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圖2. 1982年Strathcona大壩溢洪情況的原型觀測和FLOW-3D HYDRO模擬結果在所有閘門全開的情況下，經過校準的CFD模型在水庫正常操作范圍內產生的排水量與溢洪道流量曲線的誤差在5%以內。然而，當水庫水位較高時，模擬排水量與流量曲線之間的差異超過10%，因為水力模型試驗采用簡化幾何形狀和經驗修正，無法完全反映復雜的進水水流。

例如，當邊緣智能網關檢測到水庫水位過高時，可以自動觸發溢洪措施，避免水庫的潰壩風險。這種智能化的應用大大提高了水庫管理的效率和安全性。 總的來說，邊緣智能網關在水庫雨水情測報方面的應用具有重要意義。它不僅實現了數據的實時采集和傳輸，提供了決策支持，而且通過數據分析和預測，幫助水庫管理者及時做出應對措施。