城市内涝地埋式积水监测系统解决方案

2023-11-11

一、方案背景
近 20 年来,我国城市化进程加快,城市地区由于人口密集,物资财产密度不断加大等特点,高强度暴雨积水形成的洪涝灾害对城市化地区产生的威肋和带来的狠失愈来愈大。由于城市的不断扩建,使工业区、商业区和居民区等不渗水的面积越来越大,而树木,农作物、草地等渗水面积逐步减小;同时,在城市化过程中也使相当部分的流域被不渗水地面所代替。如此,雨季暴雨来袭时,下穿隧道、下沉式道路、低洼路段等容易造成积水。尤其是下穿隧道和下沉式道路,当路过的车辆对该路段积水情况不了解,很容易被突发的积水淹没并困在水中,同时该路段积水难以快速排出车内人员来不及逃生的话,容易造成人员伤亡,此类事件在北京、广州、深川等人口密集的城市已经发生了多起。所以对下穿隧道、下沉式道路内涝进行监测按警问题成了城巿积水问题里面的最严重、最迫切需要解决的问题。为最大程度降低道路积水导致的内涝所造成的损失,一方面我们要大力加强城市排水基础建设,另一方面为全面掌握城市内涝状况,实现排水的统筹调度。
在这里插入图片描述
目前,针对城市积水排查大部分还采用人工巡查方式对立交桥和公路低洼区域的积水进行监测,以确定该地点的积水情况,此方法无法科学及时的反馈正确信息,同时会造成大量的人力浪费,而采用安装监控摄像头的方式虽避免人工实地查看,但不能准确的反映积水深度,同时监测画面也会造成观测人员的错误判断,而且影像设备在黑夜或光线较为暗淡的情况下,也无法满足自动监测的需要。针对以上问题,我司推出一套城市内涝地埋式积水监测系统。在这里插入图片描述
二、系统组成
城市内涝地埋式积水监测系统是一个综合利用计算机网络技术、数据库技术、通信技术、新型传感技术等构成的系统,以物联网技术为支撑,集"省能感知、智能服务”为一体,建设智能监测体系。提高调控能力,为保障人民生命、财产安全等提供技术手段。该系统由地埋式积水监测主站、LORA 地埋式积水况点以及综合环境监控云平台组成,主要为城市道路、地面、隧道、立交柄等容易积水的场合提供实时监测及预警服务。系统采用高度集成的一体化设备积水监测站,实时监双城区各低洼路段的积水位并实现自动报警,通过整合各监测点数据,掌握整个城区内涝状况,并及时进行排水调度。市政管理部门可借助该系统做到常监测、早预警、早准备,对可能因暴雨出现洪涝的地方进行相应的处理,减少城市内捞发生的几率,同时对水位上升区域的群众做好预警工作。交通管理部门可通过该系统获取各路段的实时积水水位,并借助广播、电视等媒体为广大群众提供出行指南,避免人员、车辆误入深水路段,减少群众的经济损失、保障群众人身安全。本系统施工部署非常简便,细节考虑周到,扩容方便。系统采用 LORA 信号传输方式将采集到的水位信号传输至环境监控云平台,无距离限制,还避免了款设线路的麻烦,监控管理平台也非常人性化。界面友好、操作简单、功能全面。在这里插入图片描述
三、系统功能
●在线监测:以 GIS 地理信息系统、模拟数据图在线视频等多种方式,全方位体现低洼区域积水的实际运行参数情况,查看直观显示各水位站、积水点的监测站分布位置、当前水位、警戒水位、供电信息以及设备运行状态等。
●数据分析:显示各水位站、积水点的实时水位和电池电压,并提供 360 度现场监控图像,实时展现各水位站、积水点的水位小时变化曲线图。针对城市内涝低洼运行中的各项指标集中分析,提供历史数据查询及多个安全指标数据对比的功能。在这里插入图片描述
●排涝管理:对排涝及其相应的预案信息、基础资料、周边环境、数据报表等进行集中管理,使排涝管理更加信息化、自动化。
●预报预警:实时分析和解读各监测数据,做出单项或多项对比报警功能,对出现的预报预警情况,进行在低洼区 LED 提示屏,支持声光报警及 LED 预警信息(“允许通行”、“谨慎通行”、“禁止通行”等)发布功能,保证预报预警得到及时的处理。
●系统管理:为信息发布平台提供了良好管理支持,使信息发布平台更加灵活、更易扩展。
●智能联动:可以通过城市内涝防汛参数,可以提前判断内涝汛情的到来,联动 LED实时发布信息,且可以联动现场排水设备进行及时排水,避免和延缓城市内涝的发生。
●天气预报:根据具体城市定位,实时显示卫星云图、雷达图、分时天气预报及七日天气预报。在这里插入图片描述
四、系统特点
◆应用范围广:实时监测道路低洼处、下穿式立交桥和隧道的积水,并通过 4G/5G 网络远程传送至城市内涝监测系统平台。
◆多类传感器采集:城市内涝智能监测预警系统集成雨量采集、图像采集、水位采集等,通过系统预报分析,及时把预警信息发布出去。
◆多元化预警发布:发布预警采用广播、LED 电子屏、预警灯、短信等多种广大群众喜闻乐见乐见的方式报警。保障市民出行安全、及时避免人员、车辆误入深水路段造成重大人身伤害与财产损失。
◆一体化安装:城市内涝(积水)监测站由雨量、图像、水位预警产品单元组成的一体化采集站,安装简单、操作方便。在这里插入图片描述
五、系统意义
城市内涝地埋式积水监测系统可以做到常监测、早预警、早准备,在雨季来临前可以结合以往数据以及降水预报信息对城市内各个区域的水况进行预先分析,对可能因暴雨出现洪涝的地方进行相应的处理,减少城市内涝发生的几率,同时对水位上升区域的群众做好预警工作,减少群众的经济损失、保障群众人身安全。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

城市内涝地埋式积水监测系统解决方案 的相关文章

  • 在CentOS系统中安装Nginx

    以下是在CentOS系统中安装Nginx的步骤 1 更新系统软件包 sudo yum update 2 安装EPEL存储库 sudo yum install epel release 3 安装Nginx sudo yum install n
  • __attribute__ ((at())绝对定位分析

    在学习STM32 IAP 时 遇到了关于数组存储空间绝对定位的问题 例如 u8 USART RX BUF USART REC LEN attribute at 0X20001000 首先我们先搞懂这里的两个关键字 1 attribute 是

随机推荐

  • linux lvm 扩大pv的大小,LVM管理:创建、容量调整

    一 LVM简介 LVM 是逻辑盘卷管理 Logical Volume Manager 的简称 最早是 IBM 为 AIX 研发的存储管理机制 LVM 通过在硬盘和分区之间建立一个逻辑层 可以让多个分区或者物理硬盘作为一个逻辑卷 相当于一个逻
  • 温度传感器工作原理

    参考文章 1 DS18B20传感器的原理 秀秀很久没写文章了的博客 CSDN博客 ds18b20工作原理 2 常见测温传感器及电路原理图 朽木白露的博客 CSDN博客 温度传感器原理图 3 温度传感器工作原理 知乎 温度传感器工作原理 温度
  • react父组件调用子组件方法

    前期我们说了父子组件互相通过props传递数据的方法 这个应该都可以理解 其实今天说的这个 父组件直接调用子组件方法 也类似 先看代码 比较直观 import React Component from react export defaul
  • 论文分享丨西工大音频语音与语言处理研究组四篇论文被IEEE Trans. ASLP和SPL录用

    近日 实验室三篇论文被语音研究顶级期刊IEEE ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing TASLP 录用 一篇论文被重要期刊IEEE Signal Processin
  • 深入解析Invoke and BeginInvoke, 同步与异步解析

    Invoke and BeginInvoke 本文后面的源代码分析在我的博客园博客 就是此链接 在 Invoke 或者 BeginInvoke 的使用中无一例外地使用了委托 Delegate 至于委托的本质请参考我的另一随笔 对 net事件
  • python 描述符

    目录 引入 什么是描述符 描述符类型 共享陷阱 应用场景 验证器 ORM 描述符是 Python 语言中一个强大的特性 它隐藏在编程语言的底层 为许多神奇的魔法提供了便利 引入 假设你需要一个学生类 来记录考试的分数 简单写如下 class
  • C程序-2018年第九届蓝桥杯B组-第三题:乘积尾零

    如下的10行数据 每行有10个整数 请你求出它们的乘积的末尾有多少个零 5650 4542 3554 473 946 4114 3871 9073 90 4329 2758 7949 6113 5659 5245 7432 3051 443
  • 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它 将会被按顺序插入的位置,你可以假设数组中无重复元素.(二分法)

    class Solution public int searchInsert int nums int target int left 0 right nums length 1 int mid 1 while left lt right
  • K-近邻算法之鸢尾花实例 使用Spark实现KNN的Demo

    1 1 K 近邻算法 KNN 概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法 这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似 即特征空间中最邻近
  • 前端系列之jQuery(jQuery弹出层)

    弹出层与使用场景介绍 弹出层代码编写 html整体结构 div class layer mask div div class layer pop div class layer close div div class layer conte
  • 堆排序heapsort

    class declspec dllexport HeapSort public HeapSort int a int len HeapSort void AdjustHeap private int array int length vo
  • 应用程序的两种架构(c/s两层 b/s三层)2

    C S架构是客户端 Client 服务器 database Server 架构 B S是浏览器 Broswer 服务器 web Server database Server 架构 实际上B S架构也算是C S架构 是为了区分一下 一般来说把
  • 基于springboot的幼儿园管理系统

    基于springboot的幼儿园管理系统 项目介绍 幼儿园管理系统 java项目 springboot项目 eclipse和idea都能打开运行 推荐环境配置 eclipse idea jdk1 8 maven mysql 前端技术 Lay
  • 接口自动化面试题汇总,Offer快到碗里来

    一 请问你是如何做接口测试的 大体来说 经历以下过程 接口需求调研 接口测试工具选择 接口测试用例编写 接口测试执行 接口测试回归 接口测试自动化持续集成 具体来说 接口测试流程分成以下九步 第一步 分析出测试需求 并请开发提供接口说明文档
  • Python的关键字和builtins模块

    关键字 from keyword import kwlist print kwlist 于是得到了长度为33的list False None True and as assert break class continue def del e
  • java计算1-100之间的素数和(详细版)

    一 素数概念 除了一和自己本身外不能被其他数整除 并且素数大于1 二 解题思路 1 首先定义一层外层循环 表示1 100之间的每一个数 2 定义一个内层循环 范围大于1 小于外层循环 相当于被外层循环一个一个整除 看是否能除尽 例如外层循环
  • websocket介绍

    偶然在知乎上看到一篇回帖 瞬间觉得之前看的那么多资料都不及这一篇回帖让我对 websocket 的认识深刻有木有 所以转到我博客里 分享一下 比较喜欢看这种博客 读起来很轻松 不枯燥 没有布道师的阵仗 纯粹为分享 废话这么多了 最后再赞一个
  • matlab的narx的使用,matlab NARX做时间序列预测的问题

    NARX 神经网络做一个时间序列预测的时候碰到一些问题 1 目标 用input 178 2 预测output 178 1 数据和程序附后 2 问题 1 训练不多几次就会出现的时候 Maximum MU reached 从而训练停止 这个该如
  • 在Asp.net页面中实现数据饼图

    ASP NET之所以能够在客户端浏览器中形成各种数据图片 是因为在ASP NET中提供了绘图功能 具体的作法是先在服务器端创建一个Bitmap实例 然后利用ASP NET中提供的绘图功能 按照要生成的图片的模样 进行绘制 最后把绘制好的实例
  • 城市内涝地埋式积水监测系统解决方案

    一 方案背景 近 20 年来 我国城市化进程加快 城市地区由于人口密集 物资财产密度不断加大等特点 高强度暴雨积水形成的洪涝灾害对城市化地区产生的威肋和带来的狠失愈来愈大 由于城市的不断扩建 使工业区 商业区和居民区等不渗水的面积越来越大