基于物联网与大数据的水利工程水旱灾害实时监测分析

引言：水利工程是保证水资源调配和防洪抗旱的重要设施，在防灾减灾中起着举足轻重的作用。而传统的监测手段在数据实时性、全面性以及分析深度方面存在不足，难以满足复杂防御的需求。物联网及大数据技术的发展带来希望，前者能构建感知网络，水利数据可被实时、准确地收集并传递出去；后者则能够深入挖掘大量不同来源的数据，为灾害监测、预测以及决策给予科学支撑。因此研究利用物联网和大数据开展水利工程水旱灾害实时监测分析，很有现实意义。

一、基于物联网与大数据的水利工程水旱灾害监测分析优势

物联网与大数据技术相融合，显著改善了水利工程水旱灾害监测的科学性和有效性。物联网利用实时采集和传输技术，将传统人工监测定期的数据上报模式转变为实时感知，极大缩减数据获取周期，配合高精度传感器以及数据处理算法的应用，保证了监测数据的及时和准确。天地一体的感知体系搭建成功，做到水情、雨情、遥感影像等多源数据的综合采集，从空间、时间、物理量等角度去除监测盲区。大数据分析技术通过挖掘数据间的关联规律，塑造精准预警模型并借助决策支持系统给予多种场景的应对方案，实现对灾害的预测和解决，从而全面加强水利工程的防灾减灾能力。

二、基于物联网与大数据的水利工程水旱灾害监测系统构建

2.1 监测系统总体架构

基于物联网与大数据的水利工程水旱灾害监测系统整体架构包括了感知层、传输层、数据层、应用层。感知层利用各类传感器，对水利工程及其周围环境进行全方位感知，对水情、雨情、工情、旱情等信息进行采集。传输层将感知信息通过有线和无线的方式进行传输，实时传送到数据层。数据层通过使用大数据的存储技术存储和管理大量的数据，并进行清洗、预处理。应用层根据大数据分析，实现水旱灾害实时监测、预警发布、决策支持、应急指挥等应用。

2.2 物联网感知体系建设

在水利工程现场布置很多传感器，创建物联网感知系统。水位传感器选用雷达水位计，压力式水位计之类的设备，随时了解水库、河道、湖等水域的水位波动；流量传感器包含电磁流量计，超声波流量计等，用以丈量水流流量；雨量传感器利用翻斗式雨量计等装置，精准搜集降雨量数据；土壤墒情传感器可以监测土壤湿度，给干旱灾害监测给予依照。利用无人机、卫星遥感等技术，获取水利工程设施的总体情况，以及大面积的水文、地理信息、弥补地面传感器检测的短处，做到天地一体的检测网络。

2.3 大数据平台搭建

搭建水利工程大数据平台，使用像 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）这样的分布式存储技术，将大量的监测数据、历史数据和地理信息数据等存起来，用数据仓库技术把这些数据整合起来，便于查询和分析。在大数据处理上，借助 Spark 这类分布式计算框架，实现对数据的迅速处理与分析。创建数据标准和规范，确保不同来源、不同格式的数据能在大数据平台上有效融合和处理。

三、水利工程水旱灾害实时监测分析中的关键技术应用

3.1 数据实时采集与传输技术

物联网感知层的传感器按照设定的时间间隔持续采集数据，并借助低功耗广域网（LPWAN）技术，例如 LoRa、NB-IoT 等，将数据传送给网关。网关对数据实施初步处理并进行汇集之后，通过 4G 或者 5G 网络、光纤网络或者卫星通信等方式，把这些数据传给大数据平台。为了保证数据传输既可靠又及时，利用数据加密，纠错编码等手段，对数据传输过程中存在的数据丢失以及错误情形予以防范，通过这种数据加密的方法来保障数据安全传输；针对传输故障，要创建起数据传输检测机制，随时观察数据传输的状态，尽快找出并解决传输存在的问题。

3.2 大数据分析与挖掘技术

大数据平台利用数据挖掘算法与机器学习模型深入剖析采集到的数据，结合时间序列分析方法用滑动窗口和 ARIMA 模型细致剖析水位、流量、雨量等历史数据变化规律，建立高精度预测模型，精准预测未来 72 小时内水情走向。利用 DBSCAN 聚类算法对全国 31 个省级行政区的水旱灾害数据进行空间 - 时间维度的聚类，得出长江中下游等 12 个高风险区域及高发时期。使用 Apriori关联规则挖掘算法，对近十年气象雷达回波、水文测站数据分析，发现小时降雨超过 50mm 、上游水库水位达汛限水位 85% 时，下游决堤风险激增 3.2 倍的强关联规则。如某次台风过程中，提前6 小时预警强降雨和水库水位上涨的关联，帮助水利部门及时实施分级泄洪预案，护住了沿岸50 万百姓。

3.3 灾害预警模型构建

基于大数据分析成果，建立水旱灾害预测模型。在对洪水灾害进行预警的过程中，水旱灾害预警系统把水文模型与机器学习模型融合在一起，做到实时接入到水位数据，流量，降雨量，流域地形等诸多数据信息，并借助 LSTM 等时间预测算法对洪水何时发生，洪水峰值流量加以推断，然后联系地理信息系统模拟洪水淹盖的区域范围。干旱预警部分整合土壤墒情监测，气象干旱指数，农作物所需用水的数据信息，建立包含 SPI（标准化降水指数），VCI（植被状态指数）等指标的评定体系来评判干旱的进程及范围大小。同时，利用历史灾害数据进行交叉验证，用遗传算法来调整模型参数，不断改进预警精确度，当监测数据达到预先设定的阈值时，就会启动多模态预警，通过短信，APP 推送，应急广播等途径，用图文，语音等形式把预警消息发送给应急管理，水利，农业等部门以及大众，保证灾害应对快速有效。

四、结论

物联网和大数据技术结合应用给水利工程水旱灾实时监测分析带来重大改变，借助完备的监测系统，利用先进科技手段做到数据实时采集，快速传输，深入剖析并及时预估，可极大改善水利工程应对水旱灾害的能力与水平。虽遭遇一些阻碍，但依靠技术不断改进完善和形成相关标准准则并培育人才团队，以物联网和大数据为基础的水利工程水旱灾实时监测分析将会在维护水资源安全，减小水旱灾损害上起到愈来愈关键的作用，从而对水利事业可持续发展赋予强大动力。

参考文献：

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