基于多源數據融合與智能決策的智慧水利災害防護體系

摘要：智慧水利通過多源數據融合與智能決策技術，為水利災害防護提供了新的解決思路。文章首先對數字孿生技術、智能監測網絡、BIM（建筑信息模型） 與GIS（地理信息系統） 技術集成等智慧水利核心技術進行了梳理，總結了相應技術的現狀與不足，并提出了基于多源數據融合與智能決策機制的水利災害防護體系，以期提升水利防護設施的防災效率和災害預判能力，為智慧水利的進一步發展提供參考。

關鍵詞：智慧水利；災害防護；多源數據融合；智能決策

中圖分類號：TP3" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0075-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

伴隨全球氣候變化的加劇，經濟社會中極端水文事件頻發，水資源供需矛盾日益凸顯，水利災害的有效防護已成為國家關注的核心問題。依托物聯網、大數據、人工智能等前沿技術，“智慧水利”應運而生。智慧水利的概念是將現代信息技術與水利業務緊密結合，通過將水利信息的感知、傳輸、處理和應用環節整合為一個連貫的系統，構建起一個涵蓋整個流域的智慧型水利管理和服務體系[1]。現階段，智慧水利不僅可以有效應對氣候變化帶來的各種水利災害，還可以促進水利高質量發展、加強流域治理。然而，其在發展過程中仍面臨一些不足。首先，水利防護工程的互聯傳感系統在多觀測數據融合、協議互聯互通和交互性等方面面臨諸多挑戰，難以滿足高智能、高精度、長時間的空對地觀測需求；其次，多元數據融合和迭代更新能力不足，實時反饋機制滯后，影響了水利防護業務的實時分析和決策；最后，智能決策分析功能仍然不足，傳統的水利模型存在實時性差、預測效果不佳、數據利用率低等問題。基于以上問題，迫切需要將人工智能、云計算、區塊鏈等前沿技術應用于智慧水利系統，為智慧水利的發展提供新視角、新思路。

1 智慧水利技術體系的技術應用

1.1 數字孿生技術

數字孿生技術是近年來興起的新型數字技術，該技術通過對真實世界進行數字化建模，實現實時仿真、預測和優化，為水利防護工程的設計、運營和管理提供了新的思路和方法，對實現水利災害防護信息化向智慧水利的轉變具有重要意義。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重要舉措[2]。目前所謂的數字孿生水利，主要是通過實時數據采集和建模模擬，提供預測和優化決策支持；利用多維度模型結合云計算和大數據，實現一定程度上的水利設施動態監控。但原有的信息化方法無法實現水利設施的防洪調度、安全控制等功能，水利災害的有效防護仍然是水利工作者的緊迫任務。

1.2 智能檢測網絡

智能監測網絡是以各類傳感器的使用為核心，通過衛星、無人機、傳感器獲取實時數據，構建的“天、地、空、水”一體化的多源傳感網絡。其監測功能覆蓋水利災害防護的多個層面，包括利用流量、雨量、水位等傳感器采集實時水文信息；通過溫濕度、大氣傳感器檢測氣象變化，分析其對水利防護工程的影響；在水利防護工程內置加速度計、應變感應器等設備，用于監測工程的結構變化等。但是，現階段的應用情況與智慧水利的建設需求仍存在很大差距，各類水利設施的監測還未做到全面感知。例如，在水庫安全監測方面，一些中型水庫和幾乎所有小型水庫都沒有實時安全監測設施，部分小型水庫甚至沒有水情監測報汛設備，且感知技術手段也存在較大差距，自動化程度不高[3]；多地即使傳感器覆蓋全面，但在惡劣環境下，傳感器受損情況也非常普遍，導致檢測精度和數據傳輸受到影響；另外，山區、偏遠地區傳感器布設難以達到設計要求，導致全面數據采集難度大。

1.3 BIM與GIS技術集成

智慧水利需要在大尺度地理空間上集成海量水利要素數據，建立流域乃至全國的水利地理信息模型，實現智能化、智慧化的管理[4]。BIM和GIS技術是智慧水利建設的重要工具。BIM技術主要用于水利工程的設計和三維建模，通過精確的幾何信息、屬性信息為水利工程的管理提供支持；GIS技術側重地理空間上的數據處理與分析。在智慧水利建設中，將BIM和GIS技術集成能夠實現從工程設計到運行管理的全面覆蓋，可實現三維建模與數據可視化、信息共享與協同管理、災害預警與動態管理等功能。

盡管BIM和GIS技術集成的潛力巨大，但將其用于水利工程的三維協同設計和場景模擬仍存在不足。第一，兩項技術分別起源于不同的領域，其數據格式、編碼方式和模型各異，導致信息交互中出現兼容問題；第二，兩項技術的集成涉及海量三維數據和多源數據的處理，對數據的存儲和計算能力要求較高；第三，現有技術集成方案大多停留在表面的可視化層面，未能實現兩項技術在功能上的深度融合。

2 數據驅動的水利災害防護與智能決策融合體系建立

針對現有技術的不足，本文提出數據驅動的水利災害防護與智能決策體系。該體系通過多源數據融合、智能算法支持和動態決策優化，實現防災效率和災害預判精準度的提升。

2.1 多源數據融合方法

2.1.1 多源數據類型

在水利災害防護中，其數據構成具有明顯的多源性特征。主要包括衛星遙感數據、傳感器數據、歷史災害數據等。此外，這些數據還包括氣象站數據、流域模型輸出數據以及經濟社會相關數據，為災害預警與應急管理提供多維支持。基于衛星遙感、傳感器數據和歷史災害記錄等多源數據的智慧集成方法顯著提高了水利災害防護體系的動態監測與預測能力[5]。

衛星遙感數據是水利災害防護中的重要數據來源，具有覆蓋范圍廣、獲取速度快、分辨率高的特點。它可實時監測溫度波動、降水分布和氣象異常，捕捉水體分布的實時變化。此外，遙感數據還能有效監測潛在的滑坡、泥石流等地質災害風險。傳感器數據作為水利災害防護體系的重要組成部分，通過在河流、堤壩、滑坡等關鍵位置部署高精度傳感器，實現對水文、氣象和地質動態的實時監測。這些傳感器涵蓋了多種類型，包括水位傳感器、雨量傳感器、土壤濕度傳感器、地質活動傳感器等。這些傳感器通過物聯網技術將采集到的實時數據上傳至集中管理平臺，結合大數據分析技術，實現監測與預測的智能化。歷史災害數據提供了關于洪水、滑坡、泥石流等災害發生的規律與周期的關鍵信息，對于分析水利災害的形成和演變規律以及預測未來的災害發生情況至關重要。

2.1.2 數據處理與融合

數據處理是實現水利災害有效防護的關鍵環節。其處理方法包括數據清洗、格式轉化、數據關聯等。數據清洗是利用人工智能算法，識別并修復水利數據中的錯誤值和缺失值，確保數據的準確性；格式轉化的目的是建立統一的數據存儲標準，例如采用統一的時間戳和測量單位，將不同來源的水利數據轉化為可兼容的格式；數據關聯是利用大數據關聯技術，將水文、氣象和地質等多維數據進行整合，構建統一的水利數據庫，為智慧水利應用提供全面的數據支撐。這些步驟確保了數據的一致性和可用性，為后續分析打下堅實基礎。

多災害耦合分析在智慧水利災害防護體系中，主要用于研究洪水與滑坡、地震等其他災害之間的聯動效應，以優化防災決策。具體解決方法包括結合水動力學模型與地質災害模擬工具，建立多災害防護模型，研究洪水如何觸發滑坡或受到地震影響；開發多災害預警系統，將傳感器數據、實時氣象監測數據輸入耦合模型，實時分析災害鏈演化，形成水利災害預警聯動機制；通過模擬多災害場景，評估不同應急策略的效果，做出智能決策，為管理部門指令的下達提供科學依據。

2.2 智能決策支持

2.2.1 知識圖譜的應用

本文所應用的知識圖譜是集成水利領域專業知識、水利災害防護規則和數據分析于一體的專業工具。其應用流程涵蓋多維數據統一建模、風險識別、災害預測和輔助決策。首先，將歷史水利災害數據、實時監測數據與應急調度策略整合到知識圖譜中，形成統一的知識圖譜節點。各節點之間通過邊來表示因果關系，例如“降雨→水位上升→堤壩受壓超載”，形成水利災害演化的邏輯鏈條。其次，知識圖譜能夠發現隱藏在數據中的災害觸發因果鏈，通過路徑分析實現災害風險的可視化預測[6]。例如，結合實時雨量數據、歷史降雨數據和災害觸發數據，預測水位上升的可能性及對堤壩安全的影響，提供基于歷史經驗的最佳調度策略。最后，知識圖譜能夠將水利災害關聯網絡直觀呈現，例如使用顏色標記節點風險等級，幫助管理者快速定位風險點并采取精準的調控措施。

2.2.2 區塊鏈技術的保障

區塊鏈技術可在數據的透明性、安全性和多部門協作中發揮重要作用，為智慧水利系統提供信任保障。通過去中心化的分布式賬本確保數據存儲與傳輸的透明性和安全性，防止人為篡改，提高數據可信度[7]。在智慧水利體系建設中，其技術應用分為以下三個方面：第一，采用去中心化的分布式賬本技術，確保所有水利數據均經過時間戳認證，防止人為篡改，提高數據可信度；第二，通過建立共享、透明的數據平臺，實現跨部門間的信息傳遞；第三，基于區塊鏈的智能合約技術，可實現水利災害管理流程的自動化。

2.2.3 動態優化與調度

基于實時數據的動態優化模型是智慧水利體系建設中應急響應的關鍵環節，也是水利災害防護的核心支撐工具。通過實時數據驅動的優化算法，為災害防護提供智能化建議。具體應用內容包括：該動態優化模型可基于傳感器采集的水位、降雨量、風速等數據，動態更新水文模型，生成實時洪水預測結果；利用遺傳算法、粒子群優化等先進算法，對多種調度方案進行優化評估；通過實時監測數據的更新，將災害應急分為多個場景，例如短時強降雨和超標洪水情景[8]，動態規劃每種場景下的資源調度策略。

2.3 數據驅動的水利災害防護與智能決策融合體系

目前的智慧水利系統通常采用多層次的結構設計，如感知層、網絡層、知識層和應用層等。該設計闡明了每個結構層次的作用和組件功能，便于系統維護和管理；平臺一般由數據庫、模型庫和知識庫組成。基于對現有智慧水利和數字孿生框架的研究，本文旨在提出一種具有虛實交互、多源數據融合和智能決策支持的智慧水利體系流程。該流程將整合多層次結構和數字孿生平臺的優勢，進一步提升智慧水利系統的防護能力和應急效率。流程自上而下分為數據輸入層、數據處理層和決策輸出層，并垂直搭建網絡安全體系。如圖1所示，數據輸入層收集來自衛星的動態氣候與水文監測數據、傳感器的實時監測水利設施數據以及歷史災害數據，用于預測災害發生的周期性與風險。同時，支持通過物聯網與基礎設施進行交互。數據處理層包括數據清洗、格式統一和多維對齊，并通過高性能計算平臺進行災害分析建模。最后，在決策輸出階段，基于知識推理提出動態防洪調度建議和應急響應方案，并確保數據完整性驗證和共享機制。

3 結論與展望

本文深入探討了智慧水利的概念及其技術體系，強調了在極端水文災害事件頻發的背景下，智慧水利對水利災害防護的重要性。文章首先概述了智慧水利技術體系的技術應用現狀，包括數字孿生技術、智能監測網絡和BIM與GIS技術集成，并指出了這些技術在實際應用中面臨的問題和挑戰。隨后，提出“數據驅動的水利災害防護與智能決策融合體系”，該體系通過多源數據融合、智能算法支持和動態決策優化，旨在提升防災效率和災害預判精準度。文章詳細介紹了多源數據融合方法、智能決策支持技術，包括知識圖譜和區塊鏈技術的應用，以及動態優化與調度策略。最后，文章概述了“多層次結構設計的智慧水利災害防護體系”，該體系通過引入多源數據融合、數字孿生、智能算法和區塊鏈等前沿技術，整合了數據輸入、處理和決策輸出層，以及網絡安全體系，實現了水利災害防護的精準化和動態化管理。然而，現有技術在跨數據處理、實時決策、技術集成等方面仍存在不足。未來，須增強傳感器的監控與冗余設計，深化數據處理與分析技術，完善動態優化機制；同時強化物聯網、區塊鏈與人工智能的融合應用，進一步構建高效、安全、智能的水利災害防護體系，助力水利高質量發展。

參考文獻：

[1] 楊帆.江西省水利數字孿生建設的現狀調研及發展對策[D].南昌：南昌大學，2024.

[2] 周逸琛，曾焱，花基堯.數字孿生水利建設實踐與思考[J].水利信息化，2024（5）：40-44.

[3] 張建云，劉九夫，金君良.關于智慧水利的認識與思考[J].水利水運工程學報，2019（6）：1-7.

[4] 馬瑞，楊愛明，李雙平，等.三維地理信息技術在智慧水利建設中的應用研究[J].水利水電快報，2022，43（6）：132-136.

[5] 李廣順.基于云計算的水利樞紐運行多源數據智慧集成方法[J].中國水能及電氣化，2024（9）：62-66.

[6] 王曼茜，孫潔.基于CiteSpace知識圖譜的智慧城市研究現狀與熱點分析[J].可持續發展，2021，11（2）：161-168.

[7] 曾詩欽，霍如，黃韜，等.區塊鏈技術研究綜述：原理、進展與應用[J].通信學報，2020，41（1）：134-151.

[8] 李娟娟，管桑田，秦蕊，等.智能區塊鏈與區塊鏈智能：構筑DePIN的基礎設施智能[J].智能科學與技術學報，2024，6（1）：5-16.

【通聯編輯：代影】