0 引 言
物联网、人工智能、数字孪生等技术的革新为水利行业智慧化发展提供了重要支撑与核心动能。2023年2月发布的《数字中国建设整体布局规划》中明确指出构建以数字孪生流域为核心的智慧水利体系，赋能数字中国创新发展。2023年5月发布的《国家水网建设规划纲要》要求加强水网数字化建设，以自然地理、干支流水系、水利工程、经济社会信息为主要内容，建设数字孪生水网。自2021年年底以来，为推动全国智慧水利与数字孪生水利建设，水利部相继印发了《水利业务“四预”基本技术要求（试行）》《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）》等一系列规范性文件，明确了建设内容，细化了技术要求，回答了谁来建、怎么建、如何用等现实问题。根据《水利部关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》，各流域管理机构、各地区水利部门、各直属单位、各行业相关单位积极组织并开展数字孪生流域试点工作，目前已经取得了较为显著的成效。国内外诸多学者与专家就数字孪生流域建设中的关键科学技术问题开展了广泛的交流与讨论，包括实景三维可视化、水利专业模型构建与服务、知识图谱和“四预”应用、数据安全保障、网络安全保障等多个方面和多个领域，也有学者针对数字孪生水网建设存在的误区、实现路径进行了分析。然而，数字孪生水网建设仍处于起步阶段，尚未形成统一的理论框架、数据标准、技术标准、实现路径等体系。本文结合江苏省河湖水系特点与水利管理工作实际，提出了江苏省数字孪生水网建设的总体设想，并以水利部数字孪生流域建设先行先试项目“数字孪生江苏省太湖地区典型水网工程”为例，阐明江苏省太湖地区数字孪生水网建设的实施路径与相关经验，为数字孪生工程、数字孪生水网、数字孪生流域建设提供借鉴与参考。
1 区域概况
江苏省地处长江、淮河流域下游，地势平坦、湖泊众多、河网密布，境内分布太湖、长江、淮河和沂沭泗四大水系。其中太湖水系在江苏省境内面积1.96万km2，分为太湖湖西、武澄锡虞、阳澄淀泖、浦南等片区；长江水系在江苏省境内面积1.91万km2（除太湖水系外），分为石臼湖固城湖、秦淮河、滁河和苏北沿江等区域性水系；淮河水系在江苏省境内面积3.86万km2，分为洪泽湖周边及以上、白马湖高宝湖、渠北、里下河等区域性水系；沂沭泗水系在江苏省境内面积2.54万km2，分为沂河、沭河、中运河等干河水系。在省级河网建设方面，江苏省内流域面积50 km2及以上的河道近1 500条（其中跨省117条），总长度4.1万km；流域面积50 km2以下的河道超10 000条，长度近5万km；全省湖泊面积约6 300 km2，占全省面积的6%。在水利工程方面，全省共有水库901座，其中大型水库6座，中型水库43座，小型水库852座；泵站超8万座，过流能力1.0 m3/s以上的水闸超过3.3万座。在水利管理业务方面，由于江苏省上游有长江、淮河流域近200万km2的洪水过境入海，而内部地势低平，洪水涝水问题交织，因此具有洪涝防御压力大、本地水资源不足、水环境安全保障任务重的特点；受降水时空分布不均和河网调蓄能力不足的综合影响，本地水资源可利用量相对不足，对长江、淮河等过境水的依赖程度大；受地势低平和污染负荷重的综合影响，河网地区水体流动性较差、水体交换周期长，河湖自净能力较弱，水环境安全保障形势复杂。
2 数字孪生水网建设总体构想
2.1 建设框架
结合水利部关于数字孪生流域与数字孪生水网建设相关要求，综合考虑江苏省河网水系特征与水利管理工作实际，以加强“算据”“算法”“算力”建设与提升智慧化决策能力为目标，提出江苏省数字孪生水网建设总体架构（图1）。其中信息基础设施以水利感知网、水利信息网、水利云资源3方面为主；数据底板通过基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据及地理空间数据的融合、治理、挖掘与服务，实现物理水网及所在区域自然地理、社会经济、水利管理活动的信息全要素数字映射；模型平台集成专业模型、智能模型、可视化模型等，统一提供定制组装、定向开发、标准服务的核心组件；知识平台集成知识库、知识模型和知识引擎等，统一提供各类知识服务的核心组件；水利智能中枢是水网数据底板、模型平台、知识平台等数字资产的汇聚、治理、服务和管理的共建共享平台，支持数字孪生平台全面建设，提升业务应用的高效复用能力。
2.2 总体要求
技术选型方面，江苏省数字孪生水网优先使用国产技术与软硬件产品，包括前端感知设备、服务器设备、数据库、系统开发框架等。数字孪生平台建设方面，针对《江苏省骨干河道名录》和《江苏省湖泊保护名录》中的河道、湖泊数据底板建设的精度，参照水利部数字孪生流域数据底板地理空间数据规范，流域性骨干河道底板建设精度宜达到L3级标准；省管湖泊、区域骨干河道、跨县重要河道、县域重要河道宜达到L2级及以上标准；其他河道和湖泊宜达到L1级及以上标准；水利工程精度达到LOD200及以上。更新共享方面，数据底板、专业模型、知识库将建立动态更新机制，相关建设成果经水利智能中枢，实现数据统一集成并提供资源共享。
2.3 信息基础设施
信息基础设施建设分为水利感知网、水利信息网、水利云资源。其中水利感知网的建设以支撑水利“2+N”业务需求为目标，明确信息采集范围与监测对象，制定感知站网布设原则，并在完善传统监测手段的基础上，强化卫星遥感、航空遥感、无人机（船）、机器人和视频识别等“空—天—地”新型监测手段应用，以满足水利业务对数据和信息在空间尺度、时间频次、精度等方面的需求。水利信息网将基于现有水利工控网、水利业务网和电子政务网网络体系进行补充建设；水利云资源将采取集中式和分布式相结合的方式建设，且充分考虑多用户并发的高性能渲染资源配置需求。
2.4 数据底板
（1）数据资源与获取。数据资源主要包括基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据与地理空间数据。基础数据包括江、河、湖等河网水系及水域空间，水库、闸、泵、堰、涵洞、堤防、圩区、蓄滞洪区等水利工程，供水、排水等管网工程，雨情、水情、工情、水质、水资源、水生态、视频监控等水利监测站网布局数据，依据水利普查、水旱灾害风险普查成果或通过调查与测量方式获取；监测数据包括雨情、水情、工情、水质、取用水、泥沙、地下水、墒情、河势、积淹、灾情、水利工程安全监测、视频、舆情等感知数据，通过对接纵向水利部门水雨情、水质、工情、水资源等数据库及视频平台获取，共享横向相关部门数据，并进行必要的补充建设；业务管理数据主要由“2+N”水利治理管理活动产生，通过整理对接行业日常管理过程中和业务系统运行过程中产生的数据获取；跨行业共享数据包括公安、自然资源、生态环境、住房和城乡建设、交通运输、农业农村、气象、大数据管理和统计等部门数据，通过政务外网共享获取；地理空间数据包括数字正射影像图、数字高程模型、数字线划图、数字表面模型、倾斜摄影影像、激光点云、水下地形、城市信息模型、水利构筑物建筑信息模型等数据，通过高分遥感影像解译、无人机倾斜摄影、工程设计文件提取等方式获取。（2）数据模型与数据引擎。数据模型包括水利数据模型和水利网格模型两个方面。水利数据模型是指通过数据挖掘、关联分析、聚类分析等技术，构建的空间特征、业务特征和关系特征一体化组织的数据模型；水利网格模型是指根据行政区划、自然流域、排水分区、水资源分区、集水单元、圩区单元、河段和数值计算等需求构建的数据网格化管理模型。数据引擎用于实现数据的融合、治理、挖掘及服务。数据融合可对多源异构涉水数据进行清洗、格式与类型转换、归一化、简化等规范化处理；数据治理综合考虑各类模型、数据底板构建和信息展示的数据需求，采用数据标准化、元数据管理、数据标签等方式对数据进行比对、质检、关联、标识等工作，最终支持“2+N”业务应用场景；数据挖掘运用统计学、机器学习、模式识别等方法从数据资源中发现物理水网全要素之间存在的关系、水利治理管理全过程的规律，并通过图形、图像、地图、动画等方式展现；数据服务提供水利知识库全文检索、全域检索功能与基础属性信息类、统计分析类、水文信息类、模型结果类、业务信息类等数据服务功能。
2.5 模型平台
江苏省数字孪生水网的模型平台按照“组件化、标准化、通用化”思路和共享共用的原则构建，包括专业模型、智能模型、可视化模型3类。（1）专业模型。专业模型包括机理模型、大数据模型和优化决策模型。专业模型的构建应充分整合利用已有模型的相关研究成果。模型尺度根据业务需求确定，应从流域、区域、城市、圩区、湖泊、水库等尺度构建模型，确保模型边界封闭。专业模型可基于自研代码或第三方的水利专业模型构建，支持在线率定验证，计算效率应满足实时辅助决策的需求。其中，机理模型包括水文模型、水资源模型、水质模型、水生态模型、泥沙动力学模型、水土保持模型、水利工程安全模型等，并具有水旱灾害预测预报、水资源优化调度、水环境预测预报、水利工程调度等模拟功能等。大数据模型利用专业模型产生的数据，补充相似或历史不足的数据，基于大数据智能分析技术，加强机理模型与人工智能模型的技术融合，对水文、水动力、水质等过程进行模拟与预测。优化决策模型采用智能算法搜索调度目标最优解，实现水利工程多目标优化调度与智能决策。（2）智能模型。采用人工智能理念和云边协同模式，通过机器学习框架从遥感、视频、语音等数据中提取水利对象特征、模拟关键行为和状态，辅助精准研判与决策。其中，遥感解译采用机器学习算法训练图像语义分割与提取模型，实现遥感图像中地表水体、岸线、土地利用等特征的提取和自动识别；视频识别基于深度学习等技术构建对象识别、行为识别、状态识别等模型，实现岸线突变、水尺读数、闸门启闭状态、周界入侵、漂浮物、垃圾堆放、水体颜色等结构化信息提取和自动识别；语音交互基于自然语言理解等技术，实现信息查询、情景分析、决策建议等多种应用场景中人机智能交互功能。（3）可视化模型。构建对象包括自然背景、流场动态、水利工程与机电设备，模型能够集成GIS（Geographic Information System）、手工建模、BIM（Building Information Modeling）、倾斜摄影、激光点云等数据的常见格式，渲染效率能够满足实时展示的需求，同时能够通过接口实现标绘业务数据，触发水体运动等特征、工程运行等场景的交互与控制等功能。
2.6 知识平台
在知识平台中构建水利知识库、水利知识模型与水利知识引擎。其中水利知识库包含水利对象关联、方案预案、历史场景、业务规则等方面内容；水利知识模型则是面向水旱灾害防御和水资源管理与调配等业务主题，构建实体关系、水利概念、专家经验、规则预案、历史场景、模型方案等知识模型，确定水利对象集，通过业务属性挖掘出对象之间的关联关系；水利知识引擎具有知识抽取、知识融合、知识推理、知识更新及知识应用等功能。
2.7 水利智能中枢
构建统一标准、统一架构、分级管理、互联互通的一体化水利智能中枢，实现江苏省数字孪生水网建设成果的部署与运行。利用江苏省水利智能中枢，实现数据底板、模型平台和知识平台的各类服务横向跨部门，纵向跨省、市、县的共建共享。水利智能中枢可部署于水利工控网和水利业务网，也可以分节点部署，各级应用节点可申请相应权限和使用资源。数据底板数据自下而上向省级水利智能中枢汇聚数据，自上而下向各地（市）、县（市、区）共享全省L1级数据底板及相关数据服务。水利智能中枢模型平台可提供通用模型和结果服务，通用模型包括水文模型、水动力模型、水资源调配模型、河湖健康评价模型等；模型结果服务可按流域、区域、城市、圩区等单元的关注站点进行定制，相关建设单位建立特定区域、特定功能模型后应通过水利智能中枢实现共享。
2.8 业务应用场景
结合江苏省水利管理工作实际，按照“2+8”的方式设定主要业务类型，其中“2”是指水旱灾害防御、水资源调配，“8”包括河湖管理、农村水利与水土保持、水利工程建设、水利工程运行、水行政执法、水资源与节水管理、水文系统管理、政务管理与服务。具体水利业务应用场景如图2所示。
3 数字孪生水网工程先试经验
按照水利部数字孪生流域建设先行先试要求，遵循江苏省数字孪生水网建设总体设想，江苏省实施了“数字孪生江苏省太湖地区典型水网工程”项目。该项目针对江苏省太湖地区河湖水系发达、水利工程众多、调度复杂，以及流域—区域—城市—圩区不同层级、不同业务部门的需求存在差异性大的具体问题，选定了10个各具特色的对象开展先行先试工作，覆盖城区、圩区、河道、湖泊、水库等对象。在空间上涵盖了太湖流域地区的山丘区、平原河网区及沿江地区。多业务应用场景涉及多尺度洪涝预报调度、水库防洪四预调度、引江济太水资源调配、城市水环境联控联调、河湖蓝藻精准防控、河湖生态复苏智能监管、城区智慧供排水、水文化价值提升等。该项目取得的阶段性成果与先行先试经验主要包括以下几个方面。（1）测试了水利智能中枢的可行性。在先行先试实践中构建了水利智能中枢实现数据的互通与共享，作为纽带打通了数据底板、模型平台和知识平台的数据，成为具有统一标准与架构、分级管理、互联互通的一体化共建共享平台，同时具备水利数据、模型和知识资源的统一管理和统筹调度能力，能够支撑本项目数据资源跨部门、跨层级、跨地区的高效、便捷、安全共享和应用，尽可能地避免重复建设，解决了不同地区、不同部门数据如何共建共享的难题。（2）构建了江苏省太湖地区数据底板。基于江苏省水利一张图，汇集了河湖水系基础数据；集成了气象预报，雨情、水情（水动力、水质）、工情（运行与控制）数据，视频等物联感知监控数据，流域—区域—城市预报调度相关业务管理数据；对接交通运输、生态环境、自然资源等跨行业共享数据；利用高精度遥感、数字高程模型（DEM）、无人机航拍、BIM等数据，通过三维可视化渲染技术，建设了江苏省太湖地区“点—线—面”融合的多层级数据底板。通过数据处理、信息提取、影像融合等方式实现高分遥感影像、DEM及水利一张图矢量数据等多源数据融合，并利用流式渲染技术，实现数万平方公里级底板的轻量化流场展示。（3）研发了共享服务的模型平台。针对不同试点对象，提出并应用了河网多尺度分级的智能模拟方法，通过河道分级建模管理，分辨率达到6级河道；通过模型的空间嵌套，解决了平原河网地区边界不封闭带来的误差；通过感知和模型联合驱动，解决调度差异对模型精度的影响；基于时间标签对模型库进行分类管理，解决了模型的动态更新问题。有效提升了水位、流量、流速、流场等水动力要素的模拟精度与模拟效率，部分模型已集成至水利智能中枢，能够以服务的形式赋能水利业务应用。（4）形成了部分数字孪生业务应用。按照统一的理念与思路，开发了江苏省太湖地区水工程预报调度一体化、数字孪生滆湖和数字孪生金鸡湖系统等业务应用系统，其中江苏省太湖地区水工程预报一体化系统已在江苏省水利厅、无锡市水利局两级部署运行，系统在2022年汛期区域联合调度、引江济太常态和抗旱调度中初步实现“四预”应用。
4 结 语
本文结合江苏省河湖水系自然特征与水利建设管理业务特点，遵循水利部数字孪生水利建设相关要求，提出了江苏省数字孪生水网建设的总体构想，以期为数字孪生水利建设提供借鉴与参考。但是，由于缺乏统一的数字孪生水利建设理论方法、技术标准，尚未形成统一的数字孪生水利建设路径与模式，尤其是水利行业与新一代信息技术、网络通信技术等交叉融合下的多源异构数据治理、知识平台构建及应用等方面的探索不够深入，在今后的研究与实践中需要进一步加强。数字孪生水利建设是一项复杂的系统性工程，在助力智慧水利建设与推动新阶段水利高质量发展当中仍然任重道远。目前正处于水利自动化、信息化、数字化向智能化、智慧化迭代升级的快速发展阶段，未来行业发展趋势将从工程设计—建造—运维—服务分阶段管理向工程全生命周期管理转变，也将从智慧水利传统业务应用模式向数字孪生水利数字产业运营模式转型。
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