【智慧水务】实时预报预警系统的五个关键标准

【智慧水务】实时预报预警系统的五个关键标准

实时预报预警系统是智慧水务体系应用层的重要组成部分,它对减少洪涝灾害、合流制污水溢流事件带来的损失,具有显著效果。

值得注意的是,不是随随便便一个水力模型拿过来,接上实时数据算起来就叫作实时预报预警系统。一套成熟的智慧水务实时预报预警系统应该满足以下几个关键标准。

· 计算引擎的健壮性

· 数据更新的及时性

· 模型的可适应性

· 简明有效的信息

· 模型的准确性

 

1:实时预报预警系统的五大关键标

以目前国际上比较先进的ICMLive智慧水务实时预报预警系统为例,具体说明这几个关键指标:

计算引擎的健壮性

不同于用于规划设计评估的离线排水模型、水力模型,实时预报预警系统由于需要实时、滚动、自动计算,要求每次计算都能成功,尽可能避免出现模型不收敛运行失败的情况。因此,计算引擎的健壮性成为实时预报预警系统的关键标准。

ICMLive基于InfoWorks ICM综合流域排水模型,采用ICM的计算内核。作为国际知名的水动力模型产品,ICM的计算引擎经过几十年的检验,已十分稳定。

数据更新的及时性

实时预报预警系统强调“实时”、“预报”,意味着,该系统必须具备和实时数据库对接的能力,在模型每次运行前,自动更新数据。

ICMLive通过TSDB(Time-Series Database)模块对接实时数据。目前,TSDB已支持多达14种不同的实时数据源,包括常见的Oracle数据库、SQL Server数据库以及CSV文件;除此之外,TSDB还具备对接雷达空间降雨的能力,它支持11种雷达观测降雨数据和10种雷达预报降雨数据格式。

模型的可适应性

模型的运行需要初始条件和边界条件。初始条件指系统当中的初始状态,例如调蓄池的初始水位等;边界条件指模拟时段的时间序列数据,例如降雨、流量、水位等。对于实时预报预警系统,要求模型能实时提供初始条件和边界条件。

ICMLive中,可通过热启动进行初始化,即在前次运行中保存某一时刻的状态,作为下次模拟的初始状态。除此之外,ICMLive还可以通过数据同化,利用实测数据对模型状态进行更新和修正。


简明有效的信息

模型计算可以带来丰富而复杂的结果数据,但是,并不是所有的数据结果都是实时预报预警所需要的、决策调度人员所关心的。实时预报预警系统在运行的过程中,必须提供简明而有效的预报预警信息。

ICMLive中,提供了警告定义的功能,让用户自定义警告内容。例如,若当次模拟中某检查井出现漫水现象,则提供报警信息。这些报警信息在模拟完成后会汇总成表格呈现,甚至可以通过邮件形式自动发送给指定对象。除此之外,ICMLive还提供了丰富的警告样式,例如通过属性主题图、文本、图表形式呈现预报预警信息。

模型的准确性

实时预报预警系统的有效运行,依赖于离线模型搭建的准确性。只有一个相对准确的离线模型,才可以结合实时数据给出有效的预报预警信息。

ICMLive中,可将实测数据和模型模拟结果的对比作为“验证警告”,一旦实测数据和模型模拟结果不满足设定要求,则给出报警信息,提醒模型师及时了解系统现状,并更新模型,以满足精度要求。

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