王文胜 ， 张 峰，， 薛惠锋， 张永恒

（1.西北工业大学 自动化学院，陕西 西安 710072；2.榆林学院 信息工程学院，陕西 榆林 719000）

地下水资源短缺是世界各国面临的重大难题，水资源的动态调控是缓解该问题的有效途径[1]。地下水系统的动态调控是一项十分复杂的系统工程，涉及不同学科领域之间的交叉和综合集成研究。随着榆林经济的发展，煤炭资源不合理的开采对地下水资源造成巨大破坏并引起地面塌陷，破坏了有机联系的生态环境-水资源-煤炭资源系统，严重威胁着该地区的可持续发展。但迄今为止，榆神矿区煤炭资源已转入大规模开采，但相关的基础研究还不够系统深入，缺乏对该地区地下水文空间数据库模型构建和综合调控等基础科学问题的研究，亟待在相关的基础理论方面取得突破。

有效地实现地下水资源的动态调控首先要对该地区的地下水文相关数据有全面的了解。但由于地下水生态系统的高度复杂性、非线性和时空特异性，区内含水层结构变化规律及地下水补排的非线性过程、地下水资源调控的方法与理论体系、系统内部作用机理及其动态变化过程还未被完全知晓，使得单纯用传统的基于机理或假设的确定性水生态动力学模型方法受到了限制[2]。因此，迫切需要设计出一个能够动态监控和揭示煤炭开采条件下与区域水循环变化相联系的地下水资源演变和动态调控平台，为地下水演变机理研究和地下水调控研究提供理论依据。随着包括遥感在内的地下水检测数据量的快速增加，软计算、云计算、物联网和大数据等新一代信息技术已开始被应用到地下水生态环境监控与数值模拟研究中，以弥补地下水的动态监测资料相对缺乏的不足。

本文提出并研究借助新一代信息技术与三维GIS相结合的水信息学的理论与方法来解决地下水动态调控的统一模型构建及水文空间数据库的问题。水信息学方法已经成为地下水生态环境监控与数值模拟发展的新趋势。现代信息技术的发展使水环境空间数据获取范围、数据量都在快速地增长，对水环境问题的认识和推动相关数学模型的发展提供了良好的条件。将现代信息技术与数值模拟、实验和监测手段相结合产生的水信息学和水信息技术成为地下水资源动态调控研究的有效手段。

1 地下水水文数据库分析与设计

1.1 地下水水文数据库类别分析

近年来，随着水信息学技术的不断深入和发展，尤其是GIS技术的广泛应用，对以图形为基础的地质信息的深入应用和开发提出了严峻挑战[3－4]。空间数据库是空间数据的一种系统化集合，是空间实体以数字形式组织的数据集合。水文地质空间数据库将数据按照专业应用进行逻辑上的分类，再按照数据类的特点分成不同的数据层，其信息按如下数据类划分如表1所示[4]。

1.2 空间数据库图层分析

榆神矿区地下水文地质空间数据库是以图幅为单位进行管理。为保证在综合应用时，每个图形信息及相应属性信息的独立性，图层命名按照10位分段层次码编制，图层名编码结构如图1所示，其中20万分幅在百万图幅内顺序码为001－036。其中比例尺代码引自：“国土资源信息高层分类编码及数据文件命名规则”[4]。

对于无法处理长文件名的系统，图层名可按照如下简化原则处理，前3位表示百万分幅的编号在定义文件名时用于定义存储本图幅所有图层文件的子目录名称，既用原分层名称的地后7位作为图形分层的存储文件名称，前3位作为当前子目录的名称[4]。

图元编号是空间数据库连结图形与属性的关键字，在两者中必须保持一致。图元编号由顺序码和识别码两段组成，顺序码4位数字填写；为保证多幅图拼接后相同图元的图元编号不重码，在不同图幅的图元顺序码前分别加识别码，20万分幅在百万图幅内顺序码为01－36[4]。编码结构如图2所示。

表1 水文空间数据库分类Tab.1 Classification of hydrological spatial database

图1 地下水水文空间数据图层名编码结构图Fig.1 Groundwater hydrology spatial data layer name coding structure diagram

1.3 地下水文空间数据库的表结构的设计

图2 地下水水文空间数据图元编号规则图Fig.2 Groundwater hydrology spatial data element numbering rules diagram

地下水文空间数据库所涉及的实体模型主要有地层界线属性表实体、地层特征属性表实体、地下水类型属性结构表实体、地下水富水性属性表实体、地下水利用规划属性表实体、地下水径流模数属性表实体、地下水水质属性表实体和综合水文地质柱状图属性表实体。下面将详细介绍这些实体模型含义。

1）原料参数表实体：代表了一个原料信息表实体，主要属性包括图元编号、接触关系（指新老地层单位间的接触关系）和描述等。

2）地层特征属性表实体：代表了一个地层特征属性实体，主要属性包括图元编号、地层单位名称、地层单位符号、岩石名称、岩石颜色、岩石结构、岩石构造和地层厚度等。

3）地下水类型属性结构表实体：代表了一个地下水类型属性结构表实体，主要属性包括图元编号、地下水类型、地下水类型名称和含水层分组等。

4）地下水富水性属性表实体：代表了一个地下水富水性属性表实体，主要属性包括图元编号、富水等级（包括水量极丰富、水量丰富、水量中等、水量贫乏、水量极贫乏）、单位、涌水量和含水层类型等。

5）地下水径流模数属性表实体：代表了一个地下水径流模数属性表实体，主要属性包括图元编号、富水等级、单位、径流模数和含水层类型等。

6）地下水水质属性表实体：代表了一个地下水水质属性表实体，主要属性包括图元编号、图元名称、地下水化学类型、超标项、超标值和评价标准等。

7）综合水文地质柱状图属性表实体：代表了一个综合水文地质柱状图属性表实体，主要属性包括图元编号、地层层序、年代地层单位名称、岩石地层单位名称、地层厚度、岩石名称、岩石颜色和地层岩性描述等。

8）地下水利用规划属性表实体：代表了一个地下水利用规划属性表实体，主要属性包括图元编号、图元类型、图元名称、单位和允许开采量等。

地下水水文空间数据库表物理表结构如图3所示。

2 综合调控平台架构的设计

要建立一个可靠的基于演化过程的调控平台，需要对系统内部过程及其与环境作用有透彻的认识。由于地下水资源可获取数据的数量、覆盖范围和复杂性都在飞快地增长[5]。面对着大量的数据，需要找到有用的信息和知识，如何有效地利用和处理海量的数据成为水资源调控中的重要问题。从信息方法的角度出发，研究水信息的输入、存储、处理、反馈和输出成为了发展趋势[6]，上世纪90年代初在荷兰Abbott教授的倡导下水信息学（Hydroinformatics）正式形成，水信息学结合传统水科学和工程学的方法，研究与水环境相关数据的收集、存储、处理、模拟、预测和结果显示等问题，来揭示复杂水环境系统的规律，解决水环境科技难题[7-8]。然而，随着研究问题的深入发展，水信息学的研究对象已不仅仅局限于水环境问题，而是包括了所有的水科学问题，且面向水利工程应用，研究者从不同的角度借助水信息学理论来解决水资源调控问题。但迄今尚未见对煤炭开采区地下水系统精细化的动态调控平台进行系统研究的工作。

榆林市目前已经建设了防汛抗旱指挥系统、政策法规信息管理系统、决策支持系统、山洪灾害防治、水资源管理系统等基础性软件平台，但在数字水文、节水灌溉、水土保持监测、地下水监测、水利工程监控等方面还未形成统一的调控平台。

图3 地下水水文空间数据库表结构图Fig.3 Groundwater hydrology spatial database table structure

本文提出并研究借助新一代信息技术与三维GIS相结合的水信息学的理论与方法来解决地下水动态调控的统一构建问题。水信息学方法已经成为地下水生态环境监控与数值模拟发展的新趋势。现代信息技术的发展使水环境空间数据获取范围、数据量都在快速地增长，对水环境问题的认识和推动相关数学模型的发展提供了良好的条件。将现代信息技术与数值模拟、实验和监测手段相结合产生的水信息学和水信息技术成为水资源动态调控研究的有效手段。

基于水信息学的地下水动态调控平台架构如图4所示。

图4 基于水信息学的地下水动态调控平台架构图Fig.4 Dynamic control of groundwater platform architecture based on hydroinformatics

3 结 论

本文在水信息学技术和云计算平台的基础上，实现了基于水信息学的榆神矿区水文地质空间数据库及调控平台，分析了地下水水文数据库类别，构建了地下水文空间数据库的表结构，实现了矿区地下水信息采集的标准化和共享化。采用新一代信息技术与三维GIS相结合的水信息学的理论与方法实现了地下水动态调控的统一服务平台。

[1]师本强.陕北浅埋煤层矿区保水开采影响因素研究[D].西安科技大学，2012.

[2]张茂省，董英，杜荣军，等.陕北能源化工基地采煤对地下水资源的影响及对策[J].地学前缘，2010，17（6）:235-246.ZHANG Mao-sheng，DONG Ying，DU Rong-jun，et al.The strateand ifluenceof coal miningon the groundwater resources at the energy and chemical base in the north of Shanxi[J].Earth Science Frontiers，2010，17（6）:235-246.

[3]母海东.区域水文地质图空间数据库建设规则研究[D].中国地质科学院，2008.

[4]中国地质调查局发展研究中心.区域水文地质图空间数据库图层及属性文件格式标准 [S].北京：中国地质调查局，2001.

[5]Quiroga VM，Popescu I.Cloud and cluster computing in uncertainty analysis of integrated flood models[J].Journal of Hydroinformatics，2013，15（1）:55-70.

[6]Yongeun Park，Kyung Hwa Cho.Developing a flow control strategy to reduce nutrient load in a reclaimed multireservoir system using a 2D hydrodynamic and water quality model[J].Science of the Total Environment，2014，466-467（1）:871-880.

[7]Anand A，Galelli S.Coordinating multiple model predictive controllers for the management of large-scale water systems[J].Journal of Hydroinformatics，2013，15（2）:293-305.

[8]Abbott M B，Vojinovic Z.Applications of numerical modelling in hydroinformatics[J].Journal of Hydroinformatics，2009，11（2-3）:308-319.