人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的應(yīng)用

黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和重要的經(jīng)濟(jì)地帶，水旱災(zāi)害防御面臨泥沙淤積、防汛形勢(shì)嚴(yán)峻、流域生態(tài)脆弱等挑戰(zhàn)。人工智能為解決黃河流域復(fù)雜的水旱災(zāi)害問(wèn)題提供了新思路。人工智能在水旱災(zāi)害防御領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在推動(dòng)防汛抗旱工作信息化、智能化建設(shè)，推進(jìn)智能水利建設(shè)，提升水旱災(zāi)害防御能力，充分發(fā)揮水利在服務(wù)保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、生態(tài)文明建設(shè)等方面的作用，滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要。

本文總結(jié)了人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題，并提出改進(jìn)策略，以期為黃河流域水旱災(zāi)害防御工作提供借鑒和參考。

人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新技術(shù)科學(xué)，它以計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用程序編程語(yǔ)言和算法模型，被用于解決各種復(fù)雜問(wèn)題，主要包括模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、專(zhuān)家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。

近年來(lái)，我國(guó)水旱災(zāi)害頻繁發(fā)生，黃河流域是水旱災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域，水沙關(guān)系復(fù)雜，防汛形勢(shì)嚴(yán)峻。面對(duì)不斷變化的水旱災(zāi)害形勢(shì)，人工智能被應(yīng)用于解決黃河特有的問(wèn)題。

泥沙淤積智能化監(jiān)測(cè)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型分析衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)黃河中下游河床演變，預(yù)測(cè)泥沙輸移趨勢(shì)。凌汛預(yù)警系統(tǒng)：結(jié)合氣象、水文和冰情數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的凌汛風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，提升預(yù)警時(shí)效性。生態(tài)流量智能調(diào)度：利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度，平衡防洪與生態(tài)用水需求。數(shù)據(jù)融合：整合氣象衛(wèi)星、地面監(jiān)測(cè)站和無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)，構(gòu)建黃河流域“空天地”一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。模型創(chuàng)新：開(kāi)發(fā)基于LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）網(wǎng)絡(luò)的黃河徑流預(yù)測(cè)模型，精度較傳統(tǒng)方法提升 20% 。隱患識(shí)別：在黃河河南、山東段部署智能堤防巡檢機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)隱患自動(dòng)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)。

人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的應(yīng)用成果

智慧防洪平臺(tái)與洪水精準(zhǔn)預(yù)警

在黃河下游建成覆蓋全流域的智能洪水預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)深度融合氣象、水文、工情等多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如LSTM、隨機(jī)森林）進(jìn)行洪水演進(jìn)模擬和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。2022年成功提前精準(zhǔn)預(yù)警花園口水文站超警戒洪水，為下游防汛調(diào)度和人員轉(zhuǎn)移贏得寶貴時(shí)間，有效減少經(jīng)濟(jì)損失。

泥沙調(diào)控智能決策支持

利用人工智能技術(shù)（特別是優(yōu)化算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）優(yōu)化以小浪底水庫(kù)為核

衛(wèi)璇湯國(guó)棟

心的調(diào)水調(diào)沙方案。人工智能模型能夠更精確地模擬復(fù)雜的水沙運(yùn)動(dòng)規(guī)律，預(yù)測(cè)不同調(diào)度方案下黃河下游河道的沖淤效果，顯著提升調(diào)度決策的科學(xué)性和效率。經(jīng)實(shí)踐驗(yàn)證，優(yōu)化后的方案使黃河下游主河槽過(guò)流能力平均提升 15% 以上，有效維持了中水河槽，提高了防洪能力。

凌汛災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)與應(yīng)急響應(yīng)

在冰情嚴(yán)峻的黃河內(nèi)蒙古河段部署人工智能冰情預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)利用衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)航拍、地面監(jiān)測(cè)站圖像/視頻數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)識(shí)別冰厚、冰密度、封河／開(kāi)河發(fā)展速度等關(guān)鍵信息。實(shí)現(xiàn)了凌情發(fā)展的高精度、短周期預(yù)測(cè)，將凌汛災(zāi)害的應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間從過(guò)去的數(shù)小時(shí)縮短至2小時(shí)以內(nèi)，顯著提升了防凌搶險(xiǎn)的主動(dòng)性和安全性。

干旱監(jiān)測(cè)預(yù)警與旱情評(píng)估

構(gòu)建基于人工智能的黃河流域干旱監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)。綜合運(yùn)用衛(wèi)星遙感反演（王壤濕度、植被指數(shù)）、地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣象預(yù)報(bào)信息，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如支持向量機(jī)、梯度提升樹(shù)）進(jìn)行區(qū)域干旱程度動(dòng)態(tài)評(píng)估和未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。為水資源優(yōu)化配置、農(nóng)業(yè)灌溉調(diào)度及抗旱應(yīng)急響應(yīng)提供了及時(shí)、科學(xué)的決策依據(jù)，減輕了旱災(zāi)損失。

山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)短臨預(yù)警

在黃土高原水土流失嚴(yán)重、易發(fā)山洪的黃河支流區(qū)域，部署基于人工智能的山洪災(zāi)害短臨預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)融合高分辨率雷達(dá)降水預(yù)報(bào)、地形地貌、土壤情等數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)模型快速識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域并預(yù)測(cè)山洪發(fā)生概率和強(qiáng)度。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警，有效指導(dǎo)基層防災(zāi)避險(xiǎn)，保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全。

智慧河長(zhǎng)與風(fēng)險(xiǎn)管理

在部分河段試點(diǎn)“AI+河長(zhǎng)制”應(yīng)用，輔助河湖巡查與風(fēng)險(xiǎn)隱患排查。利用搭載人工智能視覺(jué)識(shí)別模塊的無(wú)人機(jī)或固定攝像頭，自動(dòng)識(shí)別河道非法采砂、侵占河道、堤防隱患（如裂縫、管涌跡象）、水體污染等問(wèn)題。結(jié)合移動(dòng)App實(shí)現(xiàn)問(wèn)題智能上報(bào)、任務(wù)分派和閉環(huán)管理，提升了河湖日常監(jiān)管的效率和風(fēng)險(xiǎn)早期識(shí)別能力。

人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的應(yīng)用問(wèn)題

數(shù)據(jù)不全及標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

黃河流域上游青藏高原區(qū)、黃王高原溝壑區(qū)等地形復(fù)雜，區(qū)域氣象／水文站點(diǎn)稀疏，無(wú)人機(jī)與遙感數(shù)據(jù)受云層、沙塵干擾嚴(yán)重，導(dǎo)致旱情監(jiān)測(cè)和山洪預(yù)警數(shù)據(jù)不全。1990年前的洪澇千旱災(zāi)情記錄多為紙質(zhì)檔案，關(guān)鍵過(guò)程數(shù)據(jù)（如潰壩過(guò)程、淹沒(méi)軌跡）缺失，制約深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。水利、氣象、自然資源等部門(mén)數(shù)據(jù)格式與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，影響洪水演進(jìn)模型的輸入質(zhì)量。

模型技術(shù)與算法局限

高含沙水流模擬失準(zhǔn)。現(xiàn)有LSTM等算法對(duì)黃河超高含沙水流（每立方米大于200千克）的非牛頓流體特性捕捉能力弱，泥沙輸移預(yù)測(cè)誤差常超20% ，影響調(diào)水調(diào)沙決策精度。模型多在歷史常態(tài)數(shù)據(jù)中訓(xùn)練，對(duì)“黑天鵝”事件缺乏適應(yīng)性，遭遇超設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)災(zāi)害時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果嚴(yán)重偏離實(shí)際。

跨系統(tǒng)協(xié)同機(jī)制缺位

流域級(jí)智慧平臺(tái)（如黃河防汛會(huì)商系統(tǒng)）與縣級(jí)應(yīng)急管理平臺(tái)接口不兼容，預(yù)警信息傳遞至鄉(xiāng)鎮(zhèn)平均延遲幾十分鐘，影響“最后一公里”避險(xiǎn)響應(yīng)。生態(tài)用水、發(fā)電、航運(yùn)等調(diào)度目標(biāo)存在沖突，黃委、國(guó)家電網(wǎng)、地方水務(wù)局之間未建立權(quán)責(zé)清晰的跨目標(biāo)優(yōu)化決策機(jī)制。

軟硬件支撐短板

邊緣計(jì)算能力不足。河道監(jiān)控視頻需回傳至省級(jí)中心服務(wù)器分析，山洪高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致分析滯后，無(wú)法滿足短臨預(yù)警需求。復(fù)合人才稀缺。既精通水文學(xué)機(jī)理又掌握人工智能的跨學(xué)科人員不足，導(dǎo)致模型開(kāi)發(fā)與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)。

人工智能在黃河流域水旱災(zāi)害防御中的改進(jìn)策略

強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)與基礎(chǔ)支撐

編制《黃河流域水旱災(zāi)害防御人工智能應(yīng)用五年規(guī)劃》，明確“數(shù)據(jù)一模型一平臺(tái)一應(yīng)用”4層架構(gòu)，優(yōu)先突破高含沙水流模擬、凌汛智能決策等“卡脖子”技術(shù)。黃土高原溝壑區(qū)增設(shè)激光雷達(dá)雨量監(jiān)測(cè)站，青藏高原段部署抗凍物聯(lián)網(wǎng)傳感器，至2027年實(shí)現(xiàn)全流域監(jiān)測(cè)覆蓋率達(dá) 95% 以上。建立黃河流域數(shù)據(jù)中臺(tái)，統(tǒng)一整合氣象、水文、地質(zhì)、工程等12類(lèi)數(shù)據(jù)，制定黃河流域多源數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)。

推動(dòng)技術(shù)融合與場(chǎng)景落地

深化機(jī)理與人工智能融合創(chuàng)新。開(kāi)發(fā)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將水動(dòng)力學(xué)方程嵌入深度學(xué)習(xí)框架，提升高含沙洪水預(yù)測(cè)精度至 90% 以上。建設(shè)“數(shù)字孿生黃河”智能推演平臺(tái)，支持水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度、分洪區(qū)啟用等復(fù)雜場(chǎng)景的分鐘級(jí)模擬推演。打造三大核心示范場(chǎng)景：智能防洪調(diào)度，在花園口一高村河段試點(diǎn)人工智能動(dòng)態(tài)防洪預(yù)案系統(tǒng)，基于實(shí)時(shí)雨洪數(shù)據(jù)自動(dòng)生成并優(yōu)化調(diào)度指令；泥沙協(xié)同調(diào)控，研發(fā)水庫(kù)一河道一河口全鏈條泥沙調(diào)控人工智能代理，聯(lián)動(dòng)小浪底、西霞院等工程實(shí)現(xiàn)沖淤平衡；凌汛主動(dòng)防御，黃河內(nèi)蒙古段“空天地”冰情監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)除險(xiǎn)決策模型，實(shí)現(xiàn)封河、開(kāi)河精準(zhǔn)控制。

重構(gòu)協(xié)同機(jī)制與標(biāo)準(zhǔn)體系

打破水利一應(yīng)急一生態(tài)部門(mén)數(shù)據(jù)壁壘，建立流域級(jí)智能調(diào)度中樞，在保障數(shù)據(jù)主權(quán)前提下共享關(guān)鍵特征。推行“預(yù)警一響應(yīng)一處置”智能閉環(huán)機(jī)制，縣級(jí)應(yīng)急系統(tǒng)直連人工智能平臺(tái)，壓縮指令傳遞層級(jí)至2級(jí)以內(nèi)。建立人工智能決策回溯問(wèn)責(zé)機(jī)制，對(duì)調(diào)度方案進(jìn)行可解釋性拆解，確保責(zé)任可追溯。

構(gòu)建多層次人才梯隊(duì)

聯(lián)合清華大學(xué)、河海大學(xué)設(shè)立“智慧水利”交叉學(xué)科，培養(yǎng)既懂水文泥沙機(jī)理又精通人工智能算法的復(fù)合型人才。實(shí)施“黃河星火計(jì)劃”：每年遴選50名基層技術(shù)骨干進(jìn)行人工智能強(qiáng)化培訓(xùn)，2027年前實(shí)現(xiàn)市縣兩級(jí)全覆蓋。組建國(guó)家級(jí)攻關(guān)團(tuán)隊(duì)。成立“黃河流域人工智能防災(zāi)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”，重點(diǎn)攻克國(guó)產(chǎn)化流域大模型“禹河”。

人工智能不僅是技術(shù)工具，也是重塑黃河治理范式的新質(zhì)生產(chǎn)力。需以“業(yè)務(wù)為綱、數(shù)據(jù)為基、智能為翼”三位一體推進(jìn)，方能建成具有預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案功能的“智慧黃河4.0”。

（作者單位分別為鄭州黃河河務(wù)局中牟黃河河務(wù)局、河南立信工程管理有限公司）