“云大物智”在智慧灌区信息系统建设中应用

2021-09-03翟钦

黑龙江水利科技 2021年8期

翟钦

(水利部新疆维吾尔自治区水利水电勘测设计研究院，乌鲁木齐 830000)

0 引言

根据2019年度《中国水资源公报》公布的数据，2019年，全国用水总量6021.2亿m3，较2018年增加5.7亿m3。其中，生活用水871.7亿m3，占用水总量的14.5%；工业用水1217.6亿m3，占用水总量的20.2%；农业用水3682.3亿m3，占用水总量的61.2%。然而，我们的农业灌溉用水效率总体不高，农田灌溉水有效利用系数才0.554，高效节水灌溉率仅25%左右，都远低于发达国家的水平。因此，我国最大的节水潜力在农业灌溉。

我国政府已经相继开展了大中型灌区续建配套和节水改造等相关灌区信息化工程的建设，但是普遍侧重于信息的获取，对信息的高效利用还有所欠缺，离按需供水、精准供水的目标还有一定差距。主要原因在于灌区管理信息系统的构建涉及到水利科学、农业科学、计算机科学、管理科学、自动化技术、社会经济等多学科，需要采集和处理的信息类型包括土壤墒情、作物长势、气象、水情、工情、设施运行工况等方面，数据量大，数据结构全(结构化数据、半结构化数据、非结构化数据都有)，业务场景多，管理目标间关系交错，因此传统的信息处理方式有心无力[1-3]。

随着现代信息技术、人工智能技术等技术(以下统称“新技术”)的迅猛发展，其对海量数据的处理速度和分析能力引起了包括水利、农业等学科在内专家学者及产业界人士的关注，并着手探索研究它们在灌区信息化管理中的应用，成果斐然。文章将列举部分颇具成效的例子，并给出一点见解和建议。

1 新技术在灌区信息系统中应用总体情况

下面主要按系统层级对当前应用情况进行分析。

按照水利部智慧水利总体方案中的建议，智慧灌区信息系统分可为以下4层：智能应用层、数据资源层、信息传输层、采集感知层，如图1所示。

图1 智慧灌区信息系统应用架构参考图

每一层的功能作用不再一一赘述，下面主要说明各层用到的新技术及其发展趋势：

1.1 综合感知层

综合感知层中运用最多的是物联网技术。该技术研究的比较早，有比较好的技术、产业和应用基础。目前采用物联网技术的设备种类丰富，已经用于包括水质、水位、流量、工况、气象、墒情、视频等监测要素在内的场合。

物联网设备的发展趋势主要包括一体化、自主化。

一体化：得益于传感器的小型化，可以将多种传感器集成到同一设备上，从而满足多参数测量、测控一体等需求。此外，低功耗、长续航也是物联网设备的发展重心。

自主化：整体而言，灌区使用的物联网设备还只实现了信息化改造。下一步，还需要提供数据分析、环境判断、自主处理等能力。

1.2 信息传输层

信息传输方面目前主要是各种通信协议的比拼，3G/4G/5G、LoRa、NB_Iot等主流协议各有优势。

目前灌区业务涉及到的数据还是以水压、水量、水位、设备工况等为主，单条数据量小，对协议带宽和速度要求不高。随着图片、视频等相关应用场合的增加，对于通信协议低功耗、广覆盖、大带宽的需求也会加快。

1.3 数据资源层

大数据技术、云计算技术是当前数据资源层热门技术。不过，这两者有很强的行业通用性，凡是涉及到数据处理的行业都需要用到。因此对灌区来说，对于云计算、数据库等技术没有特别的要求，只需要保证数据安全、交换快速、使用方便即可。例如很多灌区的信息管理系统直接利用政务云平台来进行部署[4-5]。

1.4 智能应用层

智能应用层中主要用到的有人工智能、遥感等技术人工智能：这是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，概念形成于20世纪50年代。得益于云平台、大数据等基础提供的数据、算法和强大的算力，人工智能已经在很多业务领域中得到应用，特别在计算机视觉、机器人、语言处理等领域成果斐然，但是对水利行业而言应用研究应该说是才刚起步，目前较多的使用在智能监控等业务上。可以肯定的是，未来人工智能技术将在水资源利用及配置、工程监管(例如水库大坝安全监测)、水生态治理等方面取得较多的研究和实用成果。

遥感技术：目前遥感技术在灌区管理平台中最普遍的应用是灌区“一张图”管理。该技术可以结合灌区地图、设施分布图、土地利用分布图、河系分布图、作物分布图，再叠加气象、环保、农林、交通等专题信息，实现对灌区全要素管控。除此之外，遥感技术在土地类型和种植结构、灌溉监测和土壤水分反演等业务中的应用也愈加成熟。

2 新技术典型应用实例

2.1 一体化设备

目前比较典型的产品是一体化闸门。

一体化闸门是精确计量和精准控制于一体的自动化计量灌溉设备，目前主流产品已经实现多能源驱动、水位测量、流量测量、无线通讯、远程控制、精确流量控制、图像监控等功能，管理者可以通过软件平台实时了解各个闸门点的流量情况，搭配相关的水资源动态分配算法，就可以实现闸门联动控制。智能应用层的各种决策最终还是需要相匹配的执行机构，因此，以一体化闸门为代表的智能设备将成为实现智慧灌区的抓手。

2.2 水库群联合调度

水库群的联合调度是指对流域内一群相互间具有水文、水力、水利联系的水库以及相关工程设施进行统一的协调调度，使流域内水利效益最大化。人工神经网络技术的非线性映射能力能比较好的反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，因此这方面的研究工作开展的较多，也相继出现了很多新型智能算法。

和水库群联合调度类似的还有灌区水资源动态分配，目前相关研究主要以实验分析为主，但其实际应用价值是可以期待的。

2.3 基于边缘计算的智能视频监控系统

边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式。

在灌区这个具体应用场景中，将视频模型库和AI模型训练程序部署在云端，利用云端强大的算力来训练模型，训练好的模型下发到边缘计算节点。每个节点对其管辖范围内摄像头采集到的图像进行实时分析，对识别出来的行为、人物等通知给管理平台客户端。该系统的优点是将原本基于云平台的计算任务迁移到网络边缘设备上，降低云计算中心的处理负担，减缓网络带宽的压力。

相关系统目前已经有较多实际应用，例如四川都江堰灌区，在渠道漂浮物识别、堤岸塌方监控、砂石盗采监控等方面取得了较好的效果。基于边缘计算的智能视频监控系统示意图，见图2。

图2 基于边缘计算的智能视频监控系统示意图

2.4 智慧田间灌溉系统

通过整合水肥一体化、田间系统自动化，构建灌区田间协同的智慧化体系；构建集大数据处理、云计算、专家决策为一体的干旱区绿洲灌溉农业智能灌排工程技术体系，实现田间系统的智慧化协同。

类似的智慧灌溉系统在新疆、海南等地的灌区已经得到了实际应用。通过卫星遥感技术，对作物生长状态以及土壤盐碱化进行遥感分析，结合气象、土壤墒情等信息，在灌溉过程中，满足作物需水，提升灌区种植效益的同时关注土壤环境，以环境监测数据指导盐分淋洗水量，以水控盐，上灌下排，保持水盐平衡，实现了田间精准灌溉的目标。智慧田间灌溉系统示意图，见图3。