Prosjektbakgrunn
Sørøst-Asia, preget av sitt tropiske monsunklima, står overfor alvorlige flomtrusler årlig i regntiden. Hvis vi bruker «Chao Phraya-elvebassenget» i et representativt land som et eksempel, renner dette bassenget gjennom landets tettest befolkede og økonomisk mest utviklede hovedstad og omkringliggende regioner. Historisk sett har samspillet mellom plutselige kraftige regnskyll, rask avrenning fra oppstrøms fjellområder og vannlogging i byer gjort tradisjonelle, manuelle og erfaringsbaserte hydrologiske overvåkingsmetoder utilstrekkelige, noe som ofte har ført til utidige varsler, betydelig materiell skade og til og med tap.
For å gå bort fra denne reaktive tilnærmingen lanserte den nasjonale vannressursavdelingen, i samarbeid med internasjonale partnere, prosjektet «Integrert flomovervåking og tidlig varslingssystem for Chao Phraya-elvebassenget». Målet var å etablere et sanntids, nøyaktig og effektivt moderne flomkontrollsystem som utnytter tingenes internett, sensorteknologi og dataanalyse.
Kjerneteknologier og sensorapplikasjoner
Systemet integrerer ulike avanserte sensorer, som danner «øynene og ørene» til persepsjonslaget.
1. Tippebøtte-regnmåler – «Frontlinjevakten» for flomkilder
- Utplasseringssteder: Bredt distribuert i oppstrøms fjellområder, skogreservater, mellomstore reservoarer og viktige nedslagsfelt i byperiferien.
- Funksjon og rolle:
- Sanntids nedbørsovervåking: Samler inn nedbørsdata hvert minutt, med en nøyaktighet på 0,1 mm. Dataene overføres i sanntid til det sentrale kontrollsenteret via GPRS/4G/satellittkommunikasjon.
- Stormvarsel: Når en nedbørsmåler registrerer ekstremt høyintensitetsnedbør i løpet av kort tid (f.eks. over 50 mm på én time), utløser systemet automatisk et første varsel, som indikerer risiko for flom eller rask avrenning i det området.
- Datafusjon: Nedbørsdata er en av de viktigste inndataparametrene for hydrologiske modeller, som brukes til å forutsi avrenningsvolum i elver og ankomsttidspunktet for flomtopper.
2. Radarstrømningsmåler – Elvens «pulsmåler»
- Distribusjonssteder: Installert ved alle større elvekanaler, viktige sideelver som munner ut, nedstrøms reservoarer og på kritiske broer eller tårn ved byinnganger.
- Funksjon og rolle:
- Kontaktløs hastighetsmåling: Bruker radarrefleksjonsprinsipper for å måle overflatevannshastighet nøyaktig, upåvirket av vannkvalitet eller sedimentinnhold, og krever lite vedlikehold.
- Måling av vannstand og tverrsnitt: Kombinert med innebygde trykkvannstandssensorer eller ultralydvannstandsmålere, innhenter den sanntids vannstandsdata. Ved å bruke forhåndslastede topografidata for tverrsnitt av elvekanaler beregner den sanntidsstrømningshastighet (m³/s).
- Kjernevarselindikator: Strømningshastigheten er den mest direkte indikatoren for å bestemme flomstørrelsen. Når strømningen som overvåkes av radarmåleren overstiger forhåndsinnstilte varslings- eller faretterskler, utløser systemet varsler på forskjellige nivåer, noe som gir avgjørende tid til evakuering nedstrøms.
3. Forskyvningssensor – «Sikkerhetsvokteren» for infrastruktur
- Utplasseringssteder: Kritiske diker, demninger, skråninger og elvebredder som er utsatt for geotekniske farer.
- Funksjon og rolle:
- Strukturell helseovervåking: Bruker GNSS (Global Navigation Satellite System) forskyvningssensorer og på stedet monterte inklinometre for kontinuerlig å overvåke forskyvning, setning og helning av diker og skråninger på millimeternivå.
- Advarsel om demnings-/bruddssvikt: Under flom legger stigende vannstand et enormt press på hydrauliske konstruksjoner. Forskyvningssensorer kan oppdage tidlige, subtile tegn på strukturell ustabilitet. Hvis endringen i forskyvningshastigheten plutselig akselererer, utsteder systemet umiddelbart et strukturelt sikkerhetsvarsel, som forhindrer katastrofale flommer forårsaket av tekniske feil.
Systemarbeidsflyt og oppnådde resultater
- Datainnsamling og -overføring: Hundrevis av sensornoder i hele bassenget samler inn data hvert 5.–10. minutt og overfører dem i pakker til skydatasenteret via et IoT-nettverk.
- Datafusjon og modellanalyse: Den sentrale plattformen mottar og integrerer data fra flere kilder, fra regnmålere, radarstrømningsmålere og forskyvningssensorer. Disse dataene mates inn i en kalibrert koblet hydrometeorologisk og hydraulisk modell for flomsimulering og -prognoser i sanntid.
- Intelligent tidlig varsling og beslutningsstøtte:
- Scenario 1: Regnmålere i fjellene oppstrøms registrerer en kraftig storm; modellen spår umiddelbart at en flomtopp som overstiger varselnivået vil nå by A om 3 timer. Systemet sender automatisk en advarsel til by As katastrofeforebyggingsavdeling.
- Scenario 2: Radarens strømningsmåler på elven som renner gjennom by B viser en rask økning i vannstanden i løpet av en time, med vannstander som er i ferd med å overstige demningen. Systemet utløser et rødt varsel og utsteder evakueringsordrer til beboere langs elvebredden via mobilapper, sosiale medier og nødmeldinger.
- Scenario 3: Forskyvningssensorer på en gammel del av en demning ved punkt C oppdager unormal bevegelse, noe som får systemet til å varsle om en risiko for kollaps. Kommandosentralen kan umiddelbart sende ut ingeniørteam for forsterkning og forebyggende evakuere beboere i risikosonen.
- Søknadsresultater:
- Økt ledetid for varsling: Sammenlignet med tradisjonelle metoder ble ledetiden for flomvarsling forbedret fra 2–4 timer til 6–12 timer.
- Forbedret vitenskapelig beslutningstaking: Vitenskapelige modeller basert på sanntidsdata erstattet erfaringsbasert fuzzy skjønn, noe som gjør beslutninger som reservoardrift og aktivering av flomavledningsområder mer presise.
- Reduserte tap: I den første flomsesongen etter at systemet ble implementert, håndterte det to store flomhendelser, anslått å ha redusert direkte økonomiske tap med omtrent 30 % og oppnådd null tap.
- Forbedret offentlig engasjement: Gjennom en offentlig mobilapplikasjon kan innbyggere sjekke informasjon om nedbør og vannstand i sanntid i nærheten, noe som øker offentlig bevissthet om katastrofeforebygging.
Utfordringer og fremtidsutsikter
- Utfordringer: Høy initial systeminvestering; kommunikasjonsnettverksdekning i avsidesliggende områder er fortsatt problematisk; langsiktig sensorstabilitet og hærverksbeskyttelse krever kontinuerlig vedlikehold.
- Fremtidsutsikter: Planene omfatter å innføre AI-algoritmer for å forbedre prognosenøyaktigheten ytterligere, integrere satellittbaserte fjernmålingsdata for å utvide overvåkingsdekningen og utforske dypere koblinger med byplanlegging og vannbrukssystemer i landbruket for å bygge et mer robust rammeverk for forvaltning av «smarte elvebassenger».
Sammendrag:
Denne casestudien demonstrerer hvordan den synergistiske driften av Tipping Bucket Rain Gauges (registrerer kilden), Radar Flow Meters (overvåker prosessen) og Displacement Sensors (sikrer infrastruktur) bygger et omfattende, flerdimensjonalt flomovervåkings- og tidlig varslingssystem – fra «himmelen» til «bakken», fra «kilden» til «strukturen». Dette representerer ikke bare moderniseringsretningen for flomkontrollteknologi i Sørøst-Asia, men gir også verdifull praktisk erfaring for global flomhåndtering i lignende elvebassenger.
Komplett sett med servere og trådløs programvaremodul, støtter RS485 GPRS /4g/WIFI/LORA/LORAWAN
Ta kontakt med Honde Technology Co., LTD.
Email: info@hondetech.com
Selskapets nettside:www.hondetechco.com
Tlf: +86-15210548582
Publisert: 29. september 2025