浩慶波,牟少敏,2*,張安昌,林洪孝,孫道磊
1.山東農(nóng)業(yè)大學信息科學與工程學院,山東泰安271018
2.山東農(nóng)業(yè)大學農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心,山東泰安271018
3.聊城市水文局,山東聊城252000
4.山東農(nóng)業(yè)大學水利土木工程學院,山東泰安271018
面向WebGIS服務(wù)的水情信息平臺研究
浩慶波1,牟少敏1,2*,張安昌3,林洪孝4,孫道磊3
1.山東農(nóng)業(yè)大學信息科學與工程學院,山東泰安271018
2.山東農(nóng)業(yè)大學農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心,山東泰安271018
3.聊城市水文局,山東聊城252000
4.山東農(nóng)業(yè)大學水利土木工程學院,山東泰安271018
水文信息化建設(shè)可以提高水文工作的質(zhì)量和效率。本文針對聊城市水文局的實際情況,利用WebGIS和互聯(lián)網(wǎng)等計算機技術(shù),將實時水文數(shù)據(jù)與數(shù)字地圖的有效結(jié)合,構(gòu)建面向服務(wù)的聊城市水情信息平臺。該平臺完成了水文數(shù)據(jù)的跨平臺整合,并針對不同河流構(gòu)建相應(yīng)的洪水預報模型,利用實時雨水情等信息對河流洪峰進行預報,為防汛提供輔助決策。平臺具有實用性強、界面友好和靈活方便等特點,極大地提高了水文工作的效率和準確性。
水文;數(shù)據(jù)監(jiān)測;WebGIS;洪水預測預報
水文是指研究自然界水的時空分布以及變化規(guī)律的一門學科[1,2]。水文行業(yè)的發(fā)展利國利民,但其發(fā)展依舊面臨著巨大的挑戰(zhàn)[3]。一方面,隨著水文信息監(jiān)測站點的增加,監(jiān)測數(shù)據(jù)的整理和數(shù)據(jù)實效性面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。另一方面,隨著國民生活水平和經(jīng)濟的發(fā)展,不同行業(yè)也急需水文監(jiān)測數(shù)據(jù)的支持,數(shù)據(jù)的處理和需求產(chǎn)生嚴重不平衡。而借助于計算機等先進技術(shù)將水文監(jiān)測數(shù)字化,則能夠有效解決上述問題[4]。水文監(jiān)測和分析的信息化程度,已成為衡量水文體系發(fā)展程度的重要指標[5]。
地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)是指借助于計算機技術(shù),對整個或部分地球表層空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進行采集、儲存、管理、運算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)[6]。地理信息系統(tǒng)是由空間信息數(shù)據(jù)、計算機硬件、軟件、過程和人員5部分組成,旨在收集、處理地理空間信息參數(shù)的信息系統(tǒng)。其組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。
水文行業(yè)無論是在抗洪減災(zāi)還是水資源管理利用中都起著彌足輕重的作用[7,8]。隨著水文監(jiān)測站點的增多,給水文工作者帶來了極大的工作難度。水文數(shù)據(jù)的及時有效性和準確性都難以得到保證,更無法滿足普通機構(gòu)和社會對水文數(shù)據(jù)的需求。而通過將水文工作信息化,既能夠極大的提高數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理水平,更好的服務(wù)于社會[9]。
聊城市現(xiàn)有145處雨量站,14處水位站,6處水文站,28處墑情站和306處地下水監(jiān)測站,共499處監(jiān)測站點。近兩年規(guī)劃新建20處水文站等監(jiān)測站點。其中報汛水文站均安裝DCT-1型與YDJ-2型報汛數(shù)傳儀(如圖2所示),報汛數(shù)傳儀自動采集雨情信息并通過無線GSM/CDMA網(wǎng)絡(luò)或有線公共電話網(wǎng)絡(luò)PSTN方式傳輸至市水情分中心。市水情中心收到數(shù)據(jù)信息后通過VPN光纜網(wǎng)將水情信息傳輸至省水情中心。雨、水情報文需要在接到數(shù)據(jù)20 min內(nèi)送達省水情信息中心,30 min傳至國家防總。而面對近500處監(jiān)測數(shù)據(jù)的整理和匯集,使得水文數(shù)據(jù)難以按照要求進行及時準確上傳。
圖1 地理信息系統(tǒng)的構(gòu)成Fig.1 Composition of the geographic information system
圖2 報汛數(shù)傳儀Fig.2 Digital instrument of flood information
聊城市水文局工作流程以數(shù)據(jù)為主線分為4部分:數(shù)據(jù)無線采集、數(shù)據(jù)整理匯集、數(shù)據(jù)分析決策和數(shù)據(jù)展示4部分。數(shù)據(jù)采集部分主要借助于物聯(lián)網(wǎng)傳感器完成,采集數(shù)據(jù)包含雨情、河道水情、地下水情以及墑情等相關(guān)水文數(shù)據(jù)。傳感器根據(jù)不同情況進行不同頻率的數(shù)據(jù)采集。例如對于雨情數(shù)據(jù),在非降雨時期2 h采集并傳輸1次數(shù)據(jù),而在降雨時期5 min采集1次數(shù)據(jù)。由于聊城市水文局數(shù)據(jù)采集設(shè)備分為多次進行建設(shè),傳感器將傳輸回送的數(shù)據(jù)分別存儲到2臺服務(wù)器中,且兩臺服務(wù)器數(shù)據(jù)相互交叉。水文工作者需要將兩個服務(wù)器中的數(shù)據(jù)進行匯總整理,以便于對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析,進而對聊城市主要河流進行洪水的預測預報。最后將整理的水文數(shù)據(jù)以及預測預報結(jié)果進行圖表化整理,對上層的決策提供支持。
2.1 平臺架構(gòu)設(shè)計
根據(jù)項目需求分析以及聊城市水文局的信息化程度。為使本項目能夠友好的兼容聊城市水文局現(xiàn)有的平臺和軟件體系,平臺技術(shù)架構(gòu)設(shè)計如圖3所示。
基礎(chǔ)層:保持聊城市水文局已完成部署站點(雨情、水情、熵情和地下水情監(jiān)測站點)的運行狀況。傳感器設(shè)備將采集到的數(shù)據(jù)分別存儲到2臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中,本項目平臺將數(shù)據(jù)從2臺原始服務(wù)器融合匯集到平臺數(shù)據(jù)服務(wù)器中,同時構(gòu)建站點的空間數(shù)據(jù)庫。邏輯層:本平臺使用C#語言進行邏輯層的處理工作。借助于SQL、C#語言對水文數(shù)據(jù)進行提取整理,完成需求分析中的邏輯工作,包含用戶管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等功能。使用ArcGIS Server構(gòu)建支持多用戶企業(yè)級的Web地圖服務(wù)。視圖層:視圖層是平臺與用戶溝通的橋梁。本項目平臺引入支持向量圖像圖層和圖像無縫整合的跨平臺插件Silverlight。借助于Silverlight、HTML等語言技術(shù)構(gòu)建友好的交互界面,滿足聊城市水文局服務(wù)大眾、為政府職能部門提供決策支持的服務(wù)思想。
圖3 項目技術(shù)架構(gòu)圖Fig.3 Project technical architecture diagram
圖4 項目技術(shù)路線圖Fig.4 Project technology route
由于傳感器將水文數(shù)據(jù)傳送到不同服務(wù)器中。為了既保證現(xiàn)有的傳輸模式,同時又能夠完成數(shù)據(jù)隨時整合的需求。我們將兩臺服務(wù)器的數(shù)據(jù)實時匯集到項目平臺數(shù)據(jù)庫中。平臺借助于SQL語句和觸發(fā)器對底層數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的存儲和預處理等操作;對于邏輯的判斷修改以及數(shù)據(jù)的進一步處理借助于C#語言完成;構(gòu)建的聊城市主要河流洪水預測預報模型使用整合整理后的相應(yīng)數(shù)據(jù)進行預測;借助于WebGIS、C#語言以及洪水預報模型對不同用戶提供地圖展示、繪制等值線和洪水預測預報等相應(yīng)功能。平臺采用的技術(shù)路線如圖4所示。
2.2 平臺模塊設(shè)計
聊城市水情信息平臺共包含6個模塊,分別為雨情模塊、水情模塊、墑情模塊、地下水情模塊、河流水情預測預報模塊和系統(tǒng)管理模塊,如圖5所示。其中,雨情、水情、墑情和地下水情的站點借助于WebGIS與圖表相結(jié)合的形式進行相關(guān)數(shù)據(jù)的直觀展示。河流水情預測預報模塊主要完成河道洪水的預測預報工作。系統(tǒng)管理提模塊供用戶角色權(quán)限管理功能。
圖5 平臺功能模塊Fig.5 The platform function module
雨情模塊借助于Web地圖直觀的表現(xiàn)各點、面的實時和累計降雨情況,自動繪制降雨等值線,并實現(xiàn)暴雨預警。針對降雨狀況生成降雨報表并進行發(fā)布。雨情站點信息展示包括站名、位置、降雨量、降雨起止時間等數(shù)據(jù)。針對監(jiān)測站點的不同降雨量使用不同顏色進行標識,并對暴雨站點進行報警。按照不同行政區(qū)對站點降雨量進行統(tǒng)計,并以柱狀圖形式展示站點降雨過程。柱狀圖展示包括站名、降雨起止時間、雨量值等相關(guān)信息。按照降雨等級繪制等值線,以反映聊城市降雨面的分布規(guī)律。生成包括監(jiān)測站點、縣市區(qū)平均降雨量以及全市平均降雨量、全市降雨量的極大值和極小值、降雨起止時間等相關(guān)信息的降雨量報表。
水情模塊主要包括在地圖上顯示各站點河道水情,閘壩站點的水位流量關(guān)系以及生成水情信息表格,實現(xiàn)水情信息發(fā)布、上傳等功能。借助于河道實時斷面圖,展示河道的當前水位、時間、位置、警戒水位、河底高程、堤頂高程、水深等數(shù)據(jù)信息。針對不同河道,通過河道水位過程線展示河道水位的變化趨勢。生成河道信息報表,生成的報表包含河名、站名、當前(閘上、閘下)水位、流量、時間、堤頂高程、警戒水位等相關(guān)信息。
地下水情站點展示井名、位置、當前水位(埋深)以及時間等相關(guān)信息,并能夠繪制地下水埋深等值線。以折線圖形式展示單井或者區(qū)域不同時段地下水水位(埋深)變化過程,包含時間、水位(埋深)過程線等信息。對于地下水情等數(shù)據(jù)自動生成報表,生成的報表包括站名、水位、埋深、最大埋深、面平均埋深、位置等相關(guān)信息。
墑情模塊與地下水情模塊類似,實現(xiàn)各站點不同埋深土壤含水率的直觀顯示以及數(shù)據(jù)的修改等功能。墑情站點展示的信息包括站名、位置、土壤含水率(10 cm/20 cm/40 cm)、時間等相關(guān)數(shù)據(jù)。平臺具有分別對10 cm/20 cm/40 cm的土壤含水率進行修改保存等功能,以及墑情變化折線圖的展示。
河流水情預測預報模塊通過分析各站點不同數(shù)據(jù),使用相應(yīng)的預報方案進行預測預報。與雨情、水情模塊相結(jié)合,以實時雨水情等信息作為輸入,通過預報模型對洪峰水位(流量)、洪水過程、洪量等要素進行實時預報,為各級防汛指揮部門提供決策依據(jù)。
3.1 平臺服務(wù)器部署方案
針對聊城市水文局的現(xiàn)有狀況,我們對聊城市水文局服務(wù)器(數(shù)據(jù)服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器)按照如圖6所示的方案進行部署。
如圖6所示,數(shù)據(jù)服務(wù)器A、B、C為聊城市原有的數(shù)據(jù)服務(wù)器,其中數(shù)據(jù)服務(wù)器A、B分別接收監(jiān)測站點回送的數(shù)據(jù)。服務(wù)器D為本項目平臺服務(wù)器。服務(wù)器D擔負著數(shù)據(jù)服務(wù)器和Web應(yīng)用服務(wù)器的角色。
所有服務(wù)器的系統(tǒng)平臺均為Windows server 2003,使用SQL server 2000數(shù)據(jù)庫。服務(wù)器A、B接收到由監(jiān)測站點回送的電文,解碼后將數(shù)據(jù)存儲到本地數(shù)據(jù)服務(wù)器(A或B)并抄送一份至本項目的平臺服務(wù)器D,D服務(wù)器收到數(shù)據(jù)后存儲數(shù)據(jù)并借助于觸發(fā)器進行去重復處理。
服務(wù)器D通過網(wǎng)絡(luò)對用戶提供數(shù)據(jù)和服務(wù)支持,用戶與原始數(shù)據(jù)服務(wù)器無直接聯(lián)系。對于更正或修改的數(shù)據(jù),D服務(wù)器可以將數(shù)據(jù)或操作回送到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器A和B中,保證數(shù)據(jù)的相對一致性。
3.2 角色權(quán)限分配管理
基于WebGIS的聊城市水情信息平臺采用角色與權(quán)限相對應(yīng)的方式對用戶進行管理。用戶等級分為4級,對于4種用戶等級,使用0到3進行標識。0級用戶即以游客身份登錄,無需賬號密碼。3級用戶為超級管理員。各種用戶角色權(quán)限如表1所示。將用戶角色等級與權(quán)限相對應(yīng),能夠更為有效的對服務(wù)對象進行管理。防止非專業(yè)人士對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行修改,從而保證了數(shù)據(jù)的有效性、真實性和安全性。
表1 用戶權(quán)限分配表Table1 The allocation of user rights
3.3 預測預報模型
通過分析聊城市各河道監(jiān)測站點的不同情況,平臺針對不同河流建立了相應(yīng)的洪水預報模型。以實時雨水情等信息作為輸入,對洪峰水位(流量)、洪水過程、洪量等要素進行預測預報,為各級防汛指揮部門提供決策依據(jù)。洪水預測預報模型流程圖如圖7所示。
圖7 洪水預測預報模型流程圖Fig.7 The flow chart of the flood forecast model
圖7中,P為降雨量,由雨量站監(jiān)測站點監(jiān)測得出。E為蒸發(fā)量,A為預測該河流的流域面積,Pa為河流的流域前期影響雨量。Rs為徑流量,Qm為凈峰流量,Tp為洪水滯時,Tm為洪峰水位。W為洪水總量,使用W=0.1×Rs×A進行計算得出。降雨徑流關(guān)系、風量關(guān)系、水位流量關(guān)系以及徑流分配關(guān)系均根據(jù)不同的河道,使用往年數(shù)據(jù)進行擬合而成。
結(jié)合聊城市現(xiàn)有的設(shè)備軟件環(huán)境,本項目平臺采用Microsoft Visual Studio開發(fā)平臺進行研發(fā)。平臺網(wǎng)站發(fā)布運行在Windows Server IIS上,ArcGIS負責對地圖進行發(fā)布和展示。平臺使用SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫,采用B/S架構(gòu)進行設(shè)計開發(fā)。Web端借助于Silverlight進行展示。本平臺具備較高的實用性、靈活可擴展性、安全可靠性以及具有跨平臺支持多數(shù)據(jù)庫等優(yōu)勢。平臺河道斷面圖等部分界面如圖8所示。
圖8 平臺部分界面圖Fig.8 Part of the interface diagram in the platform
聊城市水情信息平臺借助于WebGIS等計算機技術(shù)實現(xiàn)了將水文工作由傳統(tǒng)的人工、封閉式向可視化、信息化管理模式的轉(zhuǎn)變。平臺實現(xiàn)了聊城市水文局數(shù)據(jù)存儲由分布式向統(tǒng)一存儲的整合,并對數(shù)據(jù)進行清洗融合,減輕了工作者向不同數(shù)據(jù)庫提取所需數(shù)據(jù)的壓力。平臺實現(xiàn)了水文數(shù)據(jù)與站點空間數(shù)據(jù)的有效結(jié)合,借助于地圖對聊城市水文監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和共享。及時準確的對站點和數(shù)據(jù)進行定位,能夠極大的提高水文日常數(shù)據(jù)和站點的管理效率。平臺提供數(shù)據(jù)報表、地圖打印等便捷功能,支持聊城市主要河流的洪水預測預報。平臺的研發(fā)和使用為聊城市水文防汛工作起到數(shù)據(jù)支持和輔助決策的作用。
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Study on Hydrologic Information Platform for WebGIS Service
HAO Qing-bo1,MU Shao-min1,2*,ZHANG An-chang3,LIN Hong-xiao4,SUN Dao-lei3
1.College of Information Science and Engineering/Shandong Agricultural University,Taian271018,China
2.Agricultural Big-data Research Center/Shandong Agricultural University,Taian271018,China
3.Liaocheng's Hydrologic Bureau,Liaocheng252000,China
4.College of Water Conservancy Civil Engineering/Shandong Agricultural University,Taian271018,China
The information construction of hydrology can improve the quality and efficiency of hydrologic work.This paper constructed the hydrologic information platform servicing for Liaocheng City to use WebGIS and internet in combination with real-time hydrologic data and digital map in Liaocheng.This platform completed the cross-platform integration of hydrological data and established the corresponding models of flood forecast for different rivers to forecast the real-time information of rainfall so as to provide auxiliary decision for flood control.The platform has the strong practicality,friendly interface and flexibility.It greatly improves the efficiency and accuracy of the hydrologic work.
Hydrology;data monitoring;WebGIS;flood prediction and forecast
TP399
:A
:1000-2324(2015)06-0913-05
2014-05-12
:2014-05-30
山東省自然科學基金(ZR2012FM024);2013年山東省農(nóng)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新課題;聊城市水情信息系統(tǒng)平臺建設(shè)研究
浩慶波(1988-),男,山東泰安人,碩士研究生,研究方向:機器學習、圖像識別.E-mail:haoqingbo4546@163.com
*通訊作者:Author for correspondence.E-mail:msm@sdau.edu.cn