基于网格的大型灌区水利信息化资源整合系统

韩光辉

(循化撒拉族自治县发展和改革局，青海 海东 811100)

0 引 言

水利工程能够推动灌溉区长远发展，既能在农业生产上保证灌溉需求，还能促进灌溉区周边的农作物生长，保证灌溉区经济发展的稳定性。谢维等在文献[1]中明确了新时期进行大型灌区建设的重要意义，以我国经济发展的第十四个五年规划为纲要，明确水利工程建设的主要目标，坚持以节水为优先条件，在全国范围内建设水利工程项目，完善不同地区的水资源配置体系。

科学合理的水利工程建设，能够对水资源进行合理调度，因此需要对水利行业的信息技术进行充分合理的利用，构建水利工程信息化管理系统。王寅寅在文献[2]中提出，我国在水利资源的管理上，存在整体性不足的问题，在未来发展过程中，要重视网络与信息的安全结合，完成对水利信息资源的整合系统设计。对水资源实行源头监控，完成高效率的资源整合，能够真正把大型罐区建设落实到实处。

随着我国水利工程的项目规模不断增加，在灌区建设和发展中也存在许多难点和问题。为更好地适应社会转型要求，必须对大型灌溉区域的水利工程建设提供新的解决思路和方法。韩治国在文献[3]中提出利用网格技术构建数字资源整合系统的方法，通过调整资源的逻辑架构，连接多个硬件设备的节点，并组织闲置资源，设置初始化数据库信息，可以保证流量负载升高后数据的吞吐量。本文以此为基础，研究基于网格的大型灌区水利信息化资源整合系统，在原有系统上进行优化，满足水利工程管理的需求。

1 基于网格的大型灌区水利信息化资源整合系统硬件设计

1.1 基于网格构建信息资源整合结构框架

在网格环境的基础上，重新对大型灌区的水利资源进行信息化整理，需要重新组建信息化的资源整合系统。将水利工程中的所有信息内容，按照共享和集成的方式进行协同化迁移和储存，以便在获取信息资源时，能够及时完成数据获取。

按照网格两层体系结构进行布置，直接由服务器和客户端进行连接，将两个部分完成快速搭建，支持不同类型的用户请求，以促进水利工程项目组的信息资源调度[4]。选择两组结构中的主要内容，按照整体服务生存期模式，以信息交换作为通信方式，将客户端与服务器进行连接，组建以网格环境为基础，信息资源整合结构框架具体见图1。

图1 双层服务基础体系结构

根据图1中内容所示，将服务器和客户端以网格体系结构进行连接，第一层为客户端，主要负责水利工程的数据处理以及逻辑情况下的数据表现；第二层为服务器端，是通过数据库管理中心，对水利工程建设过程的各种数据进行集中式管理。

双层体系结构可以将工作环境，分设成不同区域模块，在分布较为广泛的大型灌区内，对信息数据进行整合和分析。按照网格技术对整合体系重新组建，将用户层面和逻辑层面进行分离，直接通过服务器进行数据交换。服务器可以通过多种模式来实现，但必须引入中间件应用程序，以此按照分布式模式为部署基础，选择水利工程信息并行网络中间件。

1.2 选择资源整合分布式并行网格中间件

中间件是一种独立的服务程序，是一种新型的应用设计模式，可以实现不同形式的管理功能，在远程服务管理中，通过安全登录认证模式，对不同的信息资源进行分配，并且可以进行全部的信息资源信息存储与访问。

将网格资源中的整合源进行屏蔽，重新使用一致的透明接口，向水利工程管理人员提供不同时间段内的信息资源，以方便水利项目的开发和应用[5]。以实际信息化整合过程为基准，在多种原因设定下，需要多人进行一项资源的整理，按照信息的全貌进行协同分析，设定网格中间件的连接形式，具体见图2。

根据图2中内容所示，按照水利工程的总服务器为中心设定，对不同的资源信息进行分类，将每种类型的信息设置为指定协议内容。在服务器发出任务请求后，中间件能够向资源信息组发送要求，同时将信息结果回流至服务器中。

图2 网格中间件连接形式

由于不同信息资源处于较为分散的形式，在网格中间件的作用下，能够将多个信息内容进行整合，促使不同信息资源类型中的数据可以在第一时间进行有序交换。在美国实验室研究的网格项目中，以GLOBLUS为网格计算工具，在模块化的工具包计算模式下，容许用户按照自我需求，对水利工程项目进行需求信息制定。

以选定的网格中间件为数据整合中心，可以将所有数据资源进行相互转换，在不同的资源组中进行信息搜集和检索，以此获取服务器的资源请求内容。将中间件作为资源整合的服务程序，能够构造出分布式并行的网络环境，促进水利工程管理过程中的信息传递，实现多组任务资源的有序整合。

2 基于网格的大型灌区水利信息化资源整合系统软件设计

2.1 组建大型灌区水利信息门户数据库

对数据资源进行信息化整合，需要对数据的获取方式和储存方式进行界定，按照不同的数据来源，在大型灌区内建立水利工程信息门户资源数据库。

按照数据来源进行划分，可以在数据库建立过程中的数据源分成原始数据和处理后数据两个类型，将原始数据设置为第一手数据，加工后的数据或者处理后的数据设置为第二手数据。由于水利工程数据不能完全通过网络进行传到和输送，因此在建设工程中，还可以将数据分为电子数据和非电子数据两种形式。

一般情况下，电子信息主要为二手数据，会经过数据模型和逻辑形式对一手数据进行初次整理，按照设定后的形式，确定水利信息门户的数据库规格。对不同数据信息类型进行命名，选择水利资源数据之内的内在关系，在一定的逻辑理论下，对产生的数据信息进行整合管理，具体情况见图3。

图3 水利工程数据信息关系示例

根据图3中内容所示，在水利工程建设过程中，存在大量的信息资源。以总数据量为分类基础，在信息资源整合过程中，必须将数据按照一定原则进行关联，且各个数据信息之间的关系需要包含层次等级和并列等级以及内嵌等级。

将总数据资源用Q来表示，对该数据进行分类，分别包含3种子资源信息，分别为Q(W)和Q(E)以及Q(R)。其中，Q与Q(W)和Q(E)以及Q(R)之间属于内嵌等级关系，同时此情况还可以满足层次等级关系。

层次等级关系和内嵌等级关系常常同时出现，在此基础上，Q(W)和Q(E)以及Q(R)之间可以形成并列等级关系，三者同属于一个层级内。其次，在Q(W)和Q(E)以及Q(R)的所属关系中，仍能分类出另一层等级关系。

在Q(W)资源数据中，包含有Q(W)-T和Q(W)-U；同理，Q(E)中可以分裂成Q(E)-T和Q(E)-U；Q(R)可以分裂成Q(R)-T和Q(R)-U。

网格服务能够通过网络环境进行信息描述，在不同程序接口中，对信息的传送和传输行为进行统一的约束和管理。因此，以网格技术为基础，设计大型灌区水利工程项目建设过程中的信息化资源整合模型，对不同接口中的信息数据进行管理。

2.2 基于网格设计信息化资源整合模型

以网格技术为应用理论，将网格调度工具和水利工程建设的各个过程进行分类，按照建设的不同周期组成网格式服务族群。通过网格的多节点采集形式，按照并行算法的计算形式，对各个节点的信息进行调度计算，以实现大型灌区内信息的整合。

将网格调度器作为节点信息的主控中心，在水利工程区域内，负责信息资源的分配和整合，并将各个节点处的信息进行储存。按照网格技术设计信息化资源整合模型，在水利工程建设区域内，对各个信息产生的服务节点进行资源数据采集。因此，不同节点内的服务响应时间计算表达式如下：

Z=XZ+MAX(zc)+VT

(1)

式中：XZ为每组节点中任务的消解时间；VT为信息资源的合成消耗时间；c为每组节点；zc为在第c个节点处的处理任务时间；MAX(zc)为资源信息的最大处理时间。

在进行大型灌区水利工程建设时，需要保证各个信息采集节点在工作时，不同的节点c之间不能互相干涉。设置节点的取值，分别为z1，z2，…，zb，此时节点数量关系为c=b，且每个节点之间的任务形式为一种并行的采集关系。

因此，在多个节点信息采集过程中，每个节点被分配的资源任务，能够承受的荷载强度一致，即在相同分配负载下，完成不同时段内的信息资源采集和整理。

将整个大型灌区进行分隔，按照不同地区完成采集节点设定，并在网格技术下，对每个地图中内水利工程内容进行资源设置，以此完成所以灌区内的信息整合。

以网格形式对区域内的服务节点进行布置，能够保证各个节点的检测条件相同，并且可以获取到相同强度的资源任务。在保证节点耗费时间等同的设置上，需要将资源的最大耗费时间达到最小状态时，才能够保证总体资源信息的总整合时间最小。

至此，在构建网格资源整合框架的基础上，选择网格中间件设计连接模式，组建水利信息门户数据库，设计资源整合模型，集中式进行信息资源合成，完成水利信息化资源整合。

3 实验测试与分析

本次以网格技术为基础，设计了大型灌区水利信息化资源整合系统，为验证此次系统具有实际的应用效果，采用实验测试的方式进行论证。以本文系统为实验组，选择两组传统系统作为对照组，分别为云数据整合系统和联系数整合系统，进行多轮对比实验。

3.1 选择大型灌区水利数据信息

以某省大型灌区的水利工程为测试环境，对2021年的降雨数据进行调取，按照最大降雨量和降雨时间两个分类结果进行数据统计，结果见表1。

表1 2021年降雨数据统计结果

根据表1中内容所示，在不同月份数据选择中，基本上最大降雨量出现在5-9月份。其中，2021年的降雨量在7月份的数据统计结果中最大，对应的降雨时间为120 min。

以上述数据为测试样本，将选择的降雨信息上传到MATLAB测试平台中，分别连接3组整合平台，对以上数据进行分析和整理，验证不同系统的整合效果。

3.2 不同系统应用下数据整合过程

将所有月份中的数据进行混合，设定测试时间为5 s，在不同整合系统的应用下，对上述数据进行降雨量和降水时间的对应。以样本数据为基础，对应降雨量和降雨时间，具体结果见图4。

图4 不同整合系统数据对应结果

根据图4中内容所示，不同资源整合系统应用下，产生了多种信息数据的对应结果。以本文系统为例，能够将2021年份中的降雨量和降雨时间进行匹配，且数据匹配结果与样本统计数据相一致。

而两组传统系统应用下，存在多个月份对应错误的情况，不能将降雨时间和降雨量进行匹配，主要是在一个变量因素影响下，对应的类型不能进行逐一锁定。综合结果说明，本文系统能够在多组信息数据下，完成双向的信息整合，具有实际应用效果。

3.3 历史数据下信息整合预报结果

在水利工程中，需要对不同月份的降雨量进行预测，以此对水坝中的蓄水位进行调控，综合整理原有数据库信息，能够得出一组预测数据，以此获取该月份的降雨量。

按照选择的数据样本，在3组系统应用下，对2022年3月的降水量进行预报。参考该灌区的工作数据记录，已知该月份的最大降雨量为78.4 mm，持续时间为15 min。将3组系统依次连接到测试平台中，进行连续3次的预报模拟，具体结果见图5。

根据图5中内容所示，只有本文系统预报的数据结果与实际数据相一致。两组传统系统无论是在降雨量还是降雨时间预报中，均与实际数据存在一定差距，均小于实际值，会影响水坝放水量。若出现超大降水时，则会增加灾害风险。

图5 不同整合系统预报模拟结果

综合实验结果可知，本文系统能够在数据整合基础上，对未来数据信息进行预测，具有实际应用价值。

4 结 语

本文以网格理论为基础，通过设计硬件架构和选择中间件组建资源整合模型，利用集中式分布原则，对信息资源进行分析。经实验论证可知，本文系统能够在整合资源过程中，完成双向的信息对应，并且根据现有资料，能够推断出未来水坝泄洪量，具有实际的应用效果。