Page 23 - 2025年第56卷第9期

台建设，特别是模型的标准化集成。当前，建模过程中准备数据、调试代码、参数率定、运行模型的
琐碎工作常耗费大量时间，这一问题也影响了研究的复现性 ［81］ 。因此，通过引入标准化接口（如标准
［82］ ［83］
模型接口 BMI ）和建模流程（如 CWARHM ）等措施，将不同类型的模型统一整合，简化建模过程，
并 进 一 步 推 动 模 型 的 复 用 性 。 此 外 ， 在 AI 模 型 应 用 方 面 ， 可 基 于 现 有 AI 生 态 ， 利 用 TensorFlow、
PyTorch 等成熟框架实现 AI 与水文模型的融合。例如，流域水文模型可以通过 DM 构建 AI 驱动的模型
版本，从而实现模型的快速扩展和规模化应用。
在 PaaS 基础上，SaaS 层进一步降低了算力应用门槛，可将水文 AI 服务以直观的软件形式呈现给
用户，适合一线应用人员和非技术背景用户，真正实现技术成果的落地和转化，在弥合科研与工程之
间的鸿沟方面发挥重要作用。然而，SaaS 的建设往往需要更多的系统开发和工程投入，涉及前端界
面、用户体验优化等方面。水文水资源的 SaaS 应用建设当前多采用前后端分离的传统模式，并主要依
托于具体工程或流域开发。虽然这种方式也能实现一定功能，但由于规模原因往往很难利用大数据和
参数规模较大的 AI 模型。
未来，伴随当代 AI 技术的迅猛发展，SaaS 应用建设有望迎来新模式的革新。首先，AI 驱动的水
文水资源规律挖掘和决策制定的研究成果具有一定普适性，这意味着其规模化能力较强，可实现模型
服务的广泛应用，为更多一线人员提供决策支持，进而实现科研与应用的正向反馈；其次，像 ChatGPT
等 AI 基础大语言模型的广泛应用，能够以更高效率进行软件开发、数据处理 ［84］ ，这将显著加快 SaaS 应
用的建设速度和功能迭代，大模型甚至可以直接自动化开展科研工作 ［85］ ，加速整个研究到生产的流程；
最后，大模型可以参与到用户交互中 ［86］ ，作为代理，以智能助手的形式回答问题，调用知识库或工具，
甚至自动生成可操作的方案建议，从而使软件的体验更加高效、便捷。由此，SaaS 应用可望实现从单一
项目开发的局部应用向规模化能力更强的通用应用转变，推动水文水资源管理的智能化转型。

4 结论

本文深入探讨了 AI 在水文预报和水库调度研究中的应用，分析了 AI 相较于传统研究范式在推动
水文规律挖掘和决策支持中的独特优势。在水文预报方面，AI 技术通过 DL 等方法，有助于在流域尺
度上识别复杂的水文关系，发掘潜在的共性规律；在水库调度方面，基于真实监测数据的大量仿真模
拟，使 AI 能够学习并积累真实的调度经验，从而为实际决策提供科学支持。
同时，本文对当前技术的挑战与发展方向进行了讨论，在推进 AI 驱动的水文预报和水库调度研究
过程中，算据、算法和算力三大关键要素的协同发展至关重要。首先，算据的建设需要同时兼顾遥感
大数据与地面监测小数据，确保数据的全面性与高质量。遥感数据提供广域覆盖和长期观测的信息，
而地面监测数据则保证了高精度和实时性的需求。其次，算法的开发不仅需在数据为中心的框架下充
分利用 AI 算法的潜力，还需结合水文水资源领域的专业知识，构建有机耦合的模型体系，以适应不同
的数据条件。最后，在算力方面，需重点关注如何高效利用不断增长的计算资源，特别是在平台和产
品的建设上，以支持大规模数据处理和复杂模型的训练及部署使用。
展望未来，AI 在水文预报和水库调度领域拥有广阔的发展前景。为实现 AI 驱动的研究目标，必
须从传统的基于少量数据和专家经验的方法，转向依托泛在感知数据、深度耦合 AI 与专业知识，并高
效利用强大算力的新模式。这不仅要求在观测与数据收集、算法研究和算力建设方面开展体系化工
作，还需升级研究模式，开展跨学科研究合作，实现资源共享与协同创新，以促成对算据、算法和算
力的持续发展。同时，研究还需紧密结合实际应用需求，充分释放 AI 在水文水资源管理中的潜力，实
现理论与实践的无缝对接，推动水文预报和水库调度迈向更加智能化、精准化和高效化的新阶段。

参 考 文 献：

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［ 1 ］ RUSSELL S J，NORVIG P. Artificial Intelligence： A Modern Approach［M］ 4th ed. Prentice Hall Press，2023.
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