Page 105 - 水利学报2021年第52卷第11期

上地下的涉水过程，比如通过综合雨情、水情、工情等，可以判断流域防洪现状态势。
——提炼水利信息，进行问题诊断，支撑告警预警。智慧水利的问题诊断和告警预警属于水利
信息领域层面。以自然水系、水利工程、水利管理活动对象为诊断对象，根据积累的对象的采集数
据，利用统计分析、数据挖掘、数值模拟等手段，确立河流、湖泊、地下水、水利工程安全、取用
水活动、河湖采砂活动、供排水等是否异常指标分级阈值。通过人工上报、物联网感知等方式，利
用动态感知数据，对水利事件进行告警。利用数字孪生模拟仿真平台，预测预报水利事件或水利状
态发生变化趋势，诊断未来水利事件发展是变好变坏，对于异常状态发布水利预警。
——挖掘水利知识，进行原因分析，支撑调度调配。智慧水利的原因分析和调度调配属于水利
知识领域层面。原因分析回答的问题是“为什么没有适当的水量和适当的水质在适当的时间到达适当
的地方？”，这就需要利用大数据分析方法找出水灾害频发、水资源短缺、水环境污染、水生态损害
发 生 的“病 因 ”和“病 根 ”。 在 此 基 础 上 ， 通 过 多 维 度 、 多 方 位 的 信 息 整 合 与 分 析 ， 才 能 对“症 ”下
“药”，开出“良方”，即利用模拟仿真技术对防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等预演
基础上，生成决策建议方案，重点是制定最优化方案，最大程度规避风险、减少损失、提高效益。
——嵌入水利智能，进行措施实施，支撑控制管制。智慧水利的事件调度和联动指挥功能属于
水利智能领域层面。事件调度是根据事件告警、监测预警、调度调配等功能对重大事件、日常事件
进行主动响应、快速处置。智能层面的事件调度需要有一套完备机制进行落实，在这个过程中，持
续提高事件调度过程的智能化。联动指挥要求相关系统、人员保持畅通联系，以确保所有的指令迅
速落实，并调拨各部门的资源。在决策上，更多是依靠人工在基于知识的供应所做出的判断。会商
响应则是通过阈值设定、算法建模、预警模型建立等方式，将历史经验变成知识，使得调度会商功
能越来越完善与智能。
——凝聚水利智慧，进行主动学习，支撑预防预控。智慧水利的自主学习和预防预控功能属于
水利智慧领域层面。智慧水利工作目标要坚持“以创新为第一动力、以协调为内生特点、以绿色为普
遍形态、以开放为必由之路、以共享为根本目的”的发展理念，以流域为单元，打造能自主学习、迭
代进化的有机生命体——智慧流域，依托载体就是自然水系数字体、水利工程智能体和业务管理智
慧体。该生命体在丰富数据库、强大知识库和精准模型库的支持下，利用深度学习、强化学习、智
能推理等能力，通过自主学习和迭代进化，就能实现全息感知、聪慧预判、及时反应、主动避障，
防患于未然，治“病”于未“病”。

8 成效维度：功能表征与建设愿景

8.1 功能表征 智慧水利应用系统是针对不同水利业务管理需求，应具备智能感知、智能仿真、智

能诊断、智能预报、智能预警、智能调度、智能控制、智能处置、智能管理等功能，如图 5 所示。
智能感知。围绕工程安全运行、科学调度、高效管理、快速应急、主动服务等五大业务，实现
面向高空、低空、地上、水面的“空天地网”一体化、全方位、多角度监测。
智能仿真。具有对地形地貌、水利工程、设备运行状态的数字化映射、有机融合为整体的能
力，实现静态数据和动态数据与真实物理世界实时同步、虚实交互、迭代更新。
智能诊断。利用视频识别、遥感反演、红外热像、多维数据综合分析等智能方法，进行水利工
程各环节（水库、隧洞、泵站、闸门、阀门等）运行异常事故诊断预警、构筑物结构安全事故诊断预
警、水库水质事故诊断预警和设备控制异常识别预警，构建工程全线各环节、全链条事故智能诊断
预警体系。
智能预报。以水文、气象管理部门发布的降雨量、蒸发量、径流量等大量历史数据和智能感知
体系获得的多源水文水资源监测数据为基础，获取有效数据，筛选具有稳定联系的相关因素，综合
利用机器学习算法和基于物理机制的水文模型，实现复杂环境下的智能化水量预测，为水利工程的
精细化运行管理提供信息支持。

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