苏文松，姜歆，马放

（1.淮河水利委员会水文局（信息中心），安徽 蚌埠 233001；2.水利部淮河水利委员会，安徽 蚌埠 233001）

近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数字孪生已成为各个领域的研究热点，并以实时同步、虚实映射、高保真度等特性为强化流域治理管理提供了一种新的思路。

1 关于数字孪生流域

数字孪生核心是通过信息空间和物理空间的无缝集成与实时映射，实现对物理空间对象的全生命周期管控。数字孪生与流域治理管理的结合推动了数字孪生流域的诞生。

2021 年我国公布国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要，明确提出要加快数字化发展，建设数字中国，“构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”。在水利部“三对标、一规划”专项行动总结大会和推进数字孪生流域建设工作会议上，李国英部长指出，数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数字模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。2022 年以来，水利部先后出台《数字孪生流域建设技术大纲（试行）》《数字孪生水网建设技术导则（试行）》《数字孪生水利工程建设技术导则（试行）》《水利业务“四预”基本技术要求（试行）》《数字孪生流域共建共享管理办法（试行）》等系列文件，为各级水利部门智慧水利建设提供了基本技术遵循。

2 数字孪生流域建设

2.1 建设数字化场景

数字化场景的建设是以时空数据为底座，能够反映物理流域、流域治理管理业务工作中各种要素，以物理流域要素演变过程、流域治理管理过程的数字化映射，实现基于数字孪生流域资源、方法重塑的业务流程，最终实现“全要素”“全过程”的映射目标。

数字化场景建设要反映全要素。数据要素是数字化场景的基础，也是数字孪生流域建设的重要前提，从二十世纪七八十年代起，我国水利信息化建设不断发展，工程监测、水文站网等不断完善和发展，为数字化场景建设数据要素采集奠定了基础，但仍存在感知体系不全、站网密度不足、信息化程度不高等问题，难以满足全要素映射需求。同时，现有数字孪生技术大纲对基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据、地理空间数据等5 类数据的界定还不够清晰，数据类型、标准无法统一，一致性和准确性难以保证，数据更新维护机制还不健全，影响数字孪生流域底板建设和维护。对此，需要从流域层面上统一数据标准，完善地面监测站网的结构、布局、密度，强化卫星遥感解译等新型监测技术应用，健全数据共建共享机制，避免信息孤岛，做到一数一源、一数多用，实现现有条件下满足数字孪生流域建设要求的全要素映射。

数字化场景建设要体现全过程。数字化场景构建需要体现现有工作流程，更应体现基于孪生流域平台再造的工作流程。水利信息化建设经过几十年的发展，形成了一套适合我国水利实际的治理管理业务流程，这是一笔宝贵的经验财富，在数字孪生流域建设中也应予以继承和发展。同时，水利业务流程也不仅仅是简单的还原重现，随着网络化、信息化、智慧化水平的不断提高，当前业务流程亟需以数字孪生流域建设为依托，用数字孪生的思维和方法对流程进行再造，实现业务流程优化升级，通过数字孪生与业务应用的虚实交互，不断提高流域治理管理水平，更好适应时代发展需要。

2.2 进行智慧化模拟

智慧化模拟是在已建数字化场景中，以模型、知识为核心和驱动力，将流域现状、治理管理可视化呈现，并以此对未来进行仿真、预演，最终实现虚实交互。

模型平台基于数据底板，借助水利专业模型分析流域物理要素演变，利用智能识别模型增强流域感知能力，以模拟仿真引擎模拟水情发展，最终通过可视化模型动态呈现，为数字孪生流域提供“算法”。构建模型平台中水利专业模型建设，一方面要对流域内适用性好的传统模型予以保留继承，按照数字孪生流域建设技术要求，进行“标准化、模块化、云服务”升级改造。另一方面要大力推进水利专业模型技术攻关，深化对于产汇流机理、洪水形成演进规律、水库群优化调度等流域规律的认识，借助大数据、云计算、人工智能等新兴技术，创新研发信息化、数字化、智能化水利专业模型，同时要注重模型“共建共享”，提高模型的通用性和国产化程度，避免重复建设。另外对于可视化模型建设，其目的应是使人们能够更加直观、准确地理解和掌握决策模拟结果，避免为了可视化而可视化、三维化。

流域知识平台建设通过对水利对象关联关系和水利规律等知识的抽取、管理和组合应用，为数字孪生流域提供智能内核。知识是决策的基石，新中国成立以来，在党中央、国务院的支持和领导下，我国水利建设积累了大量经验。以淮河流域为例，治淮70 多年积累了大量洪涝灾害防御、水资源保障、水污染治理、水生态建设等方面的知识经验，在抵御2003 年、2007 年、2020 年淮河大水以及2009 年、2019 年严重旱灾中发挥了巨大的作用。目前亟需通过构建水利知识图谱库，在充分总结流域水文预报、防汛调度、水资源管理、流域治理和管理经验的基础上，基于专家经验决策的历史过程，采取多种方式开展专家经验挖掘、决策过程再现、经验验证、经验修正等工作，以文字、图像等形式固化专家经验，实现专家经验的有效复用和持续积累，促进个人经验普及化、隐性经验显性化，达到应用专家经验驱动的模式学习与探索，为复杂情境下的决策提供专家经验与支撑。

2.3 实现精准化决策

精准化决策是在数字化场景、智慧化模拟的支撑下，使决策者拥有了数字化、网络化、智能化的思维、战略、资源、方法，从而使水利决策与管理更加科学、精准、高效，最终实现水利决策与管理能力水平的提升。精准化决策需要全面数据支撑、专家经验辅助和基于“四预”精准化仿真模拟。

信息是决策判断的基础，数字孪生流域构建天空地一体化的水利感知体系，为决策提供海量数据信息，系统建设过程中要保障数据准确性和时效性，避免产生数据误导；同时要通过对数据的挖掘和展示，使决策者透彻感知数据，避免数据迷失。

决策需要以知识驱动进行“专家级”定性分析、推断，也需要基于数据、模型为核心的“专业级”定量分析、仿真。做好定性分析和定量计算的有机结合是实现科学、精准决策必然路径。在实际工作中，对于防洪、水资源管理等相较成熟的业务，可以充分发挥数字场景、模型平台的技术优势，通过“四预”定量分析，实现“预报精准化、预警超前化、预演数字化、预案科学化”；河湖管理、水利工程建设与运行管理等业务现阶段难以进行定量计算，更依赖于专家知识定性分析，可以在数字场景的基础上，利用专家经验辅助决策，实现精准化、科学化管理。总体而言，数字孪生流域涉及“2+N”项水利智能业务应用体系，在建设过程中要根据业务特点、智慧应用发展程度，有侧重地通过定性、定量有机结合，进一步优化工作流程、提升业务协同能力，有效支撑流域保护治理、管理调度和决策的智慧化、精准化。

3 数字孪生流域后续发展

数字孪生流域作为强化流域治理管理的一种手段，最终还是要服务于业务需求，并落实到实际应用中。目前，我国的数字孪生流域建设仍处在起步阶段，由于认识的局限性，对需求的了解还不深入和细致，这就要求数字孪生流域建设过程中充分考虑物理流域全要素和水利治理管理全过程，全面开展需求调研，将需求作为数字孪生流域规划设计、运行管理的根本依据。在实际建设和应用的过程中，随着环境的不断变化和科技的飞速发展，人们对流域治理管理需求的认识逐渐加深，数字孪生建设也需要不断完善。在这种动态调整的过程中，必须牢牢坚持“需求牵引、应用至上”要求，以需求和应用引领数字孪生流域建设，推动业务应用系统不断更新迭代，更好地为流域治理管理和决策提供支撑，为新阶段水利高质量发展助力赋能■