CN115345568A - 一种基于排水管网gis的监测预警方法及系统 - Google Patents

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CN115345568A CN202111026166.7A CN202111026166A CN115345568A CN 115345568 A CN115345568 A CN 115345568A CN 202111026166 A CN202111026166 A CN 202111026166A CN 115345568 A CN115345568 A CN 115345568A
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刘小鸣
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Abstract

本发明公开了基于排水管网GIS的监测预警方法及系统，所述系统包括监测点配置模块、数据获取模块、数据处理模块、水力模型分析模块、监测预警报警模块和监测数据分析模块，该监测预警方法及系统，旨在解决现有排水管网系统大量依靠人工、对管线运行状态监控不足的问题，不仅能够快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险，还能对排水管网风险进行评估、预警。当排水管网出现监测值异常情况时，能及时响应、发出调度指令，作出正确决策，实现全方位动态监控和全局化调度管理，减少对社会产生的负面影。

Description

一种基于排水管网GIS的监测预警方法及系统
技术领域
本发明涉及市政排水管网技术领域，尤其是指一种基于排水管网GIS的监测预警方法及系统。
背景技术
城市排水系统承担着城市污水处收集处理的重要职能，是保障人民生活、城市环境和城市安全的重要市政基础设施。城市排水管网的安全有效运行也是城市水环境质量的重要保障，使城市水环境质量得到有力保证。
近年我国城市水环境污染形势依然严峻，城市排水管网运行中的问题也日益凸显，加强城市排水管网的信息化建设是解决相关问题的重要技术手段，实现排水管网运行水量水质信息监测是实现管网信息化管理的前提和基础，进而适用于排水管网运行条件的监测技术和装置需求日趋迫切。
传统的排水管网监测只是简单的管网信息管理，存在管理水平低、大量依靠人工、对管线运行状态监控不足等问题，无法快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险。此外，由于排水系统缺乏预警措施，当排水管网出现异常情况时，不能及时响应造成社会不便。因此现有的排水系统需要实现全方位动态监控和全局化调度管理。
目前，大部分地区的监测属于间断性采样，监测方案不系统，终端感知设备配置不全面，只能事后处理，缺乏排水管网故障或者事故的提前预警能力，不能满足城市排水管网运维、城市内涝监控等需求。
因此，目前亟需发明一种排水管网监测预警方法及系统，能够快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险，还能对排水管网风险进行评估、预警。当排水管网出现监测值异常情况时，能及时响应、发出调度指令，作出正确决策，实现全方位动态监控和全局化调度管理，减少对社会产生的负面影。
发明内容
本发明主要是为了解决现有技术中排水管网系统大量依靠人工、对管线运行状态监控不足的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供一种基于排水管网GIS的监测预警方法，所述方法包括以下步骤：
S10：建立排水管网GIS监测系统；
S20：对监测系统服务状态进行监管，并记录日志；
S30：根据布设的监测点位及监测设备，获取各监测项数据；
S40：上传获取的监测数据，并进行数据处理；
S60：获取处理后的监测数据及资料数据建立模型，通过模型进行在线分析、评估排水管网实际运行状态，并反馈分析评估结果；
S60的具体步骤如下：
S61：获取汇总的监测数据及资料；具体包括地形图、遥感影像图、气象数据、管网资料以及管网监测数据，还包括历史监测数据及终端感知设备实时监测数据，以及历史排水管网淤堵、漫溢、城市积涝多发点，液位计、流量计、水质监测仪数据，同时进行格式转换和数据同化；
S62：建立模型；结合S51中获取的数据和网络拓扑关系，基于SWMM和GIS建立水力模型；所述模型满足下列公式：
Figure BDA0003243546350000021
式中v——平均流速(m/s)；
H——静压水头，即水深和高程之和(m)；
S0——底坡(m/m)；
g——重力加速度(m·s-2)；
hL——管道单位长度局部阻力能量损失(m/m)；
Sf——管道单位长度摩擦阻力能量损失(m/m)；
Figure BDA0003243546350000022
t——水流持续时间(s)；
式中A——过流断面面积(m2)；
x——管段长度(m)；
Q——过流量(m3/s)；
t——水流持续时间(s)；
S63：模型校核；初步建立的模型进行模拟、与实际监测结果比较，修改建模参数并验证，通过校核即可确定参数及模型，校核失败则记录日志；
S64：模型应用分析；通过水力模型对管网运行状态进行评估，对管网异常状况进行预测预警；
S65：数据存储；上述模型分析实时计算的结果保存在模型数据平台，作为历史数据，用于为模型参数律定、模型建立提供数据参考，也为管网调度、管理提供决策依据；
S70：将监测数据、模拟分析数据与阈值进行比对，进行监测预警、生成报警信息。
作为优选，S10的具体步骤如下：
S11：监测点配置，通过排水管网GIS数据选择监测节点，确定监测点位置；
S12：监测设备配置，完成监测设备的基础信息配置与实际信息保持一致，并与监测点进行关联；
S13：监测项配置，根据实际设备完成对应的监测指标配置并与监测设备进行关联；
S14：服务配置，根据厂家提供的服务信息进行配置，并与监测设备进行关联。
作为优选，S30的具体步骤如下：
S31：数据获取，通过主动拉取、设备或平台推送获取监测数据；
S32：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志；
S33：监测标识验证，当身份验证通过后，需要验证监测标识，确保与平台设备保持一致，如果验证不通过则记录日志；
S34：存储数据，当监测标识验证通过后，则将获取到的数据保存在数据库。
作为优选，S40的具体步骤如下：
S41：数据处理，启动数据处理服务，判断数据是否缺失，如果无缺失则继续监听；
S42：数据拉取，当数据缺失时，发起数据拉取服务，向设备端重新获取缺失的数据；
S43：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志；
S44：数据验证，验证设备端是否存在数据缺失，如果没有则按数据不全规则完成数据补全；
S45：存储数据，当数据获取后或补全后，完成数据存储；
S46：数据汇总，完成数据处理后，汇总监测数据。
作为优选，步骤S40完成后还包括S50：获取处理后的监测数据进行数据分析；S50具体步骤包括：
S51：数据获取，获取经过步骤S40处理的汇总的数据；
S52：数据聚类，将各类监测数据的监测点基于历史监测数据进行聚类划分；
S53：数据比对，将实时监测数据与历史监测数据进行对比，同时对同一聚类的监测点的实时监测数据内部比对，确认是否存在异常数据，如果存在异常则标记相关数据回溯数据来源并记录日志；
S54：二次汇总，标记异常数据后，重新计算汇总数据。
作为优选，在模型校核过程中，通过基于方差分解的Sobol方法对建模参数进行灵敏度计算，根据计算结果进行建模参数修正并验证。
第二方面，提供一种基于排水管网GIS的监测预警系统，所述系统包括：
监测点配置模块，用于监测点、监测设备、监测项配置并与GIS地图一一对应；
数据获取模块，用于根据配置好的监测设备、监测项，通过主动拉取或平台推送的方式获取实时监测数据；
数据处理模块，用于数据的判别和验证；
水力模型分析模块；用于根据各类基础数据、管网历史及实时监测数据建立水利模型，对排水管网实际运行状态进行在线分析、评估，并进行风险预测预警；
监测预警模块，根据事先设定的阈值，与监测数据、模拟数据进行比对，当获取值在阈值范围内，则继续获取，当实时监测数据不在阈值范围内，则生成报警信息并上传至监控中心，及时作出应急响应、调度决策。
作为优选，所述系统还包括，监测数据分析模块，用于对各类监测数据进行聚类比对，分析异常数据并标记，二次汇总监测数据。
有益效果：
本申请的有益效果在于不仅能够快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险，还能对排水管网风险进行评估、预警。当排水管网出现监测值异常情况时，能及时响应、发出调度指令，作出正确决策，实现全方位动态监控和全局化调度管理，减少对社会产生的负面影。
附图说明
图1是本发明实施例1中一种基于排水管网GIS的监测预警方法的流程图；
图2是本发明实施例1中监测点、监测设备、监测项、服务配置流程示意图；
图3是本发明实施例1中服务监管流程示意图；
图4是本发明实施例1中数据获取流程示意图；
图5是本发明实施例1中数据处理流程示意图；
图6是本发明实施例1中水力模型在线分析、模拟流程示意图；
图7是本发明实施例1中监测预警、报警流程示意图；
图8是本发明实施例2中一种基于排水管网GIS的监测预警系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步的描述。
以下结合具体实施例和说明书附图对本发明作出进一步清楚详细的描述说明。本领域普通技术人员在基于这些说明的情况下将能够实现本发明。此外，下述说明中涉及到的本发明的实施例通常仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。因此，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“厚度”、“上”、“下”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定，“若干”的含义是表示一个或者多个。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如无特殊说明，本发明实施例所用原料均为市售或本领域技术人员可获得的原料；如无特殊说明，本发明实施例所用方法均为本领域技术人员所掌握的方法。
实施例1
图1是本实施例中基于排水管网GIS的监测预警方法的流程图，该方法包括：
S10：建立排水管网GIS系统，对监测点、监测设备、监测项、服务进行配置。
为能够准确掌握监测点位置，直观查看监测点空间位置、设备类型、实时监测数据，该实施例中，通过关联监测点与监测设备，在GIS地图上一一展示，并展示相应的监测项，实现实时掌握管网运维状况，及时作出决策。
图2为监测点、监测设备、监测项、服务配置流程示意图，方法具体为：
S11：监测点配置，通过排水管网GIS数据选择重要的监测节点，明确监测点位置。
S12：监测设备配置，完成监测设备的基础信息配置与实际信息保持一致，并与监测点进行关联。
S13：监测项配置，根据实际设备完成对应的监测指标配置(如：瞬时流量、液位等)并与设备进行关联。
S14：服务配置，根据厂家提供的服务信息进行配置(如：HTTP\WebSocket等)，并与监测设备进行关联。
S20：对监测系统服务状态进行监管，并记录日志，服务监管流程如图3，步骤具体为：S21：服务启动，当服务启动后会记录日志，说明服务启动日期及方式。
S22：服务监管，独立服务实时监督数据服务的运行状态，当发生异常时(如：断联、频率异常等)将记录异常日志。
S23：服务停止，当服务停止后会记录日志，说明服务停止日期及方式。
S30：根据布设的监测点位及监测设备，获取各监测项数据。
所述监测点位包括水厂、加压泵站、在线监测点等，布设终端感知监测设备有流量检测仪、液位传感器等，用于获取重点监测节点的实际生产运行数据，包括运行的水位和流量数据。
该实施例中，获取监测点位监测设备信息为已布设的终端感知设备采集的数据，图4为数据获取流程示意图，具体方法为：
S31：数据获取，数据获取分两种方式，一种是主动拉取，通常为HTTP协议，另一种为设备或平台推送，通常为WebSocket协议。
S32：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志。
S33：监测标识验证，当身份验证通过后，需要验证监测标识，确保与平台设备保持一致，如果验证不通过则记录日志。
S34：存储数据，当监测标识验证通过后，则将获取到的数据保存在数据库。
S40：获取的监测数据，进行进一步的数据处理。
上述步骤所获取的监测数据需进行进一步的判别、验证其真实性及有效性，图5为数据处理流程示意图，具体方法为：
S41：数据处理，启动数据处理服务，判断数据是否缺失，如果无缺失则继续监听。
S42：数据拉取，当数据缺失时，发起数据拉取服务，向设备端重新获取缺失的数据。
S43：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志。
S44：数据验证，验证设备端是否存在缺失部分数据，如果没有则按数据不全规则完成数据补全。
S45：存储数据，当数据获取后或补全后，完成数据存储。
S46：重新汇总，完成数据处理后，重新计算汇总数据。
S60：获取汇总的监测数据及资料，通过水力模型进行在线分析、评估排水管网实际运行状态，做出相应的处理结果辅助决策建议。
通过获取大量基础数据，利用模型、科学算法建立排水管网模拟模型，并进行校核、验证模型准确性。选取SWMM模拟软件对城市排水管网进行模型构建，将模型应用于管网水力分析、水质分析、管道风险分析、生成预警等方面。图6为水力模型在线分析、模拟流程示意图，具体方法步骤如下：
S61：获取汇总的监测数据及资料，收集地形图、遥感影像图、气象数据、管网资料以及管网监测数据，包括历史监测数据及终端感知设备实时监测数据，进行格式转换、数据同化，数据资料包括历史排水管网淤堵、漫溢、城市积涝多发点，液位计、流量计、水质监测仪等数据。
S62：模型建立，结合S51中获取的数据和网络拓扑关系，基于SWMM和GIS建立水力模型；
利用SWMM输送模块模拟雨污水从进入管网开始到排出整个过程：
动量守恒方程：
Figure BDA0003243546350000071
式中v——平均流速(m/s)；
H——静压水头，即水深和高程之和(m)；
S0——底坡(m/m)；
g——重力加速度(m·s-2)；
hL——管道单位长度局部阻力能量损失(m/m)；
Sf——管道单位长度摩擦阻力能量损失(m/m)；
质量守恒方程：
Figure BDA0003243546350000072
t——水流持续时间(s)；
式中A——过流断面面积(m2)；
x——管段长度(m)；
Q——过流量(m3/s)；
t——水流持续时间(s)；
S63：模型校核，初步建立的模型经过模拟、与实际监测结果比较，不断完成参数律定并验证，通过校核即可确定参数及模型，校核失败则记录日志。
S64：模型应用、分析，通过水力模型对管网运行状态进行评估，对管网异常状况进行预测预警。具体的，建立管网水力模型，对整个排水管网包括管道、泵站等进行计算并分析水压、流量、液位等多个水力状态，评估排水管网现状，并对压力、流量异常状况进行预警，分析管网易堵塞、淤积的管段，有助于制定科学有效的排水管网养护维修计划，提高日常运行效率，减少运维成本，对风险进行预测预警，提高危机与调度管理能力；在模型校核过程中，通过基于方差分解的Sobol方法对建模参数进行灵敏度计算，根据计算结果进行建模参数修正并验证。采用基于方差分解的Sobol方法对建模参数进行灵敏度计算进而修正建模参数的好处在于能够从方差层面出发，具体量化每个参数对于模型最终输出的影响，同时能够辅助分析参数间的互相交叉作用，而其最大的劣势在于指数收敛慢，计算量大，而对于大型的市政排水网管系统，本身就具有很大的数据量，随着云计算等技术的发展能够有效解决该问题，因此优选采用基于方差分解的Sobol方法对建模参数进行灵敏度计算来进行建模参数修正。
S65：数据存储，上述模型分析实时计算的结果保存在数据中心，可作为历史数据，为模型参数律定、模型建立提供数据参考，也为管网调度、管理提供决策依据。
S70：将监测数据、模拟数据与阈值进行比对，实时监测预警、生成报警信息，图7为监测预警、报警流程示意图，具体方法为：
S71：阈值配置，为每个监测设备配置对应的预警、报警阈值。
S72：实时数据，实时获取数据，并与对应阈值进行匹配，如果在阈值范围内，则继续获取。
S73：生成报警，如果实时监测数据不在阈值范围内，则生成报警信息，并记录日志。
S74：通知用户，将报警信息通过推送通知或短信的方式通知用户，进行处理。
进一步的，步骤S40完成后还包括S50：获取处理后的监测数据进行数据分析；S50具体步骤包括：
S51：数据获取，获取经过步骤S40处理的汇总的数据。
S52：数据聚类，将各类监测数据的监测点基于历史监测数据进行聚类划分。
S53：数据比对，将实时监测数据与历史监测数据进行对比，同时对同一聚类的监测点的实时监测数据内部比对，确认是否存在异常数据，如果存在异常则标记相关数据回溯数据来源并记录日志。
S54：二次汇总，标记异常数据后，重新计算汇总数据。
本实施例提供的基于排水管网GIS的监测预警方法不仅能够快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险，还能对排水管网风险进行评估、预警。当排水管网出现监测值异常情况时，能及时响应、发出调度指令，作出正确决策，实现全方位动态监控和全局化调度管理，减少对社会产生的负面影。
实施例2
图8是本实施例中一种基于排水管网GIS的监测预警系统结构示意图。该系统包括监测点配置模块100、数据获取模块200、数据处理模块300、水力模型分析模块400、监测预警报警模块500和监测数据分析模块600。
监测点配置模块100用于监测点、监测设备、监测项配置并与GIS地图一一对应。
配置信息包括监测点在GIS地图中呈现的空间位置，设备类型、监测项、实时监测数据等等，该实施例中，监测设备具体为流量监测仪、液位传感器、水质监测仪等，相应的监测项为瞬时流量、水位和水质指标。
数据获取模块200根据配置好的监测设备、监测项，通过主动拉取和平台推送两种方式，获取实时监测数据。
数据处理模块300用于数据的判别、验证，保证数据的有效性。获取到的数据首先进行判读，假如有数据缺失则发起数据拉取服务，向设备端重新获取缺失的数据。
该实施例中，发起数据获取时，需要完成身份验证，当数据获取并补全后，完成数据处理后并重新计算汇总数据，最终存储于数据库。
水力模型分析模块400根据各类基础数据、管网历史及实时监测数据，对排水管网实际运行状态进行在线分析、评估，并进行风险预测预警。
该实施例中，将数据库中所有管网监测点数据(即历史数据和实施监测数据)，通过信息技术手段，对数据进行挖掘和分析，结合管网网络拓扑结构建立排水管网水力模型。
例如监测到的管网实时液位数据、瞬时流量数据，经过水力模型计算，评估该段管网运行负载情况及能力，并对管网运行状况进行预判，假如有管网淤堵、漫溢、积涝等风险，将生成预警信号发送至监控中心。
监测预警报警模块500根据事先设定的阈值，与监测数据、模拟数据进行比对，其中阈值可根据管网历史运行状态经验值进行配置。当获取值在阈值范围内，则继续获取，当实时监测数据不在阈值范围内，则生成报警信息，并上传至监控中心。监控中心可根据接受到的预警、报警信息及时作出调度指令、作出决策，预防管网事故发生，快速作出应急响应。
监测数据分析模块600，用于对各类监测数据进行聚类比对，分析异常数据并标记，二次汇总监测数据。
本实施例提供的基于排水管网GIS的监测预警系统，不仅能够快速获取并及时处理溢流、洪涝、设备运行异常等风险，还能对排水管网风险进行评估、预警。当排水管网出现监测值异常情况时，能及时响应、发出调度指令，作出正确决策，实现全方位动态监控和全局化调度管理，减少对社会产生的负面影。

Claims (8)

1.一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S10：建立排水管网GIS监测系统；
S20：对监测系统服务状态进行监管，并记录日志；
S30：根据布设的监测点位及监测设备，获取各监测项数据；
S40：上传获取的监测数据，并进行数据处理；
S60：获取汇总的监测数据及资料数据建立模型，通过模型进行在线分析、评估排水管网实际运行状态，并反馈分析评估结果；
S60的具体步骤如下：
S61：获取汇总的监测数据及资料；具体包括地形图、遥感影像图、气象数据、管网资料以及管网监测数据，还包括历史监测数据及终端感知设备实时监测数据，以及历史排水管网淤堵、漫溢、城市积涝多发点，液位计、流量计、水质监测仪数据，同时进行格式转换和数据同化；
S62：建立模型；结合S51中获取的数据和网络拓扑关系，基于SWMM和GIS建立水力模型；所述模型满足下列公式：
Figure FDA0003243546340000011
式中v——平均流速(m/s)；
H——静压水头，即水深和高程之和(m)；
S0——底坡(m/m)；
g——重力加速度(m·s-2)；
hL——管道单位长度局部阻力能量损失(m/m)；
Sf——管道单位长度摩擦阻力能量损失(m/m)；
Figure FDA0003243546340000012
t——水流持续时间(s)；
式中A——过流断面面积(m2)；
x——管段长度(m)；
Q——过流量(m3/s)；
t——水流持续时间(s)；
S63：模型校核；初步建立的模型进行模拟、与实际监测结果比较，修改建模参数并验证，通过校核即可确定参数及模型，校核失败则记录日志；
S64：模型应用分析；通过水力模型对管网运行状态进行评估，对管网异常状况进行预测预警；
S65：数据存储；上述模型分析实时计算的结果保存在模型数据平台，作为历史数据，用于为模型参数律定、模型建立提供数据参考，也为管网调度、管理提供决策依据；
S70：将监测数据、模拟分析数据与阈值进行比对，进行监测预警、生成报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，S10的具体步骤如下：
S11：监测点配置，通过排水管网GIS数据选择监测节点，确定监测点位置；
S12：监测设备配置，完成监测设备的基础信息配置与实际信息保持一致，并与监测点进行关联；
S13：监测项配置，根据实际设备完成对应的监测指标配置并与监测设备进行关联；
S14：服务配置，根据厂家提供的服务信息进行配置，并与监测设备进行关联。
3.根据权利要求1所述的一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，S30的具体步骤如下：
S31：数据获取，通过主动拉取、设备或平台推送获取监测数据；
S32：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志；
S33：监测标识验证，当身份验证通过后，需要验证监测标识，确保与平台设备保持一致，如果验证不通过则记录日志；
S34：存储数据，当监测标识验证通过后，则将获取到的数据保存在数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，S40的具体步骤如下：
S41：数据处理，启动数据处理服务，判断数据是否缺失，如果无缺失则继续监听；
S42：数据拉取，当数据缺失时，发起数据拉取服务，向设备端重新获取缺失的数据；
S43：身份验证，当发起数据获取时，需要完成身份验证，如果验证不通过则记录日志；
S44：数据验证，验证设备端是否存在数据缺失，如果没有则按数据不全规则完成数据补全；
S45：存储数据，当数据获取后或补全后，完成数据存储；
S46：数据汇总，完成数据处理后，汇总监测数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，步骤S40完成后还包括S50：获取处理后的监测数据进行数据分析；S50具体步骤包括：
S51：数据获取，获取经过步骤S40处理的汇总的数据；
S52：数据聚类，将各类监测数据的监测点基于历史监测数据进行聚类划分；
S53：数据比对，将实时监测数据与历史监测数据进行对比，同时对同一聚类的监测点的实时监测数据内部比对，确认是否存在异常数据，如果存在异常则标记相关数据回溯数据来源并记录日志；
S54：二次汇总，标记异常数据后，重新计算汇总数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于排水管网GIS的监测预警方法，其特征在于，在模型校核过程中，通过基于方差分解的Sobol方法对建模参数进行灵敏度计算，根据计算结果进行建模参数修正并验证。
7.一种基于排水管网GIS的监测预警系统，其特征在于，所述系统包括：
监测点配置模块，用于监测点、监测设备、监测项配置并与GIS地图一一对应；
数据获取模块，用于根据配置好的监测设备、监测项，通过主动拉取或平台推送的方式获取实时监测数据；
数据处理模块，用于数据的判别和验证；
水力模型分析模块，用于根据各类基础数据、管网历史及实时监测数据建立水利模型，对排水管网实际运行状态进行在线分析、评估，并进行风险预测预警；
监测预警模块，根据事先设定的阈值，与监测数据、模拟数据进行比对，当获取值在阈值范围内，则继续获取，当实时监测数据不在阈值范围内，则生成报警信息并上传至监控中心，及时作出应急响应、调度决策。
8.根据权利要求7所述的一种基于排水管网GIS的监测预警系统，其特征在于，所述系统还包括，监测数据分析模块，用于对各类监测数据进行聚类比对，分析异常数据并标记，二次汇总监测数据。
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