之前咱们通过“什么是数字孪生水利体系”一文阐述了相关概念，包括数字孪生水利体系、水利业务“四预”、数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程等这些名词。随着《数字孪生水网建设技术导则（试行）》的正式出台，标志着数字孪生水利建设顶层设计业已完成。自2022年起，我国逐步开展数字孪生水利建设先行先试，目的是通过先行先试总结经验，全面推广。那么，数字孪生水利建设中的重点和难点是什么呢？下面我们来分析下：

智慧水利解构图

数字孪生水利体系结构图

一、数字孪生水利建设应把握的重点

数字孪生水利建设覆盖水利的各业务领域、各层级，涉及面广，应把握算据、算法、算力、智能应用和网络安全5个方面的建设重点。

1、获取算据

      算据是物理流域及其影响区域的数字化表达，包括自然地理、干支流水系、水利工程基础数据，监测数据，业务管理数据，地理空间数据，经济社会信息等各类数据。算据是构建数字孪生水利的基础，必须加大建设力度。

      锚定构建数字化场景的目标，建立“天空地”一体化水利感知网，构建全国统一、及时更新的数据底板，保持与物理流域交互的精准性、同步性、及时性。其中，重点是数据底板建设。我国水利相关部门本级建设覆盖全国的L1级数据底板，主要包括STRM（航天飞机雷达地形测绘任务）高程数据、2m空间分辨率的数字正射影像图（DOM）、30m空间分辨率的流域下垫面地表覆盖数据、优于30m格网数字高程模型（DEM）及局部重点区域数字表面模型（DSM）。流域管理机构和省级水行政主管部门建设覆盖大江大河大湖及其主要支流江河流域的重点区域的L2级数据底板，长度约为5万km，面积约为18万km2。此外，制定统一的水利数据和网格模型，并与各流域管理机构和省级水行政主管部门协同建设数据引擎。

2、优化算法  

      算法是物理流域自然规律的数学表达，包括水利专业、智能识别、可视化等模型，以及水利对象关联关系、预报调度方案、业务规则、历史场景、工程师经验等内容。算法是构建数字孪生水利的关键，必须加强技术攻关，提升算法的科学性和实用性。

      锚定智慧化模拟的目标，构建水利业务知识库，建设水利业务智能模型，确保数字孪生流域模拟过程和物理过程实现高保真。其中，重点是模型平台构建，同时也应积极探索知识平台的建设：

（1）模型平台。

      水利本级组织各流域管理机构共同建设水文、水力学、泥沙动力学、水资源、水土保持、水生态、水利工程安全等水利专业通用模型，各流域管理机构和省级水行政主管部门根据具体需要建设流域区域特色模型；水利本级建设遥感、视频、音频等 3 类智能识别模型，以及自然背景、流场动态、水利工程、机电设备等 4 类可视化模型。水利相关部门本级与各流域管理机构和省级水行政主管部门协同建设模拟仿真引擎。

（2）知识平台。

      建设通用知识库和水利知识引擎，各流域管理机构和省级水行政主管部门根据需要定制扩展具有流域、区域特色的水利知识库和知识引擎，并实现服务调用和共享交换。编制水利知识库建设标准规范，以及全国65条主要河流323个重要断面的预报方案库、水利对象关联关系图谱等知识库。流域管理机构建设历史大洪水场景库及预警规则库、调度预案库等知识库。

3、提升算力

      算力包括计算、存储、网络通信的资源和会商环境等。算力是数字孪生水利稳定运行的重要支撑，必须适度超前。要根据数据处理、模型计算的需要，扩展计算存储资源，升级通信网络，完善会商环境，提升快速、安全可靠的算力水平。重点是信息化基础设施建设，主要包括以下内容：

（1）水利感知网。建设感知数据汇集、视频级联集控和水利遥感服务等平台。各流域管理机构和省级水行政主管部门建设流域、区域感知数据汇集平台，扩展定制视频级联集控平台流域、区域节点，以及水利遥感服务平台流域、区域节点，升级改造各类监测站，并装备无人机、无人船等设施。

（2）水利信息网。各流域管理机构和省级水行政主管部门拓展网络联通范围，实现水利系统全覆盖，优化调整网络结构，推进IPv6规模部署和应用，扩大水利信息网带宽。各流域管理机构和省级水行政主管部门组织有关单位升级水利工程工控网等。

（3）水利云。建设包括本级节点和7个流域管理机构节点的一级水利云，省级水行政主管部门依托政务云、自建云等建设二级水利云。

4、实现水利业务“四预”功能

      水利业务“四预”要锚定精准化决策的目标，强化应用思维，优化业务流程，创新业务模式，构建流域防洪、水资源管理与调配等覆盖水利主要业务领域的智能化应用和管理体系。重点是水利智能业务应用，主要包括以下两大系统：

数字孪生水利建设水利业务“四预”技术框架图

（1） 流域防洪系统。本级、各流域管理机构和省级水行政主管部门，在国家防汛抗旱指挥系统工程、中小河流水文监测预警系统、山洪灾害防治等项目建设成果基础上，基于数字孪生平台，搭建“1+7+32”的流域防洪“四预”业务平台。

（2） 水资源管理与调配系统。水利部本级基于数字孪生平台，整合国家水资源信息管理系统、国家地下水监测工程建设成果等，对接省级水资源管理与调配系统，扩展水资源调配“四预”等功能，搭建国家水资源管理与调配系统。各流域管理机构和省级水行政主管部门在此基础上，结合流域和区域特点整合相关系统，扩展功能，接入数据，搭建流域和区域水资源管理与调配系统。

      此外，本级在已有信息系统基础上，整合改造水利工程建设与运行管理、河（湖）长制管理、水土保持、农村水利水电等业务应用。各流域管理机构和省级水行政主管部门结合流域和区域业务特点整合相关系统，扩展功能，接入数据，搭建流域、区域N项业务系统。

5、守住网络安全底线

      安全是底线，应完善水利网络安全体系，增强关键信息基础设施和重要数据安全保护能力，确保数字孪生水利运行安全。既要树立系统观念，强化应用思维，层层压实主管、建设、运行、使用等单位的安全责任；又要构建管理、技术、运营、保障四部分组成的水利网络安全综合防御体系。重点是确保重要数据安全，尤其是地理空间数据安全合规应用，保障数字孪生水利产生的海量数据的安全，保证水利工程控制系统类关键信息基础设施的安全。

二、数字孪生水利建设的难点及应对思路

      数字孪生是一项新技术，技术难度大，加之运用于自然界的成功案例少，没有可借鉴的经验。为此，要了解建设中的技术和管理难点，通过国家重点研发计划、水利重大课题进行技术攻关，同时，部署开展先行先试任务，为全面建成具有“四预”功能的数字孪生水利体系积累经验。数字孪生水利建设的难点及应对思路主要包括：

（1） 算据感知方面。

难点：传统监测无法满足全要素、全过程数字化场景需要，不能支撑物理世界与虚拟世界交互的精准性、同步性、及时性。应对思路：通过数字孪生水利建设牵引，倒逼物理流域、物理水网、物理水利工程监测，构建“天空地”一体化水利感知网。

a. 升级改造传统水利监测站网。检视并修订不符合数字孪生水利建设要求的标准规范，在水文、水资源、水利工程、水土保持等现有监测站网基础上，依据标准规范，完善优化站网布局，增设监测要素，增加监测频次，升级改造传统监测系统，实现自动在线监测。

b. 构建新型水利监测网。加强雷达、卫星遥感、航空遥感、高清视频、无人机、无人船、地面机器人、水下机器人等新型监测手段应用，融合地面监测数据，支撑虚拟世界与物理世界交互的精准性、同步性、及时性。

（2） 算据更新方面。

难点：数据底板，尤其是地理空间和河道堤防数据差距大。L2级数据底板的水文大断面和水下地形更新频率不足，目前普遍5a左右到较长时间更新1次；L2级数据底板的水面以上地形数据缺少，涉及防洪利器的水库和蓄滞洪区基础数据已经建立有效机制，更新比较及时，但河道堤防数据由于量大面广，精准性和更新的及时性不够，跨行业数据方面，如防洪保护区和蓄滞洪区等区域村庄、经济社会、重要基础设施等数据更新不及时，有些甚至不能掌握。

应对思路：

a. 建立水利基础数据更新机制，建立业务应用驱动的本级、流域管理机构、省级水利相关部门三级共建和多级共享的数据持续更新机制。坚持“一数一源”，根据分级管理事权和业务管理职能确定信息更新主体，基于统一地图服务实现在线业务驱动和多级联动的数据更新机制。

b. 基于全国水利一张图构建水利数据底板。建设覆盖全国的L1级数据底板，汇聚流域和省区建设成果，满足整体形势分析、大区域情况研判，以及分布式坡面产流、河网汇流模型等需要，形成统一的时空基准；细化流域水利专题图，在全国水利一张图的基础上，建设重点河段、区域的L2级数据底板，集成流域管理范围省区和工程管理单位建设成果，为流域和省区水利治理管理提供翔实的工作底图，满足河道洪水演进、重点对象水土保持模型计算等需要；定制水利工程实体场景，建设覆盖重要水利工程的L3级数据底板，构建实体场景模型，为工程管理单位提供精准的信息支撑，满足水利工程安全监测评估、精准调度控制等需要。

（3） 模型平台方面。

难点：水利专业模型研发工作总体处于分散状态，模型水平不高，或者主要依靠国外模型；遥感智能识别模型业务化运行存在差距，可视化模型处于空白状态。应对思路：重点在防洪、供水、工程安全、泥沙分析等专业模型，以及动态可视化模型等方面进行突破。

a. 研究流域自然规律，对“降雨—产流—汇流—演进”全过程洪水形成演变规律，河道泥沙演变趋势及江湖关系变化机理，水库群及引调水工程泥沙冲淤规律，以及大坝渗流及变形的发展规律等进行研究，研发机理分析模型。在此基础上，努力打造通用的水利专业工程软件包，应用于流域防洪、供水调度、工程安全、泥沙分析等专业，同时研发适用于各流域特点的实用模型。

b. 创新升级现有模型，充分利用大数据、人工智能等技术，融合多源信息，升级改造流域产汇流、土壤侵蚀、水沙输移、水资源调配、工程调度等模型，研发新一代具有自主知识产权的水利数理统计专业模型，实现变化流场下数字孪生水利多维度、多时空尺度的高保真模拟。

c. 研发智能识别模型，构建水利业务遥感、视频、音频等人工智能识别模型，实现河湖“四乱”问题、水利工程运行、应急突发水事件等自动识别，提高识别准确率，并实施业务化运行。

d.研发可视化模型，在水利专业模型计算的驱动下进行可视化计算，重点搭建自然背景、流场动态、水利工程、机电设备等可视化模型，在水利专业模型计算的驱动下进行可视化计算，搭建仿真场景。

（4） 知识平台方面。

难点：知识平台尚处于起步阶段，无成功经验可以借鉴。应对思路：首先围绕流域防洪，构建支撑防洪调度、工程运行的水工程调度规则库，力争在水工程联合调度知识图谱方面取得突破，在此基础上，再扩展到其他领域。

a. 建设水利业务知识库，建设涵盖业务规则、历史场景、工程师经验、预报调度方案等内容的知识库，聚焦水利工程体系科学、精细调度，集成应用各类知识，推进预报调度一体化智能化、实体工程与数字孪生工程同步交互调度。

b. 探索构建知识平台，利用知识图谱和机器学习等技术实现对水利对象关联关系和规律等知识的抽取、管理、组合应用，为数字孪生水利提供智能内核，支撑正向智能推理和反向溯因分析，主要包括水利知识和水利知识引擎，水利知识经知识引擎组织和推理后形成支撑研判、决策的信息。

（5） 算力方面。

难点：计算资源，尤其是高性能计算资源缺乏，通信网络尚有差距。应对思路：主要满足数字孪生水利算力需求。

a. 扩充计算资源，按照“集约高效、共享开放、按需服务”的原则，提升物理分布、逻辑集中、协同工作的高性能算力，采用自建云、超算中心资源等方式，重点满足相控阵雷达、区域气候模式预报、分布式水文模型、格网化水力学模型等超大规模方程组迭代解算，以及精细化时空分析、海量数据挖掘分析、大场景渲染展示等情景所需的高性能海量计算需求；

b. 升级通信网络，实现水利系统网络无盲区、无死角互联，满足各类信息及时高效传输，并充分利用通信卫星、北斗卫星、5G 等新一代网络技术，保障监测站网在极端恶劣环境下安全可靠传输。

6） 业务应用“四预”方面。

难点：重点在防洪安全及精准调度、工程安全等业务应用方面进行突破，加快实现水利业务“四预”。具体体现在：

a. 预报方面。

难点：预报精度有待提高，预见期也有待延长。应对思路：延长预见期，遵循“降雨—产流—汇流—演进”预报规律，实现气象水文预报耦

合，完善以流域为单元的短中长期预测预报模式，实现由过去落地雨预报到空中雨的预报，为预演赢得时间；提高洪水预报精度，建设降雨区域模式，提高预报精细化程度，充分融合水工程调度信息，建立预报模型参数在线率定业务机制。

b. 预警方面。

难点：预警时间不够长，精准不够，覆盖不广，发布渠道不畅。

应对思路：制定中小河流、中小水库洪水预警指标及江河湖库干旱预警指标；加强北方地区及局地暴雨区“以测补报”预警应用，推广雷达短临暴雨预警应用；推动三大运营商发布水情预警，实现预警信息（动态调整阈值）直达防御工作一线、水库“三个责任人”、受影响的社会公众。

c. 预演方面。

难点：水工程防洪调度预演能力不足，模拟反算功能不强。

应对思路：在数字孪生水利建设中对典型历史事件、设计规划或未来预报场景下的水工程调度进行模拟仿真，开发单库水位控制、单库补偿调度、水库群联合补偿调度等多种调度模式的反算功能和算法，实现基于下游调度目标的上游水库群防洪优化调度方案反算预演。

d. 预案方面。

难点：现有宏观预案，但不落地，与实际工作需要有差距。应对思路：结合水工程运行状况、经济社会发展现状，评估防洪预案，完善落实水工程运行调度方案、工程巡查防守、人员转移避险等应对措施，制定执行预案，与基层组织已有应用打通，建立预案执行情况实时反馈机制，实现预案的执行落地。

（7） 网络安全方面。

难点：数字孪生水利建设形成海量数据，安全应用面临严峻挑战；数据底板的部分高精度地理空间数据成果涉及秘密，但防汛等业务需要在非涉密环境应用。

应对思路：完善水利网络安全体系，增强关键信息基础设施和重要数据防护能力，确保数字孪生水利运行安全。

a. 明确重要数据目录，针对数字孪生水利产生的海量数据，依据《水利数据分类分级指南》开展数据分类、分级，认定重要数据并形成行业重要数据目录。

b. 采取国家认定的地理信息保密处理技术进行处理并履行相应审查程序，在使用过程中结合密码保护和网络安全防护等多种技术手段加强数据安全保护，数字孪生水利空间数据安全应用处理方案应征得主管部门认可，确保重要数据尤其是地理空间数据安全合规应用。根据水利专业模型高程精度要求的实际需求，对于利用已有地形数据成果加工处理生成获取的河流断面数据，采用国家认定的地理信息保密处理技术进行处理，形成在非涉密环境下使用的数据成果。

（8） 技术标准方面。

难点：涉及数字孪生水利建设的标准非常空缺，传统标准不适应数字孪生水利的需要。

应对思路：围绕数字孪生水利对全要素、全过程水利治理管理活动的要求，补充或修订监测感知类标准，编制数据底板、模型平台、知识平台及资源共享类标准。对于一些着急使用但还没有经过大规模应用的标准，先以技术文件形式印发，通过规模化应用，完善标准，待运用成熟后再上升为行业技术标准。

（9） 工作协调方面。

难点：数字孪生水利建设涉及单位多，如何保证共建共享、不重不漏，难度较大。

应对思路：数字孪生水利建设涉及上下游、左右岸、地表地下，量大，面广，靠一个单位无法完成，因此，要强化统筹规划，协同推进，按照职责分工进行共建，按照业务履职需要开展共享，协同建设数字孪生水利，共建共享，不重不漏，确保数字孪生水利建设全国一盘棋。首先建立机制，出台数字孪生水利共建共享管理办法，明确水利相关部门、流域管理机构、地方水利相关部门、工程管理单位的建设分工和共享任务等内容，汇交方式、频次等要求，以及共享方的责任、义务，并将共建共享情况作为数字孪生水利建设评估的重点内容。其次，为实现各部门、单位的成果共享，构建数字孪生水利资源共享平台，为资源共享交换提供共建资源注册、审核、发布，以及共享资源申请、审核、获取等功能。

（10） 资金投入方面。

难点：数字孪生水利建设需要必要的建设和运行维护等资金的投入，但仅靠国家投入显然无法完成这么浩大的工程。

应对思路：应抓住水利基础设施加快建设的机遇，积极争取中央资金的投入，推进建设方案所列重点项目前期工作。坚持多轮驱动，充分发挥政府资金引导、带动作用，创新多元化投/融资模式，更多运用市场手段和金融工具，扩大地方政府专项债券利用规模，更大力度利用中长期贷款和政策性开发性金融工具，深入推进水利基础设施政府与社会资本参与规范发展，数字孪生水利是重点支持项目，可建立合理回报机制，吸引更多社会资本参与数字孪生水利建设运营。结合国家水网建设，推进已建水利工程智能化改造和在建水利工程智能化建设，确保新建水利工程在项目预算中有信息化和网络安全建设资金投入安排。

（11） 人才方面。

难点：目前，数字孪生水利建设缺乏既懂水利又懂信息化的复合型人才。

应对思路：数字孪生水利的建设单纯依靠高新技术企业是行不通的，必须有立足水利行业自身的人才、队伍，才能真正实现实用、好用、管用。为此，要通过技术培训、学习交流、示范带动，加强现有技术人才的培养，引进高层次技术人才，加快培养选拔一批相当规模的既懂信息化又懂水利的高层次、复合型、运维型人才。

三、结语

      数字孪生水利建设是一项技术难度大、管理复杂的系统工程，我国正依托重点研发计划《多尺度流域水资源和水利设施遥感监测应用示范》、重大科技项目，以及先行先试工作，围绕数字孪生水利建设重点、难点开展技术攻关，进行试点示范，目前已取得积极成效。下一步，将进一步探索一批可复制和可推广的典型案例、典型模式、技术路径，为全面建成具有“四预”功能的数字孪生水利体系积累经验。

参考：水利信息中心 蔡阳