基于云平台的湖北省小型水库水雨情自动测报系统设计与实践

2017-03-22代春兰汤文华

中国农村水利水电 2017年5期

代春兰，汤文华，汤宏

(1.湖北省水利水电科学研究院，武汉 430070；2.黄冈市水利规划设计院，湖北黄冈 438000)

0 引言

湖北省共有小型水库六千余座，其中小(1)型约占1/4，小(2)型约占3/4，绝大部分水库修建于20世纪五六十年代，受当时历史条件的限制，工程建设标准低，施工质量差，配套设施简陋不全，经过几十年的运行，工程老化、失修失管现象严重，安全隐患十分突出，严重地威胁着下游人民生命财产的安全[2]。

近几年，通过小型水库除险加固工程的建设，部分小型水库的工程安全得到改观，但由于小型水库库容有限，部分地区局地暴雨，小型水库安全度汛存在极大问题。再加上管理人员不足、监管手段落后，如准备不充分、措施不到位、抢险不及时，很可能会造成垮坝失事的重大事故，后果将不堪设想。这关系到水库下游人民群众生命财产安全，关系到当地经济社会稳定和发展，是一个重要的民生问题。

根据小型水库的工程特点和管理现状，吸取数十年来的经验教训，设计实现了一套先进、可靠高及低成本的解决方案，实现小型水库的水雨情采集规范化、自动化，为决策和灾害评估等提供准确、及时和充分的依据，最大限度避免或较少发生小型水库失事。

1 设计思路

雨量、水位是防汛抗旱的重要数据依据，小型水库大多呈现库容小、数量多、分布广、管理落后等特点；因此，针对小型水库的水雨情测报系统应具有低成本、高可靠、易维护、使用简单等特性。

从分析小型水库实时监测方面存在的问题入手，解决以下关键技术问题：①采用声波式水位、雨量监测技术，解决低成本、高精度的水雨情监测问题。②采用隔绝式防雷等技术，保证系统设备在恶劣自然条件下的安全运行。③研究应用基于云平台的海量并发数据并行接收处理和同步技术，提高了系统并发处理能力，保障了系统的可靠性和可用性。④利用云平台的资源管理及动态伸缩、小型水库洪水预报、动态监管及预警和3D GIS及溃坝仿真等关键技术，保证监管和预警的高效、实时和可靠。

2 总体框架结构

系统架构分为采集层、数据层、支承层、应用层和用户层，如图1所示。

采集层：实时准确地采集小型水库的库水位、降雨量、实时现场图像等信息，遥测终端机存储、加密后实时或定时发送到管理部门的服务器。遥测终端机必须同时兼容多种信道传输，包括GPRS网络及卫星传输。

图1 小型水库水雨情自动测报系统结构

数据层：数据接收、入库服务负责实时接收遥测终端机发送来的数据。必须能够快速、稳定、准确地处理、解析实时水雨情、图像、视频等数据，且在3 000数量级以上终端并发传输时依然能够保证期性能不出现明显下降。小型水库动态监管数据库是整个系统的核心，除了图像之外的所有数据包括小型水库基础数据、实时水雨情数据、历史水雨情数据、地理信息数据、用户安全管理数据等均存储在云数据库中。

支撑层：主要包括应用系统运行所必须的支撑服务。主要有Web应用服务器、GIS服务、数据访问服务等等。

应用层：包括小型水库动态监管系统的Web应用系统以及Web服务。其中Web应用系统也就是业务管理系统，在此系统中可以监测、查询、分析、统计小型水库的运行状况等信息。Web服务主要是对外提供数据接口，供其他应用系统调用，以无缝接入到其他系统中去。保证系统的扩展性和可移植性。

角色层：角色有三类，一是管理人员，主要包括水务局、防汛办的业务管理人员和领导，具有管理权限；二是公众，他们可以查看一些公开的小型水库信息；三是其他应用系统，可以通过Web服务调用、抽取小型水库动态监管系统的实时水雨情数据。

3 关键技术

3.1 声波水位计

小型水库数量庞大，工程条件参差不齐，水位监测设计目标为死水位，因此，要求采用的水位计具有广泛的安装适应性，监测数据稳定可靠。本设计选用可闻声波作为测量信号的声波水位计。该水位计采用多点反馈差分技术进行多重综合信号差分处理，消除了环境因素对测量精度的影响，有效避免了因大气压力、环境温度等变化对监测数据产生的漂移现象。

3.2 声波雨量计

本设计采用声波式雨量计，设计降雨强度提高到16 mm/min，较其他雨量计所能监测的雨强强度提升一倍，进一步提高对强降雨的适应能力和监测水平。

3.3 隔绝式防雷技术

小型水库数量多而分散，大多处于雷区，结合水雨情遥测系统的雷击破坏特点及破坏概率，采用一体化设计。以法拉第笼原理和等位体原理为理论基础，设备高度集成，并将电子设备和直击雷防护系统之间进行绝缘隔离，避免直击雷对设备的损坏。

3.4 基于云平台的海量并发数据并行接收处理技术

本系统实时监测终端采集的信息包括：水位、雨量、温度格式化信息和图片、视频图片等非格式化数据。一般情况下设定为每隔15 min，各监测站点同时向云中心发送实时监测数据，各站点还可根据情况对监测密度进行定制，尤其是汛期，可对某些危险度较高的水利工程设定监测间隔时间加密至5 min等，另外还可人工进行召测。随着水利工程实时监测应用的推广，终端数量不断增加，传输处理的数据信息具有规模大、传输频繁、突发、并发等特点。为了确保系统安全、可靠、高效，在以下环节提高并发处理的性能：

(1)在传输协议上，采用单包校验、包排序等数据一致性校验技术，保障数据传输的可靠性。

(2)在接收环节上，采用多变量自适应线程池技术[3]、高可靠性分布式接收处理技术以及云服务部署，将基础设施资源(计算、存储、网络带宽等)进行虚拟化和池化管理，实现资源的动态分配、回收和再分配，提高资源利用率，提高并发处理的时效和可靠性。

(3)在I/O读写环节上，为解决大量非结构化文件存储和访问的问题，针对水利工程实时监测系统中图像文件多且小的特点，我们研究了基于云平台的分布式文件系统，它将大量小文件拼接然后再分割存储，大大提高了非结构化数据的存储访问效率。

基于云平台的分布式文件系统针对小文件和大文件实现了统一的分布式存储，不过其底层实现是有所不同的。

对于大文件，通过将大文件切割成块，然后将各个块分别存储到集群的各个节点上，并将文件的信息和文件切割成块的信息(包括块的位置等)等记录起来，保存在元数据文件中，当要读取时可以通过元数据文件中的索引信息读取指定文件[4]。

而对于小文件，其实现要复杂些。首先将海量小文件组织成二进制流形式拼接成大文件，并为其建立索引表，然后分割存储在不同的物理服务器，提高文件存储效率。每一个数据块都有多份备份，读取数据时可同时从不同的服务器上读取数据，提高I/O效率。

本系统使用的云环境：CPU总核数为16核，64 GB内存，WINDOWS系统盘100 GB，数据盘4TB，带宽50 Mbps。

3.5 小型水库动态监管预测预警技术

本设计基于3D GIS以及各种软件技术，研发了水利工程动态监管及预警系统，实现了动态危险度排序、分级短信预警、降雨量特征分析、洪水预报、溃坝仿真[5]等功能，并实现了兼容iOS系统和Android系统的移动终端动态监管系统，为水利工程管理部门提供了准确、及时、动态的预警分析和决策支持服务。其中采用的主要技术有：

(1)云平台的资源动态伸缩及管理技术：针对小型水库动态监管系统进行云平台部署，通过负载均衡与虚拟机迁移技术，实现资源动态伸缩、动态负载，提高资源利用率和系统可靠性。

(2)小型水库洪水预报技术：针对小型水库的防洪特点[6]，利用声波雨量计和声波水位计测量的实时水雨情数据，基于DEM自动提取水库流域信息，建立了多种水库洪水预报模型，根据水库所在地区的产汇流特点自动选择相应的洪水预报模型，模型参数根据洪水资料自动优化率定，再配合实时校正模型进行水库洪水实时预报。

(3)动态监管及预警技术：根据工程实时水雨情，计算其危险度，按照危险度自高至低的顺序将工程进行排序显示，对于超汛限工程，以红色柱状标示其危险程度，并根据实时信息的变化动态计算更新。

(4)3D GIS及溃坝仿真技术：采用面向对象编程技术(OOP)、插件式平台体系结构、服务器端金字塔三维数据引擎和客户端高速缓存技术，研发了网络环境下对全球海量空间数据无缝组织、管理、可视化与仿真的3D GIS平台。在此平台之上集成了二维溃坝洪水演进模型[5,7]，实现了溃坝洪水演进模拟及三维场景展示。

4 系统应用与实践

通过集成上述关键技术，开发并建设了湖北省小型水库水雨情自动测报系统(如图2～图4所示)。该系统是一套由信息采集传输系统、多线程接收系统以及小型水库动态监管及预警系统构成的低成本小型水库动态监管整体解决方案。系统的主要功能是智能化地采集水库的水情、雨情和实时现场图像(视频)等信息，经加密后通过无线数据通信(GPRS)[8]网络传输到服务器，由多线程接收处理软件进行接收、解密、校验后，存入数据库，最后由基于GIS的水库动态监管及预警系统对信息进行管理并提供预警、信息查询、统计分析等服务。

图2 小型水库水雨情自动测报系统的构成

通过云平台，可以获取所有监测站点水雨情实时信息、水库现场图片、预警信息(超汛限告警、超大雨量预警、死水位告警等)。

截至2016年6月，湖北省已在2 484座小型水库建有声波式水位雨量遥测站，遍布全省襄阳、宜昌、随州、孝感、黄石、十堰、天门和恩施等市。

5 结语

经过2 484座小型水库的安装运行，小型水库水雨情自动测报系统的应用效果得到了广泛认可。系统整体可用性达到了99%以上，弹性可扩展的云存储和信息管理能力达到了1.8 TB。实践证明湖北省小型水库自动测报系统性能稳定可靠，维护简单方便、软件界面直观形象，可向各级管理部门及时提供水库水位、雨量、现场图片等综合信息，为防汛抗旱、水资源管理及水利工程管理等提供有效技术支持，声波式水位雨量自动测报系统在小型水库中具有广泛的推广应用价值。