水情自动测报技术基础及其应用

出版者:中国水利水电出版社

作者:孙增义，吴跃

页数:237

出版时间:1999-12

价格:39.00

装帧:平装

isbn号码:9787801248176

具体描述

内容提要

本书共分十一章。

第一章绪论部分，概述水情自动测报技术的发展和现况；简介测报系统构成和系统体

制；并对阅读本书所需的有关准备知识和专业名词作了简要的解释和说明。第二章至第六

章分别对水情数据自动遥测，数据传输，水情数据处理和洪水预报调度，系统生产、组装、

操作、运行等进行专题讨论。第七章为系统性能分析和典型工程实例介绍。第八章专题介

绍卫星水情数据通信及其自动测报系统。第九章浅显地介绍雷达测雨方法的一般概念及

其前景。第十章讨论了关于建立大流域、大行政区域内多水库间水情自动测报网络系统联

调等问题。本书的最后一章（第十一章），对现行水情自动测报系统设计规程作了摘要介

绍，并兼谈水情自动测报系统的防雷问题。

本书适于从事水情自动测报及防洪调度的设计、科研和生产管理人员阅读，可供各级

防汛主管部门及有关科研、教学人员参阅。

目录信息

目录
序
前言
编写者名单
第一章 绪论
第一节 水情自动测报技术的发展及其特点
第二节 水情自动测报系统的结构和体制
第三节 水情遥测信息及其传输的有关知识
第四节 水情自动测报系统的组建和性能评估
第二章 水情数据自动遥测
第一节 遥测站网布设
第二节 水情数据自动遥测体制
第三节 水情遥测传感器
第四节 遥测站
第五节 SRs－6型遥测站
第三章 水情数据传输及通信网绪
第一节 无线电通信信道质量参数
第二节 信道组网设计和测试
第三节 中继站
第四节 SRS－5型中继站
第四章 水情测报调度中心及洪水预报和防洪调度
第一节 调度中，心站
第二节 洪水预报和防洪调度
第五章 产品生产和外购设备优选
第一节 产品生产
第二节 外购设备的优选
第六章 系统安装、调试和维护
第一节 设备现场安装调试
第二节 野外测试设备――多功能测试仪及场强仪和功率计介绍
第三节 系统的维护
第七章 系统的性能分析及典型工程实例
第一节 系统性能分析
第二节 提高系统数据收集可靠性的措施
第三节 同频信号碰撞概率分析
第四节 典型工程实例
第八章 卫星水情数据通信及其测报系统
第一节 引言
第二节 卫星通信系统的组成
第三节 卫星通信系统的技术体制
第四节 Inmarsat卫星通信系统简介
第五节 Inmarsat―C移动卫星通信系统及其应用
第六节 VSAT卫星通信系统简介及其应用
第七节 低轨道卫星移动通信系统简介
第九章 雷达测雨
第一节 气象雷达概述
第二节 测雨雷达波辐射特性
第三节 雷达气象方程
第四节 雷达测雨及雷达一水情自动测报组合系统
第十章 大流域大行政区域性洪水预报和水资源管理联调网系统
第一节 数据通信网概述
第二节 水情自动测报系统联调网的建立
第十一章 水情自动测报系统设计规程及防雷问题
第一节 规程简介
第二节 水情自动测报系统的防雷问题
附录 HR9800系列水情遥测预报和洪水预警调度系统
HG9800系列闸门自动监控系统
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的作者在解释水文模型时，并没有深入探讨其背后的数学原理，例如差分方程的构建过程，以及模型参数的敏感性分析方法。我原本期待能从这本书中学到更多关于模型优化的技巧，比如如何通过遗传算法或粒子群算法来寻找最优的模型参数组合，以提高预测精度。同时，对于模型的验证部分，书中也只是简单提到了 Nash-Sutcliffe 效率系数和均方根误差，而没有详细介绍其他常用的验证指标，比如可决系数（R²）或者平均绝对误差（MAE）等，以及这些指标在不同情况下的适用性。此外，书中对于模型的不确定性分析也语焉不详，例如如何通过蒙特卡洛模拟或者贝叶斯方法来量化模型预测的不确定性，从而为决策提供更全面的信息。我希望作者能在后续版本中增加这方面的内容，使读者能够更全面地理解和应用水文模型，尤其是在面对复杂多变的实际水文情境时，能够有更扎实的理论基础和更丰富的实践指导。我对书中关于传感器布置和数据采集的部分也感到有些遗憾，它更多地停留在概念层面，而没有提供具体的案例分析，例如在不同地形条件下，如何选择最优的传感器类型和数量，如何进行传感器节点的部署规划，以及如何保证数据的实时性和可靠性。

本书在介绍洪泛区风险评估时，仅仅提及了历史洪水淹没范围的划定，但未能深入探讨风险评估的量化指标和评估方法。我希望学习到如何利用概率模型、不确定性分析等技术，对洪泛区的淹没深度、淹没范围以及可能造成的经济损失和人员伤亡进行量化评估。同时，书中关于防洪工程措施的介绍，也相对笼统，例如堤防、水库等，但对于不同类型防洪工程的适用条件、设计标准以及工程效益的评价，则缺乏具体的指导。我期待作者能提供更多关于防洪减灾体系建设的案例，包括非工程措施，如预警系统、公众教育、应急预案等，以及如何将这些措施与工程措施有机结合，构建多层次的防洪减灾体系。对于溃坝洪水风险分析，书中也提及较少，例如如何模拟溃坝洪水过程、评估溃坝风险等级以及制定相应的应急响应计划。

尽管本书对水情自动测报系统的组成部分进行了大致的介绍，但对于各组成部分之间如何进行协同工作，如何实现数据的无缝传输和信息的高效集成，描述得不够清晰。我希望看到更多关于系统集成方面的实际案例，例如如何构建一个集成了传感器网络、数据传输平台、处理分析软件和信息发布模块的完整水情测报系统。书中对于通信技术在水情测报中的应用，如GPRS、NB-IoT、卫星通信等，虽然有所提及，但未能深入分析不同通信方式的优缺点、适用场景以及在实际部署中可能遇到的挑战。我期待作者能提供更详细的技术选型指南和部署策略，包括网络拓扑设计、数据传输协议的选择以及网络安全防护措施。此外，书中关于测报系统的维护和升级方面的内容也较为简略，对于如何进行设备的日常维护、故障排除以及系统的定期升级和技术更新，缺乏具体的指导。

本书在论述河流断面测量与分析时，虽然提及了断面的几何形态和糙率参数的确定，但并未深入探讨其在水流模拟中的具体应用，例如如何利用断面信息来构建一维或二维水流模型，并进行流速、水位等参数的模拟。我希望学习到更多关于河流动力学原理以及数值模拟方法在河流流量计算中的应用，例如如何利用有限差元法、有限体积法等数值方法来求解浅水方程组，从而实现对河流流态的精确模拟。同时，书中对于水沙输移和沉积过程的描述，也相对基础，未能深入探讨影响泥沙运动的各种因素，例如水流挟沙能力、泥沙粒径分布等，以及如何利用相关模型来模拟水沙输移和沉积过程。我期待作者能提供更多关于水沙输移模型在泥沙淤积预测、河道整治方案制定以及水利工程设计中的应用案例。

在提及水文预测的误差分析时，书中仅仅提到了预测误差的来源，但并未深入探讨具体的误差量化方法和减小误差的策略。我渴望了解如何利用统计学方法，例如方差分析、回归分析等，来诊断预测模型中的误差，并找出影响预测精度的关键因素。此外，书中对于预报预警系统的构建，也只进行了概括性的介绍，未能详细说明如何根据不同的预报时效和精度要求，选择合适的预报模型和预警阈值。我期待作者能分享更多关于预报预警系统优化和升级的经验，例如如何整合多源预报信息，如何利用人工智能技术提升预报能力，以及如何设计科学合理的预警发布机制，以提高预警的及时性和有效性。书中对于公众参与和信息传播在水情预警中的作用，也提及不多，我希望看到更多关于如何利用新媒体技术，如社交媒体、APP等，将水情预警信息及时、准确地传递给公众，并引导公众采取必要的避险措施。

书中关于雨量站网密度对测报精度的影响分析，虽然提出了概念性的论述，但缺乏量化的研究和实证数据支持。我希望能看到一些关于如何根据流域特征、降雨的空间变异性以及所需精度来确定最优雨量站网密度的具体方法和案例。例如，通过空间插值误差分析、信息论方法等来评估不同站网密度下的信息量损失。同时，书中在介绍水质监测技术时，侧重于常规参数的监测，而对于新兴的水质污染物，如微塑料、持久性有机污染物（POPs）等的监测方法和技术进展，则提及较少。我期待作者能够增加对这些新型污染物监测的介绍，包括采样方法、分析仪器以及潜在的生态风险评估。此外，书中关于地下水监测的内容也相对基础，对于地下水流数值模拟模型的应用，例如MODFLOW等，及其参数校正和验证方法，并未深入探讨。我希望作者能提供更多关于地下水监测网络优化、地下水水质变化趋势分析以及地下水资源可持续利用方面的深入研究和案例。

本书在介绍水文数据管理与共享时，虽然提到了数据标准化和元数据的重要性，但对于如何构建一个高效、安全的水文信息共享平台，以及如何解决数据互操作性和数据质量保证方面的问题，缺乏具体的实践指导。我期望能学习到更多关于数据库设计、数据挖掘技术在水文数据管理中的应用，例如如何利用关系型数据库或 NoSQL 数据库来存储和管理海量的水文数据，如何利用数据挖掘技术来发现数据中的隐藏模式和规律，并为水文预测和决策提供支持。此外，书中对于水文信息服务和产品开发方面的内容也相对简略，未能详细说明如何根据不同用户的需求，开发多样化的水文信息服务产品，例如洪水预警信息、水资源评价报告、水文旱情监测等。我期待作者能提供更多关于水文信息服务体系建设的案例，以及如何利用互联网+、大数据等技术，拓展水文信息服务的渠道和形式，提升水文信息的传播效率和应用价值。

在数据处理与分析的章节中，作者虽然提及了数据清洗和异常值处理的重要性，但并未详细阐述具体的处理方法和技术细节。我渴望了解如何在实际操作中，例如使用Python的Pandas库或者R语言，有效地识别和处理缺失值、离群点等数据质量问题，并分享一些实用的数据预处理流程。此外，书中对于时间序列分析方法的介绍也相对表面化，例如ARIMA模型、SARIMA模型等，并未深入探讨这些模型的假设条件、参数选择的依据以及模型诊断的步骤。更令人期待的是，书中没有涉及一些前沿的时间序列分析技术，例如基于深度学习的预测模型，如LSTM、GRU等，这些模型在处理非线性、长序列依赖关系方面表现出了优异的性能，对于水情预测具有重要的应用价值。我希望作者能够在后续版本中，补充更多关于数据挖掘、机器学习在水文数据分析中的应用，特别是如何构建和优化用于水情预测的机器学习模型，包括特征工程、模型训练、评估与调优等环节，为读者提供更具操作性的指导。

书中对于水库调度在应对洪水和干旱方面的策略，虽然给出了基本原则，但对于具体的调度模型和优化方法，例如基于数学规划、智能算法的调度模型，并没有详细的介绍。我希望能从书中学习到如何构建和应用这些调度模型，以实现水库效益的最大化，同时也能更好地满足下游的用水需求。此外，关于水资源管理与规划的章节，也仅仅停留在宏观层面，未能深入探讨在不同情境下，如何进行科学的水资源配置、用水效率提升以及水权制度的改革。我期待作者能提供一些关于水资源管理中的量化分析工具和决策支持系统，例如如何利用线性规划、目标规划等方法来优化水资源分配，如何进行用水定额管理和超定额用水的处罚机制。对于水资源可持续利用，书中也缺乏关于生态环境用水保障、地下水超采治理等方面的深入讨论。

这本书在解释蒸发蒸腾计算模型时，所采用的方法较为传统，例如彭曼-蒙特维斯公式，其对数据输入的要求较高，并且在某些地区可能需要进行修正。我期望能看到一些关于更先进、更易于应用的蒸发蒸腾估算方法，例如基于遥感数据的方法，如MODIS、Landsat等卫星数据，通过反演地表能量平衡方程来估算蒸发蒸腾量。这些方法不仅能够提供更广阔的空间覆盖，而且对实测数据的依赖性相对较低。同时，书中对于流域产流机制的描述，也主要集中在传统的概念模型，例如集总式模型，而对于分布式模型，如SWAT、HEC-HMS等，其在模拟流域非均匀性和空间变异性方面的优势，以及模型参数的率定与验证方法，则涉及不多。我希望作者能够补充更多关于分布式水文模型在不同流域尺度下的应用案例，以及如何结合GIS技术和遥感数据来提高模型的模拟精度和可解释性。