摘 要：水利專家系統(tǒng)作為一種基于人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)，在提高水利工程決策的準(zhǔn)確性和時(shí)效性方面發(fā)揮著重要作用。通過(guò)歸納水利專家系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，梳理水利專家系統(tǒng)研究成果，旨在分析水利專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題，指出解決問(wèn)題的方法，分析水利專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，深化人們對(duì)水利專家系統(tǒng)的全面認(rèn)識(shí)，推動(dòng)水利專家系統(tǒng)理論研究，促進(jìn)人工智能技術(shù)在水利領(lǐng)域中的應(yīng)用推廣。

關(guān)鍵詞：水利專家系統(tǒng); 灌溉管理專家系統(tǒng); 水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng); 水質(zhì)管理專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TV736; TP18 " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A " " 文章編號(hào)：1002-204X（2024）01-0052-07

doi：10.3969/j.issn.1002-204x.2024.01.012

Research Progress and Development Trend of Hydraulic Expert System

Li Yongmei1，2， Zhang Ligen3*， Zhang Pengcheng2

（1.Institute of Agricultural Economy and Information Technology， Ningxia Academy of Agriculture and Forestry Sciences， Yinchuan， Ningxia 750002; 2.School of Civil and Hydraulic Engineering， Ningxia University， Yinchuan， Ningxia 750021; 3.Ningxia Institute of Building Sciences Group Co.， Ltd.， Yinchuan， Ningxia 750021）

Abstract As an artificial intelligence-based decision support system， hydranlic expert systems plays an important role in improving the accuracy and timeliness of decision-making in hydraulic engineering. The key technologies and the research achievements of hydranlic expert systems were summarized， the problems existing in hydranlic expert systems were analyzed， the methods to solve these problems were pointed out， and the future development trends were proposed. Research has certain guiding significance in deepening people's comprehensive understanding of hydranlic expert systems， promoting theoretical research on hydranlic expert systems， and promoting the application and promotion of artificial intelligence technology in the field of hydranlic.

Key words Hydraulic expert system; Irrigation management expert system; Water resources development and management system; Water quality management expert system

水利工程是人類控制、調(diào)節(jié)和利用水資源以達(dá)到除害興利目的而建的各種工程。隨著水利工程規(guī)模和復(fù)雜性的不斷增加，依賴經(jīng)驗(yàn)和專家判斷的方法已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)際需求，需要借助先進(jìn)的技術(shù)手段提高水利工程決策的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。專家系統(tǒng)是一類計(jì)算機(jī)程序，其利用領(lǐng)域?qū)＜曳e累的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)M人類專家的推理和決策過(guò)程，解決復(fù)雜的領(lǐng)域問(wèn)題[1-2]。水利專家系統(tǒng)即專家系統(tǒng)在水利領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是利用專家系統(tǒng)的基本原理和技術(shù)，采用數(shù)學(xué)方法構(gòu)建各種模型，將專家積累的大量經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)智能化決策[3]。水利專家系統(tǒng)作為一種基于人工智能技術(shù)的軟件系統(tǒng)，具有強(qiáng)大的推理和決策能力，在知識(shí)提供、決策支持、資源優(yōu)化、工程設(shè)計(jì)和防災(zāi)減災(zāi)等方面發(fā)揮了重要作用，能夠幫助解決復(fù)雜的水資源管理和水文災(zāi)害預(yù)防等水利方面的難題，能夠有效提高水利工作的效率和質(zhì)量，為水利事業(yè)的發(fā)展注入新的活力和智慧。隨著科技的不斷進(jìn)步和水資源管理重要性的日益凸顯，水利專家系統(tǒng)的研究和應(yīng)用也越來(lái)越受到關(guān)注。

1 水利專家系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

1.1 關(guān)鍵技術(shù)

水利專家系統(tǒng)作為一種基于人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)，涉及多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，包括知識(shí)獲取與表示、推理機(jī)制與決策支持、數(shù)據(jù)分析與挖掘、模型仿真與模型算法、人機(jī)交互與用戶體驗(yàn)。

1.1.1 知識(shí)獲取與表示

水利專家系統(tǒng)需要獲取大量的專業(yè)知識(shí)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等。知識(shí)獲取可以通過(guò)專家采訪、文獻(xiàn)調(diào)研、傳感器采集、遙感監(jiān)測(cè)等方式進(jìn)行，然后對(duì)獲取的知識(shí)進(jìn)行預(yù)處理和整合，用于后續(xù)分析和決策。知識(shí)表示是將專家知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的形式，常用的表示方法包括規(guī)則、本體、框架等。

1.1.2 推理機(jī)制與決策支持

水利專家系統(tǒng)利用推理機(jī)制對(duì)水利領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)進(jìn)行推理和推斷，以解決實(shí)際問(wèn)題。推理是水利專家系統(tǒng)的核心功能，常用的推理方法包括前向推理、后向推理、模糊推理等。決策支持是水利專家系統(tǒng)的主要目標(biāo)之一，其通過(guò)分析和評(píng)估不同決策方案的優(yōu)劣，為決策者提供決策建議。決策支持還可以結(jié)合優(yōu)化算法，通過(guò)搜索最優(yōu)解輔助決策。例如遺傳算法、退火算法等可以用于優(yōu)化水資源的分配和利用。這些技術(shù)可以幫助系統(tǒng)理解和處理復(fù)雜的水利問(wèn)題，提供準(zhǔn)確的決策支持。

1.1.3 數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是水利專家系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。該技術(shù)對(duì)水利領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析和挖掘，以獲得有價(jià)值的信息，為決策提供準(zhǔn)確、可靠的支持。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法包括聚類分析、分類分析等。數(shù)據(jù)挖掘還可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，自動(dòng)提取特征和自動(dòng)選取模式，并進(jìn)行智能決策。這些技術(shù)可以幫助系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，輔助決策者作出合理的決策。

1.1.4 模型仿真與模型算法

模型仿真重點(diǎn)在于建立水利系統(tǒng)模型并對(duì)系統(tǒng)行為進(jìn)行模擬，幫助規(guī)劃者評(píng)估不同方案的效果。模型算法重點(diǎn)通過(guò)數(shù)學(xué)建模和算法解決水利問(wèn)題，提高水利專家系統(tǒng)的分析決策能力。模型仿真用于提供模型基礎(chǔ)，模型算法用于處理模型數(shù)據(jù)和優(yōu)化求解，二者相輔相成。二者結(jié)合能夠有效提高水利專家系統(tǒng)的性能。

1.1.5 人機(jī)交互與用戶體驗(yàn)

水利專家系統(tǒng)的界面和交互設(shè)計(jì)對(duì)于用戶的使用體驗(yàn)和系統(tǒng)的可接受性至關(guān)重要。友好的用戶界面使用戶能夠方便地與水利專家系統(tǒng)進(jìn)行交流、描述問(wèn)題、獲取解決方案等，可以提高用戶的工作效率。用戶體驗(yàn)技術(shù)可以提升用戶對(duì)系統(tǒng)的滿意度和使用體驗(yàn)。這些技術(shù)的應(yīng)用和集成，可以幫助水利專家系統(tǒng)對(duì)水利問(wèn)題進(jìn)行智能分析、決策和優(yōu)化，提高水利工作的效率和質(zhì)量，還可以提供及時(shí)的決策支持，促進(jìn)水利領(lǐng)域的發(fā)展與進(jìn)步。

總之，不同的技術(shù)在水利專家系統(tǒng)中有不同的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用領(lǐng)域，可以根據(jù)具體問(wèn)題的特點(diǎn)選擇合適的技術(shù)，提供準(zhǔn)確、可靠的決策支持。知識(shí)表示與推理決策適用于處理專家知識(shí)和規(guī)則較為明確的問(wèn)題，如水資源管理、水災(zāi)防治等;數(shù)據(jù)挖掘適用于解決從大量水利數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)，如水質(zhì)評(píng)估、水文預(yù)測(cè)等。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用需結(jié)合具體問(wèn)題進(jìn)行選擇。

1.2 應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

目前，水利專家系統(tǒng)在節(jié)水灌溉、水資源管理、水量調(diào)度及水質(zhì)評(píng)價(jià)等方面優(yōu)勢(shì)顯著，具有廣闊的應(yīng)用前景。

1.2.1 提升決策效率和準(zhǔn)確性

水利工程的決策往往涉及大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型分析，傳統(tǒng)的手工計(jì)算方法耗時(shí)且容易出錯(cuò)。而水利專家系統(tǒng)能夠基于專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，進(jìn)行精確的決策支持，提高決策效率和準(zhǔn)確性。

1.2.2 優(yōu)化資源配置和利用

水利資源的合理配置和利用對(duì)于維持社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。水利專家系統(tǒng)能夠?qū)λY源進(jìn)行模擬和優(yōu)化，幫助決策者評(píng)估不同方案的可行性和效果，提出合理的方案和措施，以實(shí)現(xiàn)水資源的最優(yōu)化利用和管理。

1.2.3 提高水災(zāi)防治和減災(zāi)能力

水災(zāi)是水利工程面臨的重要挑戰(zhàn)之一，及時(shí)有效地進(jìn)行水災(zāi)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急響應(yīng)對(duì)于減少災(zāi)害損失具有重要意義。水利專家系統(tǒng)可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行災(zāi)害預(yù)警和評(píng)估，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和評(píng)估水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，為決策者制定相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)措施提供及時(shí)有效的支持，提高水災(zāi)防治和減災(zāi)能力。

1.2.4 積累和傳承專業(yè)知識(shí)

水利工程領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)具有重要的價(jià)值和意義。由于專家個(gè)體差異和人員流動(dòng)，這些知識(shí)往往無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效積累和傳承。水利專家系統(tǒng)通過(guò)知識(shí)獲取和表示將專家知識(shí)系統(tǒng)化和形式化，方便知識(shí)的積累和傳播，提高水利工程人員的工作效率和水平，能夠推動(dòng)水利事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

總之，水利專家系統(tǒng)能夠?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序，提供準(zhǔn)確、快速和全面的決策支持，優(yōu)化資源配置和利用，提高防災(zāi)減災(zāi)能力，積累和傳承專業(yè)知識(shí)，促進(jìn)水利工程在規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)行和管理方面的發(fā)展。

2 水利專家系統(tǒng)的研究進(jìn)展

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)專家系統(tǒng)在水資源領(lǐng)域中的應(yīng)用做了大量工作，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面均取得顯著成果。

2.1 灌溉管理專家系統(tǒng)研究進(jìn)展

灌溉管理專家系統(tǒng)屬于水利專家系統(tǒng)中的水資源評(píng)價(jià)與管理類別。該系統(tǒng)通過(guò)分析數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型模擬專家的判斷和決策過(guò)程，幫助用戶進(jìn)行灌溉決策，以提高水資源利用率，實(shí)現(xiàn)節(jié)水灌溉的目標(biāo)。

20世紀(jì)80年代，美國(guó)最早開發(fā)灌溉管理專家系統(tǒng)，用于科學(xué)制定農(nóng)作物灌溉計(jì)劃，在農(nóng)業(yè)灌溉管理中發(fā)揮了重要的作用，引起學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。意大利學(xué)者ARCIERI M開發(fā)并推出了IRRIFRAME專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)能自動(dòng)提供有關(guān)灌溉面積、氣象條件、地下水位和土壤特征的最新信息，并向農(nóng)民推送有關(guān)灌溉計(jì)劃的信息，提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和品質(zhì)[4]。我國(guó)灌溉專家系統(tǒng)起步晚，但發(fā)展迅速，開發(fā)了一些具有實(shí)用價(jià)值的節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)。楊寶祝等[5]通過(guò)集成節(jié)水灌溉專家知識(shí)和研究成果，綜合知識(shí)工程、物聯(lián)網(wǎng)和智能化推理，建立了面向基層用戶的節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)，使水資源的生產(chǎn)效率提高8%～10%。李玉平等[6]基于XF6.1專家系統(tǒng)平臺(tái)，采用通信技術(shù)與多媒體技術(shù)，結(jié)合節(jié)水灌溉領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)了節(jié)水灌溉農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)能快速作出灌溉預(yù)報(bào)，并為用戶提供最佳灌水方法和灌水技術(shù)參數(shù)。陳大春等[7]以CLIPS專家系統(tǒng)為支持平臺(tái)，充分利用多種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言的特性，攻克了專家系統(tǒng)嵌入軟件中的許多難題，解決了農(nóng)業(yè)灌溉過(guò)程中很多無(wú)法運(yùn)用數(shù)學(xué)模型求解的問(wèn)題。王宇等[8]開發(fā)了烤煙實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)決策專家系統(tǒng)，為灌溉決策提供了有力的科技支撐。余國(guó)雄等[9]開發(fā)了基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的荔枝園智能灌溉專家決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)園區(qū)環(huán)境信息的實(shí)時(shí)采集傳輸;同時(shí)，能夠綜合分析實(shí)時(shí)環(huán)境信息和專家知識(shí)，建立多個(gè)數(shù)學(xué)模型，最終實(shí)現(xiàn)作物需水量計(jì)算、灌溉時(shí)間預(yù)測(cè)、灌溉最佳定量決策等功能。姜巖等[10]開發(fā)了大棚蔬菜的水肥一體化智能控制專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蔬菜大棚環(huán)境的實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控和精準(zhǔn)管理。楊偉志等[11]基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)了柑橘智能灌溉專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有穩(wěn)定性好、能量自給、智能化程度高等特點(diǎn)。海濤等[12]基于LPWAN物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與專家系統(tǒng)原理，構(gòu)建了果園精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)，有效克服了傳統(tǒng)通信技術(shù)傳輸距離短、抗干擾能力差，以及傳統(tǒng)灌溉不合理、水資源利用率低等問(wèn)題，在芒果園取得很好的應(yīng)用效果。劉小杰[13]開發(fā)了基于SQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的智能灌溉專家系統(tǒng)，可以根據(jù)農(nóng)作物的生長(zhǎng)所需合理分配水資源，使農(nóng)作物具有適宜的水分環(huán)境，大幅提高了農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。

灌溉管理專家系統(tǒng)研究取得大量成果，歸納起來(lái)主要集中在3個(gè)方面：①研究人員在灌溉專家系統(tǒng)的知識(shí)表示和推理機(jī)制方面作了大量努力。他們將專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)以規(guī)則、模型、案例等形式表示，并利用推理機(jī)制對(duì)知識(shí)進(jìn)行推理和運(yùn)用，幫助用戶作出合理的灌溉決策。這樣的知識(shí)表示和推理機(jī)制使得灌溉專家系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地模擬專家的思維過(guò)程，提供專業(yè)的灌溉建議和指導(dǎo)。②灌溉專家系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中取得了一定的成果。研究人員設(shè)計(jì)了一系列的灌溉專家系統(tǒng)，并在農(nóng)田中進(jìn)行試驗(yàn)和應(yīng)用。這些系統(tǒng)通過(guò)對(duì)農(nóng)田環(huán)境、作物需水量、土壤水分狀況等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和測(cè)量，自動(dòng)控制灌溉設(shè)備，實(shí)現(xiàn)精確灌溉。通過(guò)及時(shí)調(diào)整灌溉水量和灌溉時(shí)間，有效提高了農(nóng)田的產(chǎn)出量和水資源的利用效率。③灌溉專家系統(tǒng)融合先進(jìn)的技術(shù)手段，如無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等。研究人員利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)田的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制，收集并分析大量的灌溉數(shù)據(jù)，從而提供更加精確的灌溉建議。他們還利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘灌溉規(guī)律和農(nóng)田的潛在問(wèn)題，為農(nóng)民的灌溉決策提供更加全面和準(zhǔn)確的信息。目前，灌溉專家系統(tǒng)的研究正處在不斷發(fā)展和完善的階段，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和理論的不斷發(fā)展，灌溉專家系統(tǒng)在水資源管理方面將發(fā)揮更重要的作用。

2.2 水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)

水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)能夠幫助決策者評(píng)估水資源狀況，制定合理的水資源分配方案，優(yōu)化水資源利用效率，進(jìn)而促進(jìn)水資源保護(hù)和可持續(xù)利用。

20世紀(jì)90年代，水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)率先在水量調(diào)度中得到應(yīng)用。SHEPHERD A[14]基于水量調(diào)度知識(shí)，開發(fā)了水資源管理專家系統(tǒng)SFWD，為舊金山地區(qū)水量進(jìn)行合理分配。JAMIESON D G等[15]綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算模擬、地理信息系統(tǒng)及專家系統(tǒng)技術(shù)，開發(fā)了水資源規(guī)劃專家系統(tǒng)Water Ware，提高了決策的可靠性，為相關(guān)部門科學(xué)管理流域水資源提供技術(shù)支撐。趙曉軍[16]運(yùn)用專家系統(tǒng)技術(shù)對(duì)流域水量調(diào)度進(jìn)行研究，開發(fā)了阿克蘇河流域水量調(diào)度專家系統(tǒng)。許波劉等[17]采用Oracle 10開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)黃河流域水資源調(diào)配決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)管理，使數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)合理，進(jìn)而確保決策系統(tǒng)運(yùn)行效率。

防洪是水資源優(yōu)化管理中不可或缺的一部分。我國(guó)水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)研究早期主要集中在防洪規(guī)劃上，開發(fā)了一些實(shí)用性很強(qiáng)的專家系統(tǒng)。翁文斌等[18-19]最先開發(fā)了汾河中游防洪專家系統(tǒng)和潮白河防洪專家系統(tǒng)，提高了汾河和潮白河流域防洪管理水平，為我國(guó)水利專家系統(tǒng)的成功開發(fā)提供了實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。劉斌[20]開發(fā)了廣州城市防洪減災(zāi)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用基于框架和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的面向知識(shí)對(duì)象的集成式知識(shí)庫(kù)及相應(yīng)的綜合性推理機(jī)制，適應(yīng)城市防洪減災(zāi)決策的需要。曹生榮等[21]將知識(shí)工程的原理與方法引入防洪調(diào)度中，建立了防洪調(diào)度專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策的統(tǒng)一。張行南等[22]基于數(shù)字流域平臺(tái)和水力學(xué)模型軟件，研發(fā)平原區(qū)河段洪水演進(jìn)模擬系統(tǒng)。在流域洪水實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)調(diào)度應(yīng)用中，準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)了洪水調(diào)度方案的效果。

隨著水利專家系統(tǒng)的發(fā)展，水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)研究范圍不斷拓寬。趙治羽等[23]和LI N[24]為了解決水資源管理中缺乏及時(shí)預(yù)警帶來(lái)的各種問(wèn)題，提出一種基于云計(jì)算架構(gòu)的水資源管理預(yù)警專家決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠采集水情與雨情實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理分析，通過(guò)采用異步交互處理模式加快響應(yīng)速度。夏致遠(yuǎn)等[25]為了在未來(lái)來(lái)水不確定的情況下優(yōu)選當(dāng)前年末水庫(kù)水位問(wèn)題，開發(fā)了年末水庫(kù)消落水位優(yōu)選專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供的消落水位、發(fā)電量與最優(yōu)解都很接近，水資源利用率與供電穩(wěn)定性都達(dá)到較好水平。李肖楊等[26]基于Microsoft.NET平臺(tái)，采用 Visual Studio、SQL Server、ArcGIS工具集，開發(fā)了博斯騰湖流域的水資源管理決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建流域“地—云—空”一體化監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)了流域空間可視化查詢、實(shí)時(shí)流量動(dòng)態(tài)模擬、流域生態(tài)基流計(jì)算及水資源管理配置等功能，系統(tǒng)功能基本達(dá)到輔助水資源管理決策的需求。

總之，水資源開發(fā)管理專家系統(tǒng)在決策支持、應(yīng)急管理、效率提升、改進(jìn)模型、促進(jìn)跨學(xué)科合作方面取得諸多成就，為水資源的合理利用提供了重要理論和技術(shù)支撐。

2.3 水質(zhì)管理專家系統(tǒng)

水質(zhì)管理專家系統(tǒng)用于監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和管理水體的水質(zhì)狀況，包括水源地保護(hù)、污染源識(shí)別、水質(zhì)評(píng)估與改善等。目前，研究人員在開發(fā)水質(zhì)管理專家系統(tǒng)方面取得重要進(jìn)展。

陳蓓青等[27]將GIS技術(shù)結(jié)合到突發(fā)水污染事件輔助決策系統(tǒng)中，在長(zhǎng)江三峽庫(kù)區(qū)開展實(shí)際應(yīng)用研究。陳義中[28]結(jié)合網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)，開發(fā)了突發(fā)水污染事件的應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)水污染現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)的在線模擬分析。KOZLOVA M A等[29]綜合長(zhǎng)期研究結(jié)果和特定考察情況，基于專門開發(fā)的GIS開發(fā)了一種優(yōu)化保護(hù)水體免受擴(kuò)散污染的支持決策專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以評(píng)估不同類型污染源擴(kuò)散程度及可能的水保護(hù)措施與保護(hù)效率。SALAH H A等[30]針對(duì)底格里斯河突發(fā)水污染事件，建立了水污染綜合決策支持系統(tǒng)。SHAFI U等[31]基于物聯(lián)網(wǎng)建立了地表水水質(zhì)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)能對(duì)污染事件進(jìn)行迅速識(shí)別并預(yù)警。陳夢(mèng)凡等[32]建立了一種基于順序注射技術(shù)的微型水質(zhì)多參數(shù)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并基于故障樹分析法建立了水質(zhì)檢測(cè)過(guò)程故障診斷專家系統(tǒng)，可同時(shí)對(duì)水體中總磷、總氮、高錳酸鹽、氨氮等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，適用于水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)和水環(huán)境保護(hù)需求。CRETESCU I等[33]利用Mike軟件包中的數(shù)學(xué)模型，研究水質(zhì)監(jiān)測(cè)、化學(xué)污染物的擴(kuò)散和水質(zhì)指標(biāo)的演變，開發(fā)水資源可持續(xù)管理背景下的地表水水質(zhì)監(jiān)測(cè)專家系統(tǒng)，對(duì)巴赫盧伊河的工業(yè)污染進(jìn)行監(jiān)測(cè)。夏春園等[34]通過(guò)收集大量領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)，集成專家系統(tǒng)技術(shù)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)，研發(fā)水土保持生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)界面友好、操作簡(jiǎn)單，為水土保持生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)提供了智能高效的決策工具。黃新華[35]引入農(nóng)村飲水安全評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)中基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示方法、知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)的設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)村飲水安全評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)，為飲水安全評(píng)價(jià)方法提供了新思路。SHAFIEE M E等[36]集成基于代理的消費(fèi)者模型與工程供水系統(tǒng)模型，捕獲消費(fèi)者行為與供水系統(tǒng)之間的變化，建立了一個(gè)動(dòng)態(tài)模型，用以預(yù)測(cè)污染物傳輸。該模型為供水管網(wǎng)污染事件發(fā)生時(shí)解決居民用水配水問(wèn)題提供輔助支持。

總之，水質(zhì)管理專家系統(tǒng)通過(guò)各種監(jiān)測(cè)方法，實(shí)時(shí)獲取水體的水質(zhì)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用先進(jìn)的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)?；谶@些預(yù)測(cè)結(jié)果，用戶可以及時(shí)采取措施，保護(hù)水體并預(yù)防潛在的污染事件。水質(zhì)管理專家系統(tǒng)還能夠識(shí)別污染源，提供有效的管理建議和措施，以改善水質(zhì)狀況。其研究成果對(duì)于水資源管理和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

3 水利專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題、解決方法及發(fā)展趨勢(shì)

3.1 存在的問(wèn)題

水利專家系統(tǒng)研究涵蓋多個(gè)領(lǐng)域，各國(guó)學(xué)者和工程師在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了一定的成果， 解決了一系列復(fù)雜的水利問(wèn)題。然而，目前水利專家系統(tǒng)仍存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

3.1.1 知識(shí)獲取問(wèn)題

水利專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。水利領(lǐng)域的知識(shí)通常來(lái)自專家的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際案例，如何從專家和實(shí)際案例中獲取準(zhǔn)確、全面的知識(shí)仍然具有挑戰(zhàn)性。一方面，專家的知識(shí)往往是隱性的，難以準(zhǔn)確地表達(dá)出來(lái);另一方面，實(shí)際案例的數(shù)據(jù)往往是分散的、不完整的，如何從這些數(shù)據(jù)中提取有用的知識(shí)也是一個(gè)難題。

3.1.2 不確定性處理問(wèn)題

水利問(wèn)題的復(fù)雜性和不確定性給水利專家系統(tǒng)的決策帶來(lái)了挑戰(zhàn)。水利問(wèn)題涉及多個(gè)因素，如水資源供需平衡、水質(zhì)評(píng)估和水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。這些因素之間存在相互影響和不確定性，如氣候變化、人類活動(dòng)和自然災(zāi)害等。如何有效處理這些不確定性對(duì)系統(tǒng)的決策能力提出了更高的要求。需要研究如何建立適應(yīng)不確定性的決策模型和算法，提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。

3.1.3 用戶接受度問(wèn)題

水利專家系統(tǒng)的用戶接受度是一個(gè)需要關(guān)注的問(wèn)題。用戶接受度涉及用戶對(duì)于水利專家系統(tǒng)的接受程度和使用意愿，直接影響系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果。如果用戶不愿意接受和使用水利專家系統(tǒng)，系統(tǒng)的潛在價(jià)值將無(wú)法得到充分發(fā)揮。

3.1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題

水利專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)重要問(wèn)題。水利領(lǐng)域的數(shù)據(jù)通常來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源，如水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可能存在不一致性、不完整性和錯(cuò)誤性等問(wèn)題，如數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)誤差等。如果系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，系統(tǒng)的決策將受到不利影響。

3.2 解決方法

3.2.1 知識(shí)獲取問(wèn)題的解決方法

解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵在于知識(shí)獲取的方法和技術(shù)。常用的方法是通過(guò)專家訪談和知識(shí)工程技術(shù)獲取專家知識(shí)。專家訪談可以幫助研究者了解專家的思維過(guò)程和決策依據(jù)，從而提取出專家知識(shí)。知識(shí)工程技術(shù)可以將專家知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的形式。除挖掘常用方法的潛能外，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等自動(dòng)化知識(shí)提取技術(shù)，通過(guò)分析和挖掘大量的實(shí)際案例數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律，提取有用的知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的決策和推理過(guò)程。

3.2.2 不確定性處理問(wèn)題的解決方法

解決不確定性處理問(wèn)題的關(guān)鍵在于建立合適的模型和算法。常用的方法是利用概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法描述和處理不確定性。概率論可以幫助系統(tǒng)建立概率模型，從而對(duì)不確定性進(jìn)行量化和分析。統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法可以利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)，從而提供更準(zhǔn)確的決策支持。此外，可以利用模糊邏輯和灰色系統(tǒng)理論等方法，對(duì)不確定性進(jìn)行模糊化處理。通過(guò)建立模糊模型和灰色模型，對(duì)不確定性進(jìn)行模糊推理和分析，從而提供更靈活、魯棒的決策支持。

3.2.3 用戶接受度問(wèn)題的解決方法

解決用戶接受度問(wèn)題的關(guān)鍵在于提高系統(tǒng)的易用性和用戶體驗(yàn)。若要提高系統(tǒng)的易用性和用戶體驗(yàn)，系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，操作流程應(yīng)簡(jiǎn)單易懂。系統(tǒng)的響應(yīng)速度要快，用戶的操作和查詢結(jié)果應(yīng)及時(shí)反饋?？梢酝ㄟ^(guò)用戶培訓(xùn)和宣傳等方式，提高用戶對(duì)水利專家系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，增強(qiáng)用戶的信任度和使用意愿。同時(shí)，建立用戶參與和反饋機(jī)制，鼓勵(lì)用戶積極參與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和改進(jìn)。通過(guò)用戶的反饋和建議，不斷改進(jìn)系統(tǒng)的功能和性能，提高用戶滿意度。

3.2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的解決方法

解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，可以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)清洗技術(shù)可以幫助系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)和修復(fù)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常情況，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。此外，可以利用數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從多個(gè)數(shù)據(jù)源中整合和挖掘有用的信息，提高數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。

3.3 發(fā)展趨勢(shì)

未來(lái)，改善水利專家系統(tǒng)模型的精確性和穩(wěn)定性是水利研究領(lǐng)域的重要課題，也是實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用的關(guān)鍵所在。因此，引入最新技術(shù)開展更多的水利專家系統(tǒng)研究工作，深入探尋系統(tǒng)的行為規(guī)律，加快模型改進(jìn)優(yōu)化，從而提高模型的精確性和穩(wěn)定性，是水利專家系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢(shì)。

3.3.1 大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著水利數(shù)據(jù)的不斷積累，大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算將成為水利專家系統(tǒng)的重要組成部分。通過(guò)對(duì)大量的水利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，為決策提供更準(zhǔn)確、可靠的支持。同時(shí)，水利專家系統(tǒng)將更多地應(yīng)用人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。這些技術(shù)可以提高水利專家系統(tǒng)的智能化水平，使系統(tǒng)能夠更好地理解和處理復(fù)雜的水利問(wèn)題。

3.3.2 智能化和自動(dòng)化決策

未來(lái)的水利專家系統(tǒng)將更加智能化和自動(dòng)化。通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)化決策技術(shù)，系統(tǒng)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策模型，實(shí)現(xiàn)決策過(guò)程智能化。同時(shí)，未來(lái)的水利專家系統(tǒng)將與其他智能決策支持系統(tǒng)、氣象預(yù)測(cè)系統(tǒng)、水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行集成，以獲取更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，從而提高系統(tǒng)的決策能力和適應(yīng)性。

3.3.3 多源數(shù)據(jù)集成共享和跨學(xué)科研究

為解決數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)集成的問(wèn)題，未來(lái)的水利專家系統(tǒng)將注重多源數(shù)據(jù)的集成和共享。通過(guò)建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的無(wú)縫集成和共享，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果?？鐚W(xué)科的研究也將成為水利專家系統(tǒng)發(fā)展的新方向。充分利用信息技術(shù)、水文學(xué)、水力學(xué)、氣象學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，并將其與水利專家系統(tǒng)進(jìn)行融合，有助于解決更加復(fù)雜和綜合的水利問(wèn)題，提升系統(tǒng)的綜合性和全面性。

3.3.4 可視化和交互性

未來(lái)的水利專家系統(tǒng)將注重用戶體驗(yàn)和交互性。通過(guò)引入可視化技術(shù)和交互式界面，系統(tǒng)可以將復(fù)雜的水利問(wèn)題以直觀、易懂的方式展示給用戶，提高用戶的參與度。未來(lái)水利專家系統(tǒng)研究重點(diǎn)會(huì)放在解決實(shí)際問(wèn)題上。因此，需要加強(qiáng)與水利實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合，將水利專家系統(tǒng)真正應(yīng)用于實(shí)際的水利工程管理中，為決策者提供更準(zhǔn)確、可靠的決策支持。

4 結(jié)語(yǔ)

水利專家系統(tǒng)能夠通過(guò)多個(gè)角度和維度的分析、評(píng)估和預(yù)測(cè)，提供全面、準(zhǔn)確的決策建議，在灌溉管理、水資源開發(fā)、水災(zāi)防治和水質(zhì)評(píng)估等方面取得顯著的研究成果。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等方法將對(duì)水利專家系統(tǒng)的研究和應(yīng)用產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，勢(shì)必助力水利工作的創(chuàng)新和發(fā)展。

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