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    基于流域物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研究

    2010-08-04 10:41:58王建江姚能彬
    關(guān)鍵詞:防洪洪水水利

    王建江,姚能彬

    (浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院,浙江 杭州 310058)

    0 引 言

    我國是自然災(zāi)害頻發(fā)的國家,隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高,災(zāi)害造成的損失也越來越嚴(yán)重,僅洪澇災(zāi)害在最近幾年造成的損失每年就高達(dá)2000億元左右.洪災(zāi)是一種突發(fā)性自然災(zāi)害,在全球的所有災(zāi)害中,洪災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失居首位.我國的洪災(zāi)發(fā)生頻率高,分布區(qū)域廣,全國約有70%以上的大城市、半數(shù)以上的人口和75%以上的工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分布在洪災(zāi)災(zāi)害威脅區(qū)域.20世紀(jì)以來,長江流域發(fā)生了多次較大或特大洪水,給人民生命財(cái)產(chǎn)安全和國民經(jīng)濟(jì)與社會的發(fā)展都帶來了嚴(yán)重的危害.近期廣東、福建、江西等地的特大洪水,給地方、國家?guī)砹司薮蟮膿p失.如何利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其他IT技術(shù),進(jìn)行流域水文、工況等水利信息的采集、傳輸、管理,為流域洪水的科學(xué)預(yù)報(bào)及時(shí)提供有效地信息,為預(yù)報(bào)模型的率定提供足夠的數(shù)據(jù),為流域水利安全,提供信息化服務(wù),以達(dá)到避免或減少經(jīng)濟(jì)損失、釀造良好的社會安全,成為我國政府和機(jī)構(gòu)關(guān)心的重要課題[1].

    目前,許多流域,特別是小流域的信息采集系統(tǒng)不完善,流域內(nèi)氣象、水文、地質(zhì)、工況監(jiān)測預(yù)報(bào)設(shè)施無法滿足洪水預(yù)報(bào)的需求.已建成的測報(bào)系統(tǒng)大多存在技術(shù)設(shè)備落后、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、信息傳輸不穩(wěn)定,且設(shè)施陳舊,通訊鏈路可靠性低,管理不到位,預(yù)測、預(yù)報(bào)結(jié)果不能及時(shí)傳到?jīng)Q策機(jī)關(guān),影響防洪調(diào)度、搶險(xiǎn)決策等.

    由于洪水災(zāi)害的形成和發(fā)展受到眾多不確定性因素的作用和干擾,使得防洪情勢具有明顯的實(shí)時(shí)性、隨機(jī)性、模糊性、未知性及突發(fā)性,這些特性同時(shí)也使得決策者們在眾多的確定和不確定的信息面前難以快速地做出科學(xué)、正確的決策.在這種情況下,建立一套具有先進(jìn)的流域水利信息采集系統(tǒng),增強(qiáng)決策部門在抗洪搶險(xiǎn)中的快速反應(yīng)能力,為決策人員提供實(shí)時(shí)的準(zhǔn)確、詳細(xì)的工況、歷史資料、水雨情信息、洪水狀態(tài)、斷面的危險(xiǎn)程度等信息以及科學(xué)的防洪減災(zāi)予案,顯得尤為重要.

    本文引入物聯(lián)網(wǎng)解決數(shù)據(jù)的采集,通過Internet傳輸數(shù)據(jù),應(yīng)用WEB服務(wù)器處理數(shù)據(jù)接受、規(guī)則處理、發(fā)布等,數(shù)據(jù)庫服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲及運(yùn)算.解決了Internet對前端數(shù)據(jù)處理不夠敏捷等問題,并能將數(shù)據(jù)直接與采集端集成處理.

    1 流域物聯(lián)網(wǎng)的體系設(shè)計(jì)

    物聯(lián)網(wǎng)是在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上,利用RFID、無線數(shù)據(jù)通信等技術(shù),構(gòu)造一個(gè)覆蓋流域水利信息的網(wǎng)絡(luò).在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,水利信息能夠彼此進(jìn)行”交流”,而無需人的干預(yù).其實(shí)質(zhì)是利用射頻自動識別(RFID)技術(shù)[2-3]、傳感器、自動測量儀等組成數(shù)據(jù)采集的前端系統(tǒng),通過計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)流域水利特征點(diǎn)信息的自動識別和信息的互聯(lián)與共享,總體結(jié)構(gòu)見圖1.

    圖1 流域物聯(lián)網(wǎng)的體系設(shè)計(jì)總體結(jié)構(gòu)圖

    本系統(tǒng)采集的信息主要分為3類.

    (1)由安裝在流域和水庫內(nèi)的攝像頭提供的視覺信息;(2)由布置在流域和工程各處的傳感器返回的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);(3)第三類信息是由市民提供的報(bào)警信息.第一類和第二類即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng);攝像頭返回實(shí)時(shí)的監(jiān)控圖像,為決策人員提供直觀的水雨情等情況;傳感器包括應(yīng)力傳感器、應(yīng)變傳感器等,可以提供水雨情數(shù)據(jù)、水位變化圖和堤壩應(yīng)力應(yīng)變等數(shù)據(jù),能夠幫助工作人員精確地計(jì)算并預(yù)測洪水的發(fā)展趨勢和堤壩的工作情況,并據(jù)此做出防洪調(diào)度的決策.第三類信息的獲得是基于和市民一起的雙方向信息基礎(chǔ)設(shè)施,包括雙方向的水利信息平臺、緊急通報(bào)系統(tǒng)和地質(zhì)災(zāi)害雙向通報(bào)系統(tǒng).通過這一平臺,市民可以及時(shí)的把他們所見到的緊急防洪情況通知給防洪決策小組,相反的,防洪決策小組也可以在第一時(shí)間把洪水信息通知給市民,要他們及早做好防洪準(zhǔn)備.

    構(gòu)造好模型后,我們就可以利用這個(gè)模型來預(yù)測洪水的可能發(fā)展趨勢了.我們只需將某次洪水的前期數(shù)據(jù)按一定的格式輸入這個(gè)軟件,同時(shí)對照歷史上某次發(fā)展過程相近的洪水,就可以按照某一種設(shè)定好的算法來預(yù)測洪水的發(fā)展趨勢[4-5].要是預(yù)測的洪水發(fā)展趨勢和接下去一段時(shí)間的實(shí)際洪水發(fā)展不符,則可以相應(yīng)的對這次模型計(jì)算進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,以保證之后的洪水預(yù)測能夠和實(shí)際洪水發(fā)展接近.

    預(yù)測模型的計(jì)算結(jié)構(gòu),見圖2.

    圖2 預(yù)測模型計(jì)算結(jié)構(gòu)圖

    2 流域物聯(lián)網(wǎng)在洪水預(yù)報(bào)中作用

    “物聯(lián)網(wǎng)”概念的引入水利業(yè),打破了之前的傳統(tǒng)工程管理思維.過去的思路一直是將工程設(shè)施和IT設(shè)施分開:一方面是大壩、河流、水閘、天氣等實(shí)體,而另一方面是數(shù)據(jù)中心、個(gè)人電腦、寬帶等IT設(shè)施.而在“物聯(lián)網(wǎng)”時(shí)代;鋼筋混凝土、電纜將與芯片、寬帶整合為統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施,在此意義上,工程設(shè)施的建設(shè)更像是一塊新的地球工地;水利世界的運(yùn)轉(zhuǎn)就在這些基礎(chǔ)設(shè)施上面進(jìn)行,其中包括經(jīng)濟(jì)管理、生產(chǎn)運(yùn)行、社會管理、安全預(yù)測、自動報(bào)警、自動檢測、專家、領(lǐng)導(dǎo)的會商、決策、仿真乃至個(gè)人活動等,見圖3.

    通過流域物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè),提高防災(zāi)管理機(jī)關(guān)間的信息共享,提升區(qū)域防災(zāi)能力;和市民一起的雙向信息交互的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為打造民生水利,提供了信息平臺;為水利設(shè)施的高效管理提供了條件;綜合共享各種信息化網(wǎng)絡(luò)平臺,提供防災(zāi)避難誘導(dǎo)的優(yōu)化方案,為打造安全水利,提供決策平臺.

    圖3 型流域物聯(lián)網(wǎng)在洪水預(yù)報(bào)作用的關(guān)系網(wǎng)圖

    3 結(jié) 語

    物聯(lián)網(wǎng)是繼Internet后的一種網(wǎng)絡(luò)化信息處理模型,解決信息的直接網(wǎng)絡(luò)化處理,網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)更前端化,信息反饋更硬件化,是將自動化信息基礎(chǔ)設(shè)施與Internet集成,形成了一種直接、高效、透明的網(wǎng)絡(luò)模式.水利業(yè)信息,不但要采集大量數(shù)據(jù),更要高效地處理、反饋;使信息預(yù)警報(bào)技術(shù)更及時(shí)、精準(zhǔn).

    [1]Jun Shu,Jian Li A Combination of Differential Evolution and Support Vector Machine for Rainstorm Forecast[J].2009 Third International Symposium on Intelligent Information Technology Application,2009(3):392-395.

    [2]張選民,文 強(qiáng),鄒希云,等.數(shù)字邏輯理論及其在氣象預(yù)報(bào)集成中的應(yīng)用[J].氣象,2002,28(6):8-10,31.

    [3]宋合營,趙會群.物聯(lián)網(wǎng)分布式識讀器數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,20(1):22-26.

    [4]胡江林,涂松柏,馮光柳.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暴雨預(yù)報(bào)方法探討[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2003,19(4):422-428.

    [5]劉 權(quán),任祖春,楊 明.GIS支持下輝發(fā)河流域遙感洪水監(jiān)測與預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究[J].東北師大學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2001,33(4):99-104.

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