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实时检测黄河的含沙量及其分布等信息,可为黄河流域的水土保持、水质评价、河道清淤以及排水排沙等提供决策依据。然而,现有的高悬浮含沙量检测方法在信息的获取、环境影响的消除以及融合模型的构建等方面还存在诸多问题,目前尚无针对黄河高悬浮含沙量实时在线检测的有效方法。随着水利信息技术的发展,多源多尺度数据融合研究已成为黄河含沙量在线检测和数据处理的主要方向之一。在黄河等高悬浮含沙量河流中建立含沙量自动检测系统,除与选用的传感器有关外,还要能适应复杂检测环境以及智能检测的需求,以保证检测系统的准确性和稳定性。现代传感器技术、多源数据融合理论、多尺度分析理论及水利信息可视化技术等极大地提升含沙量检测的水平。因此,开展基于多源多尺度数据融合的含沙量检测研究具有重要的理论意义与实用价值。本文研究了含沙量检测多源多尺度数据融合理论和技术,取得以下主要成果和结论：1.分析和总结了现有的黄河含沙量检测方法和技术,研究了影响黄河含沙量在线检测的环境因素以及不同环境因素下的悬浮泥沙物理本质,论述含沙量检测多源多尺度数据融合处理所需的理论基础。2.针对高悬浮含沙量不同其音频共振频率不同的物理特性,提出了一种基于音频共振方法的含沙量检测多尺度贯序式卡尔曼-温度融合方法,用Kalman滤波器将含沙量信息和温度信息进行有机融合,再根据测量误差来动态地调节小波分解层数,实现了基于音频共振方法的黄河含沙量多尺度动态检测。3.提出了一种利用改进遗传算法(IGA)优化RBF神经网络的方法,建立了基于IGA-RBF的多传感器非线性融合模型,将含沙量信息与温度、深度和流速值作为RBF网络的输入,并用遗传算法对RBF神经网络进行优化,有效地减小了环境因素对黄河含沙量检测的影响。4.构建了基于电容差压法、音频共振法、超声波法和光电法等黄河含沙量在线检测系统,提出了Wavelet-Curvelet的含沙量多源多尺度融合模型,采用基于Wavelet的多尺度分段标量加权融合方法对各个趋势项信息进行融合,同时用Curvelet变换来提取含沙量随温度变化的方向细节信息；最后建立了基于Wavelet-Curvelet的多源多尺度反演模型,将含沙量的趋势项信息和方向细节信息进行重构,实现含沙量多源多尺度最优融合处理。5.综合应用了ZigBee、GPRS等无线传输技术,构建了基于物联网技术的黄河含沙量检测系统,研发了基于LabVIEW的含沙量信息可视化平台,解决多源异构数据组织、管理、高效传输及可视化等关键技术问题,实现了含沙量检测的信息可视化、数据分析、融合处理和数据存储等功能。6.将上述研究成果应用于黄河花园口水文站的悬浮含沙量在线检测中,检验含沙量检测系统的可靠性与准确性,为高悬浮含沙量动态测量提供理论依据与技术支持。