山東省河道自動測流技術應用研究及探討

李洪濤 董小吉 李勇剛

2019年9 月份，水利部印發了《水文現代化建設技術裝備有關要求》（以下簡稱《要求》），加大了水文測報先進技術裝備應用指導和推進力度，有力推進了水文現代化進程。河道流量測驗是水文測報的重要工作內容之一，《要求》中著重予以明確，提出一系列規范應用，為下一步發展指明了方向。

一、現狀自動測流技術應用概況

根據河道流量測驗規范，流量測驗可根據水文測站測驗任務要求，選用聲學多普勒流速剖面儀法、雷達測速、聲學時差法、比降面積法、圖像識別技術、水工建筑物與堰槽測流等方式方法。在升級改造自動化纜道同時，山東省內應用較多的自動測流方式有ADCP、雷達探測、聲波探測等。

（一）ADCP

ADCP 全稱為聲學多普勒流速剖面儀，通過多普勒聲學頻移原理測量每一微斷面的垂線流速，再根據截面計算平均流量，分為窄帶、寬帶和脈沖相干三類，具體應用場景主要分為移動式和固定式兩種。

移動式ADCP 使用場景包括船測、橋測等多種方式，通過ADCP 在河道斷面勻速移動測算流速，然后在后臺自動計算得到流量數據。這種方式多用于汛期測洪或應急搶險等情形，具有靈活、便捷、高效的優勢。牟汶河鄂莊橋水文站自主設計改裝了浮標纜道和操作平臺，改為掛載ADCP 設備，并實現遠程自控，取得較好效果。

固定式ADCP 多數布設在規則斷面，安裝到垂直軌道或河底，通過對橫剖面或縱剖面快速掃描，獲取實時流速數據，進而計算得到斷面流量。對于存在河底移動現象的河道測流，需要對河底變化進行預處理，充分考慮河底變化速率。小清河黃臺橋水文站2016年安裝了1 臺H-ADCP，通過軌道控制ADCP 自動鎖定水深0.6 測點，實現對河道斷面流速和流量在線監測。大汶河大汶口水文站新建基于V-ADCP 的在線流量監測系統，兩臺V-ADCP 設備固定于斷面河底，采用二線能坡法實現斷面流速和流量計算。

（二）雷達測流

雷達探測也是應用多普勒原理，通過雷達波非接觸方式測量河道水面流速，進而結合斷面水位推定流量，包括側掃雷達、點雷達、電波流速儀、微波流速儀等。主要應用模式包括固定式和非固定式兩種。

非固定式流速儀主要包括車載雷達或手持電波流速儀等，可根據測流需要臨時部署。固定式流速儀則是將雷達波測速儀以一定角度固定在吊臂或者橫桿上，對固定斷面表面流速進行測量。雷達測流方式在斷面規整和流速較緩河面效果較好，但對于河水較深、斷面復雜、流速不均的河道探測精度較差，一般作為應急監測和比對方式。2020年臨沂水文站固定雷達測速系統經受了大洪水檢驗，在線洪峰流量與實測洪峰流量基本一致。

（三）聲波測流

聲波探測主要采取超聲波脈沖探測，分為傳播時間法和多普勒頻移法。傳播時間法又可分為時差法、相位差法、頻率差法三種。超聲波時差法測流原主要應用于封閉管道內流量測定，應用于河道測流需要對斷面進行改造，保證斷面上下游襯砌長度，實現超聲波脈沖有效接收。濟南市大汶河萊蕪站斷面安裝了廣角超聲波在線測流系統，實際應用效果良好。

（四）圖像識別

常規意義上的圖像識別主要是采用視頻自動識別水尺水位，再通過水位流量關系推算流量，在山東省應用場景較多。基于機器學習算法的在線流速/流量圖像識別系統可根據水面視頻圖像進行歸納比對，直接確認水面流速/流量量級，還處于實驗階段。

二、存在的問題和不足

山東省在河道自動化測流方面積累了一定經驗，但也遇到了適應性、精確度、資金投入、運行操作、管理維護等方面的諸多制約和不足。

（一）環境制約

在河道環境方面，主要存在河道斷面、基礎設施、設備指標等制約因素。一般天然河道斷面較寬，建設標準斷面投資較大，存在河道下切、淤積等負面影響。以沂沭河為代表的山丘河道水位暴漲暴落，行洪前期河內漂浮物較多、泥沙含量較大，也影響部分自動測流設備性能。

（二）智能化不夠

現有測流設施設備智能化程度不夠，需要人工根據環境進行干預，測流頻次、垂線布設、漲落時間、峰值把握都需要測流人員控制，單次測量用時較長，測流效率較低。

（三）集成度不高

現有測流設施主要集中于前端或單次測流，缺乏與歷史數據及預報數據評估比對，也缺少與上下游的聯動，還是處于孤立、單點狀態。

（四）精度需提升

測流過程標準化程度不夠，誤差來源較多，單一依靠設施設備來控制測流精度，操作難度較大。按水文監測規范，一類、二類、三類精度站要求高中低水精度為5%～11%，特殊情況下測流精度還要降低。

（五）發布不及時

過去單點實測數據需要首先上傳到市水情中心，再轉報省中心，在省市中心后臺演算后作為預警預報基礎數據。但在現地流量數據的發布及應用渠道不夠暢通，無法及時為當地防汛預警提供針對性服務。

三、智慧測流系統展望

2021年全國水文工作會議提出，要實現水文全要素、全量程自動監測，水文數據處理、預測預報和分析評價全流程自動化和智能化，為推進水文現代化建設進一步指明方向。實現河道智慧測流，全面提升水文現代化水平，應在現有基礎上充分利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術手段，以系統模式逐步實現河道智慧測流。

（一）加強綜合數據采集

因地制宜采用基于物聯網的各種自動化監測模塊，提高實時在線水文數據采集效率。在不斷增強實時水位數據代表性基礎上，加強ADCP、聲波流速儀等設備應用，探索以水面平均流速或特征點流速加權代表斷面平均流速，通過比測提升數據準確性。

（二）強化自動審核機制

強化控制平臺自動審核機制，通過對實時數據及歷史數據的對比分析做好三個限定，從根本上消除因源數據錯誤導致的錯報、誤報及漏報情況。第一個限定是以人工水尺觀察數據校訂自動水位數據，第二個限定是以水面平均流速推定水下流速范圍，第三個限定是加強對斷面變化的監測和斷面以上降雨數據的監測。

（三）完善數據處理模型

完善控制平臺斷面流速和流量計算模型，提高斷面流量計算精度和效率。根據測站實際情況選取流速面積法、剖面卷積法、水位流量法等，盡量消除誤差，提高計算時效，具體方法選擇和加權參數需要進行實驗率定。

（四）重視數據成果發布

加強控制平臺數據的現地成果制作和發布，全方位服務防汛應急和工程調度、水資源管理和水工程建設管理。參考山洪預警系統建管經驗，縣級水文中心或控制站可結合上下游、左右岸情況，針對控制和受威脅流域范圍定制和發布數據成果，提升預警實效。

（五）加載自主學習機制

為控制平臺掛接成熟AI 核心，強化測流系統自主糾錯能力，完善測流程序規則，實現智能判斷和自主操作。考慮到AI 核心開發需要雄厚的資金投入和技術支撐，建議國家層面統一開發，并根據地方水文工作特點和特殊應用場景進行定制。

（六）保留人工干預窗口

控制平臺應保留人工窗口和權限，加強數據自動審計和人工核查，及時糾正系統運行錯誤和疏漏，包括現地糾正和遠程糾偏。加強系統參數校核，及時調整加權系數，實現數據準確率提升和一致性回歸■