智慧水利系統中的大數據分析與預測模型研究

摘 要：本文圍繞智慧水利系統中的大數據分析與預測模型展開研究，旨在實現水文數據的實時監測與分析。首先，通過構建一個數據監測平臺，分析了水資源的動態變化，探討了水位與流量之間的關系，并引入降雨量作為關鍵因素進行深入分析。其次，結合大數據技術與機器學習算法，采用Copula函數建模降雨量與水文流量的聯合分布，以捕捉水文數據變化的隨機性。再次，在試驗部分設計了多個試驗組，通過對比基于大數據技術的智慧水利預測模型與傳統時間序列分析模型及支持向量機預測模型的性能，得出各試驗組在水文流量實時檢測中的結果。試驗結果表明，基于大數據技術的模型在水文流量預測中具有更高的準確性和可靠性。最后，本文還探討了數據上傳系統的構建，利用物聯網技術實現對水文監測數據的實時上傳和分析，為水資源管理提供科學依據。

關鍵詞：智慧水利系統；大數據；預測模型

中圖分類號：TV 212" " 文獻標志碼：A

隨著全球氣候變化和人類活動加劇，水資源的管理與保護面臨前所未有的挑戰[1]。水資源短缺、污染以及極端氣候事件頻發嚴重影響了生態環境和社會經濟的可持續發展。因此，構建一個高效、智能的水利管理系統成為了亟待解決的問題。智慧水利系統就可以解決這一系列問題，通過現代信息技術實現對水資源的科學管理和合理配置[2]。大數據技術的快速發展為智慧水利系統的構建提供了強大的支持。通過實時監測、數據采集和分析，智慧水利系統能夠有效整合不同來源的水文數據，包括水位、流量、降雨量等信息。利用這些數據，研究人員深入分析水資源的動態變化，預測未來的水文趨勢，從而為決策提供科學依據。

1 基于大數據技術的智慧水利系統實時檢測研究

1.1 水資源的動態變化

在智慧水利系統的實時檢測研究中，本文構建了一個數據監測平臺，該平臺能夠實時收集和分析水文數據，以評估水資源的動態變化。通過分析歷史數據，本文制作了水位與流量的關系表，結果如圖1所示。

通過分析圖1可以看出，在較長時間內，水位與流量之間的關系用一條連續的曲線來表示。這一關系的穩定性對智慧水利系統的實時監測具有重要的實用意義，表明監測斷面具備良好的長期穩定性。水流的波動對監測斷面的影響較小，長期穩定的監測點能夠有效降低外部干擾因素，從而提高數據的可靠性。本文研究的實時檢測方法是在穩定監測斷面的基礎上進行的。圖1顯示了基于歷史數據的水位與流量關系，進一步反映了水文數據的變化趨勢。然而，當分析水文流量時，降雨量作為一個關鍵因素，必須考慮其與流量之間的關系。因此，降雨量對水文流量的影響分析是智慧水利系統實時檢測研究中的重要環節。

為了深入研究水文數據之間的相關性，本文采用了大數據技術中的機器學習算法，結合Copula函數來建模變量間的關系。這種方法能夠有效捕捉水文數據變化中的隨機性[3]。因此，本文定義了通過信息準則法對Copula函數進行最優擬合的過程，如公式（1）所示。

RMSE=n1∑i=ln（p-pi）2 （1）

式中：p為降水量與水文流量的關系；pi為二者的相關性系數；RMSE為水文流量與降雨量相關性的離散程度。

計算得出的RMSE值越小，表明二者的相關性越高，擬合效果越好，進而判定降雨量對水文流量的影響顯著。

1.2 構建降雨量與水文流量的聯合分布模型

通過大數據技術與智慧水利系統的結合，實現對水文數據的實時監測與分析。本文選取了多個水文監測站的歷史數據，利用大數據技術建立數據模型，以便對水文變化進行實時評估和預測。為了有效監測水文流量的變化，特別是當發生降雨事件時，本文采用了聯合分布函數來分析降雨量與水文流量之間的關系。首先，對水文監測站的歷史降雨量和流量數據進行清洗和預處理。其次，基于歷史數據，構建降雨量與水文流量的聯合分布模型，以便于實時監測和未來趨勢的預測[4]。本文使用相關性分析方法計算降雨量與水文流量之間的相關性系數，如公式（2）所示。

Dn=max1≤i≤n（Fx?Fn（x）） （2）

式中：Dn為降雨量與水文流量之間的擬合優度；Fx為降雨量的函數分布系數；Fn（x）為水文流量的函數分布。

通過擬合優度計算后的系數見表1。

當相關性值大于0.5時，說明降雨量與流量之間的相關性較高。當降雨量和水文流量同時上升時，洪水風險也隨之增加，相關單位需要提前做好防災準備。降雨量的實時監測為水文流量的預測提供有效的支持，從而提高智慧水利系統的響應能力和決策水平。

1.3 智慧水利預測模型構建

在基于大數據技術的智慧水利系統實時檢測研究中，構建有效的水文預測模型是實現智能管理的關鍵。本文采用基于歷史水文數據的機器學習算法，結合降雨量、流量和蒸散發等多種因素，構建了一個綜合性的水文預測模型。該模型旨在實時預測水文流量變化，優化水資源管理。首先，本文對區域內的水文數據進行了全面的收集與整理，包括降雨量、流量、蒸散發等多項指標。通過數據清洗和預處理，確保數據的準確性與完整性[5]。為了提高模型的預測精度，采用了特征選擇方法，篩選與水文流量變化具有顯著相關性的特征變量。其次，本文基于多元線性回歸分析和隨機森林算法構建了水文流量預測模型。模型的基本形式如公式（3）所示。

Qt=β0+β1Rt+β2Et+β3St+∈t （3）

式中：Qt為時間t的水文流量；Rt為時間t的降雨量；Et為時間t的蒸散發量；St為時間t的土壤含水量；β0為模型常數；β1、β2、β3為各特征變量的回歸系數；∈t為誤差項。

為了評估模型的性能，本文采用了均方根誤差（RMSE）和決定系數（R2）作為評價指標。具體計算結果見表2。

通過表2的數據可以看出，隨機森林模型在水文流量預測中的表現優于多元線性回歸模型，具有更低的均方根誤差和更高的決定系數。本文將隨機森林模型應用于實際的水文流量預測中，利用實時監測的數據進行動態調整和優化。為了進一步提高預測的準確性，本文還引入了時間序列分析方法，對歷史數據進行趨勢分析與周期性檢測，結合機器學習模型的輸出，形成一個多層次的智慧水利預測系統。當發生降雨事件時，該系統能夠及時提供水文流量的預測信息，為決策提供科學依據，優化水資源的調度與管理。

1.4 基于大數據技術的數據上傳

為了實現對水文流量的實時檢測與監控，本文基于大數據技術構建了一個高效的數據上傳系統。該系統通過物聯網（IoT）技術，將水文監測數據實時上傳至云端，以便于后續的數據分析與處理。因此，本文選擇了多種傳感器設備來獲取水文信息，包括超聲波水位計、流量計和氣象傳感器等。在水位監測方面，超聲波水位計被廣泛應用于河流、湖泊等水域的水位檢測，符合本文的需求。超聲波水位計通過發射超聲波信號，測量傳感器安裝點與水面之間的距離，從而計算水位高度。該傳感器的工作原理見表3。

在數據上傳過程中，超聲波水位計的輸出數據經過數據采集模塊處理后，通過無線網絡傳輸至云平臺。此平臺能夠實時接收來自各個水文站的數據，并進行集中管理與分析。通過數據的實時上傳，系統及時監測水文流量的變化，并當出現異常情況時發出警報。此外，本文還引入了流量計和氣象傳感器，以獲取更全面的水文信息。流量計用于測量河流的流速和流量，而氣象傳感器則監測降雨量、溫度、濕度等氣象要素。這些數據的整合能夠為水文流量的實時分析提供更豐富的信息支撐。

2 試驗分析

2.1 試驗說明

為了驗證智慧水利系統中基于大數據技術的分析與預測模型的有效性，設計了一系列試驗，將本文研究的預測模型與其他幾種主流方法進行對比。為了確保試驗結果的可靠性與準確性，在試驗前進行了充分的準備，包括數據的采集、預處理和模型參數的調優。在本次試驗中，將基于大數據技術的智慧水利預測模型設置為試驗組，將基于時間序列分析的傳統水文流量預測模型設置為對照組Ⅰ，將基于機器學習的支持向量機（SVM）預測模型設置為對照組Ⅱ。通過對比不同模型在水文流量預測中的表現，評估所提出模型的優劣。

2.2 試驗準備

在本次試驗中，為了確保試驗變量的一致性，選擇了多種傳感器和數據采集設備，以進行智慧水利系統中大數據分析與預測模型的研究。因此，使用基于物聯網技術的多功能水文監測系統，包括水位傳感器、流量計和氣象傳感器等，以獲取全面的水文數據。在水位監測方面，采用的水位傳感器為SRY-1的超聲波水位計。該傳感器能夠實時測量水位高度，并通過單片機將信號指令傳輸至數據采集系統。在水流量的監測中，使用了型號為FL-2的電磁流量計，能夠準確測量流體的流速和流量。同時，氣象數據的采集則通過氣象傳感器完成，記錄降雨量、溫度、濕度等氣象要素。

測試的具體流程如下：首先，將水位傳感器、流量計和氣象傳感器分別安裝在不同的監測點，確保其能夠覆蓋研究區域內的主要水域。在降雨期間，定時采集各監測點的水位、流量和氣象數據，采集間隔設定為1h/次。其次，將采集的數據與實際測量結果進行比對，以分析不同傳感器的數據一致性及其準確性。再次，在降雨量采集結束后，模擬不同的降雨情景，通過控制降雨量的變化，觀察水位和流量傳感器的數據響應。隨著降雨量變化，記錄各傳感器的輸出數據，并比較其與理論預測值之間的差異，確保數據的可靠性和有效性。最后，逐漸停止模擬降雨，并觀察水位和流量傳感器的采集數據是否符合預期的漸變趨勢。將上述流程中采集的數據以表格的形式呈現，數據記錄見表4。

通過分析表4數據可知，在不同的測試點中，各傳感器采集的數據基本一致，且與實際測量結果相符，驗證了所選傳感器的準確性。因此，這些傳感器的傳感檢測能夠統一試驗變量，確保不同方法中試驗只有唯一的自變量。為了提高各試驗組之間的可比性，對水文流量檢測數據進行了歸一化處理，歸一化計算過程如公式（4）所示。

Normalized Value=（Xmax?Xmin）（X?Xmin） （4）

式中：X為原始水文流量檢測值；Xmin為該數據集中的最小值；Xmax為該數據集中的最大值。

通過公式（4）的參數計算，對不同方法的水文檢測結果進行數據對比，以便于后續的分析和模型驗證。

2.3 試驗結果

在本次試驗中，對不同傳感器的數據進行采集和處理，將獲得的水文監測數據代入大數據分析與預測模型中，得到了各試驗組的檢測結果。這些結果為進一步分析和比較不同方法的性能提供了依據。表5列出了不同試驗組在水文流量實時檢測中的結果對比。

根據表5的數據信息可以看出，試驗組的水文流量檢測結果顯示導水流量為210.500m3/s，貯水流量為6.120m3/s，檢測相對誤差為3.20%。而對照組Ⅰ的導水流量為198.750m3/s，貯水流量為5.850m3/s，檢測相對誤差為4.10%；對照組Ⅱ的導水流量為225.300m3/s，貯水流量為6.450m3/s，檢測相對誤差為8.50%。這表明，試驗組的水文流量檢測誤差較小，具有更高的準確性。為進一步分析不同方法的性能，還對各試驗組的流量數據進行了歸一化處理，結果見表6。

從表6中的歸一化結果可以看出，試驗組的歸一化導水流量和貯水流量均處于中等偏上的水平，進一步驗證了其在水文流量實時檢測中的優勢。

3 結語

綜上所述，基于大數據技術的智慧水利系統為水文流量的實時監測與預測提供了有效的解決方案。通過綜合分析水位、流量和降雨量等多種水文數據，本文構建的預測模型不僅提高了預測的準確性，還增強了系統對突發事件的響應能力。未來的研究進一步探索更多變量的影響，優化模型算法，以適應更復雜的水文環境。此外，隨著物聯網技術不斷發展，智慧水利系統的應用前景廣闊，將為水資源的可持續管理和保護提供強有力的支持。

參考文獻

[1]劉斌，蔣濤，吉慶偉，等.數字孿生技術與智慧水利系統的融合及應用[J].江蘇水利，2022（增刊2）：41-44.

[2]盧向雨，侯睿.一種基于地面和衛星物聯網融合的智慧水利系統設計[J].無線互聯科技，2024，21（4）：59-63.

[3]陳銳.數字孿生技術與智慧水利系統的融合及應用研究[J].中國航班，2023，15（10）：38-41.

[4]李軍，江書洵.大數據時代智慧水利系統研究[J].信息與電腦，2023，35（11）：89-91.

[5]馬楠楠.智慧水利信息化系統在水利工程的應用研究[J].水電水利，2023，7（7）：86-88.