赵 钊 徐永兵 牛会泽

（山东省水利勘测设计院，山东济南 250013）

小清河源于济南市南部山区，干流自玉符河右堤的睦里庄闸起，自西向东流经济南市、淄博市、滨州市、东营市、潍坊市的12个县、市、区，汇集20个县、市、区的来水，于寿光市羊口镇东注入莱州湾。小清河干流全长229 km，控制流域面积10 433 km2。具有海河联运、农田灌溉、水产养殖等功能，是鲁中地区重要的排水河道。流域内地形复杂，既有山地丘陵，又有平原盆地。流域面积呈典型的单羽毛状水系分布。沿河湖泊洼地较多，历史上为干流和南部支流洪水的天然滞洪区。

小清河历史上多次发生洪涝灾害，2019年10月，根据山东省政府有关工作安排，开始组织实施小清河干流、分洪道治理及信息化工程。信息化系统以小清河流域洪水统一调度指挥为目标，结合流域防洪除涝综合治理需求，全面整合各类资源，以防洪调度业务为核心，以控制性工程、蓄滞湖泊的自动化控制为手段，以各类监测信息和预报数据为支撑，构建准确高效、实时快速、要素齐全、智能联动的自动化防洪调度指挥系统。实现流域内上下游、左右岸、干支流、各区间的洪水调度的统筹指挥管理。全面提升小清河流域洪水自动化调度指挥能力，构建流域一体化防洪工程体系。

1 主要建设内容

1.1 水系及预报断面外业调查与资料收集处理

调查流域水利工程及非工程措施建设基本情况、河道行洪能力和河道防洪标准、流域地形，采集遥感影像资料、水文及洪水资料、工程设计及调度等资料，并进行断面以上流域下垫面情况的调查，开展预报断面的补充测量，对收集资料进行处理整编。

1.2 洪水预报方案库建设

根据小清河流域地形地貌、历史降水、汇流特点、防洪标准、防汛应急响应机制、中下游地区社会经济信息等，针对预报断面、区域建立洪水预报方案库。

1.3 洪水预报模型研发与参数率定

研发洪水预报模型库，根据相关图预报模型、洪水预报水文模型（马斯京根河道洪水演进模型、三水源蓄满产流模型、流域汇流单位线等）[1]、风暴潮预报模型等模型在小清河流域的适用情况，选择若干种模型构建洪水预报模型库，并根据多场次历史降雨及径流资料，率定并验证所构建的洪水预报模型。

1.4 设计洪水与调度方案编制

根据小清河流域洪水调度“上蓄、中滞、下排”的总体布局，结合分洪道、水库、蓄滞洪区等水利工程调度规则，建设多目标决策下的水利工程调度规则库。在工程调度规则库建设基础上，研究小清河流域洪水预报调度流程，包括洪水的“守候式”及“触发式”自动预报流程等。根据小清河流域洪水预报调度一体化系统建设需要，开展流域设计洪水及洪水遭遇分析、流域防洪库容预留总量分析、流域蓄滞洪工程洪水资源化专题研究、流域水工程联合调度方案编制等专题分析。

1.5 小清河流域洪水预报调度一体化系统开发

根据小清河流域洪水预报调度实际业务应用需求，开发定制小清河流域洪水预报调度一体化业务应用软件，主要包括水雨情服务系统、洪水预报预警系统、防洪调度系统、风暴潮预报预警系统、数据维护、系统管理等子系统或功能模块，协同实现流域洪水预报调度一体化系统化管理。

1.6 数字场景建设

建设包括流域数字场景、河道精细数字场景、重点水利工程实景模型以及BIM模型的小清河流域数字场景，开发GIS+BIM基础支持平台。基于流域虚拟仿真数字场景的基本功能和应用接口，实现流域数字场景基本操作与业务系统信息展示。

2 设计要点

2.1 系统整体框架

系统整体框架如图1所示。

图1 系统整体框架

系统架构采用业界成熟通行的实现方案和技术体系，在设计中以信息安全和行业信息化标准为开展工作的基础保障。充分采用SOA的设计思想，将系统进行纵向切分，包括用户接入、业务应用、应用支撑、数据管理、硬件资源、信息采集等层面。

分类和分层的原则是用户可见程度由浅入深，在切分的过程中，具体的应用系统与具体的数据存储通过中间的业务服务体系进行解耦。系统中的业务应用与数据保持相对独立，减少应用系统各功能模块间的依赖关系，通过定义良好的访问接口与通信协议形成松散耦合型系统，在保证系统间信息交换的同时，尽可能保持各系统间的相对独立的运行。

2.2 系统技术架构

系统技术架构如图2所示。

图2 系统技术架构

系统平台提供完备的微服务支撑框架，并基于基础支撑组件和应用管理的统一管理要求封装形成的基础服务接口，主要包括消息服务接口、工作流服务接口、GIS服务接口、报表服务接口、统一认证接口、统一日志服务接口、统一数据访问接口、统一安全服务接口等。为了便于对应用支撑平台的管理与配置，平台提供一系列系统管理与配置功能。支撑各类业务应用调用，针对同一接口服务平台提供不同协议调用，如Hessian协议、HTTP协议、RMI协议、WebService协议、Thrift协议、Memcached协议、Redis协议等。为了确保各业务应用的协同，实现对用户的统一展现，平台将业务协同门户纳入统一管理，以便在业务应用按照给定的标准框架下开发完成后，可以被自动集成到业务协同门户[2]。技术架构以zookeeper、分布式、微服务框架为核心，服务注册、协调由zookeeper负责。以微服务框架为基石进行业务服务和组件服务的封装和调用，以基础与公共支撑服务为业务应用提供支撑，在资源层由统一数据访问服务和资源库管理对数据进行统一管理，包括数据访问、存储、服务等，并对外提供标准的ODATA、JSON、WS服务接口。在界面层以JSP、JS、HTML为基础进行UI开发，在门户层实现统一信息发布和展示，在前端接入以Web服务为代理为用户提供访问入口，在性能优化方面以分布式缓存为框架平台及应用提供缓存服务。

2.3 业务流程

（1）监测系统。

通过前端建设雨量计、水位计、流量计等监测设备，感知现场信息并传送到平台上，本系统接收感知监测信息。

（2）预警预报系统。

通过建设洪水预报模型和防洪调度模型对前端监测数据进行运算分析，得出分析结果。同时考虑多模型管理与集成服务，为今后发展新的模型提供统一的集成与管理服务，避免新模型重新适配本系统[3]。针对模型分析结果可运用于预警指标管理，为其提供预警参数的设定，并经过监测预警系统对超过阈值的监测信息进行提示告警，统一展现前端实时监测信息。在模型运算过程中，由自学习提升系统收集模型运算结果、前端监测信息、水系要素控制等反馈信息，为模型运算提供学习调优的条件。

（3）调度系统。

由多模型管理与集成服务系统统一将模型结果与能力输入科学调度体系，由其进行调度模型的构建。通过调度模型的构建为调度方案的初步制定提供理论基础，初步方案提出后进行多方会商讨论，同步对方案进行情景推演，最终择优选取调度方案。整体系统流程如图3所示。

图3 系统业务流程

2.4 数据流程

系统整体数据流程如图4所示。

图4 系统数据流程

小清河洪水预报调度一体化系统数据流程主要包括监测部分、预测部分、预警部分、预报部分、调度部分、自动控制部分以及调度辅助管理部分等。

（1）监测部分。

监测部分在集成水情、气象监测数据的基础上，对全流域水文、气象、水质、自动控制工程等全要素监测、监控，形成系统基本数据源，并作为其他模块基础数据输入来源。

（2）预警部分。

预警部分包括三大部分，即实时监测预警和预报预警以及预警发布管理等。实时监测预测基于实时监测要素的预警阈值，根据实时监测和预警阈值进行对比，实时确定是否发出预警。预报预警基于预报模型对未来降雨、河道洪水和水质等要素进行预报，对比预警阈值确定是否发出预警、预警范围以及预警级别。预警发布管理包括预警指标制定模块和预警发布管理模块。预警指标制定基于预报对象确定其安全的临界值，制定不同等级的预警指标，制定预警预案。预警发布与管理系统基于实时和预报预警，具体实施预报发布、预反馈、预警撤销等预警系统管理措施，包含应急条件下的预警发布和管理。

（3）预报部分。

预报系统主要包括水系洪水预报模块。水系洪水预报基于流域洪水预报模型针对水库、蓄滞洪区、闸坝控制断面、重要水利工程断面的洪峰流量、洪量、洪水过程及预见期进行预报，服务于河道洪水调控，对预报结果开展不确定评析和实时预报校正。

（4）调度部分。

调度模块包括调度方案生成与管理模块、调度会商模块和调度指挥三大模块。调度方案生成与管理模块主要包括河道洪水调度模型，通过调度控制的目标和要求，在水量预报的基础上形成服务。调度会商模块包括多方案的优选、情景推演和决策过程，最终形成调度令。

（5）调度控制部分。

调度控制是基于调度令对水库、闸坝、泵站等进行具体操作的过程。

3 结语

小清河流域水系复杂，支流上有较多的湖泊、水库、洼地，水系复杂，部分大中型水库及主要支流建有水文水情等观测设施，但是资料共享及洪水自动化调度程度不高，洪水调度管理缺乏系统性。在智慧水利总体建设背景下，充分利用大数据、物联网、云计算等先进前沿技术，构建洪水预报与调度模型库，建设小清河流域洪水预报调度一体化系统，具有重要的意义和价值，为今后类似系统的开发建设提供经验和借鉴。