劉國慶 范子武 楊 光 黎東洲 賈本有 烏景秀

（1.南京水利科學研究院，南京 210029；2.水利部太湖流域水治理重點實驗室，南京 210029）

0 引 言

物聯網、人工智能、數字孿生等技術的革新為水利行業(yè)智慧化發(fā)展提供了重要支撐與核心動能[1-2]。2023年2 月發(fā)布的《數字中國建設整體布局規(guī)劃》中明確指出構建以數字孿生流域為核心的智慧水利體系，賦能數字中國創(chuàng)新發(fā)展。2023 年5 月發(fā)布的《國家水網建設規(guī)劃綱要》要求加強水網數字化建設，以自然地理、干支流水系、水利工程、經濟社會信息為主要內容，建設數字孿生水網。自2021 年年底以來，為推動全國智慧水利與數字孿生水利建設，水利部相繼印發(fā)了《水利業(yè)務“四預”基本技術要求（試行）》《數字孿生流域建設技術大綱（試行）》《數字孿生水網建設技術導則（試行）》等一系列規(guī)范性文件，明確了建設內容，細化了技術要求，回答了誰來建、怎么建、如何用等現實問題[3]。

根據《水利部關于開展數字孿生流域建設先行先試工作的通知》，各流域管理機構、各地區(qū)水利部門、各直屬單位、各行業(yè)相關單位積極組織并開展數字孿生流域試點工作，目前已經取得了較為顯著的成效。國內外諸多學者與專家就數字孿生流域建設中的關鍵科學技術問題開展了廣泛的交流與討論，包括實景三維可視化[4]、水利專業(yè)模型構建與服務[5-6]、知識圖譜和“四預”應用[7-8]、數據安全保障[9]、網絡安全保障等多個方面和多個領域，也有學者針對數字孿生水網建設存在的誤區(qū)、實現路徑進行了分析[10-11]。然而，數字孿生水網建設仍處于起步階段，尚未形成統(tǒng)一的理論框架、數據標準、技術標準、實現路徑等體系。

本文結合江蘇省河湖水系特點與水利管理工作實際，提出了江蘇省數字孿生水網建設的總體設想，并以水利部數字孿生流域建設先行先試項目“數字孿生江蘇省太湖地區(qū)典型水網工程”為例，闡明江蘇省太湖地區(qū)數字孿生水網建設的實施路徑與相關經驗，為數字孿生工程、數字孿生水網、數字孿生流域建設提供借鑒與參考。

1 區(qū)域概況

江蘇省地處長江、淮河流域下游，地勢平坦、湖泊眾多、河網密布，境內分布太湖、長江、淮河和沂沭泗四大水系。其中太湖水系在江蘇省境內面積1.96萬km2，分為太湖湖西、武澄錫虞、陽澄淀泖、浦南等片區(qū)；長江水系在江蘇省境內面積1.91 萬km2（除太湖水系外），分為石臼湖固城湖、秦淮河、滁河和蘇北沿江等區(qū)域性水系；淮河水系在江蘇省境內面積3.86萬km2，分為洪澤湖周邊及以上、白馬湖高寶湖、渠北、里下河等區(qū)域性水系；沂沭泗水系在江蘇省境內面積2.54萬km2，分為沂河、沭河、中運河等干河水系。在省級河網建設方面，江蘇省內流域面積50 km2及以上的河道近1 500條（其中跨省117條），總長度4.1萬km；流域面積50 km2以下的河道超10 000 條，長度近5 萬km；全省湖泊面積約6 300 km2，占全省面積的6%。在水利工程方面，全省共有水庫901 座，其中大型水庫6 座，中型水庫43 座，小型水庫852 座；泵站超8 萬座，過流能力1.0 m3/s以上的水閘超過3.3 萬座。在水利管理業(yè)務方面，由于江蘇省上游有長江、淮河流域近200 萬km2的洪水過境入海，而內部地勢低平，洪水澇水問題交織，因此具有洪澇防御壓力大、本地水資源不足、水環(huán)境安全保障任務重的特點；受降水時空分布不均和河網調蓄能力不足的綜合影響，本地水資源可利用量相對不足，對長江、淮河等過境水的依賴程度大；受地勢低平和污染負荷重的綜合影響，河網地區(qū)水體流動性較差、水體交換周期長，河湖自凈能力較弱，水環(huán)境安全保障形勢復雜。

2 數字孿生水網建設總體構想

2.1 建設框架

結合水利部關于數字孿生流域與數字孿生水網建設相關要求，綜合考慮江蘇省河網水系特征與水利管理工作實際，以加強“算據”“算法”“算力”建設與提升智慧化決策能力為目標，提出江蘇省數字孿生水網建設總體架構（圖1）。其中信息基礎設施以水利感知網、水利信息網、水利云資源3 方面為主；數據底板通過基礎數據、監(jiān)測數據、業(yè)務管理數據、跨行業(yè)共享數據及地理空間數據的融合、治理、挖掘與服務，實現物理水網及所在區(qū)域自然地理、社會經濟、水利管理活動的信息全要素數字映射；模型平臺集成專業(yè)模型、智能模型、可視化模型等，統(tǒng)一提供定制組裝、定向開發(fā)、標準服務的核心組件；知識平臺集成知識庫、知識模型和知識引擎等，統(tǒng)一提供各類知識服務的核心組件；水利智能中樞是水網數據底板、模型平臺、知識平臺等數字資產的匯聚、治理、服務和管理的共建共享平臺，支持數字孿生平臺全面建設，提升業(yè)務應用的高效復用能力。

圖1 江蘇省數字孿生水網建設總體架構

2.2 總體要求

技術選型方面，江蘇省數字孿生水網優(yōu)先使用國產技術與軟硬件產品，包括前端感知設備、服務器設備、數據庫、系統(tǒng)開發(fā)框架等。數字孿生平臺建設方面，針對《江蘇省骨干河道名錄》和《江蘇省湖泊保護名錄》中的河道、湖泊數據底板建設的精度，參照水利部數字孿生流域數據底板地理空間數據規(guī)范，流域性骨干河道底板建設精度宜達到L3 級標準；省管湖泊、區(qū)域骨干河道、跨縣重要河道、縣域重要河道宜達到L2 級及以上標準；其他河道和湖泊宜達到L1 級及以上標準；水利工程精度達到LOD200 及以上。更新共享方面，數據底板、專業(yè)模型、知識庫將建立動態(tài)更新機制，相關建設成果經水利智能中樞，實現數據統(tǒng)一集成并提供資源共享。

2.3 信息基礎設施

信息基礎設施建設分為水利感知網、水利信息網、水利云資源。其中水利感知網的建設以支撐水利“2+N”業(yè)務需求為目標，明確信息采集范圍與監(jiān)測對象，制定感知站網布設原則，并在完善傳統(tǒng)監(jiān)測手段的基礎上，強化衛(wèi)星遙感、航空遙感、無人機（船）、機器人和視頻識別等“空—天—地”新型監(jiān)測手段應用，以滿足水利業(yè)務對數據和信息在空間尺度、時間頻次、精度等方面的需求。水利信息網將基于現有水利工控網、水利業(yè)務網和電子政務網網絡體系進行補充建設；水利云資源將采取集中式和分布式相結合的方式建設，且充分考慮多用戶并發(fā)的高性能渲染資源配置需求。

2.4 數據底板

（1）數據資源與獲取。數據資源主要包括基礎數據、監(jiān)測數據、業(yè)務管理數據、跨行業(yè)共享數據與地理空間數據?；A數據包括江、河、湖等河網水系及水域空間，水庫、閘、泵、堰、涵洞、堤防、圩區(qū)、蓄滯洪區(qū)等水利工程，供水、排水等管網工程，雨情、水情、工情、水質、水資源、水生態(tài)、視頻監(jiān)控等水利監(jiān)測站網布局數據，依據水利普查、水旱災害風險普查成果或通過調查與測量方式獲取；監(jiān)測數據包括雨情、水情、工情、水質、取用水、泥沙、地下水、墑情、河勢、積淹、災情、水利工程安全監(jiān)測、視頻、輿情等感知數據，通過對接縱向水利部門水雨情、水質、工情、水資源等數據庫及視頻平臺獲取，共享橫向相關部門數據，并進行必要的補充建設；業(yè)務管理數據主要由“2+N”水利治理管理活動產生，通過整理對接行業(yè)日常管理過程中和業(yè)務系統(tǒng)運行過程中產生的數據獲?。豢缧袠I(yè)共享數據包括公安、自然資源、生態(tài)環(huán)境、住房和城鄉(xiāng)建設、交通運輸、農業(yè)農村、氣象、大數據管理和統(tǒng)計等部門數據，通過政務外網共享獲??；地理空間數據包括數字正射影像圖、數字高程模型、數字線劃圖、數字表面模型、傾斜攝影影像、激光點云、水下地形、城市信息模型、水利構筑物建筑信息模型等數據，通過高分遙感影像解譯、無人機傾斜攝影、工程設計文件提取等方式獲取。

（2）數據模型與數據引擎。數據模型包括水利數據模型和水利網格模型兩個方面。水利數據模型是指通過數據挖掘、關聯分析、聚類分析等技術，構建的空間特征、業(yè)務特征和關系特征一體化組織的數據模型；水利網格模型是指根據行政區(qū)劃、自然流域、排水分區(qū)、水資源分區(qū)、集水單元、圩區(qū)單元、河段和數值計算等需求構建的數據網格化管理模型。數據引擎用于實現數據的融合、治理、挖掘及服務。數據融合可對多源異構涉水數據進行清洗、格式與類型轉換、歸一化、簡化等規(guī)范化處理；數據治理綜合考慮各類模型、數據底板構建和信息展示的數據需求，采用數據標準化、元數據管理、數據標簽等方式對數據進行比對、質檢、關聯、標識等工作，最終支持“2+N”業(yè)務應用場景；數據挖掘運用統(tǒng)計學、機器學習、模式識別等方法從數據資源中發(fā)現物理水網全要素之間存在的關系、水利治理管理全過程的規(guī)律，并通過圖形、圖像、地圖、動畫等方式展現；數據服務提供水利知識庫全文檢索、全域檢索功能與基礎屬性信息類、統(tǒng)計分析類、水文信息類、模型結果類、業(yè)務信息類等數據服務功能。

2.5 模型平臺

江蘇省數字孿生水網的模型平臺按照“組件化、標準化、通用化”思路和共享共用的原則構建，包括專業(yè)模型、智能模型、可視化模型3類。

（1）專業(yè)模型。專業(yè)模型包括機理模型、大數據模型和優(yōu)化決策模型。專業(yè)模型的構建應充分整合利用已有模型的相關研究成果。模型尺度根據業(yè)務需求確定，應從流域、區(qū)域、城市、圩區(qū)、湖泊、水庫等尺度構建模型，確保模型邊界封閉。專業(yè)模型可基于自研代碼或第三方的水利專業(yè)模型構建，支持在線率定驗證，計算效率應滿足實時輔助決策的需求。其中，機理模型包括水文模型、水資源模型、水質模型、水生態(tài)模型、泥沙動力學模型、水土保持模型、水利工程安全模型等，并具有水旱災害預測預報、水資源優(yōu)化調度、水環(huán)境預測預報、水利工程調度等模擬功能等。大數據模型利用專業(yè)模型產生的數據，補充相似或歷史不足的數據，基于大數據智能分析技術，加強機理模型與人工智能模型的技術融合，對水文、水動力、水質等過程進行模擬與預測。優(yōu)化決策模型采用智能算法搜索調度目標最優(yōu)解，實現水利工程多目標優(yōu)化調度與智能決策。

（2）智能模型。采用人工智能理念和云邊協(xié)同模式，通過機器學習框架從遙感、視頻、語音等數據中提取水利對象特征、模擬關鍵行為和狀態(tài)，輔助精準研判與決策。其中，遙感解譯采用機器學習算法訓練圖像語義分割與提取模型，實現遙感圖像中地表水體、岸線、土地利用等特征的提取和自動識別；視頻識別基于深度學習等技術構建對象識別、行為識別、狀態(tài)識別等模型，實現岸線突變、水尺讀數、閘門啟閉狀態(tài)、周界入侵、漂浮物、垃圾堆放、水體顏色等結構化信息提取和自動識別；語音交互基于自然語言理解等技術，實現信息查詢、情景分析、決策建議等多種應用場景中人機智能交互功能。

（3）可視化模型。構建對象包括自然背景、流場動態(tài)、水利工程與機電設備，模型能夠集成GIS（Geographic Information System）、手工建模、BIM（Building Information Modeling）、傾斜攝影、激光點云等數據的常見格式，渲染效率能夠滿足實時展示的需求，同時能夠通過接口實現標繪業(yè)務數據，觸發(fā)水體運動等特征、工程運行等場景的交互與控制等功能。

2.6 知識平臺

在知識平臺中構建水利知識庫、水利知識模型與水利知識引擎。其中水利知識庫包含水利對象關聯、方案預案、歷史場景、業(yè)務規(guī)則等方面內容；水利知識模型則是面向水旱災害防御和水資源管理與調配等業(yè)務主題，構建實體關系、水利概念、專家經驗、規(guī)則預案、歷史場景、模型方案等知識模型，確定水利對象集，通過業(yè)務屬性挖掘出對象之間的關聯關系；水利知識引擎具有知識抽取、知識融合、知識推理、知識更新及知識應用等功能。

2.7 水利智能中樞

構建統(tǒng)一標準、統(tǒng)一架構、分級管理、互聯互通的一體化水利智能中樞，實現江蘇省數字孿生水網建設成果的部署與運行。利用江蘇省水利智能中樞，實現數據底板、模型平臺和知識平臺的各類服務橫向跨部門，縱向跨省、市、縣的共建共享。水利智能中樞可部署于水利工控網和水利業(yè)務網，也可以分節(jié)點部署，各級應用節(jié)點可申請相應權限和使用資源。數據底板數據自下而上向省級水利智能中樞匯聚數據，自上而下向各地（市）、縣（市、區(qū)）共享全省L1級數據底板及相關數據服務。水利智能中樞模型平臺可提供通用模型和結果服務，通用模型包括水文模型、水動力模型、水資源調配模型、河湖健康評價模型等；模型結果服務可按流域、區(qū)域、城市、圩區(qū)等單元的關注站點進行定制，相關建設單位建立特定區(qū)域、特定功能模型后應通過水利智能中樞實現共享。

2.8 業(yè)務應用場景

結合江蘇省水利管理工作實際，按照“2+8”的方式設定主要業(yè)務類型，其中“2”是指水旱災害防御、水資源調配，“8”包括河湖管理、農村水利與水土保持、水利工程建設、水利工程運行、水行政執(zhí)法、水資源與節(jié)水管理、水文系統(tǒng)管理、政務管理與服務。具體水利業(yè)務應用場景如圖2所示。

圖2 水利業(yè)務應用場景

3 數字孿生水網工程先試經驗

按照水利部數字孿生流域建設先行先試要求，遵循江蘇省數字孿生水網建設總體設想，江蘇省實施了“數字孿生江蘇省太湖地區(qū)典型水網工程”項目。該項目針對江蘇省太湖地區(qū)河湖水系發(fā)達、水利工程眾多、調度復雜，以及流域—區(qū)域—城市—圩區(qū)不同層級、不同業(yè)務部門的需求存在差異性大的具體問題，選定了10個各具特色的對象開展先行先試工作，覆蓋城區(qū)、圩區(qū)、河道、湖泊、水庫等對象。在空間上涵蓋了太湖流域地區(qū)的山丘區(qū)、平原河網區(qū)及沿江地區(qū)。多業(yè)務應用場景涉及多尺度洪澇預報調度、水庫防洪四預調度、引江濟太水資源調配、城市水環(huán)境聯控聯調、河湖藍藻精準防控、河湖生態(tài)復蘇智能監(jiān)管、城區(qū)智慧供排水、水文化價值提升等。該項目取得的階段性成果與先行先試經驗主要包括以下幾個方面。

（1）測試了水利智能中樞的可行性。在先行先試實踐中構建了水利智能中樞實現數據的互通與共享，作為紐帶打通了數據底板、模型平臺和知識平臺的數據，成為具有統(tǒng)一標準與架構、分級管理、互聯互通的一體化共建共享平臺，同時具備水利數據、模型和知識資源的統(tǒng)一管理和統(tǒng)籌調度能力，能夠支撐本項目數據資源跨部門、跨層級、跨地區(qū)的高效、便捷、安全共享和應用，盡可能地避免重復建設，解決了不同地區(qū)、不同部門數據如何共建共享的難題。

（2）構建了江蘇省太湖地區(qū)數據底板?；诮K省水利一張圖，匯集了河湖水系基礎數據；集成了氣象預報，雨情、水情（水動力、水質）、工情（運行與控制）數據，視頻等物聯感知監(jiān)控數據，流域—區(qū)域—城市預報調度相關業(yè)務管理數據；對接交通運輸、生態(tài)環(huán)境、自然資源等跨行業(yè)共享數據；利用高精度遙感、數字高程模型（DEM）、無人機航拍、BIM 等數據，通過三維可視化渲染技術，建設了江蘇省太湖地區(qū)“點—線—面”融合的多層級數據底板。通過數據處理、信息提取、影像融合等方式實現高分遙感影像、DEM 及水利一張圖矢量數據等多源數據融合，并利用流式渲染技術，實現數萬平方公里級底板的輕量化流場展示。

（3）研發(fā)了共享服務的模型平臺。針對不同試點對象，提出并應用了河網多尺度分級的智能模擬方法，通過河道分級建模管理，分辨率達到6級河道；通過模型的空間嵌套，解決了平原河網地區(qū)邊界不封閉帶來的誤差；通過感知和模型聯合驅動，解決調度差異對模型精度的影響；基于時間標簽對模型庫進行分類管理，解決了模型的動態(tài)更新問題。有效提升了水位、流量、流速、流場等水動力要素的模擬精度與模擬效率，部分模型已集成至水利智能中樞，能夠以服務的形式賦能水利業(yè)務應用。

（4）形成了部分數字孿生業(yè)務應用。按照統(tǒng)一的理念與思路，開發(fā)了江蘇省太湖地區(qū)水工程預報調度一體化、數字孿生滆湖和數字孿生金雞湖系統(tǒng)等業(yè)務應用系統(tǒng)，其中江蘇省太湖地區(qū)水工程預報一體化系統(tǒng)已在江蘇省水利廳、無錫市水利局兩級部署運行，系統(tǒng)在2022 年汛期區(qū)域聯合調度、引江濟太常態(tài)和抗旱調度中初步實現“四預”應用。

4 結 語

本文結合江蘇省河湖水系自然特征與水利建設管理業(yè)務特點，遵循水利部數字孿生水利建設相關要求，提出了江蘇省數字孿生水網建設的總體構想，以期為數字孿生水利建設提供借鑒與參考。但是，由于缺乏統(tǒng)一的數字孿生水利建設理論方法、技術標準，尚未形成統(tǒng)一的數字孿生水利建設路徑與模式，尤其是水利行業(yè)與新一代信息技術、網絡通信技術等交叉融合下的多源異構數據治理、知識平臺構建及應用等方面的探索不夠深入，在今后的研究與實踐中需要進一步加強。

數字孿生水利建設是一項復雜的系統(tǒng)性工程，在助力智慧水利建設與推動新階段水利高質量發(fā)展當中仍然任重道遠。目前正處于水利自動化、信息化、數字化向智能化、智慧化迭代升級的快速發(fā)展階段，未來行業(yè)發(fā)展趨勢將從工程設計—建造—運維—服務分階段管理向工程全生命周期管理轉變，也將從智慧水利傳統(tǒng)業(yè)務應用模式向數字孿生水利數字產業(yè)運營模式轉型。