具体描述
《长江水文测报自动化技术研究》是对长江水利委员会水文局数十年来水文测报自动化技术研究及实践经验的全面总结，共分12章，全面介绍了水文测报的设计原则与总体要求，详尽阐述了雨量、水位、流量采集技术，水情信息传输技术，测站测报控集成技术，水文测报计算机网络技术，水情信息集成技术，实时水情数据库，相应流量自动报汛技术，并对水文测验方式的创新进行了展望。
《长江水文测报自动化技术研究》可供水利、交通、建筑等领域从事水文测报的技术和管理人员使用，也可供相关专业的大专院校师生参考。
这是一本关于现代河流监测与预测技术革新的学术著作。本书深入探讨了河流监测系统在数字化、智能化浪潮下的演进，重点聚焦于自动化技术在水文数据采集、传输、处理及应用等全链条中的核心作用。 核心内容概述： 本书首先回顾了传统水文测报方式的局限性，为自动化技术的引入奠定了理论基础。随后，详细阐述了新一代水文监测设备的技术原理和应用，包括但不限于： 先进传感技术： 介绍各种先进的水位、流量、水质传感器（如超声波测流仪、雷达水位计、多普勒流速仪、电导率传感器、溶解氧传感器等）的工作原理、精度、抗干扰能力及其在不同水文条件下的适用性。特别强调了非接触式测量技术在提高安全性、降低维护成本方面的优势。 无线通信与数据传输： 详述了LoRa、NB-IoT、4G/5G等低功耗广域网技术以及卫星通信在实现偏远地区、恶劣环境下水文数据实时、稳定传输方面的应用。探讨了数据压缩、加密、差错控制等关键技术，以确保数据传输的可靠性和高效性。 物联网（IoT）平台建设： 阐述了如何构建基于物联网的水文监测网络，包括数据采集节点的设计、边缘计算的应用、云平台的数据存储与管理、以及数据可视化与展示等。强调了平台的可扩展性、稳定性和安全性。 自动化数据处理与质量控制： 详细介绍了数据预处理（如去噪、异常值识别与修正）、数据融合（多源数据整合）、以及自动化质量控制流程的设计与实现。探讨了机器学习和深度学习算法在数据质量提升方面的潜力，例如利用AI模型识别和纠正传感器故障或环境干扰造成的数据异常。 水文模型与预测集成： 重点阐述了自动化监测数据如何有效地融入各类水文模型（如分布式水文模型、集总式水文模型、数据驱动模型等），实现对洪水、干旱、泥石流等灾害的精准预测和预警。分析了基于实时数据的模型参数优化和再校正技术，以提升预测的实时性和准确性。 智能化应用与决策支持： 探讨了自动化监测系统如何通过数据分析和智能算法，为水资源管理、防洪减灾、航运调度、水生态环境保护等提供科学的决策支持。例如，基于实时水情信息和预报结果，自动生成调度方案或预警信息。 系统集成与工程实践： 提供了自动化水文测报系统在实际工程中的设计、部署、运行维护以及面临的挑战与解决方案。包括系统集成策略、现场安装调试、以及远程监控和故障诊断等。 本书的特色与价值： 1. 系统性与前瞻性： 全面覆盖了从传感器到应用层的一系列自动化技术，展现了水文测报领域技术发展的最新趋势。 2. 理论与实践结合： 既阐述了深厚的理论基础，也提供了丰富的工程实践案例和技术细节，具有很高的参考价值。 3. 面向未来： 关注大数据、人工智能、云计算等前沿技术在水文测报领域的融合应用，为行业发展指明方向。 4. 解决实际问题： 旨在帮助科研人员、工程技术人员和管理者解决在构建和应用自动化水文测报系统过程中遇到的实际问题。 通过对长江流域或其他典型河流区域的案例分析，本书深入剖析了自动化技术在提升水文信息服务能力、保障社会经济发展和生态环境安全方面的重要意义。它不仅是水文、水利、地理信息科学等领域研究人员的重要参考资料，也是相关行业从业者提升专业技能、掌握前沿技术的实用指南。
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