智慧水利框架模型设计初探

(中国水利水电科学研究院，北京 100038)

党的十九大把“数字中国”、“智慧社会”，作为加快建设创新型国家的重大举措进行部署。水利作为关系国计民生的重要基础性、战略性行业，是“智慧社会”的重要组成部分。如何实施好智慧水利工程，不同单位、专家提出过多套方案和建议[1-3]，一定程度上为智慧水利建设提供了技术思路和方案借鉴，但至目前，国家水行政主管部门尚未审批智慧水利整体或技术方案。智慧水利是一项复杂的系统工程，管理层级多、业务范围广、技术要求高，需在顶层设计指导下，分阶段、分目标、分层次循序推进，因此，框架模型设计十分必要。

1 设计目标和原则

1.1 设计目标

智慧水利框架模型，旨在明确智慧水利建设的目标、架构、功能要求和技术途径，在框架结构、功能模块、技术特征等方面进行统一规划和设计，统一数据结构建设标准，统筹整合各类资源，实现技术体系、数据接口等多元主体之间密切联系，避免信息孤岛、重复建设，突出一致、融合、开放的特征，提高新时代水利建设管理的整体“智慧”水平。

1.2 设计原则

1.2.1 普适性原则

框架模型要具备广泛的适用性。不仅适用于水利行业管理层面，还要适用于流域机构、各省市水利主管部门区域管理层面，而且也要适用于基层水利管理单位和不同业务领域等操作层面的管理，真正形成互联互通的智慧水利大系统，这是模型设计的一项主要原则。

1.2.2 先进性原则

智慧首先体现技术的先进性。框架模型设计在技术上要面向智慧水利未来发展，采用成熟、具有先进水平、并符合国际发展趋势的信息技术和产品，同时，要与先进的管理理念相融合，这是模型设计体现“智慧”的一项根本原则。

1.2.3 兼容性原则

新产品和新技术层出不穷，发展日新月异，智慧水利框架模型面临着更多的功能、模块和已建成的系统持续纳入和接入。因此，框架模型要具备良好的兼容性，能够兼容不同的产品、技术、功能、模块以及系统，这是模型设计的一项重要原则。

2 框架模型设计

智慧水利作为智慧社会建设的重要领域，依据当前智慧水利实施阶段的实际需求，参考和借鉴智慧城市、智慧交通、智能电网等其他行业成功的实践经验和已形成的相关标准[4-5]，可建立智慧水利的概念模型和技术参考模型。

2.1 概念模型

智慧水利概念模型主要从生命周期、应用领域及技术要素3方面出发，抽象描述了智慧水利整体范畴(如图1所示)。

a.生命周期指智慧水利建设过程中包含的不同阶段，主要分为规划阶段、设计阶段、建设阶段和运维阶段。

b.智慧水利涵盖的应用领域包含水利主要业务工作、政务管理和公共服务，其中主要的业务应用领域包括防汛抗旱、水利工程建设和安全运行、水资源开发利用、城乡供水与节水、江河湖泊、水土保持等方面。

c.技术要素主要是指支撑智慧水利建设过程实现各项功能所需要的ICT技术相关要素，可分为层级要素和跨层级要素。层级要素包括物联感控、网络通信、数据中心、智能应用和综合决策五个层级相关的技术要素，跨层级要素包括标准规范、安全保障和运维管理3个方面的技术要求。

图1 智慧水利概念模型

2.2 技术参考模型

鉴于智慧水利感知对象一般包含江河湖泊水系、水利基础设施和水利管理运行三大类别，服务对象有政府、企业和社会公众，由此可建立技术参考模型(如图2所示)，从下至上分为物联感控层、网络通信层、数据中心层、智能应用层、综合决策层5个层级和标准规范、安全保障、运维管理3个体系，5个层级和3个体系的主要功能、技术和特征具体描述如下。

2.2.1 五个层级

a.物联感控层。主要功能是提供对水利对象全面透彻的感知能力。实现途径是利用各种先进的传感技术、设备技术和物联网技术，通过“感知终端、物联通信网络和感控平台”来实现对全国江河湖泊水系、水利基础设施、水利管理运行等对象的数据采集，为上层数据中心提供全面准确有效的感知数据。感知终端主要由传感设备、视频摄像头等采集设备以及搭载采集设备的装载设备,诸如无人车、无人船、无人机和卫星等移动设备组成，实现天空地一体化协同感知。物联通信网络由有线、无线和卫星通信共同构建日常管理和灾害应急条件下无所不在的感知网络，实现物物互联。感控平台则实现大量接入的感知数据、感知终端和物联通信网络的统一汇聚、监控及管理。

图2 智慧水利技术参考模型

b.网络通信层。主要功能是提供对水利数据快速安全的传输能力。实现途径是利用各种通信技术、无线技术和网络安全技术等，通过水利业务网、电子政务网、公共通信网、卫星通信、互联网为智慧水利提供大容量、广覆盖、安全可靠的网络通信基础设施，实现水利数据的传输和汇聚。

c.数据中心层。主要功能是提供对水利数据高效敏捷的存储计算能力。实现途径是利用云技术、大数据技术、数据仓库技术和GIS技术等，构建计算、存储、网络等云基础设施，实现水利数据的存储计算和整合共享，形成包含空间数据、水利基础数据、水利业务数据、主题数据、外部共享数据等在内的水利数据资源，并向上层应用提供标准的数据、地图、应用服务等支撑。

d.智能应用层。智能应用层是智慧水利的核心，主要利用各种水利科技技术、智能AI技术，在物联感控层、网络通信层及大数据中心的基础上建立各种基于水利业务流程的智能应用，包含政府监管、江河调度、工程运行、应急调度和公共服务等5大类别，直接为水利业务工作提供技术支撑，同时为综合决策层提供应用成果数据。

e.综合决策层。综合决策层以二三维可视化信息综合展示与会商平台为依托，是智慧水利总体信息展示、用户交互及查询会商的窗口。实现途径是利用大屏、专家决策支持、数据挖掘、以及GIS、三维、虚拟现实等可视化展示技术再现水利主要业务工作的真实管理和决策环境，提供各种监测数据和成果应用数据直观形象的展示，对水利主要业务工作的全局状况、未来发展趋势等进行动态展示，为决策指挥和防汛会商提供直观的、事实性的知识支撑。

2.2.2 三个体系

a.标准规范体系。标准化和规范化是智慧化建设的重要基础。智慧水利是一个庞大的系统工程，涉及不同管理层级、不同业务领域，大量的信息系统、种类繁多的软硬件产品和技术架构的接入，因此，建设过程中应遵循现有及补充制定且统一的相关标准规范，方能确保众多系统的互联互通、信息共享和业务协同。

b.安全保障体系。网络信息安全是智慧化建设的重要保障。智慧水利信息化体系作为国家的关键信息基础设施，应该在《网络安全法》、《国家网络安全检查操作指南》、《关键信息基础设施安全保护条例》等相关法律规范的指导下，采用先进的信息安全技术从物理层、系统层、网络层、应用层等确立安全保障体系，积极采取多种方案措施，诸如逻辑隔离、入侵检测、系统访问控制、恶意代码防护、国产密码等，确保智慧水利安全可靠运营。

c.运维管理体系。智慧水利是通过信息化建设来实现的，从信息化体系的生命周期来看，建成后的运行和维护阶段是持续时间最长的，也是体现和发挥信息化价值最重要的阶段。建立完备的运维管理体系，强化信息基础设施的智能运维，是保障智慧水利信息化体系正常运行的重要手段。

3 关键技术需求

智慧水利建设强调互联网、大数据、云计算、卫星遥感、人工智能等新一代信息技术与水利业务深度融合[6-7]。从智慧水利技术参考模型的5个层次设计中，可以看到每个层次都会采用相应的高新信息技术，但是新技术的应用首先要结合水利实际需求，受技术水平、投资成本、人员知识结构等多方面因素的限制，智慧水利建设的相关技术更新和应用需逐步推广进行。但作为智慧水利体系架构的公共基础层次，“感知、网络通信和数据中心”3个部分关键技术，必须在智慧水利前期建设中优先重点考虑。

3.1 感知关键技术

在现有水利监测网络的基础上，充分利用卫星遥感、定位技术、视频监控、图像识别等技术手段，构建全面透彻、天空地一体化的多维立体感知体系，通过关键技术的应用实现监测数据的全覆盖、全自动、高精度。

3.1.1 智能传感技术

传感器负责基础信息采集，是信息采集系统的最前端，在水利建设中广为应用。传统传感器于现代水利发展要求看，相应技术明显不能满足需求，由于AD转换、零漂温漂、干扰等问题导致测量精度不高，影响到采集数据的准确性和可靠性；部分传感器由于功耗高、通信组网方式有限，部署在供电和通信条件不足的野外区域，无法实现连续自动观测和采集数据的自动传输，导致数据的时效性得不到保障，无法满足水利业务应用的需求。因此，智能传感器需求越来越强烈。

智能传感器[8]是具有信息检测、处理、存储、逻辑思维和判断功能的传感器，相对于传统传感器，智能传感器充分利用集成技术和微处理器技术，集感知、信息处理、通信于一体，具有自校准、自标定、自动补偿和自适应功能；能自动采集数据、逻辑判断和数据预处理；具有一定程度的存储、识别和信息处理功能，以及自检、自校、自诊断等功能。这些功能不仅提高了传感器的精度和可靠性，促成了传感器集成化和多功能化，还能对其实现远程监视、管理和控制，这对于物联感控层来说是对大量的感知终端实现自动化、低成本、高效率运维的基本条件。

3.1.2 视频识别技术

尽管视频监控技术在水利行业已得到广泛应用，但监视和识别的人工依赖程度还比较高，随着视频接入量增加，尤其是全国水利视频监测点实现统一汇聚，数据量成倍增长，采用视频识别技术来实现自动化监视和报警势在必行。

视频识别技术[9]是基于计算机视觉的视频内容理解技术，原始视频图像经过背景建模、目标监测与识别、目标跟踪等一系列算法分析，可识别视频流中的文字、数值、图像和目标，按照预先设定的预警规则，及时发出报警信号，使得视频监控系统实现全天候全自动实时监视和分析报警，将以往的事后分析变成事中分析和实时报警。

通过视频识别技术结合热成像、可见光等智能摄像机，能自动识别水位、流速、流量、水体颜色等水文水质要素信息，以及水面漂浮物、非法采砂、水域岸线侵占、河岸垃圾倾倒、闸门开启、施工区域安全行为等事件信息。可在防汛抗旱、河湖管理、水利工程建设与运行管理等方面发挥重要作用，增强“主动发现”的能力，提升精细化管理水平。

3.1.3 遥感技术

遥感技术是通过远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。航空和航天遥感可实现大范围及远距离目标的信息采集和处理，与传统手段相比具有不可替代的优越性，已被广泛应用于国土资源、农林业、环境、军事国防等各个行业。在水土保持和防汛抗旱监测等业务中，已经应用遥感技术开展了相关的业务应用[10-11]，掌握区域生产建设活动扰动及水土流失防治情况、山洪灾害预警以及大范围旱情监测等。但是由于可用的遥感影像数据相对较少，遥感数据获取与时效、精度不能满足水利业务的需求，一定程度上限制了遥感技术用于大范围、长时序的常态监测。

随着科技的不断进步，遥感技术的空间分辨率已达亚米级、时间分辨率达到分钟级、光谱分辨率达到纳米级，呈现“三高”新特征；遥感平台从传统的载人飞机发展到无人机、从低地球轨道卫星到中高轨道卫星，特别是近年来我国空间技术快速发展，风云气象卫星、资源系列卫星、环境减灾系列卫星、高分系列卫星的成功发射，更是拓展了遥感技术应用的深度和广度。通过遥感影像提取水体面积、水深、地下水开采量等水资源信息，监测大坝、堤防的位移、形变等安全信息，获取降水量、土壤含水量、蒸散发量、旱情等水文信息，可以为水资源调查、水利工程安全监测、河湖管理、城乡供水与节水等其他更多的业务领域提供丰富的遥感数据资源，特别是针对以往中小型水库安全监测、地下水超采情况、大范围灌溉面积、河湖监管等监测难点，提供了高效率、低成本获取感知信息的技术途径。

3.2 网络通信关键技术

智慧水利实现全面互联，需在已有信息采集和传输网络的基础上，重点利用高通量、中低轨卫星、4G/5G无线网络、物联网等先进信息技术与地面光纤网络充分融合使用，构建一个广覆盖、大容量、高安全的水利通信保障体系。

3.2.1 物联网技术

物联网技术是在互联网技术基础上延伸和扩展的网络技术，将无处不在的末端设备和设施通过各种有线/无线、长距离/短距离通讯实现互联互通，按照约定的协议，进行信息交换和通讯。

我国地域广阔，江河湖泊和水利工程点多、面广、量大，水利自建的网络覆盖不全、带宽不足、通信基础薄弱，无法实现主要水利、水文数据的业务覆盖，图像和视频通信质量无法保证；在很多位置偏僻的水利区域，公共电信网很难覆盖，并且这些区域供电条件不足，传统无线技术很难适用。NB-IOT、LoRa等窄带物联网技术由于具有大容量、广覆盖、低功耗、低成本等特点，在水利物联网构建中将受到重点关注[12]，为实现全面感知提供基础的网络通信条件。

3.2.2 网络安全技术

网络安全技术致力于解决诸多如何有效进行介入控制，以及如何保证数据传输的安全性的技术手段，主要包括物理安全分析技术、网络结构安全分析技术、系统安全分析技术、管理安全分析技术，及其他的安全服务和安全机制策略等问题。

智慧水利中含有大量的信息系统和控制系统，属于国家关键信息基础设施定义的范畴[13]。水利关键信息基础设施在数据采集、数据传输、数据存储、应用系统、基础环境及系统互联等各个层面，面临着来自内部和外部网络的非授权访问、数据窃取、恶意代码攻击、数据丢失等现实威胁，为保障水利关键信息基础设施的网络安全，利用各种先进的网络安全技术提高网络安全监测预警及对重大网络安全事件的快速发现和应急处置能力，是保障智慧水利安全运行的重要手段。

3.3 数据中心关键技术

水利信息化发展至今已经积累了大量的基础软硬件设施、应用系统和数据资源，但由于这些资源分散在各地、各部门，系统之间相对独立，数据资源互联共享程度不高，在大数据快速发展的背景下，构建统一的水利大数据中心迫在眉睫。

3.3.1 云计算与虚拟化技术

引入云计算与虚拟化技术对构建水利大数据中心具有重要意义。云计算模式最关键的突破是资源使用方式的改变，采用创新的计算模式使用户通过互联网随时获得近乎无限的计算能力和丰富多样的信息服务，创新的商业模式使用户对计算和服务可以取用自由、按量付费，能实时精准提供诸如计算水费、水价、流量、水质等重要数据，将为治水更好发挥市场作用提供重要的技术支撑。在功能上看，云计算运用虚拟化技术可保证依据负载情况实时进行资源调度，实现资源的动态分配、灵活调度和跨域共享，从而提高资源利用率，使资源成为计算基础设施，以满足各种应用灵活多变的需求[14]。

水利现有数据资源种类繁多，数量庞大，且分布于国家、省、市等多级业务部门和流域机构。构建水利大数据中心，合理利用云计算与虚拟化技术，整合计算、存储、网络资源，由水利大数据中心统一接口，对外提供数据服务，提高资源利用率和运营效率，降低管理复杂度，有效控制成本，为智慧水利大系统提供高效、安全、可靠的基础设施保障。

3.3.2 整合共享与大数据分析技术

大数据分析技术是指对大量的、多种类的和来源复杂的数据进行高速地捕捉、发现和分析，用经济的方法提取其价值的技术体系或技术架构[15]。

智慧水利建设必须要充分整合现有资源和外部资源[16]，结合新技术和新数据，面向协同互通，创造新应用，而非一切推倒从来。数据资源要打破现有资源的部门分割、地域分割、业务分割，加强数据共享开放原则、协议、数据标准、交换接口、质量标准、可用性、互操作性等方面相应标准规范的制定，推动资源从分散使用向共享利用转变，逐步实现国家水行政主管部门、水利行业、全国涉水部门之间的数据资源共享，利用各种大数据分析和处理技术最大程度挖掘和发挥数据资源的价值，分析各业务数据之间的互联关系，提出重要的信息和知识，再转化为有用的模型，以增加应用的预判力和针对性，使业务应用具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化的能力。

4 结 论

依托现代化技术手段，构建合理的智慧水利框架模型，建成智慧水利信息化体系，是智慧水利建设中首要考虑的重大问题。概念模型和技术参考模型为智慧水利中信息化体系建设提供一定的技术参考，分层分类理清了框架内容、功能模块和主要关键技术需求。鉴于新一代信息技术的快速发展、水利中心工作的需求变化，如何真正做到智慧水利信息化体系的高效运营、良性运转和智能决策管理，让智慧水利框架模型更具科学合理性、技术先进性、广泛适用性、灵活兼容性，需更进一步研究和探讨。