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摘 要：建立一种能够实时在线监测“四水”转化全过程各环节的系统,对于科学掌握水资源转化规律、正确评价和充分合理开发利用水资源具有重要意义。本文提出了一种基于物联网及遥感技术的“四水”转化在线检测系统,通过传感器、数据 处理模块、通信模块等构成,并结合遥感技术,实现了水循环即时在线检测和数据分析,可以为水资源规划与管理、农业节水 灌溉、自然灾害综合治理、农业高产稳产、工农业布局调整等提供科学依据。
关键词：物联网 ；遥感技术 ；四水 ；在线检测
A Precision Online Detection System for "Four Water" Conversion Based on Internet of Things and Remote Sensing Technology
【Abstract】： Establishing a system that can monitor the entire process of "four water" conversion in real- time and online is of great significance for scientifically grasping the laws of water resource conversion, correctly evaluating, and fully and reasonably developing and utilizing water resources. This article proposes an online detection system for the "four water" transformation based on the Internet of Things and remote sensing technology. It is composed of sensors, data processing modules, communication modules, and combined with remote sensing technology to achieve real-time online detection and data analysis ofwater circulation. It can provide scientific basis for water resource planning and management, agricultural water-saving irrigation, comprehensive management of natural disasters, high and stable agricultural production, and adjustment of industrial and agricultural layout.
【Key words】： Internet of Things;remote sensing technique;four water;online detection
0 引言
水资源是人类生存和发展的基础,包括大气水、逐年 可更新的地表水、土壤水和更新周期很长的深层地下水, 统称“四水”。“四水”之间存在相互补排转化关系,其转化关系概念性模型示意图如图 1 所示。目前,国内尚无成 熟的监测系统对“四水”转化全过程各环节实行在线实时 精确监测,因此,建立一套能够实时在线监测“四水”转 化全过程各环节的系统,对于科学掌握水资源转化规律, 正确评价和充分合理开发利用水资源具有重要意义。
1 技术方案
1.1 系统框架
系统整体框架如图 2 所示。本系统采用分布式网络 结构,由多个传感器节点、数据处理模块、通信模块、 服务器等组成 [1]。
系统软件构架的原理如图 3 所示。系统软件采用模块 化设计,利用智能算法、依托于云端服务、大数据技术, 辅以独特的滤波处理技术,结合网络技术、数据库技术、 中间件技术等,形成一个巨大的智能网络系统,对系统所属前端设备进行即时在线监测,数据信息进行分析,使数 据实时、高速、双向传输及跨行流动,提高系统的可靠性 和智慧化水平,实现全面互联、综合集成、智慧应用 [2]。
1.2 技术实现
(1) 传感器节点 ：包括水位、水温和土壤温湿度等 传感器。这些传感器通过蓝牙或者 Wi-Fi 等无线技术与 数据处理模块进行通信,实现实时数据采集和传输。
(2) 数据处理模块 ：主要负责传感器数据的处理和分析, 对 数据进行滤波、归一化、聚类等操作,提取出有用的信 息,并将处理后的数据传输给服务器端。
(3)通信模块 ： 负责传输数据和远程控制,通过 GPRS/5G 等网络技术将 数据传输到服务器端进行存储和管理。同时具备接收来 自服务器端的指令,实现对传感器节点的远程控制和管 理。
(4)服务器端 ：负责数据的存储、分析和处理,对 监测数据进行统计、分析、绘图等操作,提供在线数据 查询、报表生成、预警提示等功能,还可以通过机器学 习算法对数据进行分析和预测,帮助用户做出决策 [3]。
1.3 技术优势
(1)实时在线监测 ：传感器节点实时采集监测数 据,并通过通信模块传输到服务器端进行实时在线监测,进而使水循环系统能够进行即时在线检测和数据分 析,从而提高水资源管理的效率和准确性。
(2)高精度监测 ：传感器节点具有高精度的监测能力,完成对水位、水温、土壤湿度等参数的高精度监测,进而提高数据的准确性和可信度,更好地指导水资源的管理和利用。
(3)多维数据分析 ：数据处理模块对监测数据进行 滤波、归一化、聚类等操作,提取出有用的信息,实现 对多维数据的分析。
(4)远程控制和管理 ：通信模块 实现对传感器节点的远程控制和管理,用户通过互联网远程查询和控制传感器节点,从而提高了管理效率和便 捷性。使用户更加方便地进行水资源管理和利用,同时提高了管理的及时性和精准性。
(5)智能预警和决策支持 ：服务器端通过机器学习算法对数据进行分析和预测, 提供智能预警和决策支持,帮助用户做出科学决策。使得管理者更加全面和准确地了解当前的水资源状况和未来的变化趋势,从而更好地做出科学的管理决策。
2 数据采集
系统采用多种数字化、智能化传感器收集环境数据。 并支持实时检索、查询这些数据。如表 1 所示是气象梯 度数据(举例),气象梯度数据是指在不同海拔高度上 获取的气象数据,通常用于研究大气环境和气象变化规 律。气象梯度数据包括以下内容 ：
(1)高度 ：不同高度的气象数据通常会以不同的高 度层来进行划分,例如 100m、200m、500m 等。
(2) 温度 ：通过获取不同高度上的温度数据, 研究 气温的垂直变化规律。
(3) 湿度 ：通过获取不同高度上的湿度数据, 研究 湿度的垂直变化规律。
(4)风速和风向 ：通过获取不同高度上的风速和风 向数据,研究风的垂直变化规律。
(5)大气压力 ：通过获取不同高度上的大气压力数据,研究气压的垂直变化规律。
(6) 其他气象参数 ：根据研究需要, 获取其他气象 参数的梯度数据,例如降水量、日照时数、辐射等。
通过对气象梯度数据的研究,可以更加深入地了解 气象环境的垂直变化规律,为气象预测、环境保护、气 候变化等研究提供重要的数据支持。
土壤墒情数据是用来描述土壤中含水量的数据。它 通常包括以下条目 ：
(1)测站编码 ：标识数据采集的地点和站点信息。
(2)数据时间 ：记录数据采集的时间点和时间段。
(3)土壤深度 ：通常是指相对于土壤表面的深度。
(4)土壤温度 ：描述土壤温度的数据。
(5) 土壤含水量 ：描述土壤中含水量的数据, 以体 积含水量为单位。
(6)土壤水势 ：描述土壤中水分运动状态的参数, 单位 ：毫巴(mbar)或千帕(kPa)。
(7)土壤电导率 ：描述土壤中电导率的数据,单 位 ：毫西(mS/cm)。
(8)土壤 pH 值 ：描述土壤中 pH 值的数据,以酸 碱度为单位。
土壤墒情数据通常被用于农业灌溉和土地资源管理 等领域,以帮助决策者更好地管理土地和水资源,也可用于环境监测和水文模拟等领域。土壤墒情数据如表 2 所示。
河道水文数据是指对河流的水位、流量、水温、水 质等参数进行连续监测和记录的数据。这些数据对于水资源的合理利用、防洪排涝、生态保护等方面具有重要的意义。主要包括以下几个方面 ：
(1)水位 ：指河流水面的高度,单位 ：米。它是河道水文监测中最基本的数据之一,反映河道的水位变化 情况,对防洪、排涝、水资源调度等方面具有重要的作用。
(2)流量 ：指单位时间内通过河流横截面的水量, 单位 ：立方米 / 秒。它是河道水文监测中另一个重要的 数据,反映河道的水量变化情况,对防洪、排涝、水资 源调度等方面具有重要的作用。
(3)水温 ：指河水的温度,单位 ：摄氏度。反映河 流的季节变化、生态环境状况等信息,对于河流生态环 境保护和水资源利用等方面具有重要的作用。
(4)雨量 ：指单位时间内某一地区的降水量,单 位 ：毫米。它反映降雨的时空分布情况,对于洪涝灾害 预警、水资源调度等方面具有重要的作用。
以上几个重要数据可通过水文监测设备进行实时采 集和处理,为水资源管理、防洪排涝、生态保护等提供重要的参考依据。河道水文数据如表 3 所示。
雨量数据是通过雨量计等设备测量得到,主要包括以下条目 ：
(1)测站编码 ：指记录该地区降雨数据的测站编 码,具有唯一性。
(2) 采集时间 ：指记录该次降雨数据的时间,单位 ： 小时。
(3) 降雨量 ：指在采集时间内记录的雨水量,单位 ： 毫米。
(4)累积降雨量 ：指从某个起始时间到当前时间的 降雨总量,单位 ：毫米。
(5) 降雨时长 ：指采集时间内降雨的持续时间, 单 位 ：分钟。
(6)最大降雨强度 ：指在采集时间内记录的最大降 雨强度,单位 ：毫米 / 小时。
(7) 降雨类型 ：指记录该次降雨 的类型, 如雨、 雪等。
(8) 降雨起止时间 ：指该次降雨的开始和结束时间。
(9) 雨型 ：指该次降雨的雨型,如细雨、中雨、大雨等。
雨量数据对于气象预测、水文预报、防汛等方面有着重要的应用价值。雨量数据如表 4 所示。
土壤蒸渗是指反映某一地区土壤中水分蒸发和渗透 的情况。通常包括土壤温湿度、蒸发量和渗透量等指标。 蒸发量是土壤表面水分蒸发的量,通常使用蒸发皿等设 备进行测量 ；渗透量是水分在土壤中向下渗透的量, 通 常使用土壤钻孔和测孔法进行测量 [4]。蒸发渗透数据的 采集通常需要长期观测和分析,以了解不同季节、不同 气候条件下的土壤水分变化情况。这些数据被记录在土壤墒情站点和气象站点中,并用于制定相应的农业和水资源管理政策。土壤蒸渗数据展示如表 5 所示。
3 应用前景
基于物联网和遥感技术的“四水”转化在线检测系统具有广阔的应用前景,具体体现在以下几个方面 ：
(1)水资源规划与管理 ：帮助政府部门对水资源进行科学规划和管理,实现水资源的可持续利用。
(2)农业节水灌溉 ：实现对灌溉水量和灌溉时间的精确控制,减少水资源的浪费,提高农业生产效率。
(3)自然灾害综合治理 ：实现对涝、渍、旱等自然灾害的实时监测和预警,提高自然灾害应对能力。
(4) 农业高产、稳产、旱涝保收 ：实现对土壤水分和 灌溉水量的实时监测和控制,提高农业生产效率和品质。
(5)工农业布局合理调整 ：为工农业布局提供科学依据,实现优化布局,提高土地利用效率。
4 结论
物联网和遥感技术的“四水”转化在线检测系统是 一种具有广阔应用前景的水资源管理和利用技术。该系 统可以实现对水位、水温、土壤湿度等参数的实时监测 和精确控制,可以提高水资源的利用效率和可持续利用 能力。同时,该系统还可以通过机器学习算法对数据进 行分析和预测,提供智能预警和决策支持,帮助用户做 出科学决策。因此,该系统在未来的水资源管理和利用 中将发挥重要作用。
参考文献
[1] 刘燕娜,屠德展,潘晓曼,等.基于无线传感网络的水质在线移 动监测系统[J].计算机系统应用,2021,30(09):104-409.
[2] 龚纯,王正林.精通Matlab最优化计算[M].北京:电子工业出 版社,2012.
[3] 王照峰,王仕成,苏德伦.锁相环电路的基本概念及应用研究 [J].电气应用,2005,24(8):119-121．
[4] 王铭铭,徐浩.基于物联网的安徽省农田灌溉实时监测及自 动灌溉系统研究[J].节水灌溉,2017(1):68-70+75.
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