息，形成安全空白。并且，所發布的預警信息通常針對縣級行政區或較大流域范圍，空間粒度較粗，難以對使用者所處的具體溝谷、河段提供精準的風險定位與個性化行動指引。
技術實現思路
1、為了克服上述現有技術的缺陷，本技術提供了一種戶外水流動態風險預警方法、系統、移動終端及介質。具體技術方案如下所示：
2、第一部分，本技術提供了一種戶外水流動態風險預警方法，由移動終端在無持續網絡連接環境下本地執行，所述戶外水流動態風險預警方法包括：
3、獲取由所述移動終端的本地傳感器采集的多維環境感知時序數據；
4、基于所述多維環境感知時序數據，通過一本地預置的參數推斷模型，生成對預存的基準水文參數的實時修正量，并利用所述實時修正量對所述基準水文參數進行動態調整；
5、將調整后的水文參數與預存于本地的地理信息數據一同輸入至一本地預置的水文模擬模型中，以執行本地化、自適應的水流演進模擬，得到目標區域在未來預設時段內的水流演進預測數據；
6、根據所述水流演進預測數據，生成并輸出與用戶當前位置及情境相關聯的動態風險指引信息。
7、在一個實施例中，所述本地傳感器包括氣壓傳感器和音頻采集裝置，獲取多維環境感知時序數據包括：
8、采集由所述氣壓傳感器獲取的大氣壓時序數據及由所述音頻采集裝置獲取的環境聲音時序數據；
9、對所述環境聲音時序數據進行實時分析，提取其中與水文氣象現象相關的聲學特征信息；
10、將所述大氣壓時序數據與所述聲學特征信息進行融合，形成表征本地微環境動態變化的特征向量，并作為所述多維環境感知時序數據。
11、在一個實施例中，對所述環境聲音時序數據進行實時分析，提取聲學特征信息，包括：
12、對所述環境聲音時序數據進行分幀與時頻變換處理，得到所述環境聲音時序數據的頻譜特征；
13、將所述頻譜特征輸入至一本地預置的聲學事件識別模型；
14、獲取所述聲學事件識別模型輸出的降雨聲強指數和徑流聲強指數，將所述降雨聲強指數和所述徑流聲強指數作為所述聲學特征信息。
15、在一個實施例中，通過本地預置的參數推斷模型生成實時修正量，包括：
16、將表征本地微環境動態變化的所述特征向量，輸入至一本地預置的參數推斷模型；
17、獲取所述參數推斷模型輸出的至少一個參數調整因子，所述參數調整因子構成所述實時修正量。
18、在一個實施例中，將調整后的水文參數與預存于本地的地理信息數據一同輸入至一本地預置的水文模擬模型中，以執行本地化、自適應的水流演進模擬，包括：
19、若獲取到來自外部信源的水文預警數據，則將其作為所述本地水文模擬模型的輸入邊界條件；與所述調整后的水文參數、所述本地地理信息數據一同輸入至所述水文模擬模型中執行所述水流演進模擬；
20、若未獲取到所述水文預警數據，將所述調整后的水文參數與所述本地地理信息數據一同輸入至所述水文模擬模型中執行所述水流演進模擬。
21、在一個實施例中，根據所述水流演進預測數據，生成并輸出與用戶當前位置及情境相關聯的動態風險指引信息，包括：
22、將所述水流演進預測數據映射為時空連續的風險等級分布數據；
23、在所述移動終端的顯示單元上，結合預存的離線電子地圖，對所述風險等級分布數據進行動態可視化渲染，形成隨時間變化的風險區域疊加圖層；
24、基于所述風險等級分布數據及所述本地地理信息數據中的地形信息，結合所述移動終端的當前位置，實時計算至少一條避險路徑；
25、在所述顯示單元上，以圖形化方式呈現所述風險區域疊加圖層及所述至少一條避險路徑，并觸發與風險等級相匹配的多模態預警信號。
26、在一個實施例中，所述至少一條避險路徑是基于當前時刻的風險等級分布、地形坡度及所述當前位置與至少一個預設安全點之間的距離，通過路徑規劃算法計算得出的風險最低或抵達安全區域時間最短的路徑。
27、第二部分，本技術提供了一種戶外水流動態風險預警系統，集成于移動終端中，用于實現上述戶外水流動態風險預警方法，所述戶外水流動態風險預警系統包括：
28、數據感知處理模塊，用于獲取由所述移動終端的本地傳感器采集的多維環境感知時序數據；
29、參數動態調整模塊，用于基于所述多維環境感知時序數據，通過一本地預置的參數推斷模型，生成對預存的基準水文參數的實時修正量；
30、水文模擬計算模塊，用于利用所述實時修正量對所述基準水文參數進行動態調整，并將調整后的水文參數與預存于本地的地理信息數據一同輸入至一本地預置的水文模擬模型中，以執行本地化、自適應的水流演進模擬，得到目標區域在未來預設時段內的水流演進預測數據；
31、動態風險指引模塊，用于根據所述水流演進預測數據，生成并輸出與用戶當前位置及情境相關聯的動態風險指引信息。
32、第三部分，本技術提供了一種移動終端，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述的戶外水流動態風險預警方法。
33、第四部分，本技術提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述的戶外水流動態風險預警方法。
34、本技術至少具有以下有益效果：
35、現有技術嚴重依賴穩定的移動網絡信號來接收預警信息（如區域天氣預報或山洪預警短信），在無信號的山區、峽谷中完全失效，形成安全盲區。本技術通過將預警計算全流程內置于移動終端本地，徹底擺脫了對遠程網絡和中心化服務器的依賴。無論用戶身處何處，均可利用移動終端自身傳感器持續工作，實現了從依賴外部信號接收警告到自主本地生成預警的根本轉變，確保預警能力在各類偏遠戶外場景中始終在線。
36、以及，現有預警信息通常針對縣市或流域級別的大范圍區域，無法告知用戶所在具體溝谷或河段的風險程度與變化時機，針對性的預警有限。本技術創造性地將通過終端傳感器（如麥克風、氣壓計）實時感知的微環境變化數據（如水流聲增強、氣壓驟變）、以及預先加載的高精度本地地理數據（如地形、河道網絡）兩方面信息深度融合。并通過內置模型動態分析，能夠將預警范圍精確縮小（例如從一個縣精確縮小到一段溪谷），并能推演水位上漲的速度和波及范圍，從而實現從粗放的區域提醒到精細化的位置與過程預測的質變。