CN103175513B - 水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于物联网技术的适用于水利工程影响下的流域水文水质监控方法，通过加装固定的与流动的各类传感器获取重点水域水文及水质实时数据，并配合以视频技术实现对现场环境的监控，利用物联网实现监测信息的传输，通过神经网络开展流域水文水质的智能化预测，最后通过专家系统实现现状评估、趋势评估、实施效果评估、极端事件处理等关键应用。本发明可为水利工程影响下的流域提供实时、可靠、完整的水文水质信息，实现流域跨区域、多机型的一体化远程保护。

Description

水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法

技术领域

本发明属于水文水资源监控和水环境保护领域，尤其涉及一种基于物联网技术的针对水利工程影响下的流域水文和水质监测及保护方法和系统。

背景技术

我国大江大河往往大型水利工程群密布，人为干扰强烈，以至水文与水质时空分布差异很大，水环境问题十分复杂。例如，大型水库建成后，库区内支流易发生富营养化与水华，而坝下河段出现珍稀鱼类生境退化，通江湖泊湿地退化，以及河口盐水入侵等问题；上述水环境问题出现的时间与地点虽然不尽相同，但其本质原因均是大型水利水电工程建设和运行导致流域水文情势发生变化，进而引发区域性水动力特征与水质时空分布变化与显著差异。由此可见，在水利工程影响下维系流域健康的首要任务是在流域内重点区域（主河道、支流、通江湖泊、水库、河口区）全过程跟踪监测水文（水位、流量、流速、泥沙、降雨、蒸发等）和水质（水温、浊度、酸碱度、电导度、溶解氧、生化需氧量、化学需氧量、营养盐、叶绿素、微量毒素等）参数，及时、准确、全面地反映流域水资源与水环境现状，并对其发展趋势做出科学评估和预测，为流域水安全规划、管理、防治提供科学依据。

我国虽已对太湖、巢湖、滇池等开展了大量的湖泊水文水质监测工作，但针对水利工程影响强烈、空间尺度更大、支流众多、地理环境更为复杂的流域监测与保护，技术水平比较有限：（1）尚无统一的流域监测和保护的方法与体系，在针对水利工程影响下流域一体化水文水质监控时，在数据汇交、新技术应用、动态监测等方面存在明显不足；（2）传统监测技术基本依赖于固定站点人工监测和数据处理，监测指标和断面偏少，监测频率低，数据较为稀疏，缺乏现场自动测报能力，机动监测能力不足，难以第一时间获得全面的水环境质量状况；（3）监测信息有效转化能力弱，在数据共享、数据挖掘、信息融合等方面，远不能满足流域水环境一体化保护的需要。

上述可知，对水利工程影响下的大尺度流域水资源与水环境的一体化有效监管，必须突破传统的水文和水质监测技术，实现远程信息自动采集、多点数据交互传输、数据信息充分挖掘等功能。虽然我国在部分水系尝试性地建立了一些水质自动监测站，但只是在传统静态监控结构之下的局部技术改善，并没有根本改变流域数据上报延迟和多源信息融合困难的问题。近年来在交通、安全、工业、水产养殖等领域发展起来物联网技术是改变上述缺陷的有效途径；该技术借助无线网络技术将微型感应芯片、射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备融合在一起，实现物与物之间的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

有文献（张云，蔡彬彬.基于物联网架构的水文监测系统研究.水资源与水工程学报，2012，23:173-175）提出了一种基于物联网技术的水文监测系统的设计方案，采用ZigBee和GPRS技术实施水文远程监测，但仅针对很小范围内的水位、流量两个指标；另有文献（蒋云钟，冶运涛，王浩.智慧流域及其应用前景.系统工程理论与实践，2011，31:1174-1181）提出“智慧流域”之一概念，建议在流域范围内融合物联网技术、云计算、数值模拟平台等，为防洪减灾和水资源管理提供助力，但该文献是对物联网等新技术在流域监管方面的宏观定性展望和建议。总体而言，已有成果存在两方面的明显不足：（1）尽管已有部分专家学者初步展望了物联网技术与水文水质监测的结合，但均是将水文水质监测活动与物联网的直观叠加，未能给出实际技术路线和解决方案；（2）物联网监管已经应用在一些与水产相关的流域，但均是非常小范围的孤立应用，例如在水产养殖系统或者水源地监测中的案例，尺度均非常小（米级），所涉及参数也十分有限，远不能胜任大流域尺度的水文水质复杂监测工作。

总之，我国迫切需要开发出适用于水利工程影响下的跨区域、多技术手段融合、实时在线的流域水文水质监测及保护的远程管控系统，实现统一指挥、统一调度、统一管理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，本发明专利所要解决的技术问题是，克服目前已有的河流水文水质监控系统的缺点，弥补河流水文水质信息监控技术方法的不足，提供一种水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法，可以对水利工程影响下的流域复杂水文水质进行实时、可靠及完整的流域水资源及水质状态监控和保护。

本发明解决以上技术问题的技术方案是：

水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，由相互通信连接的流域水文水质监测系统、流域水文水质信息管理系统以及流域水文水质数据分析与决策支持系统组成；

㈠所述流域水文水质监测系统由水文水质信息采集与通信子系统和视频信息采集子系统组成，用于水文水质的信息采集及通信传输；

所述水文水质信息采集与通信子系统包括：

水文水质信息采集模块，由各个功能传感器组成，用于定时对监测流域的流量、流速、水位、水温、泥沙、浊度、酸碱度、电导度、溶解氧、生化需氧量、化学需氧量、营养盐和叶绿素这些重要的常规水文水质指标进行探测；

监测模块，根据监测断面水文水质深度的不同，设置在设定的不同深度的水域断面，用于监测高、中、低三个不同水深部位的水文水质特征；所述各个功能传感器将监测数据通过各自的串行端口传输给所述监测装置，通过监测装置的无线数据传输功能传输给无线数据传输终端，无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出；

监测信息采集对象、接入对象与通信传输模块，包括流域重要控制性断面信息采集子模块、控制性水库信息采集子模块、梯级电站信息采集子模块、重要取水口信息采集子模块和主要入河排污口信息采集子模块，信息采集内容包括这些对象的水量、水质、水工程以及视频监控信息；所述流域重要控制性断面信息采集子模块由远程终端控制器、声学多普勒流速仪、GPRS模块、功能传感器、UPS、磁饱和隔离变压器、网络交换机、电池组、太阳能板、充电控制器和交直流信号避雷器构成，以远程终端控制器为核心构建各固定监测站点现地采集和现地数据存储，同时通过无线通讯传输到流域水文水质流域监测中心；所述控制性水库信息采集子模块由工业控制计算机、GPRS、功能传感器、UPS和相关监测软件构成，现地监测实时水情、库水位和流量数据，现地数据存入监测模块，信息通过GPRS上传到同时上传到流域监测中心数据库并存储，用于对流域控制性水库雨量信息、水量信息、水质信息进行监测和获取水库及发电尾水处的水面实时视频图像，从现地工控机流域监测中心数据服务器；所述梯级电站信息采集子模块由工业控制计算机、功能传感器、通信模块、UPS、触摸屏、闸位计和相关监测软件组成，用于监测水量信息、水质信息、工况信息，获取上游及机组发电尾水处的水面实时视频图像信息；所述重要取水口信息采集子模块由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流信号避雷器和电源组成，用于监测取水信息、取水口处水质信息和获取取水口处水面实时视频图像；所述主要入河排污口信息采集子模块由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流信号避雷器和电源组成，用于获取排污口入河处的水面实时视频图像，监测入河排污口排污信息和水质信息；

通信传输模块，包括GPRS网络、有线通信网络、远程无线网络、超远程无线网络和电台通信中的至少一种，无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出，采集的信息通过无线通信方式进行通信传输，并组成流域水文水质无线传感器监测分布式网络，通过协议协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，再将采集来的数据信息，通过优化后经无线通讯传输到流域水文水质信息处理中心；

所述视频信息采集子系统包括：

现地水文水质视频监视模块，由固定监测站点子模块、接入站点子模块和流动监视点子模块组成；所述固定监测站点子模块由网络视频编码器、本地硬盘存储、监控摄像机、云台及云台解码器组成，用于重要控制断面和排污口视频监视；所述接入站点子模块由网络视频编码器和本地硬盘存储组成，用于流域的控制性水库、梯级电站和取水口视频监视；所述流动监视点子模块由安装在流动的监测站点上的便携式无线视频终端和高清摄像机组成，用于流动视频监视；

流域监测中心模块，由视频转发服务器、视频管理服务器、视频数据管理服务器和视频工作站组成，用于流域视频监测；

远程视频监控模块，采用集中监控服务模式，通过安装和部署的视频监控、存储、管理和服务设备，用于流域监测中心和水调值班监控室对固定视频监控对象、流动监视对象的远程视频监视监控和视频接入点的视频监视；

㈡所述流域水文水质信息管理系统由数据库管理子系统和应用支撑平台子系统组成，用于辅以形成水文水质预警管理、水量调度管理、水质监控管理和综合信息服务；

所述数据库管理子系统，用以通过流域水文水质数据中心的数据存储和管理平台，形成工程基础数据库、遥感影像数据库、基础地理数据库、社会经济数据库这些公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的适合全流域实际情况的调度管理数据库、运行工况数据库、实时监测数据库、水情数据库、水质数据库、视频监控数据库、气象数据库这些专业数据库；

所述应用支撑平台子系统，用于平台硬件系统的部署，应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置，通用服务的部署，专用服务的部署，覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布各个环节；

㈢所述流域水文水质数据分析与决策支持系统包括预测子系统、信息管理子系统、专家子系统和大屏幕显示子系统；

所述预测子系统，用于基于神经网络技术建立预测模块，对上传的监测信息进行数据挖掘和智能分析，实现流域实时0-4小时、短期0-72小时、中期1-4周、季节性以及突发期的水文及水质精确预测，将预测自动输入专家子系统进行决策分析，同时上报流域调度管理部门，满足监管部门对流域水生态环境的保护要求；

所述信息管理子系统包括水量调度管理模块、调度业务处理模块、水质监控管理模块、水质评价模块和水污染预测预警模块；所述水量调度管理模块包括来水预报子模块、需水预测子模块、年/月/旬调度方案编制子模块、应急调度子模块、调度结果评估子模块和调度查询统计分析子模块；所述来水预报子模块，用于对流域年总来水、各水资源区及控制断面年、月、旬的来水进行预报；所述需水预测子模块，用于对流域年总需水、各水资源区及控制断面年、月、旬的需水进行预报；所述年/月/旬调度方案编制子模块，用于对流域年度、月、旬的调度方案进行编制；所述应急调度子模块，用于当流域出现水文水质的某种风险因素，或特殊供水需求情况，需要进行非正常调度时采取的应急响应对策；所述调度查询统计分析子模块，用于对每年的调度成果作出评价；所述调度业务处理模块包括用水户信息管理子模块、用水计划受理子模块和用水督察子模块；所述用水户信息管理子模块，用于对用水户的基本信息和取水许可证信息的查询、检索和修改；所述用水计划受理子模块，用于用水户通过互联网登陆流域管理部门网站填写和提交用水计划；所述用水督察子模块，用于用水督察人员填写用水户的用水信息，对超标引水、违规放水的情况和处罚情况进行记录；所述水质监控管理模块，用于通过监控管理，及时评价流域主要控制断面以及主要取水口、入河排污口的水质情况，为入河水污染源监督、水质监控管理和水资源保护管理提供基础数据；所述水质评价模块，用于根据实时监测的流域河流、水库、取水口、入河排污口、闸坝等的水质动态资料，在分析往年监测资料兼顾水体的使用功能、充分考虑水体特性的基础上确定适当的水质监测指标，并采用相关的水质标准和方法，实施水质分析评价；所述水污染预测预警模块，用于对水质状况进行模拟和评价，对水环境发生的影响变化进行预测和分析，通过对变化因素和变化过程的分析，对其发生及未来发展状况进行预测，确定水质的状况和水质变化的趋势；

所述专家子系统，用于接受监测子系统和预测子系统传输的水文水质现状和预测信息，对流域整体、局部的不同时间段的水文水质变化作出决策和依据；

所述大屏幕显示子系统，用于实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策多画面同步展示。

水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控方法，按以下步骤进行：

㈠基于物联网通过固定监测站和流动车船相结合的方式，实时采集流域水文水质监测数据，同时以视频监控的方式监视流域水文水质环境实时状况；

㈡将步骤㈠中采集的流域水文水质信息和视频信号存储到水文水质监控系统数据库；

㈢采集流域气象和地理信息，结合已采集到的流域水文水质信息和视频资料，对流域水文水质情况进行分析，开展基于神经网络技术的流域水文水质初步预测，初步预测步骤如下：

⑴对某指标的样本数据进行归一化处理，输入输出数据映射到-1-1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵建立流域水文水质初步预测的神经网络，采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表某时间段之前该指标（如水位、叶绿素、总磷、总氮等）的测量值（按照小时、天、周、季节划分），隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域（0-4小时、0-72小时、1-4周、季节性）的初步预测值；

⑶采用该指标的历史数据对上述模型进行反复训练，一直到预测与实测结果误差小于10^-3，表明训练成功，所述历史数据不少于5组；

⑷将训练好的神经网络模型用于实测流域水文水质初步预测，此时将采集到的流域水文水质信息输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑸在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑷，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的所有预测值；

㈣根据已知的流域水文水质现状和流域在所区域地质和人群情况，结合步骤㈢的初步预测结果，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行初步分析，对可能会发生的灾害或其他不利状况进行预判与决策，排除可能出现的不准确预报；

㈤将步骤㈣中的初步分析及决策结果返回到预测模块，预测模块根据水文水质实测数据及专家分析决策结果，对实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况进行二次预测，所述二次预测步骤如下：

⑴以实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况为新的样本数据，进行归一化处理，输入输出数据映射到-1~1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵采用步骤㈢训练成功的神经网络为预测工具，即采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表，某时间段之前该指标（如水位、叶绿素、总磷、总氮等）的测量值（按照小时、天、周、季节划分），隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域（0-4小时、0-72小时、1-4周、季节性）的初步预测值；

⑶将新的样本数据输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑷在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑶，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的二次预测结果；

㈥根据步骤㈤中预测模块得到的二次预测结果及其他流域相关资料，对初始分析决策结果进行调整，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行分析，二次预测结果为实际预测具体指标值，作为专家库进行预案筛查的第一筛查选项；其他流域相关资料包括水利水电工程调度运行工况、气象预测信息、社会经济发展预估和地理属性变更预测，为初始分析决策提供辅助信息，作为专家库进行预案筛查的辅助筛查选项，用于对出现多个筛查结果时候进行调整的依据；

㈦将上述步骤中所产生的监测、视频、预测及分析决策结果以大屏幕集成显示的方式，为流域管理部门提供直观的控制方式，各监测信息、预测数据及专家预测结果及时上传至流域管理部门。

本发明进一步限定的技术方案是：

前述的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，通信传输模块的通信结构为：是以流域管理局为中心节点，流域内各监测对象直接与中心节点相连接，组成星型网络结构，采用3G无线网络传输或是租用公网方式传输方式，直接上连至流域水文水质信息处理中心。

前述的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，功能传感器传感器包括：流速传感器、流量传感器、水压传感器、水温传感器、含氧量传感器和PH值传感器。

与现有技术相比，本发明专利的有益效果是：

首先，本发明专利考虑了水利工程对流域水文水质的显著影响，结合定点监测站与流动车船实施监测，实现分散式采集数据的实时集成与处理，借助视频子系统进一步提供实时现场环境信息，在此基础上实现水文水质预报和专家决策功能，确保了从水文水质现场监测数据到水资源及水环境的一体化监管，具有统一管理，统一指挥、统一调度的优势；

其次，将流域水资源与水质保护分成若干层及若干子系统，在跨平台上融合了多区域、多机型、多协议智能转换与通信技术、数据融合与数据统计分析技术、海量数据处理技术、基于智能语音的告警技术及手机短信或web发布技术，解决传统监控系统对单一软硬件平台的依赖，保证了监测系统的可靠性、可用性及灵活性；

最后，本系统主要应用物联网技术，实现对流域生态与环境监测及水质保护远程管控的数据采集、汇总、存储、筛选和分析直至终端显示和处理的完整监控；只需极少有线设备，在节点和系统中大量使用集成技术,装置体积小,功耗低，制备、使用和维护成本等大大低于类似系统。

附图说明

图1为本发明提供的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控方法流程图。

图2为采用本系统对长江中上游某流域实施水文水质监测的站点布设图。

图3采用本系统对某流域实施水文水质监测的站点布设图。

图4为采用本系统对某大型水库建成前后水位实时监控结果图。

图5为采用本系统对某流域部分监测断面水温监测结果图。

图6为采用本系统对某通江湖泊临近流域实施水文水质监测的站点布设图。

图7为采用本系统对某通江湖泊临近流域部分监测断面水质监测结果图。

具体实施方式

实施例1

本实施例提供的一种水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，本系统由：流域水文水质监测系统（含监测装置）、流域水文水质信息管理系统、流域水文水质数据分析与决策支持系统三部分组成。

第一部分：流域水文水质监测系统

流域水文水质监测系统由“水文水质信息采集与通信子系统”、“视频信息采集子系统”组成。涵盖了水文水质的信息采集、通信传输、计算机网络与运行环境、应用系统等。

一、水文水质信息采集与通信子系统

1、水文水质的信息采集有各功能传感器组成。传感器包括：流速传感器、流量传感器、水压传感器、水温传感器、含氧量传感器、PH值传感器等在内的十余种类型，定时对监测流域的流量、流速、水位、水温、泥沙、浊度、酸碱度、电导度、溶解氧、生化需氧量、化学需氧量、营养盐、叶绿素等重要的常规水文水质指标进行探测。

2、监测装置的各功能传感器设置水中，根据监测断面水文水质深度的不同，设置在设定的不同深度的水域断面并自动调整在水中的深度，监测高、中、低三个不同水深部位的水文水质特征。

3、各功能传感器将监测数据通过各自的串行端口传输给监测装置，通过监测装置的无线数据传输功能，传输给无线数据传输终端，无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出。

4、监测信息采集对象、接入对象与通信传输：

信息的采集对象、接入对象与通信传输，包括流域重要控制性断面、控制性水库、梯级电站、重要取水口和主要入河排污口等部位，信息采集内容包括这些监测对象的水量、水质、水工程等情况，以及视频监控等信息。

⑴流域控制性断面：主要由RTU、ADCP（声学多普勒流速仪）、GPRS模块、功能传感器、UPS、磁饱和隔离变压器、网络交换机、电池组、太阳能板、充电控制器、交直流/信号避雷器等构成。实时的断面流量和水位、断面水质、控制断面处的水面实时视频图像。

流域重要控制断面水文信息由以RTU（远程终端控制系统）为核心构建的各固定监测站点现地采集、现地数据存储，同时通过无线通讯传输到流域水文水质流域监测中心。

①水位、流速和温度等的在线监测。

②信息现地采集并存储，存储容量大于3月个月的数据量。

③采集数据实时上传到流域监测中心，为保证数据的实时性，同时采用以太网和GPRS两种方式同时工作，且在长时间断电的情况下保证GPRS模块正常工作。

⑵流域控制性水库：由以工业控制计算机、GPRS模块、功能传感器、UPS和相关监测软件构成，现地监测实时水情、库水位和流量数据，现地数据存入监测装置。信息通过GPRS上传到同时上传到流域监测中心数据库并存储。

主要对流域控制性水库雨量信息、水量信息、水质信息进行监测和获取水库及发电尾水处的水面实时视频图像，从现地工控机流域监测中心数据服务器。

⑶流域梯级电站：由工业控制计算机、功能传感器、通信模块、UPS或由远动LCU、触摸屏、闸位计、UPS和相关监测软件组成，主要监测水量信息、水质信息、工况信息，获取上游及机组发电尾水处的水面实时视频图像信息。

①坝上/坝下水位、闸位、发电量、流量和机组的启停信息、桨叶开度、导叶开度等的在线监测。

②在梯级电站监控室实时存储现地监测数据。

③从监测装置通过专网或GPRS上传到流域监测中心服务器。

⑷流域重要取水口：由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流/信号避雷器和电源等部分组成，主要监测取水信息、取水口处水质信息和获取取水口处水面实时视频图像。

①在线流量、累积流量和已有水质信息的实时监测。

②信息现地采集并存储，存储容量大于3月个月的数据量。

③采集的数据实时上传到流域监测中心服务器。

⑸流域主要入河排污口：由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流/信号避雷器和电源等部分组成，获取排污口入河处的水面实时视频图像，监测入河排污口排污信息、水质信息。

5、通信传输及其方式

⑴通信网络包括GPRS网络、有线通信网络、远程无线网络、超远程无线网络和电台通信中的任意一种。无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出。

⑵采集的信息通过无线通信方式进行通信传输，并组成流域水文水质无线传感器监测分布式网络，通过协议协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，再将采集来的数据信息，通过优化后经无线通讯传输到流域水文水质信息处理中心，其目的在于形成一个自组织网络化的流域水文水质自动化监测系统。

⑶通信传输系统总体结构：主要是以流域管理局为中心节点，流域内各监测对象直接与中心节点（流域管理局）相连接，组成星型网络结构。采用3G无线网络传输或是租用公网方式传输方式，直接上连至流域水文水质信息处理中心。

⑷重要控制断面水文水质监测在交流电源中断的情况下，依靠太阳能供电系统，保证数据稳定可靠的上传和本地的存储；在以太网故障的情况下，系统通过GPRS无线网络上传下达监测和控制信息。

⑸水库、取水口水文水质监测在实现上述功能的同时，能够与水库、取水口已建系统兼容，在不影响已建系统的基础上实现水文水质信息的接入和共享；监测数据的连续性不受网络中断的影响——在网络中断，连接恢复后，系统自动把丢失的监测数据补齐，上传到流域水文水质信息处理中心。

二、视频信息采集子系统

视频信息采集子系统分为三级组织结构：现地水文水质视频监视、流域监测中心、水调值班监控室和远程视频监控系统。

1、现地视频监视点

现地视频监视点分为三类：

⑴固定监测站点，主要为重要控制断面和排污口，由网络视频编码器、本地硬盘存储、监控摄像机、云台及云台解码器等组成；

⑵接入站点，主要为流域的控制性水库、梯级电站和取水口等已有视频，由网络视频编码器和本地硬盘存储组成。

⑶流动监视点，主要由安装在流动的监测站点上的便携式无线视频终端和高清摄像机组成。

2、水文水质流域监测中心由视频转发服务器、视频管理服务器、视频数据管理服务器、IPSAN、视频工作站等组成。

3、水调值班监控室配置视频工作站。

4、远程视频监控系统

远程视频监控系统采用集中监控服务模式，通过安装和部署的视频监控、存储、管理和服务等设备和软件，实现流域监测中心和水调值班监控室对固定视频监控对象、流动监视对象的远程视频监视监控和视频接入点的视频监视。

⑴图像编码采用H.264算法---编码速率控制在每路1.5M—3M，分辨率支持4CIF（D1）、2CIF、CIF，部分站点分辨率支持720P。

⑵图像存储采用前后端分布式架构--前端视频编码器采用嵌入式硬件结构，支持本地硬盘存储，后端采用存储服务器IP SAN方式。一旦网络出现拥塞或其它问题，数据可在前端保存下来，在网络系统恢复运行后，监测中心可直接从前端设置的本地硬盘中下载缺失的数据。

⑶图像存储时间最长为1个月，图像存储分辨率达到2CIF。

第二部分：流域水文水质信息管理系统

流域水文水质信息管理系统由数据库管理子系统和应用支撑平台子系统组成。辅以形成水文水质预警管理、水量调度管理、水质监控管理和综合信息服务等内容。

1、数据库管理子系统

采用SAN架构和D2D2T或D2D2R管理模式，通过具有高可用性、高可靠性、高可扩充性的大容量存储设备和管理软件，构建以冗余的光纤通道为传输载体的开放式存储局域网，建成流域管理局数据中心的数据存储和管理平台，建立健全数据存储管理体制，形成流域数据存储管理体系，实现数据统一存储、集中式管理等功能。

同时利用较先进的主流备份管理软件和磁带库，构建数据安全备份及恢复管理体系，实现高性能的数据存取和安全备份，保障业务数据安全及满足大规模用户并发性数据读写的要求，使数据业务存储网络易于维护和管理，实现数据全自动备份与恢复，为业务应用提供数据安全保障。

通过流域水文水质数据中心的数据存储和管理平台，形成工程基础数据库、遥感影像数据库、基础地理数据库、社会经济数据库等公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的，适合全流域实际情况的调度管理数据库、运行工况数据库、实时监测数据库、水情数据库、水质数据库、视频监控数据库、气象数据库等专业数据库管理系统。

2、应用支撑平台子系统

流域水文水质监测系统应用支撑平台的建设任务主要包括：建立统一的水利数据资源环境和共享交换体系，建设支持东江全流域水利系统和相关部门信息共享和业务协同的公共核心支撑平台。

具体任务包括：平台硬件系统的部署；应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置；通用服务的部署；专用服务的部署。覆盖了数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布等各个环节，基本组成包括：信息采集、通信网络、数据存储平台及数据库体系、应用支撑平台、水量水质监控管理应用系统、会商环境和保障措施。

根据系统网络的现实情况，采用第三代全数字化网络视频集中监控模式以网络视频服务器为核心，依托发包人的计算机专用网络，把监控中心和网络可以到达的任何地方的监控目标组合成一个系统，真正适应对视频监控系统远程、实时、集中监控的需求。

第三部分：

1、预测子系统

监测系统所获取的信息上传至水文水质监控系统数据库后，再输入预测子系统执行流域水文水质预测功能。该子系统基于神经网络技术建立预测模块，对上传的监测信息进行数据挖掘和智能分析，实现流域实时（0-4小时）、短期（0-72小时）、中期（1-4周）、季节性以及突发期的水文及水质精确预测功能，将预测自动输入专家子系统进行决策分析，同时上报流域调度管理部门，满足监管部门对流域水生态环境的保护要求。

2、信息管理子系统：

该子系统的作用是为系统的正常高效运转提供规范化的标准，是其他子系统建立、运行和评估的依据。该子系统通过建立一套针对水利工程影响下的流域水文水质信息处理和事务处理业务规范，促进监测、预测、分析、管理工作的规范化、标准化、程序化、科学化，理顺各涉及职能部门内部及彼此之间关系。包括水量调度管理模块、调度业务处理模块、水质监控管理模块、水质评价模块和水污染预测预警模块。

水量调度管理模块包括：

⑴来水预报子模块：对流域年总来水、各水资源区及控制断面年、月、旬的来水进行预报。来水预报模块调用预报模型，得到的预报结果可以通过人工修改确认。

⑵需水预测子模块：对流域年总需水、各水资源区及控制断面年、月、旬的需水预报。需水预测模块调用预测模型，得到的预报结果可以通过人工修改确认。

⑶年/月/旬调度方案编制子模块：对流域年度、月、旬的调度方案。方案编制模块调用水资源配置模型，得到的方案配置结果可以经人工修改确认，然后调用河道演进模型进行验证直到满意。

⑷应急调度子模块：

是指当流域出现水文水质的某种风险因素，或特殊供水需求情况，需要进行非正常调度时所采取的应急响应对策。根据非正常调度的成因不同分为：调度安全、水质安全、工程运行安全，以及特殊供水需求等。

⑸调度结果评估子模块：

主要目的是对每年的调度成果作出评价，总结调度成果，积累调度经验。

⑹调度查询统计分析子模块

对调度密切相关的基础数据、历史数据、实时数据进行查询统计，总结调度情况供调度情况评估报告编写使用。

⑺公文编制子模块：

进行水量调度方案公文和水量调度情况评估公文的编制。

⑻调度管理子模块

应对调度方案、调度模型、调度参数等进行管理。

调度业务处理模块包括：

⑴用水户信息管理子模块：对用水户的基本信息和取水许可证信息的查询检索修改等内容。

⑵用水计划受理子模块：①用水户（取水口、水库电站）通过互联网登陆流域管理部门网站，填写、提交用水计划；②流域管理部门接收到用户的用水计划传真或其他文件后填写用户的用水计划信息。

⑶用水督察子模块，用水督察人员填写用水户的用水信息，对超标引水、违规放水的情况和处罚情况进行记录。目前违规情况不影响对用水户的下一次调度分配情况。

⑷取水许可信息管理及水资源费征收管理子模埠，取水许可证信息管理、取水许可监督管理、取水许可年终总结等取水许可管理和水资源费征收及监督管理。

⑸公文管理子模块，对调度方案公文、调度情况评估公文以及其他公文的管理，建立公文与公文联系对象的关系，能通过公文管理向相关用户发送电子邮件。

水质监控管理模块，水质监控管理是以保护流域水资源质量为目的。通过监控管理，及时评价流域主要控制断面以及主要取水口、入河排污口的水质情况，为入河水污染源监督、水质监控管理和水资源保护管理提供基础数据，保障分水方案顺利实施。建立水质分析评价模型和水质预测模型，开发水质评价模块、水污染预测预警模块、水环境监督管理模块、标准及指标管理模块及水质监控管理数据库。水质监控管理系统中的两个计算模型：水质分析评价模型和水质预测模型分别在水质评价模块和水污染预测预警模块中实现。

水质评价模块包括，根据实时监测的流域河流、水库、取水口、入河排污口、闸坝等的水质动态资料，在分析往年监测资料（确定重要污染物类型）、兼顾水体的使用功能、充分考虑水体特性的基础上确定适当的水质监测指标，并采用相关的水质标准和方法，实施水质分析评价，通过水质动态管理模式，定时或连续评价水质数据并进行趋势分析，从而为水污染预警、水质监控管理和污染监督管理提供基础数据。

水污染预测预警模块，在一定范围一定污染源下对一定时期的水质状况进行模拟、评价，对水环境发生的影响变化进行预测和分析，通过对变化因素和变化过程的分析，对其发生及未来发展状况进行预测，确定水质的状况和水质变化的趋势，从而按需要适时地给出水质恶化的各种信息及相应的综合性处理措施。水污染预测预警主要包括：水污染预测预警、预警处理辅助、预测结果管理和预测模型管理等。

3、专家子系统

该子系统的作用是接受监测系统和预测子系统传输的水文水质现状和预测信息，对流域整体、局部的不同时间段的水文水质变化作出决策和依据。实现该子系统的办法是，通过对流域水文及水质的数据积累和数据挖掘，建立流域水资源及水质保护知识库，分析各项指标，从而实现对流域水资源及水环境状态的预判与决策，优化流域生态环境及水质保护计划。

4、大屏幕显示子系统

该子系统的功能是，实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策等多画面同步展示。

该子系统采用了多个投影系统组合而成，包括投影机、投影屏幕、图形图像工作站、矩阵、大屏幕控制软件等组成，提供比普通的标准投影系统更大的显示尺寸、更宽的视野、更多的显示内容、更高的显示分辨率以及更具冲击力和沉浸感的视觉效果。

本发明的应用应用支撑平台：

系统构成：

应用支撑平台采用分层设计的方法，划分为基础平台、服务支撑、公共服务、应用服务、服务管理和安全管理等六个部分，形成基于统一技术架构的监控中心业务开发与运行支撑环境，面向各类应用系统提供基础服务和通用的应用服务功能，实现信息资源共享和业务协同。

基础平台：

基础平台为整个系统提供信息传输、交换、运行的基础环境，主要由数据库、存储系统、操作系统、硬件服务器等组成。基础平台层是各个服务层的基础，是软件和硬件共同组成的一个支撑服务运行以及数据访问与存储的平台。

服务支撑：

服务支撑主要包含了与各类系统资源密切联系的基础服务支撑功能。由多种商用组件组成的支撑层，包括应用服务器、地理信息服务器等，是整个系统开发、运行的环境。

数据交换功能：

数据交换服务主要是为了在流域监测中心不同层级之间交换数据而开辟的服务，其主要作用是实现流域监测中心与外部单位及时进行数据交换，从而满足应用系统的需要，主要应用在不同网络间的数据传递、异构数据库间数据整合及传递。在保证数据信息的安全性、可用性、实时性的同时，达到数据交换的可监控、可管理、可统计的要求。

数据交换服务通过集成和整合常用通信手段和工具实现，应能实现如下数据的交换功能：

大文本类数据传递；

时效性要求不高的文件传输；

实时数据传输；

系统通知和状态类数据传输；

数据分发。

GIS服务功能：

通过在服务器GIS、桌面GIS等基础软件的支撑下，部署支持各应用系统对地图调用、地图操作、查询定位等的功能接口，为各应用系统提供统一的地图服务以及GIS功能服务。

综合检索功能：

根据各级应用系统的请求，通过统一数据访问接口，完成对数据库的查询，得到系统所需的应用数据。综合检索系统包括应用系统查询功能，内容检索服务功能，智能检索功能，位置检索功能，二次检索/渐进检索功能，逻辑检索功能，与GIS紧密集成检索功能等。具体综合检索功能如下：

定制查询条件：

要求定制查询条件支持的字段类型：整数、实数、时间、日期、字符串、字符；定制的条件包括：大于、小于、大于等于、小于等于、等于、不等于、包含、不包含；定制的条件逻辑关系包括：与、或、非。

支持多种数据格式的检索：

系统支持包括TEXT、HTML、PDF、RTF、MS Office等多种文件格式的存储、索引和检索。

支持XML数据管理，实现XML的全文索引。支持多种字符编码格式，如GB2312、GBK、GB18030、BIG5、UTF-8、Unicode等。

智能化检索：

针对中文的特点进行检索，提供按字、按词、字词结合等索引方式。

多种检索方式：

支持按词、按字、按句索引，支持多种检索逻辑如与、或、非、包含、不包含、严格匹配等，支持位置检索、二次检索、渐进检索等多种检索方式。

与GIS系统结合检索：

对空间数据进行检索，输出空间信息，如包含、不包含、相交、相离等空间信息检索。

对空间属性信息进行检索，输出符合检索条件的空间实体信息。

根据空间信息限定检索范围，对于和空间信息相关联的业务信息可以实现根据空间信息限定检索范围，如根据行政区查询、根据流域查询、根据相关性查询、根据距离查询、根据任意多边形查询等。

检索结果输出：

对于非空间数据支持报表格式输出。支持按一个或多个特征字段、按关键词相关度排序，支持关键词反显，文本信息摘要输出等。

对于与空间数据相关的数据检索支持结合地图的输出方式，如动态标注、静态标注、专题图，检索结果在地图中快速定位等。

数据展现功能：

数据展现服务提供交互灵活、友好的用户界面给用户定制数据展现的内容、形式，以及开放给哪一类乃至哪一个用户。展现工具同时要支持多维数据库，要有比较丰富的图标案例，并且提供高度灵活的可定制特性，使展现出来的数据更加真实、生动。

根据数据展现的不同方式和功能侧重，数据展现服务要求包括：报表定制与展现、图表展现等。

报表定制与展现：

用户对报表的需求是整个报表服务组件设计的基本参考点，所以必须理清整个报表系统的业务需求。

报表一般与时间都有比较强的联系，因此首先考虑按时间分类，即分为年报表、月报表、日报表和时报表四大类，同时也可以加入旬或者季度等等时间跨度不同的时间分类。

用户当前日常使用的报表应有现成模板供选择，选择模板后用户只需要简单地选择或输入参数（如站名、时间等）即可生成报表，该报表满足一些要求，包括：快速生成，布局合理，整体美观，方便查看；可打印，亦可保存为电子文档。

在业务需求有变动时（只是对报表表现的新要求，不涉及数据存储方式的改变），允许用户对现有报表模板进行修改，或者设计新的模板。

报表展现服务要求基于统一数据访问接口，使用户不必关心底层数据的结构。定制报表独立运行，供开发人员或其它用户使用，其他的功能以控件等形式提交给开发人员使用。

图表展现：

图表展现服务要求为用户提供与行业背景结合更紧密的图表功能，符合水利应用习惯。

图表类型一般包括过程线图、柱形图、饼图、条形图、折线图、散点图等。均应提供现成的符合有关标准规范的模板。模板要求可以修改和灵活定制。

图表展现可以控件等形式提交给开发人员使用。

统一数据访问接口：

统一数据访问接口主要为上层服务层、同层的其它服务等提供基本的数据访问服务。其目标是使应用系统能够统一、透明、高效地访问和操纵位于网络环境中的各种分布的数据资源，为实现全流域数据访问、加快应用开发、增强网络应用和方便系统管理提供支持。

统一数据访问组件对外的接口方式至少包括：

1、数据库访问接口

2、基于XML技术的数据访问接口

3、服务接口访问

统一数据访问接口包含标准的数据访问接口、数据映射、数据查询等模块，此外，还必须满足以下基本要求：

（1）提供身份认证功能，使得其他系统或应用可安全地连接到数据资源层； 

（2）建立连接后，其他系统或应用可以通过XML文档向本系统发起数据访问请求，包括数据的增、删、改和查询；

（3）响应数据访问请求，将XML形式的访问请求转换为SQL语句，执行对数据库作增、删、改和查询操作；

（4）将数据库操作的相应结果（包括操作结果和出错信息）以XML格式返回给请求者；

（5）提供日志功能，将用户、操作时间、操作类型、操作表名、成功与否等信息输出到指定文件中。

服务管理功能：

服务管理是将平台的功能以构件形式提供服务，包括服务的基本信息管理，服务的策略、安全管理，访问控制管理。支撑平台提供代理的角色，为了保证发布服务的完整性、正确性、安全性，平台提供服务管理包括注册登记、服务查询、更新、删除、测试、部署、服务调用安全、服务监控及服务报告统计分析的功能。

安全管理功能：

建立统一的用户管理，结合数字证书的应用，建立基于数字证书的用户安全管理系统，统一对所有业务系统的用户进行管理，实现业务系统用户数据的“一库”管理，并能对业务系统所有用户进行统一监控。统一并集中各应用软件的单位、部门、用户、权限管理，为各应用软件提供用户身份认证服务。要求实现对用户的集中管理和对业务系统权限的分布式管理。

统一安全管理应该具备以下的基本功能：

统一用户登录；

统一用户管理；

权限分级管理；

应用系统注册管理功能。

消息服务：

消息服务为应用系统实现各种格式的信息从一个地方传递到另外一个地方的功能服务。消息服务主要实现以下功能：

（1）信息的统一封装、统一编址；

（2）信息的可靠传输；

（3）消息的路由；

（4）消息传输效率优化。

根据未来业务应用的特点，在各应用系统内部，不规定采用何种消息队列标准，在平台上，统一部署遵循JMS的消息队列服务。

消息服务要求具有较强的可伸缩性，能够灵活适应未来子节点的扩张，为不同节点之间的消息传递和信息共享提供支持。

告警服务：

根据预先定制的规则产生实际业务运行中的各种报警信息。报警信息可以通过开发的应用系统实时显示出来，或者以短信的形式发送给相关责任人。

告警服务功能的输入为需要告警的信息参数配置文件，输出是输出告警信息的具体数据。该项服务的配置文件可通过应用程序进行定制，告警服务通过配置文件进行解析来对信息进行监控，监控的结果可通过消息服务或其它方式通知应用系统，由应用系统对监控的的结果进行反解析和处理。

告警服务可在应用系统运行时后台自动加载启动，也可通过系统干预人工启动。用户可以通过告警服务控制台设置和修改告警参数。

数据字典服务：

数据字典中存储了系统需要使用的各类配置信息以及各类服务组件所使用的公共信息。本系统应用支撑平台主要定义公共数据字典和系统配置数据字典两类数据字典，同时开发数据字典服务组件，对整个系统所使用的数据字典进行管理。

其中，公共字典主要包括服务和模型数据字典、访问操作数据字典；系统配置数据字典以系统配置数据库形式存储，要求至少包括系统配置参数库和用户权限数据库。

数据字典中对业务数据和各类操作数据的命名参考国内外相关标准，其中业务类核心数据必须符合国家行业颁布的最新标准，如水利部制定的河流、工程、水文参数等命名；操作数据参考国家和国际上的计算机信息系统类相关标准，对于尚未明确规定的元数据，由本系统给定统一的执行标准。

数据存储平台及数据库体系：

数据存储平台及数据库体系包括数据库及管理系统、数据存储平台及管理系统两部分。

数据库分类

流域水文水质监测系统的数据库分为基础数据库和专业数据库两类。

专业数据库包括：调度管理数据、运行工况数据、实时监测数据、水情数据、水质数据、视频监控数据、气象信息数据等。

基础数据库：

基础数据库包括：工程基础数据、遥感影像数据、基础地理数据、社会经济数据库、元数据库等。

专业数据库技术：

专业数据库包括：调度管理数据库、运行工况数据库、实时监测数据库、水情数据库、水质数据库、视频监控数据库、气象信息数据库。

调度管理数据库。主要包括年月旬调度计算方案数据、调度模型参数数据、取水用水计划数据、水库运用计划数据、梯级运用计划数据、调度实施方案数据、取水许可管理数据、调度指令及执行情况数据、以及径流和气象预报数据等。

运行工况数据库。运行工况数据库主要接入水库、电站、泵站等的运行工况信息，本期项目只建库，不在现场安装接入设备，如果条件允许，可以数据文件包的形式接入信息。

实时监测数据库。实时监测数据库包括各类在线实时监测数据及综合监视预警预测等数据，实时监测数据包括：取水口实测数据、引水工程实测数据、水库和电站实测数据、排污口实测数据、巡测水质数据、巡测水质图片、实测水质，以及河道水情、水库水情等信息。综合监视预警预测信息包括：信息采集入库情况、水量报警信息、水质报警信息、单站雨量报警信息、水量预警信息、水质预警信息、报警级别信息、值班记录等信息。

水情数据库。水情数据库的建设参照水利部颁布的《实时雨水情数据库表结构与标识符标准》（SL 323-2011），并参考实时水雨情数据和流域历史水雨情数据进行。

水质数据库。水质监控管理系统将产生以下数据：水质评价数据、水环境容量数据、分水控制断面数据、水质控制指标、水污染预测结果、水污染预测预警内容、水污染预警结果、水质和相关法规标准、入河污染物总量监督结果、入河排污口监督结果、违规处理等。

视频监控数据库。视频监控数据库主要包括各类视频监视数据，本系统视频监视点直接在线采集的视频信息，和从各用水单位直接接入的各类视频信息，当出现故障或异常情况时，视频信息能自动或人工干预下允许采用抽帧或粗化或减色存储。

气象信息数据库。气象信息数据库直接引用流域有个省“气象信息数据库表结构”，并可以只接入流域气象信息。

数据库维护管理系统：

数据库维护管理系统是数据库的管理平台，是数据更新、数据库建立和维护的主要工具，也是在系统运行过程中进行原始数据处理和查询的主要手段。应具有建库管理、数据输入、数据查询输出、数据资源管理、数据维护管理、代码维护管理、数据库状态监控管理、数据库安全管理、数据库备份恢复、数据库外部接口等功能。

数据存储平台及管理系统：流域存储系统采用基于LAN-FREE的FC-SAN架构。

（1）主机层。主机层主要进行信息处理和数据库运行，在主机端安装多块光纤通道（HBA）卡，提供多条数据通道，通过安装数据通道管理软件，可以提供多通道之间的故障切换和流量负载均衡，确保高性能的数据访问。主机层由数据库服务器、业务应用服务器、备份管理服务器等构成。

（2）网络层。SAN网络中网络层是非常关键的一个部分，它负责将主机和存储系统连接在一起，并且提供一个高灵活性、高扩展性的环境，以适应业务系统不断发展带来的主机和存储系统的扩展。

在SAN网络设计中，本系统采用冗余的网络设计，配置2台光纤通道交换机，为主机和存储系统提供冗余的连接路径。网络层由光纤交换机、光缆、HBA卡等构成。

（3）存储层。整个SAN网络存储系统的核心设备是磁盘阵列，存储层建设规模按照不少于6—10TB数据裸容量配置，存储层的最大可扩充能力至少应大于20TB。

（4）备份管理层。备份管理层由虚拟磁带库、物理磁带库、备份服务器、备份管理软件等组成。

备份介质容量按存储平台实际存储容量的3～5倍进行配置，非压缩备份介质容量不能少于实际存储容量的3倍。虚拟磁带库配置13.5TB存储介质容量，磁盘可热插拔，支持异地存放管理。配置管理软件，制定备份策略，可设置存储压缩比，以及重复数据删除等。支持LAN－FREE备份和主流备份软件。

根据安全要求，需要数据备份介质可离线异地存放，采用物理磁带库作为存储介质，磁带介质的容量配置不少于13.5TB。

备份服务器选用国际国内知名品牌PC Server，Windows Server 2008操作系统，可降低管理难度，需加强病毒防范。

备份管理软件选用目前国内、国际较实用、先进、性能稳定、兼容性好、易维护、易升级的主流专业备份管理软件，并充分考虑其发展升级空间。

水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控方法，如图1所示：按以下步骤进行：

㈠基于物联网通过固定监测站和流动车船相结合的方式，实时采集流域水文水质监测数据，同时以视频监控的方式监视流域水文水质环境实时状况；

㈡将步骤㈠中采集的流域水文水质信息和视频信号存储到水文水质监控系统数据库；

㈢采集流域气象和地理信息，结合已采集到的流域水文水质信息和视频资料，对流域水文水质情况进行分析，开展基于神经网络技术的流域水文水质初步预测，初步预测步骤如下：

⑴对某指标的样本数据进行归一化处理，输入输出数据映射到-1-1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵建立流域水文水质初步预测的神经网络，采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表某时间段之前该指标（如水位、叶绿素、总磷、总氮等）的测量值（按照小时、天、周、季节划分），隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域（0-4小时、0-72小时、1-4周、季节性）的初步预测值；

⑶采用该指标的历史数据对上述模型进行反复训练，一直到预测与实测结果误差小于10-3，表明训练成功，所述历史数据不少于5组；

⑷将训练好的神经网络模型用于实测流域水文水质初步预测，此时将采集到的流域水文水质信息输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑸在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑷，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的所有预测值；

㈣根据已知的流域水文水质现状和流域在所区域地质和人群情况，结合步骤㈢的初步预测结果，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行初步分析，对可能会发生的灾害或其他不利状况进行预判与决策，排除可能出现的不准确预报；

㈤将步骤㈣中的初步分析及决策结果返回到预测模块，预测模块根据水文水质实测数据及专家分析决策结果，对实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况进行二次预测，所述二次预测步骤如下：

⑴以实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况为新的样本数据，进行归一化处理，输入输出数据映射到-1-1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵采用步骤㈢训练成功的神经网络为预测工具，即采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表，某时间段之前该指标（如水位、叶绿素、总磷、总氮等）的测量值（按照小时、天、周、季节划分），隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域（0-4小时、0-72小时、1-4周、季节性）的初步预测值；

⑶将新的样本数据输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑷在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑶，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的二次预测结果；

㈥根据步骤㈤中预测模块得到的二次预测结果及其他流域相关资料，对初始分析决策结果进行调整，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行分析，二次预测结果为实际预测具体指标值，作为专家库进行预案筛查的第一筛查选项；其他流域相关资料包括水利水电工程调度运行工况、气象预测信息、社会经济发展预估和地理属性变更预测，为初始分析决策提供辅助信息，作为专家库进行预案筛查的辅助筛查选项，用于对出现多个筛查结果时候进行调整的依据；

㈦将上述步骤中所产生的监测、视频、预测及分析决策结果以大屏幕集成显示的方式，为流域管理部门提供直观的控制方式，各监测信息、预测数据及专家预测结果及时上传至流域管理部门。

实施例2

长江中上游某流域建立了一系列水利工程，利用本发明所提供的方法开展水利工程影响下的流域水文水质监控与保护。该流域支流众多，呈扇形分布，同时考虑到临近水利工程影响波及范围，在流域范围内共设立13个断面自动监测站，4个人工监测站；此外，该流域地处山区，支流河道相对狭窄，为此还配备了和5个流动监测车船。该实施例的监测布置站点如图2所示，具体监测实施流程如下：

㈠断面自动监测站安装水文水质监测器和无线数据传输终端，监测器通过自身的串行口连接有多个类型的传感器，包括流速传感器、水温传感器、含氧量传感器、红外线传感器、摄像头等在内的十余种传感器类型，各传感器对断面水文水质特性进行实时监测，并将监测数据传输给监测器，监测器再将数据传输给无线数据传输终端，传输终端通过3G或GPRS将数据远程传输给数据采集工作站。

㈡人工检测站布置在已有的水文站内，主要配备专属的水质检测仪器，工作人员定期采集所负责区域水样并带回人工检测站，采用分光光度法、比色法、滴定法等对水质、底质及水生生物进行分析。监测频率为水质每月一次；底质监测每年2次，在1（或2）月、7（或8）月与水质监测同时进行；水生生物于每年的1、4、7、10月进行采样监测。

㈢流动车船监测在每月月初与月末定期在临近几个断面间流动巡查，对监测断面仪器进行检修，对监测数据进行补充校核。

㈣以上三种流域水文水质特性监测方式，共同组成了监测子系统的信息采集模块，采集到的各种监测数据通过物联网为主、互联网为辅的手段中转上传给数据采集工作站进行保存和预处理，并通过调度员工作站模块将监测数据以图表图形、信息等形式展示给调度员。

实施例3

某流域在中游建立了一座大型水利工程，造成了大面积的淹没并形成库区，对库区及相邻的流域造成了强烈影响。利用本发明提出的方法对该水利工程运行前后库区及附近流域范围内水文特性变化进行监测，共计断面自动监测站13个，人工监测站站4个，移动监测车船4个（图3）。监测项目包括水位、流速、水温、电导率、泥沙等；监测数据传输到监测子系统的数据采集工作站，经调度员工作站等模块预处理后进行各类必要的分析，可以得到在水利工程影响下该流域不同水域的水文对比情况，部分结果示例如下：

㈠水位：水库蓄水前，库区干流水位维持在70m左右，水库开始蓄水后，库区水位上涨迅速，短短20天内由80m上升为135m（如图4所示）。

㈡水温：库区及中下游干流水域，各断面多年均值变幅为17.7℃～19.0℃，季节性变化明显，各监测断面水温测值变幅为4.0℃～29.0℃；受水利工程的影响，与中下游相比，冬季库区江段水温高于坝下江段的水温，夏季则相反，年变幅较小（如图5所示）。

实施例4

某流域建立了一系列水利工程，为了监控和评判这些水利工程对下游某通江湖泊的水文水质特性影响，利用本发明提供的技术建立一套水利工程影响下的基于物联网技术的流域水文水质自动监控系统，对水利工程运行前后该通江湖泊及附近支流的水文水质特性进行监测。共计断面自动监测站13个，人工检测站4个，移动监测车船5个（图6）。监测项目包括高锰酸盐指数、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮等，监测数据传输到监测子系统的数据采集工作站，经调度员工作站等模块预处理后进行各类必要的分析，可以得到在水利工程影响下该流域不同水域的水质对比情况，部分结果示例如下：

㈠DO：溶氧条件良好，各断面多年均值变幅为8.0～9.1mg/l，实测值变幅为5.1～12.5mg/l，均达到地面水Ⅲ类水标准（≥5 mg/l）。

㈡CODMn：各断面多年均值变幅为2.3～4.3 mg/l，总体上达到地面水Ⅲ类水标准（≤6 mg/l）。实测值变幅较大,为0.9～12.4 mg/l。

㈢NO3--N：各断面多年均值变幅为0.99～1.73mg/l，实测值变幅为0.21～3.70mg/l，均达到地面水Ⅰ类用水标准（<10mg/l）（如图7所示）。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (4)

1.水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，其特征在于：由相互通信连接的流域水文水质监测系统、流域水文水质信息管理系统以及流域水文水质数据分析与决策支持系统组成；

㈠所述流域水文水质监测系统由水文水质信息采集与通信子系统和视频信息采集子系统组成，用于水文水质的信息采集及通信传输；

所述水文水质信息采集与通信子系统包括：

水文水质信息采集模块，由各个功能传感器组成，用于定时对监测流域的流量、流速、水位、水温、泥沙、浊度、酸碱度、电导度、溶解氧、生化需氧量、化学需氧量、营养盐和叶绿素这些重要的常规水文水质指标进行探测；

监测模块，根据监测断面水文水质深度的不同，设置在设定的不同深度的水域断面，用于监测高、中、低三个不同水深部位的水文水质特征；所述各个功能传感器将监测数据通过各自的串行端口传输给所述监测装置，通过监测装置的无线数据传输功能传输给无线数据传输终端，无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出；

监测信息采集对象、接入对象与通信传输模块，包括流域重要控制性断面信息采集子模块、控制性水库信息采集子模块、梯级电站信息采集子模块、重要取水口信息采集子模块和主要入河排污口信息采集子模块，信息采集内容包括这些对象的水量、水质、水工程以及视频监控信息；所述流域重要控制性断面信息采集子模块由远程终端控制器、声学多普勒流速仪、GPRS模块、功能传感器、UPS、磁饱和隔离变压器、网络交换机、电池组、太阳能板、充电控制器和交直流信号避雷器构成，以远程终端控制器为核心构建各固定监测站点现地采集和现地数据存储，同时通过无线通讯传输到流域水文水质流域监测中心；所述控制性水库信息采集子模块由工业控制计算机、GPRS、功能传感器、UPS和相关监测软件构成，现地监测实时水情、库水位和流量数据，现地数据存入监测模块，信息通过GPRS上传到同时上传到流域监测中心数据库并存储，用于对流域控制性水库雨量信息、水量信息、水质信息进行监测和获取水库及发电尾水处的水面实时视频图像，从现地工控机流域监测中心数据服务器；所述梯级电站信息采集子模块由工业控制计算机、功能传感器、通信模块、UPS、触摸屏、闸位计和相关监测软件组成，用于监测水量信息、水质信息、工况信息，获取上游及机组发电尾水处的水面实时视频图像信息；所述重要取水口信息采集子模块由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流信号避雷器和电源组成，用于监测取水信息、取水口处水质信息和获取取水口处水面实时视频图像；所述主要入河排污口信息采集子模块由遥测终端机、功能传感器、GPRS通信模块、交直流信号避雷器和电源组成，用于获取排污口入河处的水面实时视频图像，监测入河排污口排污信息和水质信息；

通信传输模块，包括GPRS网络、有线通信网络、远程无线网络、超远程无线网络和电台通信中的至少一种，无线传输终端运用GPRS或3G技术将数据传出，采集的信息通过无线通信方式进行通信传输，并组成流域水文水质无线传感器监测分布式网络，通过协议协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，再将采集来的数据信息，通过优化后经无线通讯传输到流域水文水质信息处理中心；

所述视频信息采集子系统包括：

现地水文水质视频监视模块，由固定监测站点子模块、接入站点子模块和流动监视点子模块组成；所述固定监测站点子模块由网络视频编码器、本地硬盘存储、监控摄像机、云台及云台解码器组成，用于重要控制断面和排污口视频监视；所述接入站点子模块由网络视频编码器和本地硬盘存储组成，用于流域的控制性水库、梯级电站和取水口视频监视；所述流动监视点子模块由安装在流动的监测站点上的便携式无线视频终端和高清摄像机组成，用于流动视频监视；

流域监测中心模块，由视频转发服务器、视频管理服务器、视频数据管理服务器和视频工作站组成，用于流域视频监测；

远程视频监控模块，采用集中监控服务模式，通过安装和部署的视频监控、存储、管理和服务设备，用于流域监测中心和水调值班监控室对固定视频监控对象、流动监视对象的远程视频监视监控和视频接入点的视频监视；

㈡所述流域水文水质信息管理系统由数据库管理子系统和应用支撑平台子系统组成，用于辅以形成水文水质预警管理、水量调度管理、水质监控管理和综合信息服务；

所述数据库管理子系统，用以通过流域水文水质数据中心的数据存储和管理平台，形成工程基础数据库、遥感影像数据库、基础地理数据库、社会经济数据库这些公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的适合全流域实际情况的调度管理数据库、运行工况数据库、实时监测数据库、水情数据库、水质数据库、视频监控数据库、气象数据库这些专业数据库；

所述应用支撑平台子系统，用于平台硬件系统的部署，应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置，通用服务的部署，专用服务的部署，覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布各个环节；

㈢所述流域水文水质数据分析与决策支持系统包括预测子系统、信息管理子系统、专家子系统和大屏幕显示子系统；

所述预测子系统，用于基于神经网络技术建立预测模块，对上传的监测信息进行数据挖掘和智能分析，实现流域实时0-4小时、短期0-72小时、中期1-4周、季节性以及突发期的水文及水质精确预测，将预测自动输入专家子系统进行决策分析，同时上报流域调度管理部门，满足监管部门对流域水生态环境的保护要求；

所述信息管理子系统包括水量调度管理模块、调度业务处理模块、水质监控管理模块、水质评价模块和水污染预测预警模块；所述水量调度管理模块包括来水预报子模块、需水预测子模块、年/月/旬调度方案编制子模块、应急调度子模块、调度结果评估子模块和调度查询统计分析子模块；所述来水预报子模块，用于对流域年总来水、各水资源区及控制断面年、月、旬的来水进行预报；所述需水预测子模块，用于对流域年总需水、各水资源区及控制断面年、月、旬的需水进行预报；所述年/月/旬调度方案编制子模块，用于对流域年度、月、旬的调度方案进行编制；所述应急调度子模块，用于当流域出现水文水质的某种风险因素，或特殊供水需求情况，需要进行非正常调度时采取的应急响应对策；所述调度查询统计分析子模块，用于对每年的调度成果作出评价；所述调度业务处理模块包括用水户信息管理子模块、用水计划受理子模块和用水督察子模块；所述用水户信息管理子模块，用于对用水户的基本信息和取水许可证信息的查询、检索和修改；所述用水计划受理子模块，用于用水户通过互联网登陆流域管理部门网站填写和提交用水计划；所述用水督察子模块，用于用水督察人员填写用水户的用水信息，对超标引水、违规放水的情况和处罚情况进行记录；所述水质监控管理模块，用于通过监控管理，及时评价流域主要控制断面以及主要取水口、入河排污口的水质情况，为入河水污染源监督、水质监控管理和水资源保护管理提供基础数据；所述水质评价模块，用于根据实时监测的流域河流、水库、取水口、入河排污口、闸坝等的水质动态资料，在分析往年监测资料兼顾水体的使用功能、充分考虑水体特性的基础上确定适当的水质监测指标，并采用相关的水质标准和方法，实施水质分析评价；所述水污染预测预警模块，用于对水质状况进行模拟和评价，对水环境发生的影响变化进行预测和分析，通过对变化因素和变化过程的分析，对其发生及未来发展状况进行预测，确定水质的状况和水质变化的趋势；

所述专家子系统，用于接受监测子系统和预测子系统传输的水文水质现状和预测信息，对流域整体、局部的不同时间段的水文水质变化作出决策和依据；

所述大屏幕显示子系统，用于实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策多画面同步展示。

2.如权利要求1所述的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，其特征在于：所述通信传输模块的通信结构为：是以流域管理局为中心节点，流域内各监测对象直接与中心节点相连接，组成星型网络结构，采用3G无线网络传输或是租用公网方式传输方式，直接上连至流域水文水质信息处理中心。

3.如权利要求1所述的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统，其特征在于：所述功能传感器传感器包括：流速传感器、流量传感器、水压传感器、水温传感器、含氧量传感器和PH值传感器。

4.用于权利要求1所述系统的水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控方法，其特征在于：按以下步骤进行：

㈠基于物联网通过固定监测站和流动车船相结合的方式，实时采集流域水文水质监测数据，同时以视频监控的方式监视流域水文水质环境实时状况；

㈡将步骤㈠中采集的流域水文水质信息和视频信号存储到水文水质监控系统数据库；

㈢采集流域气象和地理信息，结合已采集到的流域水文水质信息和视频资料，对流域水文水质情况进行分析，开展基于神经网络技术的流域水文水质初步预测，初步预测步骤如下：

⑴对某指标的样本数据进行归一化处理，输入输出数据映射到-1-1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵建立流域水文水质初步预测的神经网络，采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表某时间段之前该指标，隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域的初步预测值；

⑶采用该指标的历史数据对上述模型进行反复训练，一直到预测与实测结果误差小于10^-3，表明训练成功，所述历史数据不少于5组；

⑷将训练好的神经网络模型用于实测流域水文水质初步预测，此时将采集到的流域水文水质信息输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑸在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑷，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的所有预测值；

㈣根据已知的流域水文水质现状和流域在所区域地质和人群情况，结合步骤㈢的初步预测结果，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行初步分析，对可能会发生的灾害或其他不利状况进行预判与决策，排除可能出现的不准确预报；

㈤将步骤㈣中的初步分析及决策结果返回到预测模块，预测模块根据水文水质实测数据及专家分析决策结果，对实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况进行二次预测，所述二次预测步骤如下：

⑴以实施专家决策后流域水文水质可能的变化情况为新的样本数据，进行归一化处理，输入输出数据映射到-1~1范围内，采用公式为(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)，其中X为某指标样本值，Xmin为样本中最小值，Xmax为最大值；

⑵采用步骤㈢训练成功的神经网络为预测工具，即采用BP算法，网络结构包括输入层、隐含层和输出层，其中输入层7个节点，分别代表，某时间段之前该指标的测量值，隐含层包括12个节点，采用双曲正切函数tanh(x)模拟神经元响应方式，输出节点1个，用于输出该指标在下一时间段实现流域的初步预测值；

⑶将新的样本数据输入到输入层，结果运算得到的归一化的预测结果，再通过反映射到原数据范围内并最终输出；

⑷在每个监测站点，针对每个检测指标重复上述步骤⑴-⑶，得到每个监测站点每个检测指标在下一天的二次预测结果；

㈥根据步骤㈤中预测模块得到的二次预测结果及其他流域相关资料，对初始分析决策结果进行调整，利用专家库进行预案筛查对流域水文水质数据及预测结果进行分析，二次预测结果为实际预测具体指标值，作为专家库进行预案筛查的第一筛查选项；其他流域相关资料包括水利水电工程调度运行工况、气象预测信息、社会经济发展预估和地理属性变更预测，为初始分析决策提供辅助信息，作为专家库进行预案筛查的辅助筛查选项，用于对出现多个筛查结果时候进行调整的依据；

㈦将上述步骤中所产生的监测、视频、预测及分析决策结果以大屏幕集成显示的方式，为流域管理部门提供直观的控制方式，各监测信息、预测数据及专家预测结果及时上传至流域管理部门。

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