水文测验中智能测控技术的应用研究

陈晓伟

黄委黄河口水文水资源勘测局 山东 东营 257000

引言

水雨情数据采集是水文水资源的基础。水文测站作为水雨情要素观测的基础单元，是收集水文资料的基本场所，在整个水利系统中起着至关重要的作用。随着水文事业改革的不断深入和水文现代化进程的不断加快，水文测站也向着巡测、遥测、无人值守等现代化水文方向转化。

1 物联网结构

网络通信等技术的集成。这其中：感知技术，主要体现在各种传感器设备的应用，是对实物信息数据的原始采集手段，实现物物相联。数据融合，对于感知技术采集得到各种数据信息进行处理，反映出实物的原始信息，处理后满足信息利用的有效化，这是得出监测数据结果的手段。云计算是数据处理手段，是利用网络更高效率的数据信息处理方式。网络通信技术，其主要是通过传感器提供数据和智能终端进行互联。

2 智能水文系统分析

对于水文测验工作而言，通过利用网络计算机能够发挥智能水文检测系统的全部优势。对河流区域的水文情况进行测验时，工作人员要选择一个特定的时间来进行资料的收集和整理，从而能为河流区域后期的养护和治理工作提供材料上的依据。对于整个水文系统而言，其主要是由无线通信、缆道流量、变频等先进的技术构成的。通过利用智能水文系统能够对河水中泥沙的含量和水流速进行精准的测量，并确保测量的信息数据误差达到最小。对于智能水文系统而言，由于其存在自动和手动这两种主要的检验方式，一方面，可以通过自动方式来对整个河流流域进行全方位的水文信息数据收集，并将收集到的信息数据进行归纳整理，绘制成对应的图形样式，以便相关的工作人员进行后期的使用和查阅。另一方面，由于洪水的流动存在复杂性，那么就可以通过手动的方式来测算出洪水大概的流动规律，条件允许下对测量出的数据信息进行整理，从而能够提高系统的灵活性，进而能够进一步提高测验数据的准确性。

3 水文应急工作基本特点对水文应急监测提出新要求

在制定应急计划时，政府要求尽快制定应急方案，这就要求水文部门尽快为决策提供支助。涉水突发事件具有随机性、突发性、破坏性强、监测复杂、危险性大、社会影响重大等特点，不仅事件的发生概率具有增大趋势，而且危害程度也随之增加。主要有以下三大特征：损失巨大：不仅造成社会和人民的财产损失，还造成人身伤亡；不仅造成眼前损失，还造成长远损失。影响范围广泛：产生广泛的社会影响、政治影响，甚至不稳定因素[1]。紧急水文反应的特殊性质取决于事件的突然性和特殊性，因此，至关重要的是，必须制定紧急情况监测、分析和预测方案。对水文紧急情况的反应主要是为政府决策机构制定事故和灾害预防方案提供决策依据和技术保障，并向负责预防工伤事故和灾害的建筑部门提供信息服务。水文监测不仅是提供有关场地特征的信息所必需的，而且是计算水文分析以预测设计、水坝和工程引起的洪水所必需的。紧急水文反应通常是在紧急情况下进行的，由于缺乏基本信息和恶劣的环境，常常需要现代监测技术（如3S技术）和通信技术。在发生灾害时，政府希望最大限度地减少损失，并尽快制定处置方案，这就对实地水文服务的速度提出了很高的要求。

4 水文测验中智能控技术的应用

4.1 把握业务需求，统一运用系统

黄河水文信息化建设要充分应用物联网、云计算、大数据、移动应用和智慧计算等信息新技术，按照“大平台、大数据、大系统”的思路，构造标准化的全局数据资源与信息服务体系,建设一体化数据汇聚、存储、计算和管控平台，实现全局行业内业务事务处理的一体化。黄河水文信息化建设应以黄河“数字水文”为基础，以水文信息采集、汇聚、处理、存储和应用流程为主线，建立由“智慧水文监测网”“水文大数据平台”和“水文智库”组成的，以“感知广泛、管控智能、处理高效、服务全面、保障有力、持续发展”为特征的黄河“智慧水文体系”，全面实现黄河水文业务处理与事务管理的智慧化，全面提高信息采集能力、数据分析计算能力、管理能力和对外服务能力。

4.2 做好水文信息化的顶层设计，规范信息化项目建设

信息化建设是一项长期、艰巨、复杂的系统工程，具有新技术应用风险，对传统水文业务流程进行再造，要站在全局的高度，科学评估水文信息化发展现状，弄清工作需求，理清发展思路，明确总体建设目标，制定规范标准体系编制项目实施方案，制定实施路线图，落实资金来源、进度计划、保障措施等，指导全省水文信息化建设。以需求为导向，按照安全实用、急用先建、重点进、分步建设的原则，先易后难、先急后缓、先试后用分阶段统筹推进。

4.3 监测数据采集模式及监测载具的选取

①采用嵌入式多普勒流量测量系统采集挂起黄河断面速度。对于黄河部分地区流速较高、差值较低的流域监测，通常选用k波段雷达多普勒仪，将水流的垂直线和断面确定为近面或水面，以这种方式获得的流速监测结果更加准确，可以与水位信息结合使用，以获得横断面流量测量。②通过航空激光三维扫描系统获取空间坐标和区域颜色值。嵌入式三维激光扫描仪可以从三维坐标中采集黄河流域的三边信息和点云数据，范围较广，得到的数字地形和高程模型非常精确。这些模型使有关技术人员能够完成黄河水情区域三维地图的绘制，从而模拟了实测黄河流域的真实场景。③利用机载高分辨率数码相机收集时间图像数据主要涉及以下两个领域。采集正面图像，将高分辨率数码相机悬挂在无人机上，直观了解黄河水景和地表现状。拍摄三维图像，将五眼相机悬挂在无人驾驶飞机上，通过倾斜的地面摄影获取横向高程的图像信息，如填方、森林、坡度和物体。

4.4 二维水动力学模型

二维水流模型计算采用守恒的二维非恒定流浅水方程组来模拟水流流动，应用有限体积法及黎曼近似解对模型方程组进行数值求解[2]。有限体积法（FVM）在二维水流模拟中的应用具备了传统的有限差分（FDM）和有限单元（FEM）法共同的特点，同时有限体积法可对无结构网格进行积分离散，这也满足了其可以模拟复杂边界水体的运动。模型首先根据无人机所采集和生成的高精度地形资料进行无结构网格划分，为规避复杂边界网格分布不均、贴合性差的缺点，本文采用四边形及三角形网格混合模式；继而采用有限体积法对每一个划分单元网格逐时段循环建立水量、动量平衡;最后结合黎曼近似解计算相互单元网格间的水量交互。该计算方法即保证了水量计算的守恒性，也保证了水流计算精度。

5 水文现代化建设的思路及措施

5.1 建设布局合理的水文站网新体系

为防汛抗旱减灾提供及时有效的信息服务，黄河水文应及时填补水文监测空白区，实现有防洪任务的中小河流、大中小型水库、沿海地区流域面积1000km2及以上入海河流潮位等主要对象水文监测全覆盖，建立重点防洪排涝城市的水文监测站网体系，建成基本覆盖地市界和重要县界水资源监测断面、地下水综合治理区等站网体系，满足水资源有效管理的迫切需要。建成国家基本水质站网与专用水质站网相结合、常规监测站网与动态监测站网相结合、符合水资源水环境水生态实际需求的水质水生态监测站网体系。建成覆盖省级和地级城市的水质监测机构。

5.2 应用物联网关键技术设备

随着网络技术的不断发展，物联网应用中的基础技术如网络数据传递技术、智能传感器技术都得到长足进步。其中，传输技术发展到如今的5G技术，使物联网大数据的传输效能得到进一步加强[3]。作为物联网技术中硬件基础的传感器，发展到带有自我检测功能、诊断功能，自适应数据处理能力，采用微处理器的结合计算和检测技术的新一代智能传感器，达到了一定的人工智能水平，使其能满足现代物联网中对传感器的记忆、诊断、数据测量传递以及互联通信，为物联网发展提供了支持。

5.3 健全精简高校的水文管理体系

水文应健全水文运行管理体制建设，完善与行政区划管理相统一的水文运行管理机构，稳步推进县域水文建设发展，培育基层水文服务新体系，加大力度创新水文管理运行新机制。建立规范水文监测标准体系框架，构建全面完善的水文技术标准体系。优化人才队伍结构，提高人才队伍素质，加大培训力度，建立人才培养机制，持续实施技术创新与监测能力提升工程，健全精简高效的水文管理运行新体系。

5.4 网站评定调整与任务书修订

近年来，随着中小河流，跨省跨界河流项目的运行，各地区各类监测站点数目在增加，在这些新增的雨量站和水文站中，部分站点可能存在与前站点功能重复的现象，所以需要对站点站网进行重新评定并进行调整，使站网更加合理。此外，伴随着人类活动、搬迁，部分监测站点或已失去了监测的意义，或监测环境已改变，不能满足设站要求，需对这些站点予以评定论证并进行处理。因多年以来一些测站的控制情况和监测条件不断在发生变化，还有部分新增站点任务书未制定，这些站点测验精度都需要进一步明确划分。所以，站网评定调整与任务书修订很有必要。

5.5 系统功能设计

机器人在每次启动前会对其内部集成的水文监测设备进行自检和校验，以保证设备正常运行[4]。在获得遥测数据后，会结合测站原有测量设备所测得的数据和机器人所测得数据进行数据融合，结合周围测站实时数据、上下游数据或降雨径流关系等及时核查数据准确性。然后根据所测得的水雨情数据，可进行自动化水文预报和水文水利计算工作，实现实时洪水预报，灾情信息发布等功能。同时，相关工作人员可以通过该机器人内置的智能人机交互模块语音查询实时水雨情信息、险情分析信息、预报结果信息等。本文设计的测站常驻水文智能机器人已经完成现场实际测试。

6 结束语

水文智能机器人集自动化水文监测、水文水利计算、水文预报于一体，在所测地就可完成传统的测、报、算工作，同时能够根据预测结果及时发布灾情预警信息。弥补了目前测站在汛期仍需安排人工进行值守，仅具备水文监测单一功能，监测信息无法及时传递，测报分析功能不完善等不足，推进水文测站向现代化、智能化水文方向转化。其大范围推广使用后不仅能够代替基层测站、防汛值班人员，还能够减轻汛期水文工作的负担，为防汛抗旱指挥机构指挥决策提供可靠依据，具有良好的应用前景。