基于Grid Services的水库洪水预报系统研究

该文在深入研究Grid Services技术的一些最新学术和应用成果基础上,结合目前水库洪水预报系统的需求分析和设计原则,系统地论证了使用Grid Services技术实现水库洪水预报系统可行性和优势。同时根据系统特性和要求,给出了基于Grid Services的水库洪水预报系统的基本框架结构,为实现在Internet环境下进行洪水预报调度提供了分布式计算平台。     

B/S模式下洪水预报调度系统的研究

在对C/S模式下洪水预报调度系统进行分析的基础上 ,提出了基于B/S模式的洪水预报调度系统 ,研究了其需要的技术及体系结构 ,为水库洪水预报调度系统的扩展带来了极大方便 ,并易于系统的维护。     

山区小流域电站雨情遥测及水库防洪调度系统

以三峡库区香溪河上游古洞口电站为研究对象,针对电站运行管理的实际需求,开发了基于Web Service的水库防洪调度系统。利用Java Servlet技术实现了B/S模式的整体框架,以水雨情遥测、闸门监控等为信息采集手段,计算机局域网和数据库为纽带,水库信息采集与处理、洪水预报与调度、信息服务、信息远程交互及水调业务管理为最终目标,设计并实现了山区小流域电站雨情遥测及水库防洪调度系统。系统实现了从信息采集到水库防洪调度决策工作全程自动化,基本上解决了水库遥测信息与预报、调度间的数据连接问题,从而提高了电站防洪和电力生产科学调度能力。     

淮河洪水预报调度系统建设及在抗流域大洪水的应用

针对传统预报与调度系统分散独立建设,信息与模型共享耦合和互动反馈自动化水平不高,系统通用性、安全性、跨平台功能不足等方面的问题,利用跨平台系统开发框架Spring Boot技术,构建新一代淮河洪水预报调度系统。该系统以电子地图、实时雨水情数据库、专用历史洪水数据库、智能化洪水预报和调度模型为关键支撑,建立洪水预报和调度模型自动化的互联互馈和协同耦合机制,集成防洪形势自动分析、多模式河系洪水预报、多模式洪水联合调度等业务功能,实现预报调度一体化、调度决策智能化和过程可视化。该系统在2020年淮河流域性较大洪水中进行实际应用,结果表明:系统有效实现多场景、多工况情况下的洪水预报与工程调度的联合模拟分析,为防洪预报调度业务提供重要技术支撑。     

丰满水库洪水预报系统

本文分析了丰满地区历年来的洪水过程。根据历史资料建立了洪水过程模型和洪水预报模型。针对丰满地区的特点,对预报模型进行了修正。依据此修正模型对洪水进行预报。利用雨量等信息用此西药人出水库水位、洪水过程、各地区出流量等值。通过实际运行证明预报精度达到系统要求。     

水库洪水预报-调度-演进一体化模型研究及应用

我国东南沿海地区受梅汛和台风暴雨影响,洪水灾害频发。水库作为重要的防洪工程措施,其精准预报、有效调度对于防御洪水,降低洪水风险具有重要意义。本文以温州市泽雅水库为研究对象,构建三水源新安江模型、马斯京根河道演算、水库调度模型、一二维水动力串联耦合模型,形成水库预报-调度-演进一体化模型。建成的一体化模型集成接入泽雅智慧水库平台,推动水库防洪业务数字化转型。经历史洪水模拟结果分析,泽雅水库洪水预报、防洪调度及下游洪水演进模型能够满足水库保护下游城镇安全的要求,有助于提高水库洪水预报调度科学化、数字化、精细化水平。     

基于B/S模式的水库防洪调度系统的设计与开发研究

基于Java技术、人机交互决策技术与数据库等技术,解决了B/S模式下水库洪水调度系统的安全性和平台无关性的问题,实现了水库调度人机交互的图形化和洪水调度规则的通用化,并完成了基于B/S模式的水库防洪调度系统的设计与开发。     

主动数据库技术及其在洪水调度系统中的应用

在水库洪水调度系统等数据库应用软件的开发过程中，存在数据镜像、汇总、备份等实时主动的数据处理需求。在分析水库洪水调度系统主动数据处理需求的基础上，通过应用基于触发器的主动数据库技术，实现了遥测数据镜像等主动数据处理功能，增强了水库洪水调度系统数据库的主动性与实时性。     

AR模型在宝珠寺水库实时洪水预报校正中的应用

人类活动改变了流域下垫面,对洪水预报精度产生极大的影响,引进实时校正模型以提高洪水预报精度。根据宝珠寺水库的自然地理和水文气象特性,宝珠寺水库实时洪水预报采用新安江模型,实时校正模型采用时间序列AR模型。利用10年历史降雨径流资料,对新安江和实时校正模型的参数进行率定,并利用近年的2次洪水对模型进行检验,检验结果表明实时校正能明显地提高洪水预报的精度。     

Grid Service和Web Service的比较研究

深入比较了Web Services技术和Grid Services技术的相关性和各自的特点,并着重在两个不同框架:开放网格服务框架OGSI和Web服务资源框架WSRF下,分别介绍它们各自的地位,同时比较这两种技术的所体现出来的各自的优缺点.     

智慧水利在四川洪水预报和防洪调度中的应用

随着水利部大力推进智慧水利建设,智慧水利已成为全国水利行业发展的必然方向。为探索智慧水利在洪水预报和防洪调度中的应用成效,简要说明四川省水旱灾害防御形势和预报调度技术发展现状,以四川省智慧水利建设为切入点,系统介绍水旱灾害防御智慧水利总框架,从感知层、支撑层、应用层对四川省洪水预报和防洪调度工作中的水文要素感知,信息存储传输,值班管理,实时水雨情监测,防汛形势分析,预报调度,水文应急分析,水情服务等关键环节进行详细阐述。以智慧水利在四川省 2020 年流域性特大暴雨洪水过程为例,通过分析洪水作业预报精度和流域水库群调度削峰滞洪成效,以及对比近年来防汛减灾经济效益增长情况等方式,说明智慧水利建设能够大幅提升水文监测自动化、预警预报实时化、预报调度一体化、分析评价智能化水平,带来更大的防汛减灾效益。     

网格实例与关键技术分析

Grid computing technology is developing in an impressing speed these years. This paper is going to do some detailed analysis on two of the major Grid projects, Globus and Legion, in order to find out the key technologies of Grid computing. In this paper, three key technologies will be discussed: Grid Architecture, Grid Data and Resource Services, and Grid Security Services. Different implementation of these technologies will be discussed and compared with each other, some new ideas about these technologies will be proposed as well.     

EJB组件技术在洪水预报网格系统中的应用

论文结合一个洪水预报系统的改进,介绍了EJB组件技术的特点及其在基于多层结构的洪水预报网格系统中的应用,并分析了EJB在该系统架构中的优劣及一些性能改进措施,最后讨论了EJB技术在网格环境下的拓展。     

基于Web Service的计算网格入口的设计与实现

在对网格系统进行分析的基础上,设计了一种三层结构的网格入口体系,采用WebService技术实现了基于西安交通大学高性能计算环境的计算网格入口,并对系统的特点进行了分析评价。入口提供了友好的基于浏览器的用户使用界面,并且屏蔽了环境的异构性和松耦合性,极大地方便了用户对于网格资源的使用。     

基于Agent技术的智能体网格的研究

Agent能够感知外界环境的动态变化，而支持动态环境变化是网格的基本要求之一。把Agent技术引入到网格计算中，通过对Agent技术的特点和优点的分析，给出智能体网格的概念和体系结构，阐明Agent在智能体网格中，既充当Grid的使能器，又作为其功能享受者的特殊作用，最后，提出Agent技术在基于开放网格服务体系结构（OGSA）的网格计算中的应用模型。     

基于OGSA的网格编程技术

目前,网格技术作为一种新的计算范式正在兴起。网格论坛组织提出的OGSA正成为网格应用的通用和标准化的体系结构,其核心就是网格服务,它是Web Service和网格技术的结合。本文对该体系结构进行了概述,并对网格程序的编写模式进行了归纳和总结。     

Grid Technology Reliability for Flash Flood Forecasting: End-user Assessment

The flash flood forecasting is one of the most important challenges for research in hydrology. The anticipation of extreme hydrological scenarios through rainfall–runoff models is still limited, mainly because of the high uncertainty of rainfall forecasts, as of limited computing resources. The authors propose to simulate an ensemble of potential hydrological scenarios in order to support the forecaster’s decision-making process. The developed applicative layer takes advantage of the computing capabilities of Grid technology, significantly enhancing the management of independent modelling operations in an operational lead time. A set of experimentations is deployed in order to firstly assess efficiency of this applicative layer and secondly to gauge more broadly the potentialities of Grid to handle flood crisis management operations. Finally, in managing more than one hundred hydrological simulations simultaneously, this experimental platform opens new perspectives for the improvement of hydrological forecast modelling, limited up to now by the lack of computing resources.