基于物聯網的水文監測系統關鍵技術研究

蔣新會 常明虎

（1.新疆頭屯河流域管理局水利管理中心，新疆昌吉 831100；2.山脈科技股份有限公司，陜西西安 710065）

0.引言

盡管我國水資源總量較為充足，但由于我國人口基數大，人均水資源較為匱乏，故水資源的合理利用和科學開發的重要性不言而喻[1-2]。水文環境監測，是水資源合理利用的重要前提和基礎，水文參數分析涉及我國核心經濟利益。然而，采用人工采樣的傳統原始的水文監測工作方式，存在著采樣頻率較低、時效性不強、及時性不夠及水體水質參數連續動態變化特征監控不足等諸多缺陷，并不能夠為我國水資源的良好利用和合理開發奠定扎實數據基礎。物聯網技術的出現，為解決我國水文參數環境及水文監測提供了關鍵思路，憑借物聯網技術短距離傳輸、自主組網等諸多優勢，借助其終端節點成本低廉和功能實現強等特征，可以為較大范圍內的水文環境數據采集和精度提升起到推進作用。在此背景下，本文對基于物聯網的水文監測系統關鍵技術進行探究[3]。

1.物聯網及其體系架構

物聯網體系架構基本可根據其應用對象和價值分為感知層、網絡層和應用層。感知層由各種數據傳感器設備組成，是物聯網技術體系識別物體方位、理化性質、采集待研究數據的重要來源，包括各類型傳感器、攝像機、定位機等感知終端。網絡層包括互聯網網絡管理中心、信息處理平臺、網絡連接部分等諸多部分，是物聯網技術得以實現目標功能的核心與關鍵，負責對感知層收集到的數據進行處理、傳遞。應用層是物聯網技術體系和用戶信息交互連接的重要接口，與產業或不同行業市場需求的相結合，能實現物聯網技術在不同領域的智能應用，圖1即為物聯網架構體系示意圖。

圖1 物聯網架構體系示意圖

2.基于物聯網的水文監測系統設計

2.1 系統組成

基于物聯網技術的水文監測系統，以水位計和計為傳感設備，進行水文數據信息的實時采集和深度分析，利用GPRS技術和互聯網信息技術建立起信息傳輸網絡架構，將收集到的數據信息傳送到水文監測系統的監控中心進行數據信息的深度分析，從而完成對某一區域范圍內水文環境數據信息的采集、傳送、深度分析與價值挖掘，形成水文信息參數類型完整的綜合數據庫系統。水文監測體系應用時，首先利用配備有雷達裝置及數據信號接收機的水位計采集水體環境水位參數，再采用配備雷達裝置的流速計獲得水流流速值，進一步借助數據終端解析水位數據和流速數據參數，將參數傳送至網絡層數據處理中心，最后利用互聯網信息技術和GPRS技術相結合的方式，使從感知層收集到的數據在網絡信息處理中心得到解析，獲得某一水環境中的諸多參數，通過服務器進行存儲和處理，在應用層利用基于微波技術的互聯網水文監測信息系統建立更加完整的智能數據庫，使相關數據信息能夠直接指導某一水體環境的保護和其他應用[4]。

2.2 關鍵技術

2.2.1 傳感器智能接口

傳感器智能接口應用是基于物聯網的水文監測系統的重要技術之一，通過傳感器智能接口的開發，結合水文監測系統中關于水位、流速傳感器等的基本原理，對數據進行高效率讀取，實現數據的轉化、傳輸和處理等。在此過程中，主要采用IEEE14512標準進行傳感器智能接口的開發與設計。以上述標準作為智能傳感器接口標準，將其與水文監測環境體系中微處理器、儀表盤設備甚至水體環境現場控制網絡等的設置和應用標準定義提供參考。因此，上述智能傳感器接口標準族能夠為傳感器配備通用軟硬件結構，使其在智能水文監測系統應用時快速接入現場總線和互聯網中，完成水體信息參數獲取和存儲。

2.2.2 數據融合與智庫實現

數據融合和智庫實現是基于互聯網的水文監測系統實現其數據處理后指導功能的關鍵技術，主要是對采集到的傳感器數據信息進行篩選、辨別，得到有效信息后進行處理與存儲，實現人機界面的智能交互和應用。在此過程中利用數據處理平臺和服務器，通過數據挖掘工具挖掘水位與流速關聯關系的同時，結合數據處理算法形成智能決策體系，實現某一水體環境中人機交互和網頁界面服務。以基于物聯網的水文監測系統多傳感器的信息數據融合為例分析可知，多傳感器從待建設水源點獲得目標參數后進行融合分析，可通過像素級融合、特征級融合和決策級融合3個層次獲得該待測點的目標數據，通過待測點目標特征的提取借助融合算法提取目標特征量，對其進行參數提取。主要包括概率論統計識別、邏輯推理識別、神經網絡融合識別以及基于特征抽取融合識別和基于搜索融合識別等諸多方式，圖2即為特征融合的示意圖[5]。

圖2 特征融合示意圖

2.2.3 傳感器、無線網絡與智庫的集成

傳感器、無線網絡和智庫的集成技術是基于互聯網的水文監測系統實現其水體環境控制目標的關鍵技術之一，無線網絡選用主要根據待檢測水體所處位置、流域、現場狀況以及水文站、水庫情況等。在鋪設有線互聯網信息的水體環境監測現場能夠通過對無線WiFi網絡的全方位覆蓋，從不同傳感器處獲得設備運轉信息及水文環境監測參數信息，以視頻、音頻、圖片、文本等多樣化形式展示。而在沒有覆蓋有線互聯網但處于手機移動網絡通信系統覆蓋范圍內的監測環境，則可采用GPS技術等實現上述參數的網絡傳輸。在既沒有互聯網又不具備手機移動網絡通信系統的場所，則可進一步利用北斗衛星系統，通過短報文方式傳輸水體環境的相關監測數據，圖3即為聯合數據庫、中繼站及存儲處理中心的雨情監控架構示意。該系統通過雨情傳感器和水位傳感器監測待監測地點的雨量情況、下雨頻率等，通過電臺等設備將相關數據傳達至中繼站，中繼站將信息調制解調后通過后臺機、前置機等將該地雨水下降情況傳遞至蓄電池結構中，完成對該地水資源的利用。

圖3 雨情監控集成架構圖

2.3 室外試點

物聯網技術支撐下的水文監測系統，實驗研究主要包括室內研究和室外試點應用兩大部分內容。室內研究更側重于理論研究，著重論述設備接口兼容性、數據信息可分析性等內容，探究基于設備性能的監測點數據采集分析及價值挖掘、網絡架構設計與優化、監管環境控制及耐性，論證監測軟件構成的完整性。室外試點應用則以烏蘇市四棵樹合集二格勒德水利樞紐工程水庫為室外研究場所，在配備雷達設備、水位計和流速計后，通過大量的現場實驗獲得較穩定可靠的設備運營參數，驗證物聯網技術支撐下的水文監測系統數據獲取的時效性、工作穩定性和參數準確度。根據對水文實驗場所現場勘察情況的認識，結合水位計和流速計的基本工作原理，采取立桿和橫臂相結合的固定方式，根據水庫尺寸、水域范圍確定水文監測系統實際尺寸大小定制立桿和橫臂，并運送到現場進行設備安裝與調試。在此過程中定制立桿時主要采取鋼結構材料，定制橫臂時則必須在橫臂的最末端預留一定數量的吊鉤，使其便于傳感器設備安裝。

2.4 物聯網水文監測軟件

基于物聯網技術的水文監測系統軟件由GO SURVEY平臺開發，包括系統管理模塊、監測管理模塊和數據監測分析操作模塊。系統管理模塊主要包括用戶管理、角色管理和權限管理三大部分功能，利用該模塊能實現用戶數據的增加或刪除、用戶權限的設置、用戶所屬角色以及聯系方式的匹配等。監測管理模塊則具備對待檢測水體環境所有監測點的分類，以及不同監測點參數的配置和點位數據匹配補償等功能，實現待檢測水體環境水文數據信息參數設置和高效率匹配，從而修正其監測結果的準確度。監測分析模塊具備數據實時監督與分析、歷史數據保留存儲、水位分析和流量分析等諸多功能，能夠實現水位實時顯示和流量監測，并將相應數據保存到數據庫中，方便對水位和流量進行及時分析，從而為人工智能方法實現未來某一時間段內的水位預測打下一定基礎。

3.結語

隨著物聯網信息技術的不斷成熟，物聯網信息技術應用于水文環境監測，通過對關鍵監測技術的完善和研究形成常規監測和自動監測相結合、固定監測和移動監測相結合的智能化、現代化和自動化的高效率水文數據信息采集，為數據信息的高效率傳輸、存儲、處理以及水體發展提供智能決策指導。通過對水量、流速、水位、流速、信息和數據的分析實現有線網絡和無線網絡環境中的數據匯總，構建高效率的水文數據信息管理平臺，為城市水務數據信息化管理和智能化管理以及某一地區防汛抗旱管理甚至水資源高效利用等多項業務水平的快速提升打下扎實基礎，提高我國水資源的綜合利用效率和管理效率，實現水資源的精細化管理、動態管理和全過程管理。