杨欣伟
（唐山工业职业技术学院，河北 唐山 063299）
地下水资源是我国重要的水资源，是我国大部分地区和城市的供水及农业生产的供给水源[1]，但近四十年来京津冀地区的地下水总体呈大幅下降趋势，如何及时准确地对地下水资源储量进行有效评估，采取科学措施优化配置、管理地下水资源显得尤为重要。地下水水位数据是对地下水资源储量进行评估的关键数据，如果能在地下水水位发生异常波动的时间窗内进行实时反馈，便能及时采取修复手段和保护措施，有效地遏制地下水资源的超采行为。目前对地下水水位的监测大多通过在地下水监测站中放置水位测量仪器对水位进行测量，使用具有一定存储容量的遥测终端机定时对采集的水位信息进行存储，再通过有线传输电缆或GPRS 专网将采集的一定时间内的水位数据上传到数据分析部门，此种方式采集的数据量较大，对网络传输具有一定的带宽要求，但部分监测站周边地质条件复杂，不利于传输电缆的铺设，GPRS 专网的传输方式费用较高，通信质量受信号强弱影响较大，且适用于突发性的或频繁的、少量的数据传输，和偶尔的大数据量传输，对传统的持续大量水位数据的传输需求有时无法满足。其次对于水文数据分析部门来说，只有在地下水水位发生异常波动的时间窗内的数据才具有分析和预警的价值，而并非所有的水位数据均是有效数据，故传统的地下水水位数据采集方式采集到的数据存在大量冗余。
基于上述考虑，本文充分结合河北省地下水超采区地下水位监测站网现状布局、运行情况和工作区地下水含水层主要特点，提出了一种基于NBIoT 和STSA 的超采区地下水水位监测模型，通过STSA( 符号时间序列分析) 对地下水水位数据进行处理，定义时间窗，挖掘时间窗内水位的波动规律，对波动异常数据进行采集和上传，在很大程度上减少了冗余数据和无效数据的上传，提高了数据的整体利用率，为地下水水位异常波动的预警提供了更有效、更及时的时间窗；
网络传输则采用了覆盖率更广的NB-IoT( 窄带物联网)，更适合少量数据的间断传输，不用考虑地质条件对网络铺设的影响，并且其低功耗的特征大大降低了网络传输设备的电池能耗，在降低资金投入的同时，更好地保证了数据传输的稳定性。
近年来京津冀地区地下水资源呈逐年减少趋势，近四十年来浅层地下水水位累计降幅为20～60 米，深层地下水总体降幅更大，累计达40～90 米[2]。河北省地下水超采区主要含水层为第四系孔隙水和奥陶系灰岩裂隙岩溶水，其含水层水位随大气降水、侧向径流补给、灌溉回归等因素呈现一定的规律性。
1.1 地下水补径排情况
1.1.1 浅层地下水补径排情况
降雨入渗、河流渗漏和灌溉回归为主的入渗补给是浅层地下水的主要补给方式。
浅层地下水的排泄方式为人工开采、径流排泄、越流补给深层地下水和蒸发。人工开采主要满足城镇居民用水和农业灌溉用水，它是浅层地下水主要的排泄方式。蒸发这一方式的排泄量非常小，可以忽略不计。
1.1.2 深层地下水补径排情况
深层地下水在天然状态下主要是靠侧向径流补给；
在人工开采条件下，有侧向径流补给和微弱越流补给两个主要途径。
人工开采是深层地下水主要的排泄方式。
1.2 地下水动态特征
1.2.1 年内动态特征
浅层地下水主要表现为降水入渗-开采型，其水位的年内动态随季节变化呈现出明显的规律性。开采期主要分布在水位下降阶段，3 月份至6 月中旬水位呈下降趋势，6 月至明年3 月降水停止，水位呈回升趋势。
深层地下水主要是径流- 开采型，其中生活开采为主要排泄方式。春节前后由于开采量减少，水位缓慢回升。4—6 月份随着天气变暖生活用水量增加，水位迅速下降，7 月后受降雨入渗影响，越流径流补给增强，水位较快回升。
1.2.2 年际动态特征
降水及人工开采是浅层地下水水位年际动态变化的主要因素。经评估，浅层地下水位总体呈逐年下降趋势。人工开采是深层地下水水位年际动态变化的直接因素，降水是其变化的间接因素，经评估，深层地下水位总体也呈逐年下降趋势。
由此可见地下水水位变化具有一定的规律性，但地下水水位呈总体下降趋势，除自然季节性因素外，主要原因为人工开采，故有效对地下水水位进行监测，寻找其水位波动的异常窗口，可提高地下水储量评估的有效性，有利于及时对超采行为进行预警，提出合理的治理措施，改善水文生态环境。
超采区地下水水位监测模型的建立以服务于社会与经济可持续发展为宗旨，在充分利用河北省超采区地下水位自动监测站及国家地下水监测站已有的仪器设备基础上，结合现代地质调查手段，通过STSA( 符号化时间序列分析) 技术实现对观测区域地下水水位数据的离散化采集，捕获水位数据大尺度的特征，从根源挖掘水位数据的波动规律，对异常数据进行及时反馈，提高地下水资源储量评估的有效性和时效性；
利用NBIoT( 窄带物联网) 技术实现对监测点的定位和有效水位数据传输；
最终建立地下水水位实时监测模型，实现对地下水水位数据的及时、有效采集和传输，为进一步水文勘测工作提供基础数据和科学决策的依据，为地下水资源的可持续发展利用提供保障。
3.1 NB-IoT( 窄带物联网) 简介
3.1.1 NB-IoT 概述
NB-IoT 构建于蜂窝网络，消耗的带宽较窄，可复用于现有的网络基站，所以其部署成本相对较低。NB-IoT 信号可遍布农村等偏远地区，满足其广覆盖需求，对于矿区、城市地下空间、厂区、地下仓储和车库等应用场景同样适用，可满足其深度覆盖的要求[3]。根据NB-IoT 上行速率峰值5.6～204.8 kbit/s 和 下 行 速 率 峰 值176～234.7 kbit/s的特点，此网络更适合于传输数据量低的应用场景。
3.1.2 NB-IoT 模块介绍
本文所采用的NB-IoT 模块为移远通信的BC20NB 模块与STM32 主控底板相连，通信方式为USART 通信。接口电路图如图1 和图2 所示。
图1 BC20 NB 模块电路接口图
图2 STM32 主控底板接口图
NB 模块的P1 对应的是STM32 主控底板的P5，从上述图片可以看到NB-IOT 模块连接到STM32 的PA2 和PA3 口，也就是STM32 的串口2，STM32 通过UART2 与BC20NB 进行通信。
3.2 STSA( 符号化时间序列分析) 简介
符号时间序列分析(Symbolic time series analysis, STSA) 实质是对连续信号进行符号化[4]，从而捕获时间轴连续数据的大尺度特征，提取信号的变化规律。
3.2.1 符号化方法
取q=1 时将连续信号转换为二进制符号序列，可通过符号模型反映其内在的规律性，如图3 所示。
图3 二进制符号序列
3.2.2 符号序列统计量
符号时间序列通过分析字的频度来揭示信号波动的规律性及其确定性，频度=字出现次数/所有字的个数[5]。取L=3，可将图3 所示的二进制序列[01101100011100110100]转换为由十进制序列[011 110 101 011 110 100 000 001 011 111 110 100 001 011 110 101 010 100]，新序列的统计直方图如图4 所示。
图4 L=3 时字频度直方图
式中：
为第i 个字出现的频率；
为最终符号序列中字的数量。
经上式（3）计算修正的香农熵的值在0～1 之间，值越大认为序列的不确定性越大。
模型的建立充分考虑实用性、标准化、网络化及用户对象。网络结构的部署充分利用运营商的基站网络环境，通过一体化压力式水位（水温）计进行地下水水位实时监控和数据采集，经STSA 算法进行评估，若采集到的数据在某段时间内波动较大则通过具有数据远传通讯功能的NB-IOT 技术将数据传送到水文地质单位的数据中心，由数据中心综合其他监测数据进行存储和综合分析，并通过HTTP 协议穿越防火墙传输到应用层完成地下水储量的评估、展示、超采预警等。
4.1 地下水水位监测模型总体架构
地下水水位监测模型由运营支撑层、数据中心层和应用层三层构成，如图5 所示。
图5 地下水水位监测模型总体架构
4.1.1 运行支撑层
运行支撑层提供平台运行的基础环境，主要包括硬件设备、网络设备。其中硬件设备用于数据的采集、粗评估，包括一体化压力式水位（水温）计和其他水资源监测设备等；
网络设备实现网络间数据和服务的共享，并保障网络环境的安全，包括NB-IOT 模块、定位设备、补充网络通信模块、网络安全设备等。
4.1.2 数据中心层
模型通过构建数据中心实现对结构化数据和非结构化数据的统一管理，使用数据集市技术对外提供统一的访问接口。数据中心主要完成地下水资源整合数据库建设，包括基础信息库、空间数据库、动态信息库、综合分析库等。
4.1.3 应用层
应用层通过标准接口调用服务层所提供的各类服务，实现地下水资源实时监控信息、大屏信息展示、监控移动端APP 等不同类型的业务应用系统开发和应用。
4.2 设备组成与接入方式
4.2.1 设备组成
水位站仪器设备均采用一体化式设备，即水位采集器完全置于井内，数据传输装置（NB-IoT 模块、电源等）置于井口，安装结构如图6 所示。
图6 硬件设备安装结构图
本文将压力式水位计放置于历史最低水位以下，其分辨率为0.1 cm，测量误差为±2 cm，要求其压力能够承载水位的最大变幅。水位变化幅度较小的监测井，线缆长度应多于人工实测水位埋深10～20 m ；
水位变化幅度较大的监测井，线缆长度应在实测最低历史水位、年最大变幅20～30 m。
NB-IoT 模块安装于井口保护设施内，用于自动采集、存储、传输地下水监测传感器的数据，采用内置电池供电。通过RS232RS485 或模拟量接口连接监测传感器，自动采集传感器数据；
通过数据传输单元按照规定的数据传输协议定时自动传输监测数据；
通过数据存储单元存储监测传感器数据。
4.2.2 NB-IoT 模块组成与通信
NB-IoT 模块由BC20NB 模块与STM32 主控底板组成，通过USART 进行通信，主串口三线制接线方法，如图7 所示。
图7 主串口三线制接线方式
主串口可用于AT 命令传送和数据传输。前缀AT 或at 必须加在每个命令行的开头。输入
模块开机后默认处于自适应波特率模式；
当符合地下水水位数据传输标准时，STM32 主控底板需要通过连续发送的AT 命令，达成与BC20NB 模块的同步，同步成功后返回OK，可发送有效水位数据到BC20 NB 模块，由该模块；
休眠唤醒后模块会直接使用开机后同步成功的波特率，无需重新同步，流程如图8 所示。
图8 硬件间通信流程图
4.2.3 NB-IoT 模块接入方式
NB-IoT 模块通过发送AT 命令的形式进行网络搜索并进行注册，通过NB-IoT 基站建立和NB-IoT 核心网之间的连接，将地下水水位数据和定位数据传送到NB-IoT 核心网，再通过HTTP/HTTPS 协议将其发送到数据中心层的数据库服务器进行数据存储和处理，最终通过HTTP/HTTPS协议将数据发送到应用层的应用服务器进行具体应用处理和展示，接入架构见图9。利用NB-IoT 技术实现远程数据的传输，解决了位置分散、数据采集困难等问题，达到投资少、组网简单、传输可靠、实时在线、降低运行成本的效果。
图9 NB-IoT 接入架构
4.3 基于STSA 的地下水水位粗评估算法
监测站信息水位信息的采集和传输采用每天“测六报X”的方式，其中0 ≤X ≤6。定时采集由采集设备控制，每天4 时、8 时、12 时、16 时、20 时、24 时采集地下水水位信息，根据STSA 地下水水位粗评估算法决定是否进行发报，同时报送电源状态和位置信息。
本文以2008 年唐山韩城水源地澳陶系灰岩地下水水位数据为实验数据，以下为10 月份为期7天的水位数据见表1 和图10。
表1 2008 年唐山韩城水源地澳陶系灰岩地下水水位数据
图10 2008 年唐山韩城水源地澳陶系灰岩地下水水位波动图
依据水位测量设备在监测井中所放位置，监测量程定为0 m～50 m，其中根据符号化时间序列分析的基本原理，本文实验中选取q=500，符号化后的时间序列如表2 所示。
表2 符号化后的地下水水位符号序列
将表2 数据转换为十进制后得到表3。
表3 十进制的地下水水位符号序列
按时间窗为72 小时依次计算上述十进制符号序列统计量，如10 月13 日4 时至10 月15 日24时为第一个时间窗，10 月13 日8 时至10 月16 日4 时为第二个时间窗，依次类推，得到31 组统计直方图，如图11。
图11 31 组时间窗内统计直方图
根据统计结果分别计算其香农熵见表4。
表4 香农熵计算结果
经香农熵结果分析可知，若取阈值为0.4（阈值可根据实际情况自行调整），则认为香农熵大于等于阈值的时间窗内数据不确定性较大，故在1、2、4、16 时间窗地下水水位不确定性较大，即10月13 日4 时到10 月16 日12 时之间和10 月15 日16 时到10 月17 日12 时之间地下水水位波动较大，可能产生由于季节性变化等自然因素或地下水开采等人文因素影响的水位波动，认为此时间窗内采集的地下水水位信息为有效数据，可通过NB-IoT 模块进行上传到数据中心层进行存储和分析，以便对地下水超采等现象进行及时预警，采取相应的管控措施。
针对传统的地下水水位监测方式存在冗余数据量大，监测有效性差和网络传输局限性大的问题，本文充分考虑华北地区含水层运动特征规律性较强的特点，在不改变全省地下水超采区地下水位监测站网现状布局和运行的基础上，提出了一种基于NB-IoT 和STSA 的地下水水位监测模型，经实验数据验证能够实时捕获某一时间窗内异常波动的水位信息，实现了对地下水水位数据的有效采集和及时传输，且采用的NB-IoT 传输网络具有更高的可靠性和更低的能耗，更适合地质条件多样化、传输网络部署困难的水文监测井，从而能够更好地为有效地遏制地下水资源的超采行为，防治地质灾害，保护生态环境提供有效的基础数据支撑。
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