讨数据模型在水库信息化的应用

一、引言

水库管理是集水资源调配、水文信息、地质环境施工及管理为一体的系统工程，随着信息技术的迅猛发展，利用先进高效的信息化手段实现水库科学、安全、高效的现代化建设与管理，充分发挥其经济效率、社会效率、生态效率、安全效率成为大势所趋。传统管理模式依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、响应滞后、误报率高等问题。近年来，随着物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）、建筑信息模型（BIM）及人工智能（AI）技术的融合，水库信息化平台通过构建预警数据模型，实现了对水位、渗压、变形等关键指标的实时监测、动态分析与智能预警，大幅提升了水库管理的安全性和科学性。

二、十里河水库概述

十里河水库位于海河流域御河支流十里河上，枢纽位于山西省左云县城西南角，十里河的中上游，现状总库容 1086 万 m3，坝址以上控制流域面积 127km2，大坝为均质碾压土坝，主坝长330m，最大坝高16m，副坝长920m，最大坝高11.0m。是一座以防洪为主、兼顾灌溉、供水的中型水库。十里河水库工程等别为Ⅲ等，属中型水库。主要建筑物大坝、泄洪冲砂闸、灌溉输水洞建筑物级别为3 级，建筑物防洪标准为50 年一遇洪水设计，1000 年一遇洪水校核，地震基本烈度为Ⅶ度，建筑物抗震设防类别为丙类，抗震设防烈度为7 度。

三、数据模型的技术基础

1、多源数据采集与融合

预警模型的有效性依赖于高质量的数据输入。通过部署物联网传感器（如渗压计、GNSS位移监测仪、雨量计、水位计等），实时采集库区水位、降雨量、坝体渗压、变形位移等多维度数据。同时，结合无人机激光扫描、卫星遥感等技术，获取地形地貌、流域水文等宏观信息，形成“天空地”一体化数据网络。

图软件部署图

2、模型构建与算法优化

物理模型与 AI 结合：如 Mike 模型通过动态耦合方法模拟洪水演进，利用历史数据验证参数，实现洪水风险的科学预测。

AI 自学习预警系统：基于深度学习算法，系统自动区分环境干扰与真实险情，通过全国200+ 水库的“病例”学习，实现坝体渗漏、结构异常的提前预判（如湖南某水库 AI 提前 30天预测渗漏点）。

数字孪生技术：通过BIM+GIS 构建水库三维模型，叠加实时监测数据，工程师可“透视”坝体内部结构，快速定位隐患（如湖北水库抢险中10 分钟找到渗水点）。

3、实时处理与智能预警

平台对海量数据进行边缘计算与云端分析，设置多级阈值触发预警机制。例如，当水位超限、渗压异常时，系统自动通过短信、平台弹窗、广播等方式向责任人推送警报，并联动应急预案（如宁波数字孪生城市系统暴雨时自动调节泄洪）。

4、水文模型的预警模型

水文模型的核心在于模拟降雨 - 径流过程，从而预测水库水位的变化情况。通过构建精确的降雨 - 径流模型，可以预测不同暴雨强度下的坝前水位，并进一步分析水位变化对大坝结构稳定性的影响这种模型不仅能够实现气象预报与水文预警的紧密结合，还能为防洪抢险提供科学依据，形成气象预报 - 水位预警 - 防洪抢险三位一体的综合预警模式，从而有效提升水库防洪调度的科学性和有效性。

5、模型评估与验证

模型评估与验证完成模型构建后，必须利用历史数据对其进行严格的评估与验证，以确保模型的有效性和可靠性。评估过程中，采用多种误差指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来量化模型预测值与实际观测值之间的偏差；同时，运用相关性指标（如皮尔逊相关系数）分析预测结果与实际数据之间的线性相关程度。通过这些指标的综合分析，可以全面了解模型的预测性能。若模型表现不佳，则需返回前两步，重新调整数据预处理流程或优化模型参数，直至模型满足实际应用需求。

四、多系统融合的可能

在水库信息化的发展进程中，有计算机监控系统、视频监控系统、GNSS 大坝位移检测系统、渗漏检测系统、雨量检测、洪水预警等等多项子系统，各个子系统的融合与联动就非常重要。预警模型不是单独的存在，是多个系统平台的数据整合与分析，通过数据的融合分析，可以有效的提供数据利用率及正确率，全面监控水库运行及时预警。以水库大坝安全提醒为例，有效集成了安全监控、应急广播系统以及工作人员定位等多项系统。当某一水库大坝裂纹突然增大时，相关传感器将实时采集大坝的监测数据，包括变形、裂缝、水位 等信息。如果大坝监测传感器采集的数据超过智能合约规定的范围，边缘节点将对多元数据进行融合交叉感 知，判断是否存在大坝安全隐患。当大坝存在安全风险时，会立即发布红色预警，并在公有链上迅速传播应急指令。同时，广播系统会立即启动，发出声光危险信号，以最快速度通知危险区域内的人员进行紧急撤离，确保人员安全。这一流程旨在提高应急响应的速度和效率，减少潜在风险带来的损失。同时，根据预警情况，水库管理人员能采取一系列措施，例如启动应急泄洪、通知附近居民采取安全避险措施等，以确保大坝附近居民和工作人员的安全。大坝相关监测数据上传至云端，在云端结合历史数据分析重新确定危险等级。若危险等级确定，将发布应急措施。

五、应用场景与成效

1、渗漏与结构安全预警

通过渗压计、变形监测仪等设备，实时追踪坝体浸润线变化。系统可识别微小裂缝（如巴南区水库 0.3 毫米裂缝自动识别），避免传统巡检的肉眼局限。AI 模型通过分析应力、温度等变量，预判坝体沉降、倾斜风险。

洪水模拟与防洪调度

Mike 模型结合实时雨情、水文数据，动态模拟流域洪水演进路径，为防汛部门提供淹没范围、峰值流量等关键指标。例如，某南方城市利用该模型提前 24 小时发布预警，精准调度泄洪，减少经济损失超亿元。

2、应急响应优化

系统内置“应急锦囊”功能，根据险情类型自动生成处置方案（如管涌事故中按系统提示操作，抢险效率提升 3 倍）。无人机自动运输物资（广东某水库裂缝抢修中，无人机比抢险队快1 小时抵达现场），缩短应急响应时间。

3、智慧运维与成本降低

通过实时监测减少人工巡检频次，AI 自动识别误报（如水库水温变化引发的数据波动自动排除），避免不必要的停机损失。远程管理平台支持设备远程调试，降低运维成本。

水务一张图

六、挑战与未来方向

1、数据孤岛与标准化

当前部分水库存在监测设备协议不统一、数据难以共享的问题。未来需推进监测设备标准化，构建全国水库数据共享平台，强化跨区域协同调度。

2、模型精度与泛化能力

尽管 AI 模型在试点中效果显著，但面对复杂地质条件或极端气候时，仍需通过更多案例训练提升泛化能力。结合边缘计算技术，实现现场数据的实时优化。

3、数字孪生深化应用

未来将拓展“数字孪生水库”功能，如模拟气候变化对库区生态的影响，优化水资源调配策略；结合VR/AR 技术，实现沉浸式运维培训。

七、结论

预警数据模型通过技术融合与智能算法，重塑了水库管理的“感知- 分析- 决策- 响应”全链条，实现了从“被动应对”到“主动防控”的跨越。其应用不仅保障了水利工程安全，更推动了防洪减灾体系的现代化升级。随着数字孪生、AI 技术的持续演进，预警模型将向更精准、更智能的方向发展，为“智慧水利”战略提供坚实支撑，守护万家灯火，护航可持续发展。

参考文献：

[1] 李俊 ： 全国中小水库管理信息系统的设计与实现 [D]. 北京邮电大学硕士毕业论文，2007.

[2] 张忠旭：大数据技术在水利工程信息化建设中的运用. 中国期刊网，2020 年7 月23日 .

[3] 周富强，吴艳，美丽古丽，王乾坤 ： 基于大数据理论的数据分析模型在新疆中小型水库安全监测平台中的应用.《大坝与安全》2023 年第6 期.