基于云平台的泥石流监测预警系统设计＊

天津天狮学院信息科学与工程学院 王小东 郝张红 韩彬彬 冯鑫锐

泥石流通常发生于山地区域的山体洪水流[1]，我国幅员辽阔，地形复杂，山区约占全国总面积的2/3，广大山区几乎都具备泥石流形成的基本条件，从而造成山体滑坡等自然灾害，这不仅严重侵害国家财产安全，还直接威胁人民的生命安全[2,3]。泥石流的发生受自然环境影响较大，其形成影响因子为多方面[4-6]，但大多数原因均为持续性强降水。对于泥石流的治理应以预防为主，积极主动地做好泥石流灾害监测预警，是防灾减灾的重要手段[7]。

国内不少学者对泥石流监测预警系统进行了研究，刘书伦、吴德辉等人分别通过LoRa 物联网、ZigBee 技术、WSN 技术实现了对滑坡山洪泥石流的数据采集和远程监测预警[8-10]。王军基于Logistic 回归模型，定量分析了引起泥石流的雨量评判指标影响因子[11]，形成了一种能预测泥石流是否发生的灾害预警方法。但是现有对于泥石流灾害的监测仍然存在着数据获取困难、数据量不足以及实时性不高等问题[12,13]。

为了及早发现泥石流，做到早发现早预防，减少泥石流带来的损害，本文设计了一套基于云平台的泥石流灾害预警系统，本系统包括下位机和上位机两部分。下位机以STM32F103 微控制器为核心单元，主要负责数据的采集和传输；上位机采用OneNET 云平台，用于实时显示数据和存储。一旦数据达到设定的临界点，系统进行报警提醒，实现了对泥石流灾害的远程监测和预警。

1 总体方案设计

本系统包括下位机(数据采集系统)和上位机(云平台)两部分，下位机以STM32 微控制器为核心单元，负责数据的采集、分析和处理，由位置信息采集模块、坡体形变采集模块、雨量检测模块、无线通信模块、报警电路组成，可实现对降雨量、坡体形变、地理位置等数据的采集，并将数据上传到云平台。上位机采用物联网云平台，接收数据采集系统发送的监测数据，并进行显示和报警，实现对泥石流灾害的远程监管。系统设计框图如图1 所示。

图1 系统设计框图Fig.1 System design block diagram

2 系统硬件设计

2.1 STM32 微控制器

STM32F103C8T6 是一款基于ARM Cortex-M3 内核的32 位嵌入式微控制器，程序存储器容量为64KB，工作电压2V-3.6V 之间。该处理器通过总线矩阵和内核实现通信。时钟高达72MHz，支持硬件除法、TAG/SWD 多种调试方式、FLASH 和SRAM 内存、上电复位以及掉电复位。内置多个A/D 转换器，方便实现对外围检测设备数据的读取。

2.2 位置信息采集电路设计

GT-U12 是高性能的双频GNSS 定位模组，搭载华大北斗的HD8040X 芯片，该模组支持新一代北斗三号信号，同时支持全球所有民用导航卫星系统（包含BDS/GPS/GLONASS/Galileo/IRNSS/QZSS/SBAS）。U26-H84集成电源管理架构，为GNSS 导航定位提供高精度、高灵敏度、低功耗的解决方案，能完成亚米级定位精度和多径抗抑制技术，在城市峡谷等复杂城市环境中定位效果优异，在环境恶劣的情况下，依旧能定位得相对精准。该模块与STM32 主控制器之间通过IIC 协议通信，其SCL 端与STM32 的PA6 脚相连，SDA 端与STM32 的PA7 脚相连。

2.3 坡体形变传感器电路设计

RP-L 柔性薄膜压敏传感器是由综合机械性能优异的聚酯薄膜，高导电材料和纳米级压力敏感材料组成，顶层是柔性薄膜和复合在上面的压敏层，底层是柔性薄膜和复合在上面的导电线路，两者通过双面胶贴合以及隔离感应区域。当感应区受压时，在底层彼此断开的线路会通过顶层的压敏层导通，端口的电阻输出值随着压力变化，压力越大电阻越小。该模块激活时间小于0.01s，响应时间小于10ms，耐久性100 万次以上，使用寿命长。在本设计中，将该模块的输出端与STM32 的PA1 口相连。

2.4 雨量采集电路设计

降雨是诱发泥石流形成的主要原因[11]。在本系统中，采用雨滴传感器对降雨量进行模拟，该传感器在对抗氧化、导电性及寿命方面具有优越的性能，可用于各种天气状况的监测，输出端具有数字和模拟两路信号可供选择，在本系统中，采用模拟信号输出，发送给STM32 进行AD 转换和数据处理。

2.5 无线通信模块设计

ESP8266 通信模块是一款高性能的WiFi 通信模块，具有体积小、功耗低等特点，同时支持STA、AP、STA+AP工作模式，其中串口速率最高可达4Mbps。支持标准的IEEE802 协议，内置了TCP/IP 协议，具有非常丰富的内设资源，可以方便快捷地实现网络数据传输功能。能够通过AT 指令进行相关的网络配置以及传输数据的封装。ESP8266 的串口发送端和接收端分别与STM32 的PA10 口和PA9 口相连。

2.6 报警电路设计

报警电路采用有源蜂鸣器模块，当检测到的数据值不在预设范围时，STM32 主控制器发送控制信号，蜂鸣器进行报警提醒。在本系统中，采用低电平触发的有源蜂鸣器，该有源蜂鸣器模块通过8550 三极管进行驱动，当IO 口输出低电平时，8550 三极管导通，蜂鸣器鸣叫。

3 系统软件设计

本设计使用Keil5 进行软件开发，文中的各大功能模块的程序编辑、调试等都在该软件下进行。

在整个系统的逻辑处理过程中，先要进行各个检测设备的初始化。在本设计中，主要用到GPIO、ADC、串口、DMA 传输、定时器等，待外设初始化完成后进行WiFi 连网。本程序中，对每一项参数的初始化之后都必须等待模块返回成功应答，否则程序将会卡死在当前指令。连接完成后，系统将进入循环，以任务轮询的方式对数据进行采集，并将采集的数据与设定的阈值进行比较，当超过所设定的阈值时，蜂鸣器报警，同时将采集的数据和报警信息一起上传至云平台。具体的主程序流程图如图2 所示。

图2 主程序流程图Fig.2 Main program flowchart

4 系统测试结果

本系统可以实现对边坡形变、降雨量、位置信息的采集，云平台可以接收下位机发送的数据并显示，结果如图3 所示。其中JD:108，WD:34 表示位置信息，东经：108°，北纬：34°，YL 表示降雨量，220 是实际采集值，单位为ml，XB 表示坡体形变信息，209 是坡体形变位移采集值，单位为mm，BJ 表示报警信息，当前值为0 表示系统没有报警。

图3 云平台显示Fig.3 Cloud platform display

5 结语

本文所设计的系统能够实时采集监测点的坡体形变信号、降雨量、位置信息，并将信息上传至OneNET 云平台，当采集的数据值超过设定的阈值时，系统能够进行报警提醒，实现了对泥石流的远程监测和预警。在下一步工作中，将对数据融合处理进行研究，以提高系统预测的准确性。

引用

[1] 刘文科.基于ARM Cortex-M7的可视化泥石流次声监测预警系统设计[D].北京:中国地质大学,2019.

[2] 崔文杰.基于次声的泥石流监测系统设计与分析[D].青岛:山东科技大学,2017.

[3] 徐根祺,温宗周,李丽敏,等.监测预警技术在泥石流灾害中的应用[J].有色金属科学与工程,2021,12(02):97-104.

[4] 谈云建.面向泥石流灾害的物联网在线监测预警平台的设计与实现[D].兰州:兰州大学,2014.

[5] 尚东方,刘敦龙,韩雪,等.基于次声监测的泥石流实时预警系统[J].计算机与现代化,2020(3):6-12+18.

[6] 王雨.基于大数据分析与挖掘的铁路区域泥石流灾害预警模型研究[D].成都:电子科技大学,2022.

[7] 姜圩.泥石流风险预警模型及应用研究[D].北京:中国地质大学,2019.

[8] 刘书伦,孙建国.基于LoRa物联网的滑坡泥石流远程监测预警系统研究[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2022,24(4):42-45.

[9] 吴德辉.基于ZigBee技术的山洪泥石流灾害预警系统的研究与设计[D].南京:东南大学,2015.

[10] 董晓俊.基于WSN的泥石流灾害预警数据采集与休眠机制设计[D].成都:电子科技大学,2013.

[11] 王军,李学峰.基于Logistic 回归的泥石流灾害预警模型[J].厦门理工学院学报,2018,26(3):73-77.

[12] 徐根祺,曹宁,任小文,等.基于STM32F103的泥石流灾害预警系统设计[J].微处理机,2021,42(5):57-60.

[13] 温宗周,刘超,袁妮妮,等.基于STM32的泥石流监测预警系统设计[J].计算机与数字工程,2017,45(1):92-96+141.