智慧水利系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型研究

摘 要：本文圍繞智慧水利系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型展開(kāi)研究，旨在實(shí)現(xiàn)水文數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析。首先，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，分析了水資源的動(dòng)態(tài)變化，探討了水位與流量之間的關(guān)系，并引入降雨量作為關(guān)鍵因素進(jìn)行深入分析。其次，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，采用Copula函數(shù)建模降雨量與水文流量的聯(lián)合分布，以捕捉水文數(shù)據(jù)變化的隨機(jī)性。再次，在試驗(yàn)部分設(shè)計(jì)了多個(gè)試驗(yàn)組，通過(guò)對(duì)比基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)時(shí)間序列分析模型及支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的性能，得出各試驗(yàn)組在水文流量實(shí)時(shí)檢測(cè)中的結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的模型在水文流量預(yù)測(cè)中具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。最后，本文還探討了數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)的構(gòu)建，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳和分析，為水資源管理提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：智慧水利系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)；預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào)：TV 212" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著全球氣候變化和人類活動(dòng)加劇，水資源的管理與保護(hù)面臨前所未有的挑戰(zhàn)[1]。水資源短缺、污染以及極端氣候事件頻發(fā)嚴(yán)重影響了生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，構(gòu)建一個(gè)高效、智能的水利管理系統(tǒng)成為了亟待解決的問(wèn)題。智慧水利系統(tǒng)就可以解決這一系列問(wèn)題，通過(guò)現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源的科學(xué)管理和合理配置[2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為智慧水利系統(tǒng)的構(gòu)建提供了強(qiáng)大的支持。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)采集和分析，智慧水利系統(tǒng)能夠有效整合不同來(lái)源的水文數(shù)據(jù)，包括水位、流量、降雨量等信息。利用這些數(shù)據(jù)，研究人員深入分析水資源的動(dòng)態(tài)變化，預(yù)測(cè)未來(lái)的水文趨勢(shì)，從而為決策提供科學(xué)依據(jù)。

1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)研究

1.1 水資源的動(dòng)態(tài)變化

在智慧水利系統(tǒng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)研究中，本文構(gòu)建了一個(gè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，該平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)收集和分析水文數(shù)據(jù)，以評(píng)估水資源的動(dòng)態(tài)變化。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，本文制作了水位與流量的關(guān)系表，結(jié)果如圖1所示。

通過(guò)分析圖1可以看出，在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，水位與流量之間的關(guān)系用一條連續(xù)的曲線來(lái)表示。這一關(guān)系的穩(wěn)定性對(duì)智慧水利系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)具有重要的實(shí)用意義，表明監(jiān)測(cè)斷面具備良好的長(zhǎng)期穩(wěn)定性。水流的波動(dòng)對(duì)監(jiān)測(cè)斷面的影響較小，長(zhǎng)期穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)點(diǎn)能夠有效降低外部干擾因素，從而提高數(shù)據(jù)的可靠性。本文研究的實(shí)時(shí)檢測(cè)方法是在穩(wěn)定監(jiān)測(cè)斷面的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。圖1顯示了基于歷史數(shù)據(jù)的水位與流量關(guān)系，進(jìn)一步反映了水文數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。然而，當(dāng)分析水文流量時(shí)，降雨量作為一個(gè)關(guān)鍵因素，必須考慮其與流量之間的關(guān)系。因此，降雨量對(duì)水文流量的影響分析是智慧水利系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)研究中的重要環(huán)節(jié)。

為了深入研究水文數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，本文采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合Copula函數(shù)來(lái)建模變量間的關(guān)系。這種方法能夠有效捕捉水文數(shù)據(jù)變化中的隨機(jī)性[3]。因此，本文定義了通過(guò)信息準(zhǔn)則法對(duì)Copula函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)擬合的過(guò)程，如公式（1）所示。

RMSE=n1∑i=ln（p-pi）2 （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相關(guān)性的離散程度。

計(jì)算得出的RMSE值越小，表明二者的相關(guān)性越高，擬合效果越好，進(jìn)而判定降雨量對(duì)水文流量的影響顯著。

1.2 構(gòu)建降雨量與水文流量的聯(lián)合分布模型

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)與智慧水利系統(tǒng)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)水文數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析。本文選取了多個(gè)水文監(jiān)測(cè)站的歷史數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立數(shù)據(jù)模型，以便對(duì)水文變化進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和預(yù)測(cè)。為了有效監(jiān)測(cè)水文流量的變化，特別是當(dāng)發(fā)生降雨事件時(shí)，本文采用了聯(lián)合分布函數(shù)來(lái)分析降雨量與水文流量之間的關(guān)系。首先，對(duì)水文監(jiān)測(cè)站的歷史降雨量和流量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。其次，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建降雨量與水文流量的聯(lián)合分布模型，以便于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)[4]。本文使用相關(guān)性分析方法計(jì)算降雨量與水文流量之間的相關(guān)性系數(shù)，如公式（2）所示。

Dn=max1≤i≤n（Fx?Fn（x）） （2）

式中：Dn為降雨量與水文流量之間的擬合優(yōu)度；Fx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(guò)擬合優(yōu)度計(jì)算后的系數(shù)見(jiàn)表1。

當(dāng)相關(guān)性值大于0.5時(shí)，說(shuō)明降雨量與流量之間的相關(guān)性較高。當(dāng)降雨量和水文流量同時(shí)上升時(shí)，洪水風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加，相關(guān)單位需要提前做好防災(zāi)準(zhǔn)備。降雨量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為水文流量的預(yù)測(cè)提供有效的支持，從而提高智慧水利系統(tǒng)的響應(yīng)能力和決策水平。

1.3 智慧水利預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)研究中，構(gòu)建有效的水文預(yù)測(cè)模型是實(shí)現(xiàn)智能管理的關(guān)鍵。本文采用基于歷史水文數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合降雨量、流量和蒸散發(fā)等多種因素，構(gòu)建了一個(gè)綜合性的水文預(yù)測(cè)模型。該模型旨在實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)水文流量變化，優(yōu)化水資源管理。首先，本文對(duì)區(qū)域內(nèi)的水文數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的收集與整理，包括降雨量、流量、蒸散發(fā)等多項(xiàng)指標(biāo)。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性[5]。為了提高模型的預(yù)測(cè)精度，采用了特征選擇方法，篩選與水文流量變化具有顯著相關(guān)性的特征變量。其次，本文基于多元線性回歸分析和隨機(jī)森林算法構(gòu)建了水文流量預(yù)測(cè)模型。模型的基本形式如公式（3）所示。

Qt=β0+β1Rt+β2Et+β3St+∈t （3）

式中：Qt為時(shí)間t的水文流量；Rt為時(shí)間t的降雨量；Et為時(shí)間t的蒸散發(fā)量；St為時(shí)間t的土壤含水量；β0為模型常數(shù)；β1、β2、β3為各特征變量的回歸系數(shù)；∈t為誤差項(xiàng)。

為了評(píng)估模型的性能，本文采用了均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

通過(guò)表2的數(shù)據(jù)可以看出，隨機(jī)森林模型在水文流量預(yù)測(cè)中的表現(xiàn)優(yōu)于多元線性回歸模型，具有更低的均方根誤差和更高的決定系數(shù)。本文將隨機(jī)森林模型應(yīng)用于實(shí)際的水文流量預(yù)測(cè)中，利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。為了進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，本文還引入了時(shí)間序列分析方法，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析與周期性檢測(cè)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出，形成一個(gè)多層次的智慧水利預(yù)測(cè)系統(tǒng)。當(dāng)發(fā)生降雨事件時(shí)，該系統(tǒng)能夠及時(shí)提供水文流量的預(yù)測(cè)信息，為決策提供科學(xué)依據(jù)，優(yōu)化水資源的調(diào)度與管理。

1.4 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)上傳

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)水文流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)與監(jiān)控，本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了一個(gè)高效的數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，將水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至云端，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與處理。因此，本文選擇了多種傳感器設(shè)備來(lái)獲取水文信息，包括超聲波水位計(jì)、流量計(jì)和氣象傳感器等。在水位監(jiān)測(cè)方面，超聲波水位計(jì)被廣泛應(yīng)用于河流、湖泊等水域的水位檢測(cè)，符合本文的需求。超聲波水位計(jì)通過(guò)發(fā)射超聲波信號(hào)，測(cè)量傳感器安裝點(diǎn)與水面之間的距離，從而計(jì)算水位高度。該傳感器的工作原理見(jiàn)表3。

在數(shù)據(jù)上傳過(guò)程中，超聲波水位計(jì)的輸出數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊處理后，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸至云平臺(tái)。此平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)接收來(lái)自各個(gè)水文站的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行集中管理與分析。通過(guò)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳，系統(tǒng)及時(shí)監(jiān)測(cè)水文流量的變化，并當(dāng)出現(xiàn)異常情況時(shí)發(fā)出警報(bào)。此外，本文還引入了流量計(jì)和氣象傳感器，以獲取更全面的水文信息。流量計(jì)用于測(cè)量河流的流速和流量，而氣象傳感器則監(jiān)測(cè)降雨量、溫度、濕度等氣象要素。這些數(shù)據(jù)的整合能夠?yàn)樗牧髁康膶?shí)時(shí)分析提供更豐富的信息支撐。

2 試驗(yàn)分析

2.1 試驗(yàn)說(shuō)明

為了驗(yàn)證智慧水利系統(tǒng)中基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)模型的有效性，設(shè)計(jì)了一系列試驗(yàn)，將本文研究的預(yù)測(cè)模型與其他幾種主流方法進(jìn)行對(duì)比。為了確保試驗(yàn)結(jié)果的可靠性與準(zhǔn)確性，在試驗(yàn)前進(jìn)行了充分的準(zhǔn)備，包括數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和模型參數(shù)的調(diào)優(yōu)。在本次試驗(yàn)中，將基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利預(yù)測(cè)模型設(shè)置為試驗(yàn)組，將基于時(shí)間序列分析的傳統(tǒng)水文流量預(yù)測(cè)模型設(shè)置為對(duì)照組Ⅰ，將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)（SVM）預(yù)測(cè)模型設(shè)置為對(duì)照組Ⅱ。通過(guò)對(duì)比不同模型在水文流量預(yù)測(cè)中的表現(xiàn)，評(píng)估所提出模型的優(yōu)劣。

2.2 試驗(yàn)準(zhǔn)備

在本次試驗(yàn)中，為了確保試驗(yàn)變量的一致性，選擇了多種傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，以進(jìn)行智慧水利系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型的研究。因此，使用基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多功能水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括水位傳感器、流量計(jì)和氣象傳感器等，以獲取全面的水文數(shù)據(jù)。在水位監(jiān)測(cè)方面，采用的水位傳感器為SRY-1的超聲波水位計(jì)。該傳感器能夠?qū)崟r(shí)測(cè)量水位高度，并通過(guò)單片機(jī)將信號(hào)指令傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在水流量的監(jiān)測(cè)中，使用了型號(hào)為FL-2的電磁流量計(jì)，能夠準(zhǔn)確測(cè)量流體的流速和流量。同時(shí)，氣象數(shù)據(jù)的采集則通過(guò)氣象傳感器完成，記錄降雨量、溫度、濕度等氣象要素。

測(cè)試的具體流程如下：首先，將水位傳感器、流量計(jì)和氣象傳感器分別安裝在不同的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，確保其能夠覆蓋研究區(qū)域內(nèi)的主要水域。在降雨期間，定時(shí)采集各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水位、流量和氣象數(shù)據(jù)，采集間隔設(shè)定為1h/次。其次，將采集的數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，以分析不同傳感器的數(shù)據(jù)一致性及其準(zhǔn)確性。再次，在降雨量采集結(jié)束后，模擬不同的降雨情景，通過(guò)控制降雨量的變化，觀察水位和流量傳感器的數(shù)據(jù)響應(yīng)。隨著降雨量變化，記錄各傳感器的輸出數(shù)據(jù)，并比較其與理論預(yù)測(cè)值之間的差異，確保數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。最后，逐漸停止模擬降雨，并觀察水位和流量傳感器的采集數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期的漸變趨勢(shì)。將上述流程中采集的數(shù)據(jù)以表格的形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)記錄見(jiàn)表4。

通過(guò)分析表4數(shù)據(jù)可知，在不同的測(cè)試點(diǎn)中，各傳感器采集的數(shù)據(jù)基本一致，且與實(shí)際測(cè)量結(jié)果相符，驗(yàn)證了所選傳感器的準(zhǔn)確性。因此，這些傳感器的傳感檢測(cè)能夠統(tǒng)一試驗(yàn)變量，確保不同方法中試驗(yàn)只有唯一的自變量。為了提高各試驗(yàn)組之間的可比性，對(duì)水文流量檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，歸一化計(jì)算過(guò)程如公式（4）所示。

Normalized Value=（Xmax?Xmin）（X?Xmin） （4）

式中：X為原始水文流量檢測(cè)值；Xmin為該數(shù)據(jù)集中的最小值；Xmax為該數(shù)據(jù)集中的最大值。

通過(guò)公式（4）的參數(shù)計(jì)算，對(duì)不同方法的水文檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，以便于后續(xù)的分析和模型驗(yàn)證。

2.3 試驗(yàn)結(jié)果

在本次試驗(yàn)中，對(duì)不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理，將獲得的水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)代入大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型中，得到了各試驗(yàn)組的檢測(cè)結(jié)果。這些結(jié)果為進(jìn)一步分析和比較不同方法的性能提供了依據(jù)。表5列出了不同試驗(yàn)組在水文流量實(shí)時(shí)檢測(cè)中的結(jié)果對(duì)比。

根據(jù)表5的數(shù)據(jù)信息可以看出，試驗(yàn)組的水文流量檢測(cè)結(jié)果顯示導(dǎo)水流量為210.500m3/s，貯水流量為6.120m3/s，檢測(cè)相對(duì)誤差為3.20%。而對(duì)照組Ⅰ的導(dǎo)水流量為198.750m3/s，貯水流量為5.850m3/s，檢測(cè)相對(duì)誤差為4.10%；對(duì)照組Ⅱ的導(dǎo)水流量為225.300m3/s，貯水流量為6.450m3/s，檢測(cè)相對(duì)誤差為8.50%。這表明，試驗(yàn)組的水文流量檢測(cè)誤差較小，具有更高的準(zhǔn)確性。為進(jìn)一步分析不同方法的性能，還對(duì)各試驗(yàn)組的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，結(jié)果見(jiàn)表6。

從表6中的歸一化結(jié)果可以看出，試驗(yàn)組的歸一化導(dǎo)水流量和貯水流量均處于中等偏上的水平，進(jìn)一步驗(yàn)證了其在水文流量實(shí)時(shí)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧水利系統(tǒng)為水文流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)提供了有效的解決方案。通過(guò)綜合分析水位、流量和降雨量等多種水文數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型不僅提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了系統(tǒng)對(duì)突發(fā)事件的響應(yīng)能力。未來(lái)的研究進(jìn)一步探索更多變量的影響，優(yōu)化模型算法，以適應(yīng)更復(fù)雜的水文環(huán)境。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，智慧水利系統(tǒng)的應(yīng)用前景廣闊，將為水資源的可持續(xù)管理和保護(hù)提供強(qiáng)有力的支持。

參考文獻(xiàn)

[1]劉斌，蔣濤，吉慶偉，等.數(shù)字孿生技術(shù)與智慧水利系統(tǒng)的融合及應(yīng)用[J].江蘇水利，2022（增刊2）：41-44.

[2]盧向雨，侯睿.一種基于地面和衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)融合的智慧水利系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].無(wú)線互聯(lián)科技，2024，21（4）：59-63.

[3]陳銳.數(shù)字孿生技術(shù)與智慧水利系統(tǒng)的融合及應(yīng)用研究[J].中國(guó)航班，2023，15（10）：38-41.

[4]李軍，江書(shū)洵.大數(shù)據(jù)時(shí)代智慧水利系統(tǒng)研究[J].信息與電腦，2023，35（11）：89-91.

[5]馬楠楠.智慧水利信息化系統(tǒng)在水利工程的應(yīng)用研究[J].水電水利，2023，7（7）：86-88.