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

    2024-12-04 00:00:00盧家康
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年2期
    關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

    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。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]彭娟瑩,于子鋮,付意成.大寧河巫溪段水文變異歸因及其環(huán)境流量組分變化分析[J].水利水電技術(shù)(中英文),2023,54(9):86-98.

    [3]侯慶賀,成玉寧.建成環(huán)境景觀水文研究框架構(gòu)建——基于數(shù)字景觀技術(shù)的景觀水文分析、評價與優(yōu)化[J].中國園林,2023,39(7):77-82.

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    [5]涂玉律,李英海,王永強(qiáng),等.基于中斷時間序列分析和IHA-RVA法的水文情勢綜合評價[J].水電能源科學(xué),2022,40(10):26-30.

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