陈晓伟

黄委黄河口水文水资源勘测局 山东东营 257000

随着现代科学技术的高速发展，无人机技术应用越来越广泛，基于无人机技术的航空水面流速法施测河道流量变得有可能。据了解，全国水文行业已经开始逐步研究无人机技术如何应用于水文工作实践中，其中广东省水文局茂名水文分局已实现采用无人机进行水质采样，湖南省长沙水文水资源勘测中心也采用无人机开展了应急水文测验，无人机技术在水文行业应用取得了初步成果[1]。

1 无人机倾斜模型

无人机倾斜模型技术是基于无人机（飞行器）摄影设备（多镜头相机）、线路规划、空三建模、影像贴图和数据提取等一体化三维空间信息服务技术。通过高效的数据采集设备，以及专业的数据处理流程能生成直观反映地物的外观、位置、高度等属性的三维信息，相比传统采用人工测绘方法大大提升了对地理信息数据的获取效率。本文采用具有RTK模块的多旋翼高精度航测无人机，借助于其抗磁干扰能力与精准定位能力，实现cm级定位和图像元数据的绝对精度控制。人工控制无人机搭载多镜头传感器，从垂直、侧视等不同角度对流域下垫面进行影像采集，并结合数据集群方式快速实现精细的三维模型建模和测量结果的输出。无人机三维建模方法技术路线如图1所示。

图1 无人机三维建模方法技术路线图

2 无人机测流优势

2017年7月应急测验人员在龙胜芙蓉河上使用ADCP测流，山区洪水流速度大，洪水直接把这台贵重仪器冲散架，测验人员手被牵引绳拉伤。这场大水将洛清江对亭站测流的另一台ADCP测架冲断。另一应急小组人员在洛清江上游，永福茅江桥上使用进行桥测，由于水流速度大、浪急，洪水直接将ADCP卷入河底，眼看仪器可能被冲毁，在这紧要关头，一队解放军路过此地，及时出手帮忙，将仪器拉出水面，避免仪器损坏。一场大水，同时发生几起直接测流的意外，说明直接测流存在风险。如果用无人机非接触式测流，测流险情就大大减低。有些中小河流水文站设在偏远山区，测验河段没有水文测验设施和测验条件，无缆道、无船、上下游河段无桥梁，测流非常困难。当发生特大洪水，测验人员无法靠近，无法测流时，无人机测流就容易得多[2]。

3 落实“大水文观”的需要对水文应急监测提出新要求

随着《中华人民共和国水文条例》的深入贯彻落实，水文信息支撑水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展的作用更加显著，水文面临的任务也更加繁重。立足水利，面向全社会服务，实现“行业水文”向“社会水文”转变的“大水文观”发展思路，要求水文应承担起更多社会责任，为推进水利和经济社会又好又快发展，提供更加有力的支撑和保障。《国家防汛抗旱应急预案》要求各级气象、水文、海洋部门应加强对当地灾害性天气的监测和预报。当发生突发公共水事件，要求水文部门2小时内启动监测工作，及时上报测验结果，做好会商和预报，尽可能延长预见期，对重大气象、水文灾害作出评估。水利部发布的《突发公共水事件水文应急测报预案》，也明确规定了各级水文部门职责、响应机制、技术保障等内容。

4 无人机在水文测验和信息化管理中的应用

4.1 无人机基站巡检

目前我局还有很多铁塔基站在用，传统的基站巡检都是通过人工的方式，很多情况下都是专业的人员需要登塔，不但有一定的风险，而且工作效率比较低。无人机作为一个空中的平台，可以对基站进行全方位立体的检查[3]。首先是外观，基站长期暴露在外，有时候可能会受到一些外力破坏和影响，会有一定的倾斜，或者塔台有一些变形。另外，塔身设备，比如说一些缺失，一些锈蚀都会影响通信的信号。对于天线而言，天线的精确位置对信号的质量也是非常重要的因素，所以我们要做的就是帮助人工去检查天线的方位角，包括俯仰角，缺陷识别。无人机拍摄的都是海量图片，就像电力巡检是通过人工的方式找到缺陷，但是效率比较低。如果有了5G以后，可以借助5G，首先把图像回传到后端，在后端通过服务器和软件进行AI的缺陷识别。目前有测试是通过无人机搭载一些终端和扫频仪对天线的质量进行实时的监测。有了5G以后，整套无人机基站巡检的架构，首先通过后端，通过平台发布无人机的巡检任务，无人机收到这个任务按照既定的航线对基站进行巡检，前端采集的照片可以实时的回传到后端。如果无人机可以实现智能巡检，就不仅是只能巡检单一的塔，可以连续巡检多塔。无人机传的照片可以通过5G回传到指挥中心进行建模，再根据测量，这个效率比人工至少能提升5倍。无人机目前有一个瓶颈就是续航能力不足，通过自动充电平台的方式，可以弥补无人机的续航能力。整个无人机的巡检过程当中是不需要人工干预的。

4.2 大断面的面积计算

对于有实测大断面的测流断面来说，可以直接输入大断面数据，计算流量采用借用断面，这在《河道流量测验规范》是允许的。在突发性水事件如溃堤、溃坝发生后，利用无人机测验河道或溃口水面流速的方法，十分可行有效。此种情况下，水文应急测验需要解决一个问题，那就是无实测资料的断面面积计算问题。该问题可通过研究不同河道的几何尺寸经验值来初算，例如断面形状（如V型断面、U型断面、梯形断面）、河道宽深比经验系数。在实际水文应急测验中，河段宽度往往容易得到。

4.3 洪水计算模型

为使洪水计算适用于不同水库、不同流域，本文采用基于降雨径流经验相关法（API模型）的水文模型对水库上游洪水进行模拟计算。API模型作为一个多变量输入、单数据输出的系统数学模型，常被应用于流域或水库洪水径流计算。由于其每一个等值线都存在一个转折点，转折点以上的关系线呈45°直线，这对流域极端暴雨所形成的洪水的外延有很好的相关性，适合于极端洪水的模拟分析。流域汇流采用单位线进行计算，单位线的倍比性、叠加性条件填补了流域内无极端洪水资料验证的缺点，对流域内极端洪水的汇流计算具有很好的适用性。同时，单位线推求简单、计算快速、通用性强。

4.4 三维建模和分析决策

当无人驾驶航空器自动控制技术应用于黄河水文突发事件监测时，可以有效地进行三维数字模型的构建。根据报告标准的相关标准，可以收集有关空间数据的信息，作为无人驾驶航空器监测的一部分，并制作实时立体模型，以反映受监测区域地貌因素的空间分布情况。数据分析，如水位、降雨、洪水定量分析和决策水平将大大提高，具体而言，它主要包含静态、动态和数字分析计算的三维模型。其中静态三维模型主要是流域本身和山谷的三维模型，它基于台站水文数据和黄河流域洪水发生前卫星遥感数据的结构，为洪水监测提供了可比的分析基础模型动态三维模型主要使用无人驾驶飞机在洪水爆发后对水面进行地形测量、地形信息、高程和变化数据，并在此基础上按行程和时段生成相应的三维模型，最后将所有模型组合成动态模型。数字分析的计算主要包括使用相关软件动态观察黄河流域的实际水状况变化，以及计算水量、降水、水状况路径、流量和不同流域的水状况范围[4]。

4.5 防洪指挥控制

与水有关的重大公共事件，如极端干旱、洪水、水污染事件和计划中的洪水，具有范围和影响等特点，而无人机系统不受地区和空间的限制，并得到紧急和紧急通信的支持预防水灾、旱灾和紧急情况需要可靠的通信系统来提供技术支持，无人机系统在指挥和控制防洪方面具有无可比拟的优势，其收集和监测设施易于安装，非常适合指挥和控制诸如无人机系统还可以使用地面平台、无线路由、有线路由等使决策者能够观看指定点的监测视频，从而大大提高水利工程管理的信息化水平。

5 采用无人机进行水文应急监测的改进方向

5.1 构建汛区应急中继通讯

当前，常用的报汛方式主要通过无线、有线卫星通信及网络完成信息传递，但这一方式可能在洪灾、强降雨等自然灾害中失效。通过自动控制技术构建一个汛区应急中继通讯，可有效解决通讯瘫痪问题。在组建时主要通过无人机系留绳让地面发电设备为无人机供电，实现长时间滞空，同时构建一个由无人机搭载基站设备，机地连接有线传输，地面操控与核心网连接系统所组成应急通讯中枢。当某地区出现自然灾害后，可通过空中通道的构建和灾区驻站人员直接联系，并且能够完成物品投送、事物补给等操作，将水文情报信息及时带出[5]。

5.2 测站监测条件优化

监测条件的优化是水文监测改革的重要措施，优良的测站控制条件将会得到良好的水位流量关系，所以，河道工程措施，标准断面的建设是最佳选择，实现水位流量的单值化，首先要对测站特征进行深入调研，全面分析影响水位流量关系的影响因素，通过建立水位流量单一曲线，再提升流量监测自动化水平，从而实现流量在线监测，为水文巡测奠定必要基础。一些新技术、新设备也要大力推广，如ADCP、雷达波水面测速系统、超声波时差法等应大胆应用并进行率定，在使用过程中发现新技术、新设备不足之处和需要改进之处，可以与厂家合作，共同优化技术、设备，提高测验精度。

5.3 优化监测流程

启动前，水文情报自动机会自动检查所有监测设备，以确保它们正常工作。空间站的常驻流体动力机器人在非洪灾期间和其他非紧急情况下通过空间站现有监测设备进行水文监测。在洪水期间，例如在监测降雨或水位迅速上升造成洪水风险的情况下，对降雨量、水位和流量进行额外测量。一种方法可以提高测量频率，获得更详细的实时数据，另一种方法可以将现有的机器人和监测设备的测量数据结合起来，实现数据的多维合并，提高测量数据的准确性。获得数据后，自动机将根据附近站提供的信息进行实时比较校正，以确保测量数据的准确性。

5.4 提高飞行控制系统的稳定性

无人机监测系统主要利用微波雷达的帮助，飞行控制系统的稳定性决定了测速结果，一些监测指标受到无人机飞行速度的影响，可能会出现误差。因此，在紧急水文监测期间，必须控制无人机的各个阶段，提高飞行控制系统的稳定性。首先，减缓监测必须确保无人机能够根据流域环境因素在飞行期间实现稳定的减缓。第二，飞行控制系统应考虑飞行过程中的视觉条件，以便在考虑到黄河流域不同气候和风速等因素的情况下，获得合理的升降速度。最后，飞行控制对该阶段的稳定至关重要，这要求系统能够确定风和环境压力条件，从而为选择无人驾驶飞行器的旋转和飞行模式提供正确的指导。

6 结语

水库极端洪水的精准预测与灾害评估需要完整的洪水预报模型与高精度的地理信息数据，但极端洪水发生概率小、范围广、资料收集难，构建基于API、单位线的洪水预报模型以及结合无人机倾斜摄影三维实景模型，为解决极端洪水资料短缺、地理信息数据精度差提供了技术支撑，对洪水淹没过程结合Cesium三维引擎生动展示，便于管理人员对灾害结果进行整体把握，提升认知水平。