2020年8月17日，成都市境内多处出现洪涝灾害，金堂县受灾严重，三皇庙水文站洪峰流量超过8100立方米每秒，营救被困群众500余人，疏散1000余人。这场灾害给不少企业带来了影响，在成都市区的一家二手车企业地下停车库里停有800辆左右的车，灾情发生后，该二手车企业租下了旁边的酒店，将二手车的销售人员临时调配到酒店居住，一旦地下车库受损，销售人员需要立马将车从车库开出。
本文文章插图来源于怡水空间，经授权使用
这种方法不仅对人力造成浪费，同时也耗费了不少时间。创业邦近期关注的怡水空间则是通过水灾风险可视化平台，对洪涝灾害进行防范。怡水空间利用了3S技术及洪水模型，并基于WEBGIS搭建了水灾风险可视化平台，通过显示洪水淹没范围和淹没深度，定位企业在洪水淹没地图中的位置，预判企业洪水风险。并通过工程或者保险的方法帮助客户减少财产损失。
目前，怡水空间已有四项产品，包括洪水淹没/风险地图以及web地图平台、防洪评估和防损咨询、洪水指数保险产品设计、ArcGIS和Python处理空间数据的培训以及无人机采集地形数据的培训、中国历史大洪水调查数据汇编等数字化产品。其中，洪水淹没/风险地图以及web地图平台为当前核心产品。
怡水空间洪水淹没地图的研发采用了自主知识产权，整合了多个维度的算法和模型，通过云上治水实现从天到地的风险掌控，通过先进的水灾风险识别工具和工程防损手段回馈社会。怡水空间帮助客户全面升级洪水风险管理能力，将数据和科技作为核心竞争力，不断提升产品价值。产品提供了卫星视角的洪水大数据平台和具体到现场的防损解决方案。基于网页端和手机端的风险识别平台、快捷的数据支持和信息化的工作模式为客户提供了风险综合管理。
怡水空间的核心技术包括多个维度的算法和数据、怡水空间的多源数据包括了遥感数据、地形数据、土地利用、植被分布数据、河流水系分布数据、水文站历史最高洪峰流量数据及气象数据。通过水文学和水力学模型计算，可以生产出洪水风险地图，通过风险地图能够预测风险范围。怡水空间的水文模型和水动力模型是模拟水从天到地这一物理过程的方式。水文模型从降雨模拟出地表径流，水动力模型从径流模拟出淹没范围和淹没深度。
怡水空间的水文模型算法单元分割原理是通过全球覆盖的90米/30米/12.5米分辨率地形数据做流域中分水岭的细分，划分最小汇流单元，每一个单元再进行概念简化。细分好的汇流面积单元呈紧密拼接的不规则区块状，这些区块是模型最小单元。水文模型将单元内汇水过程简化成可以用公式归纳的片流和明渠流。其实，模型最小单元及划分最细的汇流面积就如同一本打开的书，书的纸面上的流水用片流公式模拟 ，页面与页面之间的沟道流水用渠道流公式模拟。一个大的流域上空间与时间水流分布是根据其支流及汇流面积的多级细分，各个模型单元内简化模拟，单元与单元之间的河网为纽带汇流流量叠加而成。怡水空间的水动力模型则根据流量与更高精度地形中显示的实际过水面积通过水动力方程算法计算实际淹没深度。更高精度的地形数据怡水空间可以用无人机高效采集。
怡水空间可以根据风险图标示出高危洪泛区，标明哪些区域受到洪水的风险较大，并在这些区域实地考察后给出工程防损的建议和咨询服务。
本文文章插图来源于怡水空间，经授权使用
借助无人机采集的地形数据，和历史20年降雨数据做洪水重现期分析，最后通过水动力模型计算得出，在不同重现期，大楼外围水深为0-0.4m，最大水深持续时间不超过3小时。而根据不同的降雨情况，怡水空间为该厂区提供了若干条应对建议，例如，在可能面临洪水入侵的一座大楼配电室，提供至少0.2米高的临时性防洪挡板。
怡水空间与国内外多家防洪产品公司合作，其中有德国防洪产品，也有国内的自主防洪产品，他们的共同点是可以在10分钟内完成组装。
根据历史数据，怡水空间还能帮助保险公司和政府设计出针对不同灾害等级、不同保费和保额比率的洪水指数保险产品，通过保险的手段转移风险。
怡水空间也提供水文和地形数据服务，比如无人机地形数据测绘服务，中国历史大洪水数值点购买服务：包括了黑龙江流域、辽河流域、海河流域、黄河流域、淮河流域、长江流域、浙闽台地区河流、珠江流域、西南国际河流、西北内陆河流等31个分区水文测站历史洪水数值。此外，怡水空间还上线了ARCGIS搭配Python的高效空间数据分析课程，目前学生人数100人左右。怡水空间创始人卫怡兰介绍，这门课程是在疫情期间根据市场需求推出的，属于一种附加的盈利模式。卫怡兰表示，怡水空间现有客户包含环保及水利信息化企业、全国范围内的高校及研究设计单位企业、以及一些国外的学校老师客户。按照客户需求不同，提供服务不同，收费标准也不相同，例如怡水空间的风险地图便是采取按面积收费的形式。
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