洞庭湖区智慧防汛体系构建设想与应用效果研究
摘要
关键词
洞庭湖区;智慧防汛体系构建设想;物联网;智能预警;防汛减灾
正文
引言
洞庭湖区作为长江流域重要调蓄湖泊,其防洪安全事关重大。然而,该区域洪涝灾害频发,传统依赖人工巡查和经验判断的防汛模式已难以应对。面对巡查队伍老龄化、监测覆盖不足、数据处理滞后等现实困境,亟需构建智慧防汛体系。该体系通过集成先进技术,可实现全要素、全天候精准感知,为防汛工作提供智能化解决方案,对提升湖区防汛能力、保障区域安全具有重要价值。
一、洞庭湖区防汛现状与现存问题分析
(一)洞庭湖区水文特征与防汛工作基础
洞庭湖蓄纳湘江、资江、沅江和澧水,是湖南水情的最重要组成部分,洞庭湖区的防汛工作对湖南、对长江流域十分重要。历史上洞庭湖区洪水灾害频繁,新中国成立以来就有40多年发生了洪涝灾害,导致人民群众生命财产安全遭受重大损失。目前虽已建成堤垸、排灌站与监测站点等基础设施,具备常规汛情应对能力,但极端天气增多、设施老化、站点覆盖不均等问题,导致关键水文数据捕捉不全,严重制约汛情精准研判与防汛效能提升。
(二)传统防汛模式下的突出短板
传统防汛模式高度依赖人工巡查,劳动强度大且存在盲区。巡查队伍老龄化严重,在夜间或恶劣天气下难以及时发现管涌、裂缝等隐患。信息传递依赖层级上报,滞后严重,导致指挥决策缺乏实时数据支持。资源调配多凭经验,无法按汛情紧急程度精准分配,常出现资源分布不均、重点区域短缺等问题,严重影响防汛整体成效。
(三)极端天气对现有防汛体系的挑战
全球气候变暖导致极端降雨频发,洞庭湖区多次出现超历史水位洪水。此类洪水水位上涨快、洪峰流量大,并与长江洪水叠加,致使现有体系难以招架。其监测设备在极端条件下易故障,预警覆盖范围有限,应急队伍与物资调度迟缓,暴露出当前防汛能力与极端天气防护需求间的巨大差距,给湖区防洪安全带来严峻压力。
二、洞庭湖区智慧防汛体系构建设想框架设计
(一)智慧防汛体系的核心技术支撑选择
智慧防汛体系以物联网、大数据、人工智能与地理信息系统(GIS)为核心技术支撑。物联网通过布设水位、雨量及土壤墒情等传感器,实现汛情要素的实时采集;大数据负责海量数据的存储、清洗与分析,挖掘汛情演变规律;人工智能依托预测模型,精准预报未来水位与降雨趋势;GIS则将数据与空间信息融合,直观展示汛情分布,为决策提供可视化支持。各技术协同联动,共同奠定体系高效运行的基础,显著提升防汛工作的科学性与响应及时性。
(二)智慧防汛体系的功能模块搭建
智慧防汛体系由实时监测、智能预警、协同调度与应急处置四大功能模块构成。实时监测模块依托多类型传感器,实现对水位、流量、堤坝变形等关键数据的全方位采集与实时传输。智能预警模块基于大数据与人工智能技术,自动研判汛情风险,并通过多种渠道发布预警信息。协同调度模块整合多部门资源,建立联动机制,动态优化工程调度与资源调配。应急处置模块涵盖队伍、物资与预案管理,为灾时救援与人员转移提供系统支持,确保防汛工作高效有序开展。
(三)智慧防汛体系的数据安全保障设计
数据安全是智慧防汛体系稳定运行的基础,需建立覆盖数据采集、传输、存储与使用的全流程防护机制。在采集与传输环节,采用加密协议防止数据被篡改或窃取;在存储环节,构建分布式存储与异地容灾系统,并实施严格的访问权限控制;在使用环节,通过数据脱敏技术保护敏感信息。同时,定期开展安全风险评估与漏洞修复,全方位保障数据安全,为系统持续稳定运行提供有力支撑。见表1所示。
表1 智慧防汛体系关键性能指标预期提升对比
性能指标 | 传统防汛模式 | 智慧防汛体系(预期) | 提升幅度 |
水位监测误差 (cm) | ±5.0 | ±1.0 | 降低80% |
雨量监测误差 (%) | ±10 | ±3 | 降低70% |
预警信息覆盖时间 | 1-2小时 | 10-15分钟 | 缩短85% |
预警准确率 (%) | 75 | 92 | 提升17% |
资源调配响应时间 | 3-4小时 | 30-45分钟 | 缩短85% |
数据更新频率 | 1小时/次 | 5分钟/次 | 提升92% |
三、洞庭湖区智慧防汛体系的具体建设实施路径
(一)监测感知网络的优化与升级
结合洞庭湖区地形地貌与水文特征,对现有监测站点展开优化布局,在重点堤垸、河道交汇处、易涝区域增设监测站点,实现监测覆盖无盲区。对老旧监测设备实施更新换代,选用高精度、低功耗、抗干扰能力强的传感器与监测设备,提升数据采集精度与设备稳定性。引入无人机巡检与卫星遥感技术,构建“地面监测+空中巡检+卫星遥感”的立体化监测网络,实现对湖区大范围、高精度的动态监测,及时察觉堤垸隐患与汛情变化,为后续防汛工作开展提供全面、精准的基础数据支撑,进一步强化湖区汛情感知能力。见表2所示。
表2 立体化监测网络优化升级方案与预期指标
监测层级 | 核心设备与技术 | 主要监测对象 | 关键性能指标 |
地面监测 | 高精度水位/雨量传感器、堤坝变形监测仪 | 水位、降雨量、堤坝位移等 | 监测盲区消除≥95% |
空中巡检 | 无人机(红外热成像、激光雷达) | 管涌、裂缝等堤防隐患 | 隐患识别准确率≥90% |
卫星遥感 | 合成孔径雷达、多光谱成像仪 | 水域面积变化、洪泛区范围 | 监测面积≥5000km² |
(二)数据共享平台的搭建与跨部门协同
依托政务云平台搭建洞庭湖区智慧防汛数据共享平台,整合水利、气象、应急、交通、自然资源等部门的汛情相关数据,打破部门数据壁垒,实现数据实时共享与互联互通。建立跨部门协同工作机制,明确各部门在防汛工作中的职责分工,通过数据共享平台实现汛情信息实时推送、工作指令高效传达、应急资源协同调配。制定统一的数据标准与接口规范,确保不同来源、不同类型的数据能够有效融合,为智慧防汛体系的数据分析与决策提供统一的数据基础,提升跨部门防汛协作效率。
(三)智慧防汛应用系统的开发与调试
智慧防汛应用系统围绕监测、预警、调度与处置等核心功能进行开发。系统设计注重用户操作便捷性,采用简洁直观的界面,便于防汛人员快速掌握使用。功能设计体现智能化与个性化,可根据水利部门、应急指挥部门及基层单位等不同用户需求定制相应模块。系统开发完成后,将在湖区选定区域开展试点运行,通过收集用户反馈持续优化系统功能与性能,确保其稳定高效地服务于实际防汛工作。
结语
洞庭湖区智慧防汛体系的构建,通过整合物联网、大数据等现代信息技术,实现了从传统防汛向智能精准防控的转变。该体系在监测预警、协同调度与应急处置等方面展现出显著优势,为提升湖区防汛减灾能力提供了有效路径。未来,应持续推进技术迭代与应用深化,完善长效运行机制,为构建更稳固的洞庭湖防洪安全屏障提供坚实支撑。
参考文献
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作者简介:李宁波,男(1971.12),汉族,湖南华容人,高级工程师,大学本科,研究方向:水利工程建设管理。
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