基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水文流量實(shí)時檢測研究

摘 要：在常規(guī)的水文流量實(shí)時檢測研究中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式對水文流量進(jìn)行推演，作為一種預(yù)測分析，該方法存在一定的誤差性，因此提出基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水文流量實(shí)時檢測研究。在水文流量實(shí)時檢測研究中，首先，利用Copula函數(shù)計(jì)算流量的影響參數(shù)。其次，分析降雨量與水文流量之間的擬合值，確定降雨量對水文流量的影響，進(jìn)而構(gòu)建各參數(shù)影響下的水文流量檢測模型。最后，在應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的過程中，通過傳感器的水位傳感實(shí)現(xiàn)水文流量的實(shí)時檢測。在試驗(yàn)中，試驗(yàn)組的檢測誤差為3.74%，對照組Ⅰ的檢測誤差為4.95%；對照組Ⅱ的檢測誤差為9.69%，試驗(yàn)結(jié)果可以證明所設(shè)計(jì)的檢測研究方法具有一定的優(yōu)勢，可以運(yùn)用于實(shí)際的流量檢測中。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；水文流量；流量檢測；水文分析

中圖分類號：P 641" " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

我國作為一個水資源短缺的國家，在黃河與長江周邊流域卻時常面臨著洪澇暴發(fā)等自然災(zāi)害。在雨水多發(fā)季節(jié)，對水文流量進(jìn)行實(shí)時檢測是預(yù)防洪水爆發(fā)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，水文流量是在一定時間內(nèi)對河流湖泊等水體的通過水量進(jìn)行檢測。該參數(shù)的實(shí)時檢測對水文學(xué)研究和水資源管理具有重要意義，并能夠積極應(yīng)對洪水爆發(fā)之前的人員疏通工作。

2021—2023年，對水文檢測的研究有顯著成果：徐子萱等[1]對水文模型在生態(tài)系統(tǒng)水文服務(wù)評估中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述，分析了水文模型的優(yōu)勢性；而彭娟瑩等[2]的研究表明通過水文檢測可以分析環(huán)境中的影響參數(shù)。本文運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對水文流量進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和分析，旨在為相關(guān)研究提供一定的參考。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水文流量實(shí)時檢測研究

1.1 計(jì)算流量影響參數(shù)

在對水文流量的實(shí)時檢測研究中，本文首先繪制水文-流量的曲線圖，該曲線圖能夠分析兩者之間的關(guān)系，并總結(jié)對應(yīng)的影響因素，曲線圖的繪制結(jié)果如圖1所示。

由圖1分析可知，在較長時期內(nèi)，斷面的實(shí)測流量與相應(yīng)水位的點(diǎn)可用一條單一曲線來表示。這是穩(wěn)定的水位流量關(guān)系，其具有重要的實(shí)用意義，說明用于檢測的斷面具有良好的長期穩(wěn)定性。水流的沖擊對斷面影響較小，對檢測來說，長期穩(wěn)定的斷面可以減少檢測干擾因素。本文所研究的檢測方式是在基于穩(wěn)定斷面的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在圖1中繪制的數(shù)據(jù)圖標(biāo)是根據(jù)水文檢測的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值測定，但是對于影響水文流量的降雨量因素來說，需要反映降雨量與流量之間的關(guān)系，降雨量與水文流量的關(guān)系反映了水文數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，所以對于降雨量的分析也是水文流量檢測研究中的重要環(huán)節(jié)[3]。

為了對水文數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進(jìn)行研究，本文采用Copula函數(shù)作為變量間的計(jì)算函數(shù)，其中能夠涵蓋水文數(shù)據(jù)變化中的隨機(jī)性。采用信息準(zhǔn)則法對Copula函數(shù)的最優(yōu)擬合進(jìn)行定義，對應(yīng)的計(jì)算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：p為降水量與水文流量的關(guān)系；pi為二者的相關(guān)性系數(shù)；RMSE為水文流量與降雨量的相關(guān)性離散程度，計(jì)算得到的數(shù)值越小，說明兩者的相關(guān)性越高，擬合效果越好，可以判定降雨量對水文流量有較大的影響。

1.2 確定降雨量對水文影響數(shù)值

通過降雨量與水文影響之間的關(guān)系可以對相應(yīng)的影響數(shù)值進(jìn)行計(jì)算。本次研究選擇水文站的歷史資料建立聯(lián)合分布函數(shù)，以結(jié)合數(shù)值信息來計(jì)算相關(guān)影響。為了對水文流量進(jìn)行實(shí)時檢測，當(dāng)水文檢測過程中出現(xiàn)降雨情況時，出現(xiàn)的流量變化也同樣計(jì)算在內(nèi)，所以本文通過分布函數(shù)中的單變量的定義來擬合降雨量和水文流量的關(guān)系，擬合優(yōu)度計(jì)算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：Dn為降雨量與水文流量之間的最優(yōu)擬合度；F（x）為降雨量的函數(shù)分布系數(shù)；Fn（x）為水文流量的函數(shù)分布。通過擬合優(yōu)度計(jì)算后的系數(shù)見表1。

通過表1中的參數(shù)能夠?qū)Σ煌兞窟M(jìn)行描述，當(dāng)相關(guān)性值大于0.5后，說明兩者的相關(guān)性較好。根據(jù)上述的Copula函數(shù)可以構(gòu)建相應(yīng)的概率分布曲線，結(jié)果如圖2所示。

當(dāng)降雨量和峰值流量同時上升時，洪水暴發(fā)的危險性也隨上升，當(dāng)處于黃色區(qū)域時，需要相應(yīng)的單位做好災(zāi)害防護(hù)的準(zhǔn)備，根據(jù)圖2的數(shù)據(jù)可知，降雨量計(jì)算可以作為水文流量實(shí)時監(jiān)測的數(shù)據(jù)支撐[4]。

1.3 構(gòu)建水文檢測模型

在對水文流量進(jìn)行實(shí)時檢測的研究中，結(jié)合上述水文流量影響參數(shù)計(jì)算來構(gòu)建相應(yīng)的水文流量檢測模型。本次研究采用以自然子流域?yàn)橛?jì)算單元的概念性流域水文模型，在單元內(nèi)對水文流量進(jìn)行計(jì)算，概括整體的流量總和，通過流域出口的徑流計(jì)算得到區(qū)域內(nèi)水文流量的總徑流。本文對于水文流量檢測模型的建構(gòu)，結(jié)合了各參數(shù)以及地勢情況，包括水源區(qū)域的劃分以及水流的演算。首先，對區(qū)域內(nèi)的雨量進(jìn)行計(jì)算，通過克里金插值方法對雨量數(shù)值進(jìn)行柵格處理，得到在水文區(qū)域內(nèi)的所劃分單元的單元雨量[5]。

其次，對水文單元內(nèi)的水量蒸散發(fā)數(shù)值進(jìn)行單元劃分，為了計(jì)算的全面性，本文采用三層蒸發(fā)計(jì)算模式對上、下和深三層分別進(jìn)行表述，如公式（3）所示。

（3）

式中：EU為上層蒸散量；EL為下層蒸散量；ED為深層蒸散量；EM為區(qū)域內(nèi)水流的蒸散發(fā)能力；K為深層的蒸散發(fā)系數(shù)；WL為下層土壤的含水量；LM為下土層張力水容量；C為深層的蒸散發(fā)系數(shù)。

最后，本文在構(gòu)建單元性水文流量檢測模型的過程中，計(jì)算前期影響雨量，通過經(jīng)驗(yàn)公式分析降雨指數(shù)，如公式（4）所示。

P=k·Pt-1+k·Pt-2+…+kn·Pt-n " " " "（4）

式中：Pt為前期降雨指數(shù)；n為影響本文水文流量的降雨天數(shù)；k為常系數(shù)；Pt-i為t日前i天的日降雨量。為了方便計(jì)算本文參數(shù)，將公式（4）進(jìn)行簡化，如公式（5）所示。

Pt+1=k（P+Pt） " " " " " " " " " （5）

公式（5）中的指標(biāo)與公式（4）相同，可以分析前期影響雨量指數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建水文流量檢測模型。

1.4 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上傳水文檢測數(shù)據(jù)

通過模型構(gòu)建能夠獲得相應(yīng)的水文流量數(shù)值，為了對水文流量進(jìn)行實(shí)時檢測，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將水文檢測結(jié)果進(jìn)行上傳，選擇超聲波水位計(jì)來傳感水文信息。該傳感器能夠應(yīng)用于河流湖泊等水域內(nèi)的水位檢測，符合本文的檢測要求。結(jié)合上述水文模型，應(yīng)用超聲波水位計(jì)的檢測結(jié)果與水位感應(yīng)換能器，輸出相應(yīng)的水文流量數(shù)據(jù)。水位傳感器的工作原理如圖3所示。

圖3中的水位傳感器通過超聲波的發(fā)送來計(jì)算安裝點(diǎn)和水面之間的水位差，可以獲得水位的高度。然后將水位傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)傳輸，能夠在各周邊的水文站中獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息，并對水文流量進(jìn)行分析，如果存在危險，就可以提前進(jìn)行災(zāi)害預(yù)警。

2 試驗(yàn)論證

2.1 試驗(yàn)說明

在試驗(yàn)中，通過將本文研究的水文流量實(shí)時檢測的方法與其他2組方法進(jìn)行對比，通過多方面的前期試驗(yàn)準(zhǔn)備來降低試驗(yàn)誤差，在試驗(yàn)過程中，為了本次試驗(yàn)表述的簡潔性，將本文所研究的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水文流量實(shí)時檢測方法設(shè)置為試驗(yàn)組；將基于改進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水文流量實(shí)時檢測方法設(shè)置為對照組Ⅰ；將基于流固耦合的水文流量實(shí)時檢測方法設(shè)置為對照組Ⅱ。

2.2 試驗(yàn)準(zhǔn)備

在本次試驗(yàn)中，為了試驗(yàn)變量的統(tǒng)一性，在水文檢測的降雨量計(jì)算的環(huán)節(jié)中，采用的雨量采集傳感器為SRY 1雨量計(jì)。通過單片機(jī)將信號指令輸送至雨量計(jì)中，在降雨的時間段內(nèi)，利用雨量器進(jìn)行降雨量記錄，如果降雨量超出雨量器的警戒值，那么雨量器通過警報聲告警檢測人員，以便于應(yīng)對自然災(zāi)害。測試的具體流程如下：首先，將雨量器置于不同的測試點(diǎn)，在雨水較多發(fā)的天氣中，對具體的雨量降水進(jìn)行測定。采集檢測點(diǎn)的雨量降水，檢測間隔為每小時測定一次雨量。采用傳統(tǒng)的精確雨量計(jì)進(jìn)行測定，將測得的值與采集得到的雨量進(jìn)行比對，分析誤差是否符合本次試驗(yàn)需求。

其次，在不同測試點(diǎn)的降雨量采集結(jié)束后，通過模擬人工降雨的方式，變化降雨量的數(shù)值，隨著降雨量的變化，查看對應(yīng)的雨量計(jì)的數(shù)據(jù)值，并比較其中的差值是否符合本次試驗(yàn)?zāi)M的數(shù)據(jù)。最后，逐漸停止人工降雨，查看雨量計(jì)的采集數(shù)據(jù)是否符合漸變趨勢，將上述流程中采集的數(shù)據(jù)以表的形式進(jìn)行呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)記錄見表2。

通過對表2數(shù)據(jù)的分析可知，在不同的測試點(diǎn)中雨量計(jì)采集的數(shù)據(jù)基本一致，并且比較符合實(shí)際的降雨量數(shù)值，驗(yàn)證了本次試驗(yàn)中選擇的雨量器的準(zhǔn)確性。因此，該雨量器的傳感檢測可以統(tǒng)一試驗(yàn)變量，保證不同方法中試驗(yàn)只有唯一的自變量。采用不同方法進(jìn)行計(jì)算，為了提高各試驗(yàn)組別之間的可比性，將水文流量檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，歸一化計(jì)算過程如公式（6）所示。

（6）

式中：Q為模型中的水文流量檢測；H為傳感器與水面高度差；u為水文流量的降雨影響參數(shù)；β為水文流量的蒸散發(fā)影響參數(shù)；T為導(dǎo)水流量；s為貯水流量。通過公式（6）的參數(shù)計(jì)算，將不同方法的水文檢測結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)對比。

2.3 試驗(yàn)結(jié)果

將不同方法代入水文模型中，獲得的檢測對比結(jié)果見表3。

根據(jù)表3的數(shù)據(jù)信息能夠得出，試驗(yàn)組對于水文流量的檢測誤差指數(shù)為3.74%，對照組Ⅰ對于水文流量的檢測誤差指數(shù)為4.95%；對照組Ⅱ?qū)τ谒牧髁康臋z測誤差指數(shù)為9.69%。本文所設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的水文流量檢測誤差較小，能夠做到流量的實(shí)時檢測。

3 結(jié)語

本文通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來研究水文流量的實(shí)時檢測效果。通過對水文流量影響參數(shù)的分析，構(gòu)建相應(yīng)的檢測模型，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，能夠達(dá)到檢測誤差較小的要求，與其他方法相比，具有一定的優(yōu)勢。

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