Page 20 - 水利学报2021年第52卷第2期

模拟、机理模型高效计算、多元服务差别定制一体化为目标，构建了流域水环境水生态智慧化管理
云平台。基于云端、边缘端、终端（Three layers，3L）三个层次的“云边终”协同架构，部署具有相对
独立功能的数据中心、模型中心、控制中心及客服中心（Four centers，4C），实现高效互联、资源共
享的 3L4C 云平台系统架构（图 1）。

图 1 流域水环境水生态智慧化管理云平台架构

云端是一个大规模的服务器集群空间，可按需灵活部署，动态可扩展能力强，在广域网或局域
网内通过分布式网络存储技术将硬件、软件、网络等资源统一起来，实现大体量的高效数据计算、
储存、处理和分析，通常完成大型复杂数值计算任务。边缘端部署在各业务部门，如国家或流域生
态环境保护部门、省市生态环境科学研究院等，是按各部门业务需求原则构建的小型个性化计算中
心，可以分担云端计算与存储负载、降低网络时延并减小云端服务使用成本。终端部署在数据采集
现场，具有简单的基础数据处理能力，支持不同级别数据的直接获取并通过网络传输。
（1）3L 结构脉络：在云端布置“空-地-水”一体化模型，该模型涵盖气象、水文、社会经济等过
程，可实现水环境一维、二维及三维模拟，从单一水动力水质到综合水环境水生态以及生态修复，
包含气象模块、水文模块、水动力模块、水质模块、富营养化模块、泥沙模块、重金属模块、漂浮
物模块、油污模块和有机物模块等。为了提高计算效率，实现全局最优，云端“空-地-水”一体化模
型采用分布式并行算法，处理长系列大范围全局性的复杂问题。边缘端按需部署在不同的业务部
门，一方面获取终端上传的数据，通过分布式雾计算节点，进行错误数据自动识别、缺失数据插
补，实现该业务部门负责区域内的原始数据融合集成，形成满足云计算需求的边缘端生态环境大数
据库；另一方面接收云端产生的数据，完成风险预警等级评估、污染溯源过程分析、经济效益核算
等局部简单模型的数据后处理分析，借助消息中心作为中间件，进行云端及边缘端之间任务沟通协
调，实现云边协同计算，满足水质预报、风险预警和实时监测等个性化分类管理需求，从而达到局
部精准。终端布设各式各类的传感器、移动设备和分级分部门的用户，结合物联网技术，进行气
象、水利、生态、环境、国土、农业、经济等多源异构数据采集和边缘服务发布，实现水环境水生
态信息的立体感知、全面获取与定向输出。
（2）4C 任务分配：数据中心进行数据的自动收集、抽取、清洗、转换与传输，实现对静态基底数
据和动态过程数据的分类处理、模型运算数据的存储管理，为模型中心的计算分析和客服中心的服
务发布提供数据支撑。模型中心依据控制中心指令，按需调用成套的模型条件节点与应用节点，完
成气象、陆地面源、水动力、水质和水生态等多模型耦合的并行计算，为决策分析提供结果支撑。
控制中心管理平台运行流程，通过分配系统资源和监控系统运行来促进各中心协同合作、处理系统
故障，快速有序地实现平台自动化和智慧化业务处理。客服中心负责发布和推送水环境水生态监
测、预报和预警等服务信息，通过用户指令向控制中心发出访问请求，以满足不同客户对决策的信

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