CN115540831B - 一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法，属于液位监测技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：利用水准仪对河流深度进行测量，基于测量结果对乡村河流流场进行模拟；步骤二：基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测；步骤三：根据步骤二中的河流液位预测结果，利用乡村河流对农业进行层级灌溉，本发明利用河流渗水对农业进行初步灌溉，减少水资源浪费，实现了对处于不同地势位置的河流液位进行同步监测，进一步提高了系统的监测效率，以及实现了对农业进行层级灌溉，减少了农业灌溉成本，以及便于对农业灌溉进行有效管理，避免出现农业灌溉不完全的情况。

Description

一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法

技术领域

本发明涉及液位监测技术领域，具体为一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法。

背景技术

乡村河流在农业生产中起到非常重要的作用，由于农作物不同生长阶段对水分条件的需求是不同的，且农作物在不同生长阶段的降雨量是未知的，因此当降雨量不足时，农作物可使用河流水进行灌溉，这要求对乡村河流的液位时刻进行监控，避免出现河流干涸的情况。

现有的乡村河流液位监控系统在对河流进行液位监测时，通常利用水准仪直接对乡村河流液位进行监测，随着监测时间的增加，插入河流底部的视尺易被腐蚀，导致水准仪的读数存在误差，进而降低了系统的监控效果，以及现有的监控系统在对乡村河流液位进行监控时，无法实现对河流液位进行预测，导致河流水无法满足农业需求，农作物产量因此逐渐减少，以及基于河流液位监控系统对农业进行灌溉时，未考虑到河流在对农业灌溉过程中出现断流的情况，导致在对农业进行灌溉时，增加灌溉成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一：利用水准仪对河流深度进行测量，基于测量结果对乡村河流流场进行模拟；

步骤二：基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测；

步骤三：根据步骤二中的河流液位预测结果，利用乡村河流对农业进行层级灌溉。

进一步的，所述步骤一中基于河流深度对乡村河流流场进行模拟的具体方法为：

1)将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m的水平位置处，通过利用水准仪读取的前后视尺数值对河流深度H_AB进行计算，具体的计算公式为：

H_AB＝H_b-H_a；

其中，水准仪和前后视尺位于同一直线上，Y表示测量的河流宽度，H_b表示通过水准仪读取的后视尺数值，H_a表示通过水准仪读取的前视尺数值；

2)以1)中水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复1)操作，得到处于不同地势位置的河流深度

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号；

3)将流速传感器固定在前视尺下部，对河流处于不同地势位置的流速进行测量；

4)基于河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对乡村河流流场进行模拟。

进一步的，所述步骤二中基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测，具体的预测方法为：

(1)基于排水量Q₁和降雨量Q₂对河流液位进行预测，则河流液位h_i的具体公式为：

h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]；

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系；

(2)将(1)中预测的河流液位h_i与步骤一中计算得到的河流深度进行比较分析，当

时，表示此时河流有水流渗出，此时预测的河流液位为/>

当/>

时，此时预测的河流液位为h_i；

(3)基于预测的河流液位h_i对河流每一阶段的渗水量Q^＇ _i进行预测，则

根据各种类农业的土壤情况结合就近原则对农业进行初步灌溉，其中，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度。

进一步的，判断乡村河流能否满足农业灌溉的具体方法为：

Step1：根据各种类农业的分布情况，对各种类农业的总灌溉量进行计算，具体的计算公式为：W_j＝S_j*w_j-1/β*Q^＇ _i，其中，j＝1,2,3…,m，j表示农业种类编号，S_j表示第j种农业对应的种植面积，w_j表示第j种农业单位面积未进行初步灌溉需求的灌溉量，1/β*Q^＇ _i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量；

Step2：基于地势高低对各种类农业到河流的最短灌溉距离进行计算，具体方法为：

判断预测的河流液位h_i与河流流速最高时的河流液位

之间的大小关系，保证河流流速最高，有利于保证河流不会出现断流的情况，减少农业灌溉成本，当/>

时：

①.根据步骤二中预测的河流液位寻找河流流速最高时的河流液位，则此时河流液位下降了

其中/>

表示河流流速最高时的河流液位；

②.基于①中计算结果，在保证河流每一阶段流速最大的前提下，河流每一阶段允许排出的最大水量为

其中，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度；

③.对各种类农业到河流的最短距离d_j进行计算，选取最短距离d_j中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，基于最短距离d_j可知第j种农业可得到的最大灌溉量为

将得到的最大灌溉量与第j种农业需求的总灌溉量W_j进行比较，当1/α*l/>

时，对第j种农业与附近其它种类农业的最短距离d_j ^＇进行计算，当最短距离d^＇ _j小于对应种类农业距离河流最短的距离时，选取d^＇ _j最小值代表的农业种类作为第j种农业的第二灌溉地，判断第二灌溉量/>

是否满足第二灌溉地需求的总灌溉量，若满足，基于剩余灌溉量寻找第三灌溉地，若不满足，则将第二灌溉地需求的总灌溉量替换成/>

其中W^＇ _j表示第二灌溉地需求的总灌溉量；

④.重复③，直至所有种类的农业都完成灌溉任务；

当h_i与

的大小关系不一时，在/>

的河流阶段，不对农业进行灌溉，在h_i/>

的河流阶段，执行操作①-④对农业进行灌溉；

当

时，将河流流速最高时的河流液位调整为/>

执行操作①-④对农业进行灌溉。

进一步的，根据步骤三中确定的第一灌溉地、第二灌溉地和第三灌溉地，对农业灌溉路径进行确定。

一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，所述系统包括河流流场模拟模块、河流液位预测模块、河流灌溉量预测模块和农业灌溉模块；

所述河流流场模拟模块用于根据河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块；

所述河流液位预测模块用于对河流流场模拟模块传输的模拟河流流场进行接收，基于降雨量和排水量对模拟的河流流场中的河流液位进行预测，根据预测结果对河流渗水量进行预测，并将预测的河流液位和河流渗水量传输至河流灌溉量预测模块；

所述河流灌溉量预测模块对河流液位预测模块传输的预测的河流液位和河流渗水量进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位进行对比，预测河流每一阶段允许排出的最大水量，结合预测的河流渗水量对河流最大灌溉量进行预测，并将预测的河流灌溉量和河流渗水量传输至农业灌溉模块；

所述农业灌溉模块对河流灌溉量预测模块传输的预测的河流灌溉量进行接收，根据接收内容在保证河流流速最高的情况下，基于灌溉距离对各种类农业进行层级灌溉，并对农业灌溉路径进行确定。

进一步的，所述河流流场模拟模块包括河流深度计算单元、河流流速采集单元和河流流场模拟单元；

将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m的水平位置处，水准仪和前后视尺位于同一直线上，以第一次水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复测量操作；

所述河流深度计算单元对水准仪读取的前后视尺数值进行采集，根据计算公式H_AB＝H_b-H_a对处于不同地势位置的河流深度进行计算，并将计算结果传输至河流流场模拟单元；

所述河流流速采集单元利用固定在前视尺下部的流速传感器对河流处于不同地势位置的流速进行采集，并将采集数据传输至河流流场模拟单元；

所述河流流场模拟单元对河流深度计算单元传输的位于不同地势位置的河流深度和河流流速采集单元传输的位于不同地势位置的河流流速进行接收，根据接收内容结合测量的河流宽度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块。

进一步的，所述河流液位预测模块包括河流液位预测单元，河流液位确认单元和河流渗水量预测单元；

所述河流液位预测单元对河流流场模拟单元传输的模拟的河流流场进行接收，基于排水量Q₁和降雨量Q₂构建预测模型h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]对处于不同地势位置的河流液位进行预测，其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系，并将预测结果传输至河流液位确认单元；

所述河流液位确认单元对河流液位预测单元传输的处于不同地势位置的河流液位预测结果进行接收，将接收的预测结果与位于相同地势位置的河流深度进行对比，若

时，表示此时河流有水流渗出，此时预测的河流液位为/>

当/>

时，此时预测的河流液位为h_i，并将处于不同地势位置的河流液位确认结果传输至河流渗水量预测单元；

所述河流渗水量预测单元对河流液位确认单元传输的处于不同地势位置的河流液位确认结果进行接收，基于确认结果，利用公式

对不同地势位置的河流渗水量进行预测，其中，Q^＇ _i表示在第i个测量位置处的渗水量，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度，并将处于不同地势位置的河流渗水量预测结果传输至农业灌溉模块，将河流液位确认值传输至河流灌溉量预测模块。

进一步的，所述河流灌溉量预测模块对河流渗水量预测单元传输的河流液位确认值进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位

进行对比，若

则预测的河流每一阶段允许排出的最大水量为/>

若

则预测的河流每一阶段允许排出的最大水量为/>

并将预测结果传输至农业灌溉模块。

进一步的，所述农业灌溉模块包括农业灌溉量计算单元和农业灌溉路径确认单元；

所述农业灌溉量计算单元对河流灌溉量预测模块传输的预测结果和河流渗水量预测单元传输的河流渗水量预测结果进行接收，根据各种类农业在河流发生渗水时的土壤情况，利用河流渗水量对农业进行初步灌溉，农业灌溉量计算单元根据各种类农业的分布情况，利用公式W_j＝S_j*w_j-1/β*Q^＇ _i对各种类农业的总灌溉量进行计算，其中，1/β*Q^＇ _i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量，并将计算结果和预测的河流灌溉量传输至农业灌溉路径确认单元；

所述农业灌溉路径确认单元对农业灌溉量计算单元传输的计算结果和预测的河流灌溉量进行接收，对各种类农业到河流的最短距离进行计算，选取最短距离中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，对供给第一灌溉地的最大灌溉量与第一灌溉地需求的总灌溉量进行比较，若供给第一灌溉地的最大灌溉量大于第一灌溉地需求的总灌溉量，则对第一灌溉地与附近其它种类农业的最短距离进行计算，当第一灌溉地到附近其它种类农业的最短距离小于附近其它种类农业距离河流的最短距离时，选取第一灌溉地到附近其它种类农业最短距离的最小值对应的农业种类作为第二次灌溉地，重复操作，寻找第r灌溉地，直至供给第r灌溉地的灌溉量低于第r灌溉地需求的总灌溉量，并基于灌溉结果对第r灌溉地需求的总灌溉量进行更改，基于寻找的层级灌溉地对农业灌溉路径进行确认，其中r＝3,4,5…。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明通过利用水准仪和流速传感器对河流处于不同地势位置的河流深度和河流流速进行测量，基于测量结果对河流流场进行模拟，便于对乡村河流进行数字化管理，无需现场对河流液位进行测量，减少其它因素对监测的河流液位产生影响，进一步提高了系统的准确性。

2.本发明通过基于排水量和降雨量构建河流液位预测模型，对处于不同地势位置的河流液位进行预测，以及通过预测结果可判断河流是否出现断流情况，基于预测的河流液位对处于不同地势位置的河流渗水量进行预测，利用河流渗水对农业进行初步灌溉，减少水资源浪费，实现了对处于不同地势位置的河流液位进行同步监测，进一步提高了系统的监测效率。

3.本发明通过对各种类农业到河流的最短距离进行计算，选取最短距离中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，对供给第一灌溉地的最大灌溉量与第一灌溉地需求的总灌溉量进行比较，若供给第一灌溉地的最大灌溉量大于第一灌溉地需求的总灌溉量，则对第一灌溉地与附近其它种类农业的最短距离进行计算，当第一灌溉地到附近其它种类农业的最短距离小于附近其它种类农业距离河流的最短距离时，选取第一灌溉地到附近其它种类农业最短距离的最小值对应的农业种类作为第二次灌溉地，重复操作，实现对农业进行层级灌溉，减少了农业灌溉成本，以及便于对农业灌溉进行有效管理，避免出现农业灌溉不完全的情况。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法的工作流程示意图；

图2是本发明一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统及方法的工作原理结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，方法包括以下步骤：

步骤一：利用水准仪对河流深度进行测量，基于测量结果对乡村河流流场进行模拟，具体方法为：

1)将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m的水平位置处，通过利用水准仪读取的前后视尺数值对河流深度H_AB进行计算，具体的计算公式为：

H_AB＝H_b-H_a；

其中，水准仪和前后视尺位于同一直线上，Y表示测量的河流宽度，H_b表示通过水准仪读取的后视尺数值，H_a表示通过水准仪读取的前视尺数值；

2)以1)中水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复1)操作，得到处于不同地势位置的河流深度

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号；

3)将流速传感器固定在前视尺下部，对河流处于不同地势位置的流速进行测量；

4)基于河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对乡村河流流场进行模拟；

步骤二：基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测，具体的预测方法为：

(1)基于排水量Q₁和降雨量Q₂对河流液位进行预测，则河流液位h_i的具体公式为：

h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]；

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系；

(2)将(1)中预测的河流液位h_i与步骤一中计算得到的河流深度进行比较分析，当

时，表示此时河流有水流渗出，此时预测的河流液位为/>

当/>

时，此时预测的河流液位为h_i；

(3)基于预测的河流液位h_i对河流每一阶段的渗水量Q^＇ _i进行预测，则

根据各种类农业的土壤情况结合就近原则对农业进行初步灌溉，其中，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度；

步骤三：根据步骤二中的河流液位预测结果，利用乡村河流对农业进行层级灌溉，具体方法为：

Step1：根据各种类农业的分布情况，对各种类农业的总灌溉量进行计算，具体的计算公式为：W_j＝S_j*w_j-1/β*Q^＇ _i，其中，j＝1,2,3…,m，j表示农业种类编号，S_j表示第j种农业对应的种植面积，w_j表示第j种农业单位面积未进行初步灌溉需求的灌溉量，1/β*Q^＇ _i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量；

Step2：基于地势高低对各种类农业到河流的最短灌溉距离进行计算，具体方法为：

判断预测的河流液位h_i与河流流速最高时的河流液位

之间的大小关系，保证河流流速最高，有利于保证河流不会出现断流的情况，减少农业灌溉成本，当/>

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①.根据步骤二中预测的河流液位寻找河流流速最高时的河流液位，则此时河流液位下降了

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表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度；

③.对各种类农业到河流的最短距离d_j进行计算，选取最短距离d_j中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，基于最短距离d_j可知第j种农业可得到的最大灌溉量为

将得到的最大灌溉量与第j种农业需求的总灌溉量W_j进行比较，当

时，对第j种农业与附近其它种类农业的最短距离d_j ^＇进行计算，当最短距离d^＇ _j小于对应种类农业距离河流最短的距离时，选取d^＇ _j最小值代表的农业种类作为第j种农业的第二灌溉地，判断第二灌溉量/>

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④.重复③，直至所有种类的农业都完成灌溉任务；

当h_i与

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的河流阶段，执行操作①-④对农业进行灌溉；

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时，将河流流速最高时的河流液位调整为/>

执行操作①-④对农业进行灌溉；

根据确定的第一灌溉地、第二灌溉地和第三灌溉地，对农业灌溉路径进行确定。

一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，系统包括河流流场模拟模块、河流液位预测模块、河流灌溉量预测模块和农业灌溉模块；

河流流场模拟模块用于根据河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块；

河流流场模拟模块包括河流深度计算单元、河流流速采集单元和河流流场模拟单元；

将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m，水准仪和前后视尺位于同一直线上，以第一次水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复测量操作；

河流深度计算单元对水准仪读取的前后视尺数值进行采集，根据计算公式H_AB＝H_b-H_a对处于不同地势位置的河流深度进行计算，并将计算结果传输至河流流场模拟单元；

河流流速采集单元利用固定在前视尺下部的流速传感器对河流处于不同地势位置的流速进行采集，并将采集数据传输至河流流场模拟单元；

河流流场模拟单元对河流深度计算单元传输的位于不同地势位置的河流深度和河流流速采集单元传输的位于不同地势位置的河流流速进行接收，根据接收内容结合测量的河流宽度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块；

河流液位预测模块用于对河流流场模拟模块传输的模拟河流流场进行接收，基于降雨量和排水量对模拟的河流流场中的河流液位进行预测，根据预测结果对河流渗水量进行预测，并将预测的河流液位和河流渗水量传输至河流灌溉量预测模块；

河流液位预测模块包括河流液位预测单元，河流液位确认单元和河流渗水量预测单元；

河流液位预测单元对河流流场模拟单元传输的模拟的河流流场进行接收，基于排水量Q₁和降雨量Q₂构建预测模型h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]对处于不同地势位置的河流液位进行预测，其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系，并将预测结果传输至河流液位确认单元；

河流液位确认单元对河流液位预测单元传输的处于不同地势位置的河流液位预测结果进行接收，将接收的预测结果与位于相同地势位置的河流深度进行对比，若

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河流渗水量预测单元对河流液位确认单元传输的处于不同地势位置的河流液位确认结果进行接收，基于确认结果，利用公式

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表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度，并将处于不同地势位置的河流渗水量预测结果传输至农业灌溉模块，将河流液位确认值传输至河流灌溉量预测模块；

河流灌溉量预测模块对河流液位预测模块传输的预测的河流液位和河流渗水量进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位进行对比，预测河流每一阶段允许排出的最大水量，结合预测的河流渗水量对河流最大灌溉量进行预测，并将预测的河流灌溉量和河流渗水量传输至农业灌溉模块；

河流灌溉量预测模块对河流渗水量预测单元传输的河流液位确认值进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位

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农业灌溉模块对河流灌溉量预测模块传输的预测的河流灌溉量进行接收，根据接收内容在保证河流流速最高的情况下，基于灌溉距离对各种类农业进行层级灌溉，并对农业灌溉路径进行确定，农业灌溉模块包括农业灌溉量计算单元和农业灌溉路径确认单元；

农业灌溉量计算单元对河流灌溉量预测模块传输的预测结果和河流渗水量预测单元传输的河流渗水量预测结果进行接收，根据各种类农业在河流发生渗水时的土壤情况，利用河流渗水量对农业进行初步灌溉，农业灌溉量计算单元根据各种类农业的分布情况，利用公式W_j＝S_j*w_j-1/β*Q^＇ _i对各种类农业的总灌溉量进行计算，其中，1/β*Q^＇ _i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量，并将计算结果和预测的河流灌溉量传输至农业灌溉路径确认单元；

农业灌溉路径确认单元对农业灌溉量计算单元传输的计算结果和预测的河流灌溉量进行接收，对各种类农业到河流的最短距离进行计算，选取最短距离中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，对供给第一灌溉地的最大灌溉量与第一灌溉地需求的总灌溉量进行比较，若供给第一灌溉地的最大灌溉量大于第一灌溉地需求的总灌溉量，则对第一灌溉地与附近其它种类农业的最短距离进行计算，当第一灌溉地到附近其它种类农业的最短距离小于附近其它种类农业距离河流的最短距离时，选取第一灌溉地到附近其它种类农业最短距离的最小值对应的农业种类作为第二次灌溉地，重复操作，寻找第r灌溉地，直至供给第r灌溉地的灌溉量低于第r灌溉地需求的总灌溉量，并基于灌溉结果对第r灌溉地需求的总灌溉量进行更改，基于寻找的层级灌溉地对农业灌溉路径进行确认，其中r＝3,4,5…。

实施例：设将水准仪放置在距离河流岸边10m的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪11m的水平位置处，河流宽度为2m，河流长度为50m，流速传感器在该测量位置显示的河流流速为2m/s，水准仪读取的前后视尺数值分别为11m、8m则：

H_AB＝H_b-H_a＝11-8＝3m；

设此时河流的排水量为30m³，α＝3，水准仪测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积为4m³，则水准仪测量位置处预测的河流液位为：

H＝4/(2*2)+1/3*[(0-30)/(2*50)]＝0.9m；

因为h＝0.9m＜H_AB＝3m，则预测的河流液位为0.9m。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一：利用水准仪对河流深度进行测量，基于测量结果对乡村河流流场进行模拟；

步骤二：基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测；

所述步骤二中基于降雨量和排水量对乡村河流流场中的河流液位进行预测，具体的预测方法为：

(1)基于排水量Q₁和降雨量Q₂对河流液位进行预测，则河流液位h_i的具体公式为：

h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]；

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系；

(2)将(1)中预测的河流液位h_i与步骤一中计算得到的河流深度进行比较分析，当

时，表示此时河流有水流渗出，此时预测的河流液位为/>

当/>

时，此时预测的河流液位为h_i；

(3)基于预测的河流液位h_i对河流每一阶段的渗水量Q＇_i进行预测，则

根据各种类农业的土壤情况结合就近原则对农业进行初步灌溉，其中，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度；

步骤三：根据步骤二中的河流液位预测结果，利用乡村河流对农业进行层级灌溉。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，其特征在于：所述步骤一中基于河流深度对乡村河流流场进行模拟的具体方法为：

1)将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m的水平位置处，通过利用水准仪读取的前后视尺数值对河流深度H_AB进行计算，具体的计算公式为：

H_AB＝H_b-H_a；

其中，水准仪和前后视尺位于同一直线上，Y表示测量的河流宽度，H_b表示通过水准仪读取的后视尺数值，H_a表示通过水准仪读取的前视尺数值；

2)以1)中水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复1)操作，得到处于不同地势位置的河流深度

其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号；

3)将流速传感器固定在前视尺下部，对河流处于不同地势位置的流速进行测量；

4)基于河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对乡村河流流场进行模拟。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，其特征在于：判断乡村河流能否满足农业灌溉的具体方法为：

Step1：根据各种类农业的分布情况，对各种类农业的总灌溉量进行计算，具体的计算公式为：W_j＝S_j*w_j-1/β*Q＇_i，其中，j＝1,2,3…,m，j表示农业种类编号，S_j表示第j种农业对应的种植面积，w_j表示第j种农业单位面积未进行初步灌溉需求的灌溉量，1/β*Q＇_i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量；

Step2：基于地势高低对各种类农业到河流的最短灌溉距离进行计算，具体方法为：

判断预测的河流液位h_i与河流流速最高时的河流液位

之间的大小关系，当/>

时：

①.根据步骤二中预测的河流液位寻找河流流速最高时的河流液位，则此时河流液位下降了

其中/>

表示河流流速最高时的河流液位；

②.基于①中计算结果，在保证河流每一阶段流速最大的前提下，河流每一阶段允许排出的最大水量为

其中，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度；

③.对各种类农业到河流的最短距离d_j进行计算，选取最短距离d_j中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，基于最短距离d_j可知第j种农业可得到的最大灌溉量为

将得到的最大灌溉量与第j种农业需求的总灌溉量W_j进行比较，当

时，对第j种农业与附近其它种类农业的最短距离d＇_j进行计算，当最短距离d＇_j小于对应种类农业距离河流最短的距离时，选取d＇_j最小值代表的农业种类作为第j种农业的第二灌溉地，判断第二灌溉量/>

是否满足第二灌溉地需求的总灌溉量，若满足，基于剩余灌溉量寻找第三灌溉地，若不满足，则将第二灌溉地需求的总灌溉量替换成/>

其中W＇_j表示第二灌溉地需求的总灌溉量；

④.重复③，直至所有种类的农业都完成灌溉任务；

当h_i与

的大小关系不一时，在/>

的河流阶段，不对农业进行灌溉，在

的河流阶段，执行操作①-④对农业进行灌溉；

当

时，将河流流速最高时的河流液位调整为/>

执行操作①-④对农业进行灌溉。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控方法，其特征在于：根据步骤三中确定的第一灌溉地、第二灌溉地和第三灌溉地，对农业灌溉路径进行确定。

5.一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，其特征在于：所述系统包括河流流场模拟模块、河流液位预测模块、河流灌溉量预测模块和农业灌溉模块；

所述河流流场模拟模块用于根据河流宽度、水准仪测量时的河流位置、河流流速和河流深度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块；

所述河流液位预测模块用于对河流流场模拟模块传输的模拟河流流场进行接收，基于降雨量和排水量对模拟的河流流场中的河流液位进行预测，根据预测结果对河流渗水量进行预测，并将预测的河流液位和河流渗水量传输至河流灌溉量预测模块；

所述河流液位预测模块包括河流液位预测单元，河流液位确认单元和河流渗水量预测单元；

所述河流液位预测单元对河流流场模拟单元传输的模拟的河流流场进行接收，基于排水量Q₁和降雨量Q₂构建预测模型h_i＝Q_i/(Y*V_i)+1/α*[(Q₂-Q₁)/(Y*l)]对处于不同地势位置的河流液位进行预测，其中，i＝1,2,3…,n，表示对水准仪测量位置的编号，Q_i表示水准仪在第i个测量位置处单位时间内水流通过河流横截面的体积，Y表示测量的河道宽度，V_i表示流速传感器在第i个测量位置处测量的河流流速，Q₁表示河流排水量，Q₂表示降雨量，l表示农村河流长度，(Q₂-Q₁)/(Y*l)表示对河流下降液位与河流上升液位之间的差值进行计算，Q_i/(Y*V_i)表示对河流初始液位进行计算，h_i表示在第i个测量位置时的河流液位，1/α表示河流横断面的实测面积与预测面积之间满足的比例关系，并将预测结果传输至河流液位确认单元；

所述河流液位确认单元对河流液位预测单元传输的处于不同地势位置的河流液位预测结果进行接收，将接收的预测结果与位于相同地势位置的河流深度进行对比，若

时，表示此时河流有水流渗出，此时预测的河流液位为/>

当/>

时，此时预测的河流液位为h_i，并将处于不同地势位置的河流液位确认结果传输至河流渗水量预测单元；

所述河流渗水量预测单元对河流液位确认单元传输的处于不同地势位置的河流液位确认结果进行接收，基于确认结果，利用公式

对不同地势位置的河流渗水量进行预测，其中，Q＇_i表示在第i个测量位置处的渗水量，/>

表示第i个测量位置至第i+1个测量位置之间的河流长度，并将处于不同地势位置的河流渗水量预测结果传输至农业灌溉模块，将河流液位确认值传输至河流灌溉量预测模块；

所述河流灌溉量预测模块对河流液位预测模块传输的预测的河流液位和河流渗水量进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位进行对比，预测河流每一阶段允许排出的最大水量，结合预测的河流渗水量对河流最大灌溉量进行预测，并将预测的河流灌溉量和河流渗水量传输至农业灌溉模块；

所述农业灌溉模块对河流灌溉量预测模块传输的预测的河流灌溉量进行接收，根据接收内容在保证河流流速最高的情况下，基于灌溉距离对各种类农业进行层级灌溉，并对农业灌溉路径进行确定。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，其特征在于：所述河流流场模拟模块包括河流深度计算单元、河流流速采集单元和河流流场模拟单元；

将水准仪放置在距离河流岸边Xm的位置，前视尺放置在河流中心处，后视尺放置在距离水准仪(X+1/2*Y)m的水平位置处，水准仪和前后视尺位于同一直线上，以第一次水准仪放置的地势高度为基准，在乡村河流地势高于或低于基准的位置，重复测量操作；

所述河流深度计算单元对水准仪读取的前后视尺数值进行采集，根据计算公式H_AB＝H_b-H_a对处于不同地势位置的河流深度进行计算，并将计算结果传输至河流流场模拟单元；

所述河流流速采集单元利用固定在前视尺下部的流速传感器对河流处于不同地势位置的流速进行采集，并将采集数据传输至河流流场模拟单元；

所述河流流场模拟单元对河流深度计算单元传输的位于不同地势位置的河流深度和河流流速采集单元传输的位于不同地势位置的河流流速进行接收，根据接收内容结合测量的河流宽度对河流流场进行模拟，并将模拟的河流流场传输至河流液位预测模块。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，其特征在于：所述河流灌溉量预测模块对河流渗水量预测单元传输的河流液位确认值进行接收，将预测的河流液位与河流流速最高时的河流液位

进行对比，若/>

则预测的河流每一阶段允许排出的最大水量为/>

若/>

则预测的河流每一阶段允许排出的最大水量为/>

并将预测结果传输至农业灌溉模块。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的乡村河流液位监控系统，其特征在于：所述农业灌溉模块包括农业灌溉量计算单元和农业灌溉路径确认单元；

所述农业灌溉量计算单元对河流灌溉量预测模块传输的预测结果和河流渗水量预测单元传输的河流渗水量预测结果进行接收，根据各种类农业在河流发生渗水时的土壤情况，利用河流渗水量对农业进行初步灌溉，农业灌溉量计算单元根据各种类农业的分布情况，利用公式W_j＝S_j*w_j-1/β*Q＇_i对各种类农业的总灌溉量进行计算，其中，1/β*Q＇_i表示第j种农业根据自身土壤情况初步灌溉时需求的灌溉量，并将计算结果和预测的河流灌溉量传输至农业灌溉路径确认单元；

所述农业灌溉路径确认单元对农业灌溉量计算单元传输的计算结果和预测的河流灌溉量进行接收，对各种类农业到河流的最短距离进行计算，选取最短距离中最小值对应的农业种类作为第一灌溉地，对供给第一灌溉地的最大灌溉量与第一灌溉地需求的总灌溉量进行比较，若供给第一灌溉地的最大灌溉量大于第一灌溉地需求的总灌溉量，则对第一灌溉地与附近其它种类农业的最短距离进行计算，当第一灌溉地到附近其它种类农业的最短距离小于附近其它种类农业距离河流的最短距离时，选取第一灌溉地到附近其它种类农业最短距离的最小值对应的农业种类作为第二次灌溉地，重复操作，寻找第r灌溉地，直至供给第r灌溉地的灌溉量低于第r灌溉地需求的总灌溉量，并基于灌溉结果对第r灌溉地需求的总灌溉量进行更改，基于寻找的层级灌溉地对农业灌溉路径进行确认，其中r＝3,4,5…。

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