水利部將推進智慧水利建設作為推動新階段水利高質量發展的六條路徑之一。數字孿生水利是智慧水利建設的實施措施。近兩年，水利部印發了智慧水利建設、數字孿生水利建設的系列文件，明確了推進數字孿生水利建設的時間表、路線圖、任務書、責任單。至此，數字孿生水利建設頂層設計業已完成。

　　數字孿生水利涉及多學科交叉、新技術融合，有諸多重點和難點，需要進行技術攻關和先行先試。水利部利用重點研發計劃、重大技術研究等開展技術攻關，部署開展56家單位94項數字孿生流域先行先試任務，目的是通過技術攻關解決技術難題，并在先行先試中實踐，探索一批可復制和可推廣的典型模式、技術路徑和應用案例，積累數字孿生水利建設經驗，以便全面推進。

　　1 數字孿生水利相關概念、定位與結構

　　智慧水利是新階段水利高質量發展的顯著標志。推進智慧水利建設是水利部黨組貫徹落實習近平總書記關于網絡強國的重要思想、“節水優先、空間均衡、系統治理、兩手發力”治水思路和關于治水重要講話指示批示精神，針對水利業務工作特點，綜合分析水的自然屬性和管理特點，以及現代信息技術發展趨勢而提出的。數字孿生水利是面向新階段水利高質量發展需求，為水利決策管理提供前瞻性、科學性、精準性、安全性支持，實現水利業務與現代信息技術融合發展的智慧水利實施措施。統籌構建數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程，實現“2+N”業務應用“四預”（預報、預警、預演、預案），同步強化網絡安全和保障體系，是數字孿生水利體系的主要任務。智慧水利解構如圖1所示。

　　1）智慧水利。充分運用物聯網、大數據、云計算、人工智能、數字孿生等新一代信息技術，建設數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程，實現數字化場景、智慧化模擬、精準化決策，建成具有“四預”功能的智慧水利體系，賦能水旱災害防御、水資源集約節約利用、水資源優化配置、大江大河大湖生態保護治理，為新階段水利高質量發展提供有力支撐和強力驅動。

　　2）數字孿生水利體系。充分運用物聯網、云計算、大數據、人工智能、虛擬現實等新一代信息技術，建設數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程等新型基礎設施，實現流域防洪、水資源管理與調配等“2+N”業務應用“四預”功能的綜合體系，提升水利治理管理數字化、網絡化、智能化水平，為新階段水利高質量發展提供有力支撐和強力驅動。數字孿生水利體系主要由數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程、業務應用“四預”及網絡安全和保障體系構成，結構具體如圖2所示。

　　數字孿生水利體系是智慧水利的實施措施，籍此實現水利業務與現代信息技術融合發展，為水利決策管理提供前瞻性、科學性、精準性、安全性支持。

　　3）數字孿生流域。以物理流域為單元、時空數據為底座、數學模型為核心、水利知識為驅動，對物理流域全要素和水利治理管理活動全過程進行數字映射、智能模擬、前瞻預演，與物理流域同步仿真運行、虛實交互、迭代優化，實現對物理流域的實時監控、問題發現、優化調度。技術框架如圖3所示。

　　4）數字孿生水網。以物理水網為單元、時空數據為底座、數學模型為核心、水利知識為驅動，對物理水網全要素和建設運行全過程進行數字映射、智能模擬、前瞻預演，與物理水網同步仿真運行、虛實交互、迭代優化，實現對物理水網的實時監控、聯合調度、風險防范。技術框架如圖4所示。

　　5）數字孿生水利工程。以物理水利工程為單元、時空數據為底座、數學模型為核心、水利知識為驅動，對物理水利工程全要素和建設運行全過程進行數字映射、智能模擬、前瞻預演，與物理水利工程同步仿真運行、虛實交互、迭代優化，實現對物理水利工程的實時監控、問題發現、優化調度。技術框架如圖5所示。

　　6）水利業務“四預”。指預報、預警、預演、預案，技術框架如圖6所示。

　　預報的基本內涵是根據業務需求，遵循客觀規律，在總結分析典型歷史事件和及時掌握現狀的基礎上，采用基于機理揭示和規律把握、數理統計和數據挖掘技術等數學模型方法，對水安全要素發展趨勢做出不同預見期（短期、中期、長期等）的定量或定性分析，提高預報精度、延長預見期。

　　預警的基本內涵是根據水利工作和社會公眾的需求，制定水災害風險指標和閾值，拓寬預警信息發布渠道，及時把預警信息直達水利工作一線，為采取工程巡查、工程調度、人員轉移等響應措施提供指引；及時把預警信息直達受影響區域的社會公眾，為提前采取防災避險措施提供信息服務。

　　預演的基本內涵是在虛擬世界對典型歷史事件、設計、規劃或未來預報場景下的水利工程調度進行模擬仿真，正向預演出風險形勢和影響，逆向推演出水利工程安全運行限制條件，及時發現問題，提出防風險措施，迭代優化方案。

　　預案的基本內涵是依據預演確定的方案，制定執行預案，主要包括水利工程運用次序、時機、規則和非工程措施，明確調度機構、權限和責任，以及信息報送流程和方式等，并組織實施。

　　7）水利數字孿生系列之間的關系。數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程三者分別是物理流域、物理水網、物理水利工程在數字空間的映射，三者的關系決定于3個物理實體的相互關系。物理流域是指由分水線所包圍的河流集水區，分地面和地下2類集水區。物理水網是物理流域中的自然河湖水系與引調排水和調蓄工程的組合，也就是數字孿生流域中的自然河湖、數字孿生引調排水工程和調蓄工程等組成數字孿生水網。水利工程也涉及跨流域。因此，三者之間不是簡單包含關系。

　　數字孿生流域、數字孿生水網、數字孿生水利工程三者之間互不替代、各有側重、相對獨立、互聯互通、信息共享。

　　2 數字孿生水利建設應把握的重點

　　數字孿生水利建設覆蓋水利的各業務領域、各層級，涉及面廣，應把握算據、算法、算力、智能應用和網絡安全5個方面的建設重點。

　　2.1獲取算據

　　算據是物理流域及其影響區域的數字化表達，包括自然地理、干支流水系、水利工程基礎數據，監測數據，業務管理數據，地理空間數據，經濟社會信息等各類數據[1]4。算據是構建數字孿生水利的基礎，必須加大建設力度。

　　錨定構建數字化場景的目標，建立天空地一體化水利感知網，構建全國統一、及時更新的數據底板，保持與物理流域交互的精準性、同步性、及時性。其中，重點是數據底板建設。水利部本級建設覆蓋全國的L1級數據底板，主要包括STRM（航天飛機雷達地形測繪任務）高程數據、2m空間分辨率的數字正射影像圖（DOM）、30m空間分辨率的流域下墊面地表覆蓋數據、優于30m格網數字高程模型（DEM）及局部重點區域數字表面模型（DSM）。流域管理機構和省級水行政主管部門建設覆蓋大江大河大湖及其主要支流江河流域的重點區域的L2級數據底板，長度約為5萬km，面積約為18萬km2。此外，水利部本級制定統一的水利數據和網格模型，并與各流域管理機構和省級水行政主管部門協同建設數據引擎。

　　2.2優化算法

　　算法是物理流域自然規律的數學表達，包括水利專業、智能識別、可視化等模型，以及水利對象關聯關系、預報調度方案、業務規則、歷史場景、專家經驗等內容。算法是構建數字孿生水利的關鍵，必須加強技術攻關，提升算法的先進性和實用性。

　　錨定智慧化模擬的目標，推進水利專業模型技術攻關，構建水利業務知識庫，建設水利業務智能模型，確保數字孿生流域模擬過程和流域物理過程實現高保真。其中，重點是模型平臺構建，同時，積極探索知識平臺的建設：1）模型平臺。水利部本級組織各流域管理機構共同建設水文、水力學、泥沙動力學、水資源、水土保持、水生態、水利工程安全等水利專業通用模型，各流域管理機構和省級水行政主管部門根據具體需要建設流域區域特色模型；水利部本級建設遙感、視頻、音頻等3類智能識別模型，以及自然背景、流場動態、水利工程、機電設備等4類可視化模型。水利部本級與各流域管理機構和省級水行政主管部門協同建設模擬仿真引擎。2）知識平臺。水利部本級建設通用知識庫和水利知識引擎，各流域管理機構和省級水行政主管部門根據需要定制擴展具有流域、區域特色的水利知識庫和知識引擎，并實現服務調用和共享交換。水利部本級編制水利知識庫建設標準規范，以及全國65條主要河流323個重要斷面的預報方案庫、水利對象關聯關系圖譜等知識庫。流域管理機構建設歷史大洪水場景庫及預警規則庫、調度預案庫等知識庫。

　　 2.3提升算力

　　 算力包括計算、存儲、網絡通信的資源和會商環境等。算力是數字孿生水利高效穩定運行的重要支撐，必須適度超前。要根據數據處理、模型計算的需要，擴展計算存儲資源，升級通信網絡，完善會商環境，提升高效快速、安全可靠的算力水平。其重點是信息基礎設施建設，主要包括以下內容：1）水利感知網。水利部本級建設感知數據匯集、視頻級聯集控和水利遙感服務等平臺。各流域管理機構和省級水行政主管部門建設流域、區域感知數據匯集平臺，擴展定制視頻級聯集控平臺流域、區域節點，以及水利遙感服務平臺流域、區域節點，升級改造各類監測站，并裝備無人機、無人船等。2）水利信息網。水利部本級、各流域管理機構和省級水行政主管部門拓展網絡聯通范圍，實現水利系統全覆蓋，優化調整網絡結構，推進IPv6規模部署和應用，擴大水利信息網帶寬。各流域管理機構和省級水行政主管部門組織有關單位升級水利工程工控網等。3）水利云。建設包括水利部本級節點和7個流域管理機構節點的一級水利云，省級水行政主管部門依托政務云、自建云等建設二級水利云。

　　2.4實現水利業務“四預”功能

　　水利業務“四預”要錨定精準化決策的目標，強化應用思維，優化業務流程、創新業務模式，構建流域防洪、水資源管理與調配等覆蓋水利主要業務領域的智能化應用和管理體系。其重點是水利智能業務應用，主要包括流域防洪和水資源管理與調配兩大系統：1）流域防洪。水利部本級、各流域管理機構和省級水行政主管部門，在國家防汛抗旱指揮系統工程、中小河流水文監測預警系統、山洪災害防治等項目建設成果基礎上，基于數字孿生平臺，搭建“1+7+32”的流域防洪“四預”業務平臺。2）水資源管理與調配。水利部本級基于數字孿生平臺，整合國家水資源信息管理系統、國家地下水監測工程建設成果等，對接省級水資源管理與調配系統，擴展水資源調配“四預”等功能，搭建國家水資源管理與調配系統。各流域管理機構和省級水行政主管部門在此基礎上，結合流域區域特點整合相關系統、擴展功能、接入數據，搭建流域和區域水資源管理與調配系統。

　　此外，水利部本級在已有信息系統基礎上，整合改造水利工程建設與運行管理、河湖長制管理、水土保持、農村水利水電等業務應用。各流域管理機構和省級水行政主管部門結合流域和區域業務特點整合相關系統、擴展功能、接入數據，搭建流域、區域N項業務系統。

　　2.5守住網絡安全底線

　　安全是底線，完善水利網絡安全體系，增強關鍵信息基礎設施和重要數據安全保護能力，確保數字孿生水利運行安全。既要樹立系統觀念，強化應用思維，發展是不可放棄的目標，安全是不可逾越的紅線，要層層壓實主管、建設、運行、使用等單位的安全責任。構建管理、技術、運營、保障四部分組成的水利網絡安全綜合防御體系。重點是確保重要數據安全，尤其是地理空間數據安全合規應用，保障數字孿生水利產生的海量數據的安全，保證水利工程控制系統類關鍵信息基礎設施的安全。

　　3 數字孿生水利建設的難點及應對思路

　　數字孿生是一項新技術，技術難度大，加之，運用于自然界的成功案例少，沒有可借鑒的經驗，為此，要了解建設中的技術和管理難點，通過國家重點研發計劃、水利重大課題進行技術攻關，同時，部署開展先行先試，目的是利用技術攻關成果，在數字孿生水利建設中開展先行先試，探索一批可復制和可推廣的應對思路、優秀案例和技術路徑，為全面建成具有“四預”功能的數字孿生水利體系積累經驗。

　　1）算據感知方面。難點：傳統監測不滿足全要素、全過程數字化場景需要，無法支撐物理世界與虛擬世界交互的精準性、同步性、及時性。應對思路：通過數字孿生水利建設牽引、倒逼物理流域、物理水網、物理水利工程監測，構建天空地一體化水利感知網。a.升級改造傳統水利監測站網。檢視并修訂不符合數字孿生水利建設要求的標準規范，在水文、水資源、水利工程、水土保持等現有監測站網基礎上，依據標準規范，完善優化站網布局，增設監測要素，增加監測頻次，升級改造傳統監測系統，實現自動在線監測；b.構建新型水利監測網。加強雷達、衛星遙感、航空遙感、高清視頻、無人機、無人船、地面機器人、水下機器人等新型監測手段應用，融合地面監測數據，支撐虛擬世界與物理世界交互的精準性、同步性、及時性。

　　2）算據更新方面。難點：數據底板，尤其是地理空間和河道堤防數據差距大。L2級數據底板的水文大斷面和水下地形更新頻率不足，目前普遍5年左右更新1次，甚至更長；L2級數據底板的水面以上地形數據缺少，涉及防洪利器的水庫和蓄滯洪區基礎數據已經建立有效機制，更新比較及時，但河道堤防數據由于量大面廣，其精準性和更新的及時性不夠，跨行業數據方面，如，防洪保護區和蓄滯洪區等區域村莊、經濟社會、重要基礎設施等數據更新不及時，有些甚至不掌握。應對思路：a.建立水利基礎數據更新機制，建立業務應用驅動的水利部本級、流域管理機構、省級水利部門三級共建、多級共享的數據持續更新機制。堅持“一數一源”，根據分級管理事權和業務管理職能確定信息更新主體，基于統一地圖服務實現在線業務驅動和多級聯動的數據更新機制。b.基于全國水利一張圖構建水利數據底板。建設覆蓋全國的L1級數據底板，匯聚流域和省區建設成果，滿足整體形勢分析、大區域情況研判，以及分布式坡面產流、河網匯流模型等需要，形成統一的時空基準；細化流域水利專題圖，在全國水利一張圖的基礎上，建設重點河段、區域的L2級數據底板，集成流域管理范圍省區和工程管理單位建設成果，為流域和省區水利治理管理提供詳實的工作底圖，滿足河道洪水演進、重點對象水土保持模型計算等需要；定制水利工程實體場景，建設覆蓋重要水利工程的L3級數據底板，構建實體場景模型，為工程管理單位提供精準的信息支撐，滿足水利工程安全監測評估、精準調度控制等需要。

　　3）模型平臺方面。難點：水利專業模型研發工作總體處于分散狀態，模型水平不高，或者主要依靠國外模型的情況；遙感智能識別模型業務化運行存在差距，可視化模型處于空白狀態。應對思路：重點在防洪、供水、工程安全、泥沙分析等專業模型，及動態可視化模型等方面進行突破。a.研究流域自然規律，對降雨-產流-匯流-演進全過程洪水形成演變規律，河道泥沙演變趨勢及江湖關系變化機理，水庫群及引調水工程泥沙沖淤規律，以及大壩滲流及變形的發展規律等進行研究，研發機理分析模型。在此基礎上，努力打造通用的水利專業工程軟件包，應用于流域防洪、供水調度、工程安全、泥沙分析等專業，同時研發適用于各流域特點的實用模型。b.創新升級現有模型，充分利用大數據、人工智能等技術，融合多源信息，升級改造流域產匯流、土壤侵蝕、水沙輸移、水資源調配、工程調度等模型，研發新一代具有自主知識產權的水利數理統計專業模型，實現變化流場下數字孿生水利多維度、多時空尺度的高保真模擬。c.研發智能識別模型，構建水利業務遙感、視頻、音頻等人工智能識別模型，實現河湖“四亂”問題、水利工程運行、應急突發水事件等自動識別，提高識別準確率，并實施業務化運行。d.研發可視化模型，在水利專業模型計算的驅動下進行可視化計算，重點搭建自然背景、流場動態、水利工程、機電設備等可視化模型，在水利專業模型計算的驅動下進行可視化計算，實現仿真場景。

　　4）知識平臺方面。難點：知識平臺尚處于起步階段，無成功經驗可以借鑒。應對思路：首先圍繞流域防洪，構建支撐防洪調度、工程運行的水工程調度規則庫，力爭水工程聯合調度知識圖譜方面取得突破，在此基礎上，再擴展到其他領域。a.建設水利業務知識庫，建設涵蓋業務規則、歷史場景、專家經驗、預報調度方案等內容的知識庫，聚焦水利工程體系科學精細調度，集成應用各類知識，推進預報調度一體化智能化、實體工程與數字孿生工程同步交互調度。b.探索構建知識平臺，利用知識圖譜和機器學習等技術實現對水利對象關聯關系和規律等知識的抽取、管理和組合應用，為數字孿生水利提供智能內核，支撐正向智能推理和反向溯因分析，主要包括水利知識和水利知識引擎，水利知識經知識引擎組織和推理后形成支撐研判、決策的信息。

　　5）算力方面。難點：計算資源，尤其是高性能計算資源缺乏，通信網絡尚有差距。應對思路：主要是滿足數字孿生水利算力需求。a.擴充計算資源，按照“集約高效、共享開放、按需服務”的原則，提升物理分布、邏輯集中、協同工作的高性能算力，采用自建云、利用超算中心資源等方式，重點滿足相控陣雷達、區域氣候模式預報、分布式水文模型、格網化水力學模型等超大規模方程團迭代解算，以及精細化時空分析、海量數據挖掘分析、大場景渲染展示等情景所需的高性能海量計算需求；b.升級通信網絡，實現水利系統網絡無盲區無死角互聯，滿足各類信息及時高效傳輸，并充分利用通信衛星、北斗、5G等新一代網絡技術，保障監測站網在極端惡劣環境下的安全可靠傳輸。

　　6）業務應用“四預”方面。難點：重點在防洪安全及精準調度、工程安全等業務應用方向進行突破，加快實現水利業務“四預”。具體體現在：

　　a.預報方面。難點：預報精度有待提高，預見期也有待延長。應對思路：一是延長預見期：遵循“降雨—產流—匯流—演進”預報規律，實現氣象水文預報耦合，完善以流域為單元的短中長期預測預報模式，實現由過去落地雨預報到空中雨的預報，為預演贏得時間。二是提高洪水預報精度：建設降雨區域模式，提高預報精細化程度，充分融合水工程調度信息，建立預報模型參數在線率定業務機制。

　　b.預警方面。難點：預警時間不夠長、精準不夠、覆蓋不廣、發布渠道不暢。應對思路：制定中小河流、中小水庫洪水預警指標以及江河湖庫干旱預警指標；加強北方地區以及局地暴雨區“以測補報”預警應用，推廣雷達短臨暴雨預警應用；推動通過三大運營商發布水情預警，實現預警信息（動態調整閾值）直達防御工作一線、水庫“三個責任人”、受影響的社會公眾。

　　c.預演方面。難點：水工程防洪調度預演能力不足、模擬反算功能不強。應對思路：在數字孿生水利建設中對典型歷史事件、設計規劃或未來預報場景下的水工程調度進行模擬仿真，開發單庫水位控制、單庫補償調度、水庫群聯合補償調度等多種調度模式的“反算”功能和算法，實現基于下游調度目標要求的上游水庫群防洪優化調度方案“反算”預演。

　　d.預案方面。難點：有宏觀預案，但不落地，與實際工作需要有差距。應對思路：結合水工程運行狀況、經濟社會發展現狀，評估防洪預案，完善落實水工程運行調度方案、工程巡查防守、人員轉移避險等應對措施，制定執行預案，與基層組織已有應用打通，建立預案執行情況實時反饋機制，實現預案的執行落地。

　　7）網絡安全方面。難點：數字孿生水利建設形成海量數據，安全應用面臨嚴峻挑戰；數據底板的部分高精度地理空間數據成果涉及秘密，但防汛等業務需要在非涉密環境應用。應對思路：完善水利網絡安全體系，增強關鍵信息基礎設施和重要數據防護能力，確保數字孿生水利運行安全。a.明確重要數據目錄，針對數字孿生水利產生的海量數據，依據《水利數據分類分級指南》開展數據分類分級，認定重要數據并形成行業重要數據目錄。b.采取國家認定的地理信息保密處理技術進行處理并履行相應審查程序，在使用過程中結合密碼保護和網絡安全防護等多種技術手段加強數據安全保護，數字孿生水利空間數據安全應用處理方案應征得主管部門認可，確保重要數據，尤其是地理空間數據安全合規應用。根據水利專業模型高程精度要求的實際需求，對于利用已有地形數據成果加工處理生成獲取的河流斷面數據，采用國家認定的地理信息保密處理技術進行處理，形成在非涉密環境下使用的數據成果。

　　8）技術標準方面。難點：涉及數字孿生水利建設的標準缺失較多，傳統標準不適應數字孿生水利的需要。應對思路：圍繞數字孿生水利對全要素、全過程水利治理管理活動的要求，補充或修訂監測感知類標準，編制數據底板、模型平臺、知識平臺及資源共享類標準。有些急用但還沒有經過大規模應用的標準，先以技術文件形式印發，通過規模化應用，完善標準，成熟后再上升為行業技術標準。

　　9）工作協調方面。難點：數字孿生水利建設涉及單位多，如何保證共建共享、不重不漏難度大。應對思路：數字孿生水利建設，涉及上下游、左右岸、地表地下，量大、面廣，靠一個單位無法完成，因此，要強化統籌規劃，協同推進，按照職責分工進行共建，按照業務履職需要開展共享，協同建設數字孿生水利，共建共享、不重不漏，確保數字孿生水利建設全國一盤棋。首先建立機制，出臺數字孿生水利共建共享管理辦法，明確水利部、流域管理機構、地方水利部門、工程管理單位的建設分工、共享任務等內容和匯交方式、頻次等要求，以及共享方的責任、義務，并將共建共享情況作為數字孿生水利建設評估的重點內容。其次，為實現各部門、單位的成果共享，構建數字孿生水利資源共享平臺，為資源共享交換提供共建資源注冊、審核、發布，以及共享資源申請、審核、獲取等功能。

　　10）資金投入方面。難點：數字孿生水利建設需要必要的建設和運行維護等資金的投入，但僅靠國家投入顯然無法完成這么浩大的工程。應對思路：數字孿生水利建設，需要建設和運維資金投入。為此，應抓住水利基礎設施加快建設的機遇，積極爭取中央資金投入，推進建設方案所列重點項目前期工作。堅持多輪驅動，充分發揮政府資金引導帶動作用，創新多元化投/融資模式，更多運用市場手段和金融工具，擴大地方政府專項債券利用規模，更大力度利用中長期貸款和政策性開發性金融工具，深入推進水利基礎設施政府與社會資本參與規范發展，數字孿生水利是重點支持項目，建立合理回報機制，吸引更多社會資本參與數字孿生水利建設運營。結合國家水網建設推進已建水利工程智能化改造和在建水利工程智能化建設，確保新建水利工程在項目預算中安排信息化和網絡安全建設資金投入。

　　11）人才方面。難點：目前，數字孿生水利建設需要既懂水利又懂信息化的復合型人才，而這方面人才匱乏。應對思路：數字孿生水利的建設單純依靠高新技術企業是行不通的，必須有立足水利行業自身人才、隊伍，才能真正實現實用、好用、管用。為此，要通過技術培訓、學習交流、示范帶動，加強現有技術人才的培養，引進高層次技術人才，加快培養選拔一批相當規模的既懂信息化又懂水利的高層次、復合型、運維型人才。

　　數字孿生水利建設是一項技術難度大、管理復雜的系統工程，水利部正依托國家重點研發計劃《多尺度流域水資源和水利設施遙感監測應用示范》、水利部重大科技項目，以及先行先試工作，圍繞上述重點難點開展技術攻關，進行試點示范，目前已取得積極成效，下一步，將進一步探索一批可復制、可推廣的優秀案例、典型模式和技術路徑，為全面建成具有“四預”功能的數字孿生水利體系積累經驗。