智慧水利解析

蒋云钟，冶运涛，赵红莉，张双虎，曹 引，顾晶晶

（中国水利水电科学研究院 水资源研究所，北京 100038）

1 研究背景

随着气候变化和经济社会的快速发展，我国水资源供需矛盾突出，极端水文事件加剧，严重威胁我国水安全、粮食安全及生态环境安全。我国地域广阔，水系众多，水利工程点多、面广、量大，类型复杂，给防洪安全、水资源安全、水生态环境安全和水利工程安全的保障提出了更高的要求［1-3］。

当前，传统水利已难以满足新时代经济社会发展所需的专业化、精细化、科学化管理需求，以经验为主、事后总结和人海战术为特点的管理和决策模式不仅耗时耗力，而且难以尽如人意，导致水利工程体系和管理体系在实际工作中难以发挥“1+1>2”的效力。随着以云计算、Web2.0、物联网等为标志的第三次信息技术浪潮到来，以感知、互联和智能等为基本特点的物联网、大数据、人工智能及其应用，极大地改变了各行业信息化服务的效率、易用性和行为范式。在水利行业内生需求的推动下，将智慧流域理论［2，4-6］和水利行业实践相结合，以数字赋能水利，构建集自然水系、工程体系、管理体系和数字体系为一体的“四元融合”的智慧水利体系［3，7-10］，是国际上共同选择的一种解决水问题的更加高效和可持续的方法［11］。

利用新智能技术（New IT，New Intelligence Technology）升级改造传统水利系统，提高水利管理效率，降低工程运行能耗是国内外共同关注的焦点［12］。智慧水利架构由不同层次构成，这些层次之间通过协同工作来实现功能和应用［12］。Li 等［12］调研了国际电信联盟、美国环境保护署、英国国际发展部、联合国全球机会委员会、科罗拉多州立大学等机构讨论智慧水利系统框架的有关研究成果。Ye等［10］提出的智慧水利架构包含层次框架、技术体系和功能框架，并进行了详细描述。Ntuli 等［13］认为先进的智能水网包括智能测量和网络的信息共享以及可持续的水资源配置基础设施，提出了智能水网架构应包括层次框架、技术体系和功能框架。Kartakis 等［14］基于物联网和云计算，提出了自下而上的五层框架：感知层、传输层、处理层、应用层和统一门户层。Günther等［15］认为智慧水利框架由物理层、感知和控制层、数据收集和传输层、数据管理和显示层、数据融合和分析层组成。Allen 等［16］以新加坡为例，认为框架有数据输入，数据流管理、处理和预警，决策支持工具组成。Li 等［12］从智慧水利评价的角度，提出智慧水利架构由仪器层、属性层、功能层、效益层、应用层以及评价体系构成。国内代表性成果有：水利部发布的智慧水利总体框架是以水利信息基础设施为基础、以数字孪生流域、数字孪生工程和业务应用为重点、以网络安全体系和综合保障体系为保障［17］。浙江智慧水利框架采用“四纵三横”总体架构，“四横”为业务应用、应用支撑、数据资源和基础设施等体系；“三纵”为政策制度、标准规范和组织保障体系［18］。江苏智慧水利总体框架为1 个统一门户、4个基础服务平台、1 个水利云服务中心、N 个业务应用和1 套安全保障机制［19］。深圳智慧水务总体框架由智能感知、基础设施、水务大数据、智慧应用和门户5 个层次，标准规范和信息安全2 大体系组成［20］。宁波市智慧水利总体框架由1 张水利感知网、1 个智慧能力中心、1 套智慧应用、2 组环境保障体系构成［21］。

虽然为了满足行业和政府的需求，智慧水利研究正在加快，但是供应商和客户之间在概念、技术和实践方面的差距仍未很好地弥合［12］。大多数工作是针对某一区域情况或某一特定情况开展，对智慧水利还缺乏系统的认识对，智慧水利的概念和架构尚未达到共识，导致许多智慧水利工程还仅仅停留在信息管理系统平台和可视化等方面［8］，因此有必要全方位分析智慧水利，从而深化对智慧水利的认知，为我国智慧水利建设提供目标支撑。

2 智慧水利的解析思路

智慧水利的解析思路：以水问题解决和治水目标为导向，面向水利管控对象，立足于对象的时空过程，遵循数据赋能理论，利用New IT 构建数字赋能体，实现建设成效。由此归纳出智慧水利内涵，包括六大维度，即目标维度、对象维度、时空维度、技术维度、价值维度、成效维度。如图1所示。

图1 智慧水利解析架构

目标维度。包括四大水问题识别（水灾害频发、水资源短缺、水环境污染、水生态损害）和制订一个治理目标（智慧地将适量适质的水适时送到适地，即适量适质适时适地“四适”）。

对象维度。包括两大服务主体（水行政管理部门、水工程管理部门）和五类水利业务（工程安全运行、水量科学调度、业务高效管理、应急快速处置、公众主动服务）。

时空维度。包括八大监控环节（大气水、地表水、土壤水、地下水、取（供）水、用（耗）水、排水（污水处理）、回用）和七个决策过程（情报分析、模拟评价、诊断预警、预测预报、配置调度、远程控制、评估反馈）。

技术维度。包括三大赋能体系（自然水系数字体、水利工程智能体、业务管理智慧体）和六项核心技术（云计算、大数据、人工智能、物联网、数字孪生、移动互联网）。

价值维度。遵循一个概念模型DIKIW（Data-Information-Knowledge-Intelligent-Wisdom）和一条推进路径，包含四大转换（从数据到信息、从信息到知识、从知识到智能、从智能到智慧）。

成效维度。包括九大功能表征（智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预报、智能预警、智能调度、智能控制、智能处置、智能管理）和十大建设愿景（信息全掌握、仿真全立体、诊断全要素、预报全时段、调配全过程、业务全覆盖、管理全协同、控制全自动、服务全主动、应急全联动）。

根据对解析的六个维度进行总结，智慧水利体系构建思路可以归纳为：基于围绕“一个目标”、服务“两个主体”、构建“三大体系”、遵循“四大转换”、面向“五类业务”、凸显“六项技术”、贯穿“七大过程”、覆盖“八大环节”、开发“九大功能”、实现“十大愿景”。

3 目标维度：问题识别与目标制订

3.1 问题识别当前我国水安全呈现出水资源短缺、水生态损害、水环境污染等新问题与水旱灾害老问题相互交织的严峻形势［22］。

水灾害频发［22］。受大陆季风的影响，我国降水不仅南北空间差异大，而且年内年际变化大，60%～80%主要集中在汛期，年际间地表径流丰枯变化一般相差2～6 倍，最大达10 倍以上。我国虽然形成了逐步完善的大江大河防洪体系，但是流域大洪水、局部强降雨时有发生，大部分中小河流的防洪标准仍然较低，尚未完成除险加固的病险水库仍在带“病”运行，山洪灾害监测预警和灾后救助能力仍然薄弱。城市内涝带来的“看海”现象和台风灾害极易导致严重损失依然存在。

水资源短缺［23］。我国水资源相对短缺，人均水资源量仅为世界平均水平的28%，长江南北水资源空间分布与承载的土地、人口和生产力布局不匹配，特别京津冀和西南诸河的“人地水”不平衡的矛盾尤为突出。同时粗放的用水方式导致用水效率总体不高。我国缺水的400 多座城市中，严重缺水的城市有100 多座。全国每年超采约160 亿m3地下水，超采区面积近30 万km2。

水生态损害［24］。我国海河、黄河、辽河流域等北方地区的水资源开发利用率分别高达105%、82%和76%，全国696 个面积大于10 km2的湖泊中有200 多个萎缩。全国湿地面积近20年来减少了近9 万多km2。我国水土流失面积295 万km2，每年因开发建设等人为因素新增水土流失面积超过1 万km2，年均土壤流失量45 亿t，土壤肥力下降，土地沙化，水库河道淤积严重。

水环境污染［24］。全国入河入湖入海的废污水排放量超出纳污能力，而且居高不下，增加了水污染治理难度。主要江河水功能区水质达标率低，淮河、海河、太湖、滇池等河湖水质尤差。一些地方工业污染水源重大事件频繁发生，农业面源污染加重，饮用水水质安全存在隐患。地下水污染也十分严重，水质较差和极差的水质测站比例为76%，并由浅层向深层蔓延。

3.2 目标制订不管水问题的表现形式如何，就其本质而言，均可归结为流域水循环分项或伴生过程的失衡和失调问题［25］。水灾害问题，就是流达的水过多了，超过了河湖蓄泄能力；水资源短缺就是流达的水太少了，满足不了生态、生产、生态用水；水污染问题就是流达的水太脏了，污染物超过了水环境纳污能力；水生态问题就是流达的水过多或者过少或者过脏引起的，如降雨过多导致水土流失、地下水超采带来的地下水位下降导致地面沉降、污染严重导致的水华爆发。为了解决上述水问题，我国开展了水灾害防御、水资源管理、水土保持和水生态保护等水治理工作，无论水怎么治理，目的都只有一个，也就是要让水在适当的时候按照适当的水量和适当的水质流至适当的地方，这是水治理成功与否的标志。

为了在适当的时候按照适当的水量和适当的水质到达适当的地方，人类在逐水而居的同时，也在自然水系的基础上，修建了大量的水利工程体系，建立了多级的管理系统，形成了自然水系、工程体系和管理体系这三大体系。分析这三大体系之间的逻辑关系，其中水利工程体系的建设主要是从供给侧管理的角度来考虑，意图是通过修建大量的工程体系改造水的自然流动方式，将水运移到适当的对象，实际上从大禹治水开始，几千年的治水实质都是为了满足这个需求，当然这个工程体系的运营与控制，需要由管理体系来管理。

而随着经济社会的发展和人口规模的快速增长，尤其是进入20 世纪中叶以后，依靠传统的单一加大水利工程设施建设，发现单从供给侧已经无法同时满足经济社会和生态环境的需求，并且给生态环境造成了巨大的破坏，所以必须要求顺应自然、尊重自然和保护自然，要对需求侧进行管理，不能无节制的满足需求，要调整人的行为和纠正人的错误行为。因此，从需求侧的角度出发，管理体系监管社会对象将合理用水、合理使用水域空间，最大限度地保护和减少对自然对象的扰动。

要想通过供给侧和需求侧实现让水在适当的时候按照适当的水量和适当的水质到达适当的地方，需要有足够的工程能力，需要有良好的管理（包括对工程的管理和对社会对象的管理），同时需要掌握足够的信息（知道水从哪儿来，要来多少水，来的是什么水质的水，要知道哪儿需要水，需要多少水，需要什么样的水），然后需要做出科学的决策（也就是要决策“水往哪儿去”）。

从现状上来看，无论是工程侧、管理侧，还是需求侧，与要将水在适当的时候按照适当的水量和适当的水质到达适当的地方的目的相比，都存在明显的差距。迫切需要深度融合现代信息技术，通过建设智能工程挖掘现有水利工程基础设施潜力，优化水利工程基础设施布局；通过建设智慧管理实体，提高调度的科学性；通过建设智慧社会对象，更加促进人水和谐。这三大对象的深度融合，构建成智慧水利体系，保障水利基础设施网络实现“全域通达、蓄泄兼筹、丰枯相济，安全可靠、科学高效、和谐健康”。

4 对象维度：服务主体与水利业务

4.1 服务主体智慧水利主要服务水行政管理和水工程管理两类主体。

根据《中华人民共和国水法》规定，中央和各级地方人民政府都设立了水行政主管部门和专业开发机构，在统一法规、统一规划和对各部门各地区有重大影响的江河防洪、水资源分配进行统一调度的前提下，进行江河治理、水资源的开发利用和保护。水利部是全国水行政主管部门，部内设立有关职能机构，并设立了黄河、长江、淮河、海河、松花江和辽河、珠江、太湖等流域机构，作为水利部的派出机构。全国各级地方政府，均确定一个政府职能部门负责水行政主管工作，分为省（自治区、直辖市）、地（市）、县（市）三级。

我国形成了较为完备水利基础设施网络体系及其水工程管理体系。据《2019年全国水利发展统计公报》，全国已建成各类水库9.8 万余座、5 级及以上江河堤防32.0 万km、流量5 m3/s 及以上的水闸103 575 座、日取水大于等于20 m3的供水机电井或内径大于等于200 mm 的灌溉机电井511.7 万眼、装机容量1 m3/s 或装机功率50 kW 及以上泵站96 830 处、设计灌溉面积2000 亩及以上灌区共22 844 处、农村水电站45 445 座等。各类工程均设置有相应的管理主体。

4.2 水利业务按照“三定（定职能、定机构、定编制）方案”，围绕洪水、干旱、水资源开发利用、水利工程安全运行、水利工程建设、水资源开发利用、城乡供水、节水、江河湖泊、水土保持等业务，可以概括为工程安全运行、水量科学调度、业务高效管理、应急快速处置和公众主动服务等五类。其业务构成如图2 所示。

图2 智慧水利业务构成

工程安全运行。水利工程管理是保护和合理运用已建成的水利工程设施，调节水资源，为社会经济发展和人民生活服务的工作。只有通过科学管理，才能发挥最佳的综合效益，还可以验证原来规划、设计和施工质量的准确性。工程管理的基本任务是：保持工程建筑物和设备的完整、安全，经常处于良好的技术状况；正确运用工程设备，以控制、调节、分配、使用水源，充分发挥其防洪、灌溉、供水、排水、发电、航运、水产、环境保护等效益；正确操作闸门启闭和各类机械、电机设备，提高效率，防止事故；改善经营管理，不断更新改造工程设备和提高管理水平［26］。

水量科学调度。我国形成了兴水利除水患的水利工程体系，这些工程体系具有很强的水调节能力，改变着河流、湖泊等水系的水文过程。水利工程调度目标任务从防洪、灌溉、发电等单目标向保障防洪安全、供水安全、生态安全以及航运安全、供电安全等多目标综合调度转变。同时，随着大型水工程的不断建设和投运，水工程调度的范围和拓扑关系复杂度不断加大，除需要考虑边界条件变化带来的调度模型适用性问题外，还要考虑各调度目标间存在的需求相互耦合、相互制约的复杂关联，这就迫切要求调度工程能够统筹各方面的需求，缓解矛盾中各方的竞争协同关系［27-28］。

业务高效管理。围绕水利行政主管部门中的“三定”职责开展的日常管理工作，如水资源管理，水资源保护，节约用水，水利设施、水域及其岸线的管理、保护与综合利用，水利工程建设管理，水土保持，农村水利，水库移民管理等业务。水利行政主管部门应切实加强水资源合理利用、优化配置和节约保护。坚持节水优先，从增加供给转向更加重视需求管理，严格控制用水总量和提高用水效率。坚持保护优先，加强水资源、水域和水利工程的管理保护，维护河湖健康美丽。坚持统筹兼顾，保障合理用水需求和水资源的可持续利用，为经济社会发展提供水安全保障。

应急快速处置。做好突发事件应急管理工作，是履行政府社会管理职能、执政为民的重要体现［29］。水利工作涉及到的突发公共事件包括水旱灾害、水污染事件、水利工程建设重大质量与安全事故、水事纠纷、群体上访、其他突发公共事件等。为应对和处置突发公共事件，水利部制定了一系列规章制度和应急预案，如应对水旱灾害编制了《国家防汛抗旱应急预案》，应对水污染事件出台了《重大水污染事件报告暂行办法》（水资源［2000］251 号）和《关于进一步加强重大水污染事件报告工作的通知》（办资源［2005］235 号），应对水利工程建设重大质量与安全事故印发了《水利工程质量事故处理暂行规定》（水利部令第9 号）、《水利工程建设安全生产管理规定》（水利部令第26 号）、《水利工程建设重大质量与安全事故应急预案》（水建管［2006］202）等。

公众主动服务。借助互联网平台提供在线公共服务，创新在线公共服务管理，提升在线公共服务质量，已成为服务型政府建设重点之一。当今政府转型的方向即是建立公共服务型政府，以人民为本，为人民服务，为公众服务。目前通过水利行业政府网站和微信公众号发布政府信息，还提供了行政审批受理窗口实现行政审批事项流程网上办理。面向社会公众发布实时水雨情、热点水情、重点江河湖库等信息，以及国家、流域、省、市、县水情预警信息服务。推动了水利工程建设领域项目信息公开和诚信体系建设。各地利用已建成的水博物馆、水文化馆、水科普馆、水主题公园，以及节水、水土保持、防洪教育基地等，面向社会公众开展了多种形式的水情教育活动。

5 时空维度：监控环节与决策过程

5.1 监控环节智慧水利的建设目标是要将适量适质的水适时送到适当的地方，需要对整个水循环过程进行管控，使水循环系统保持健康有序的发展。随着人类活动对自然水循环的干预，原有由单一的受自然主导的循环过程转变成受自然和社会共同影响、共同作用的新的水循环系统，这种水循环系统称为流域“天然-人工”或“自然-社会”二元水循环系统［30］。

自然水循环环节包括大气水、地表水、土壤水、地下水，简称“四水”［31］。在水循环过程中，大气降水是地表水、土壤水、地下水年复一年不断得到补充的源泉。大气水分通过凝结能作用，变为液态水或固态水，降水到达地表后，转化为地表水、土壤水和地下水。而地表水、土壤水和地下水又通过蒸发回到了大气，成为大气水的重要组成部分。与此同时，地表水、土壤水和地下水之间，区域之间也不断产生水量交换。实际上，任何一个区域的“四水”转化关系，既受气候、地形、地貌、土壤、植被、地质构造、水文地质条件等自然因素的影响和制约，也受人类社会经济活动的影响而改变。

社会水循环环节包括供（取）水、用（耗）水、排水（处理）与回用［32］。供（取）水系统是社会水循环的始端和将自然水循环引入到社会经济系统；用（耗）水是社会水循环的核心，是社会经济系统获取水的各种价值及使水资源价值流不断耗散的一整套流程；污水处理与回用是伴随社会经济系统水循环通量和人类环境卫生需求而产生的循环环节，也成为构建健康良性社会水循环的关键；排水系统是社会水循环的“汇”及与自然水循环的联结节点。

5.2 决策过程以水资源管理与调配为例，决策过程主要分为情报分析、模拟评价、诊断预警、预测预报、配置调度、远程控制和评估反馈［33］。

情报分析。通过物联感知、互联网采集、资料数字化等方式，获取流域和区域的水情、水质、工情、供水、用水、排水、社会经济、灾情等有价值的水资源信息，并对收集的情报信息进行整理与统计分析。

模拟评价。利用“自然-社会”二元水循环模型，在时段初对上一时段的水资源数量、质量及其时空分布特征，以及水资源开发利用状况等进行动态分析和评价。

诊断预警。通过分析和制定水资源预警（报警）指标及等级，研究和确定水资源预警（报警）等级划分标准、审批权限、发布范围与对象。根据实时监测数据和模拟评价结果，计算预警（报警）指标值，诊断水资源及其开发利用形势和存在的问题等。

预测预报。主要包括来水预报和需水预测，来水预报又分为水量预报和水质预报。水量预报包括地表水资源量预报和地下水资源量预报，地表水资源量预报既可细分为当地水和外来水（包括引调水）预报，又可分为汛期径流预报和枯季（非汛期）径流预报。需水预测分为工业、农业、生活和生态环境需水量预测。

配置调度。利用水资源模拟评价和预测预报结果等，通过水资源配置模型计算，结合领域专家或决策者等积累的知识、经验和偏好，分水协议、水价政策的经济调节作用等进行综合分析，提出水资源配置方案。通过制定的年度内水资源配置方案，确定水资源优化调度的规则和依据；根据各时段水资源的丰枯情况和污染态势，通过建立水资源优化调度模型，确定水资源调度方案。

远程控制。控制可分为手工控制、半自动控制和自动控制等，主要是对重要的取水口、开采机井、引水闸门等的控制。

评估反馈。为了不断改进和完善系统的各项功能，需要对系统的重点功能进行评估反馈。主要内容包括：针对水资源配置、调度方案的合理性、实施效果以及预报方案的准确性、控制情况等进行评估，重点分析导致配置、调度方案不合理和效益不好、预报不准确的原因等。

6 技术维度：赋能体系与核心技术

6.1 赋能体系智慧水利的数字赋能体系是以自然水系、水利工程和管理部门为对象，建设自然水系数字体（简称“数字体”）、水利工程智能体（简称“智能体”）和业务管理智慧体（简称“智慧体”）［34］，这也是智慧水利最终呈现的形态，它们的协同互动来实现智慧水利的目标，如图3 所示。

图3 智慧水利数字体、智能体和智慧体之间关系

自然水系数字体。它是“把自然水系装进电脑”，旨在对自然水系要素的水量、水质状态进行全面感知，对自然水系要素的物理实体对象及其信息支撑设施的有机融合，通过水利云计算基础设施和水利专业模型对自然水系要素的现状进行评价、问题进行诊断、未来进行预测，实现自然水系要素过去、现在、未来状态的精细刻画，为水系自然要素的开发利用、节约保护提供可靠的数据支撑。水系数字体的成果具体包括数字河流、数字湖泊、数字湿地、数字地下水、数字流域等方面。

水利工程智能体。它是“把水利工程装进电脑”，旨在对水利工程的物理对象及其信息支撑设施的有机融合，通过水利立体感知、云计算等信息化基础设施，对水利工程过去、现在、未来状态进行精细刻画，实现水利工程全生命期的智能感知、智能仿真、智能诊断、智能评价、智能预测和智能控制。水利工程智能体还要通过智能控制基础设施实现水利工程的远程自动控制、执行智慧管理体的决策与控制指令。水利工程智能体的最终目标是实现水利工程前期策划、规划设计、施工建设、运行管理全生命周期的智能感知、智能仿真、智能诊断、智能评价、智能预测和智能控制。工程智能体具体包括：智能大坝、智能水库、智能水电站、智能闸站、智能泵站、智能渠道、智能管道、智能堤防、智能分/蓄/滞洪区等方面。

业务管理智慧体。它是“把管理部门装进电脑”，旨在自然水系数字体、水利工程智能体的基础上，面向水利工程对象的前期策划、规划设计、施工建设、运行管理以及自然水系要素开发利用、节约保护的执行、监督与管理需求，分别构建行使监督管理职能、执行职能、技术支撑职能的智慧体，实现对自然水系要素、水利工程管理的智慧化。水利工程对象的施行及运行管理，水利自然对象的开发利用、节约保护的工程、非工程措施的施行，都依赖业务管理智慧体。业务管理智慧体是建立在其所管理的水系数字体、工程智能体之上的，按照管理目标，对智能工程下达决策和控制指令，进而对自然水系施加影响。业务管理智慧体依托水利立体感知、云计算等基础设施，实现对自然水系要素、水利工程管控的智慧化管理。业务智慧体的对象按照行使行为不同又可划分为：智慧水行政主管部门、智慧工程建管部门、智慧技术支撑部门、智慧水务部门等。

6.2 核心技术物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生和移动互联网是智慧水利建设主要使用的技术［6，35］。如图4 所示。

图4 智慧水利核心技术组成

物联网。物联网技术在水利行业的具体应用称为“水联网”，物联网有助于进一步提高水利信息化水平，提升水利数字化程度，更好地服务城乡供水、水生态环境保护与修复、防汛抗旱减灾及水资源管理等。在传感网方面，传感网络在我国水利行业广泛应用，涉及工程安全、防汛抗旱、水文水质、水土保持、农田水利等各个方面，已初步形成从传感器到二次采集设备、网络设备、中央监控设备的研发、封装、测试、生产、应用和系统集成的完整产业链。

云计算。云计算是一种基于互联网的新型计算与服务范式，从技术层面上，云计算基本功能的实现取决于数据的存储能力和分布式的计算能力两个关键因素。采用云计算技术，可以为技术密集和问题复杂的水利行业提供一种全新的思路和方法。当前我国水利行业也开展了对云计算的研究和应用，并且取得了一些成果，如基于云计算的防汛抗旱信息集成平台、基于云计算的水利工程视频监控系统等，但云计算数据规范、云计算安全等方面还有待进一步提高。

大数据。水利行业大数据具备了大数据特征。大数据技术与水利科学的学科融合产生了水利大数据这一新的研究方向。传统的水利管理对象描述的数据多是孤立无序、缺乏群体性，难以实现全面完整的系统认识，而水利大数据可以充分利用大数据的全样本描述、擅长规律分析和关联分析、快速实时处理等优势，面向治水业务需求，能够融合多来源、多类型、多尺度的水利数据，加以科学的分类、优化的管理、集成的分析、高效的利用［36-37］。

人工智能。智能感知、数据挖掘、智能决策等人工智能技术在水利行业崭露头角。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，主要研究内容包括机器感知、机器学习、机器思维和机器行为四大领域。目前水利行业开始尝试使用人工智能技术来提高水利现代化水平，从而进行更透彻的感知、更全面的互联互通以及更高层次的智能化。在防洪调度方面，人工智能技术应用最早，主要是进行洪水的智能预报，以及优化调度等。在水利行业其他方面，人工智能技术也开始有所应用，如基于人工神经网络的水污染趋势智能预测、基于模糊推理的大型水利机械智能故障诊断、基于智能机器人的水下大坝自动探测，等等。随着人工智能技术本身的发展，智慧水利对智能性要求不断提高。

数字孪生。水利的数字孪生是充分利用精细化的物理水利模型、智能传感器数据、水利历史数据等，集成涉水的多学科、多要素、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成对智慧水利系统的映射［38-39］。通过水利数字孪生的全息复制、孪生交互、虚实迭代等特征的实现，首先依托于高质量的水利智能传感和通讯技术，然后通过数据孪生技术建立水利数据中台、水利数字模型和水利大脑，并在虚拟空间中构建孪生水利，进而通过孪生水利的数据价值挖掘，通过孪生交互实现物理水利的预报、预警、预演、预案，支撑水利各项业务的数字化运管［40-41］。

移动互联网。移动互联网作为移动通信和互联网的结合体，是一种通过智能移动终端，采用移动无线通信方式获取业务和服务的新兴业务，包含终端、软件和应用三个层面。移动互联网可以克服水利行业在管理方面存在的空间、时间层面的阻碍，是解决现场性、突发性、不确定性等水利日常工作的最佳解决方案。目前，水利行业已经开始接受并逐步普及移动互联网技术，如水利行业可以直接与QQ、微信、APP、网站和智能手机建立双向通信，以提高服务质量，提醒用户可能发生的洪涝灾害、旱情、雨情、水情、水质等情况。移动智能终端还可以直接作为信息获取的手段，进行河湖巡查、突发事件实时上报等，能极大地提高信息传递的时效性和可靠性。

7 价值维度：概念模型与推进路径

7.1 概念模型智慧常与知识联系在一起，知识又与信息联系在一起，信息与数据相连［42-43］。Row⁃ley［44］提出了“智慧层级”，又被称作“DIKW 金字塔”“知识层次”“信息层次”和“知识金字塔”，泛指用来表示数据、信息、知识与智慧结构和/或功能关系的一类模型，其中信息用数据来定义，知识用信息来定义，智慧用知识来定义。Ackoff［45］、Rowley［42］、Liew［46］等学者分析了数据、信息、知识、智慧的定义，给出了它们各自的作用。Sternberg［47］认为智慧与智能和创造力有一定的关系，从这个出发点进行定义，智慧和智能两者不同。Meystel 等［48］定义“智能是感知系统运行环境，关联整个系统的发生事件，对这些事件进行决策，执行解决问题和生成各自的行动和控制”。为了这样的需要，Liew［43］在DIKW 模型中增加了“智能”层次，从而将DIKW 模型扩展到DIKIW 模型。虽然关于智慧层次有众多讨论，但是DIKIW 模型提供了一条把数据转化为信息、知识、智能和智慧的路径。

7.2 推进路径没有价值的信息化建设最终会被舍弃，尤其像具有公益性特点水利行业信息化。智慧水利“天生”有提高水利管理效率效能的属性，而DIKIW 模型的信息转换［49］为智慧水利建设提供了理论基础。在数据、信息、知识转换的基础上，对水利工程“智能”改造，尽可能的少人化管理，甚至无人化管理；对业务流程的“智能化”升级，使得业务管理效率更高；对水利管理体系完善，在智能化加持下，集众人之智，合众人之慧，使水利工作考虑更全面、预测更准确、决策更科学、执行更彻底、反馈更敏捷。智慧水利推进路径示例如下。

——获取水利数据，进行态势感知，支撑监测监视。智慧水利的态势感知和监测监视属于水利数据领域层面。通过构建空天地网立体化感知体系，设计标准化的数据交互共享接口，对自然水系、水利工程、水利管理活动对象等数据全面采集及治理，形成高质量的水利大数据，将分散在跨层级、跨行业、跨部门、跨系统等涉水数据进行全面融合与同化，构建水利对象的数字化映射，形成对水利对象的时空变化态势的整体性认识，尤其能“透明式”监测监视流域的上下游、左右岸、地上地下的涉水过程，比如通过综合雨情、水情、工情等，可以判断流域防洪现状态势。

——提炼水利信息，进行问题诊断，支撑告警预警。智慧水利的问题诊断和告警预警属于水利信息领域层面。以自然水系、水利工程、水利管理活动对象为诊断对象，根据积累的对象的采集数据，利用统计分析、数据挖掘、数值模拟等手段，确立河流、湖泊、地下水、水利工程安全、取用水活动、河湖采砂活动、供排水等是否异常指标分级阈值。通过人工上报、物联网感知等方式，利用动态感知数据，对水利事件进行告警。利用数字孪生模拟仿真平台，预测预报水利事件或水利状态发生变化趋势，诊断未来水利事件发展是变好变坏，对于异常状态发布水利预警。

——挖掘水利知识，进行原因分析，支撑调度调配。智慧水利的原因分析和调度调配属于水利知识领域层面。原因分析回答的问题是“为什么没有适当的水量和适当的水质在适当的时间到达适当的地方？”，这就需要利用大数据分析方法找出水灾害频发、水资源短缺、水环境污染、水生态损害发生的“病因”和“病根”。在此基础上，通过多维度、多方位的信息整合与分析，才能对“症”下“药”，开出“良方”，即利用模拟仿真技术对防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等预演基础上，生成决策建议方案，重点是制定最优化方案，最大程度规避风险、减少损失、提高效益。

——嵌入水利智能，进行措施实施，支撑控制管制。智慧水利的事件调度和联动指挥功能属于水利智能领域层面。事件调度是根据事件告警、监测预警、调度调配等功能对重大事件、日常事件进行主动响应、快速处置。智能层面的事件调度需要有一套完备机制进行落实，在这个过程中，持续提高事件调度过程的智能化。联动指挥要求相关系统、人员保持畅通联系，以确保所有的指令迅速落实，并调拨各部门的资源。在决策上，更多是依靠人工在基于知识的供应所做出的判断。会商响应则是通过阈值设定、算法建模、预警模型建立等方式，将历史经验变成知识，使得调度会商功能越来越完善与智能。

——凝聚水利智慧，进行主动学习，支撑预防预控。智慧水利的自主学习和预防预控功能属于水利智慧领域层面。智慧水利工作目标要坚持“以创新为第一动力、以协调为内生特点、以绿色为普遍形态、以开放为必由之路、以共享为根本目的”的发展理念，以流域为单元，打造能自主学习、迭代进化的有机生命体——智慧流域，依托载体就是自然水系数字体、水利工程智能体和业务管理智慧体。该生命体在丰富数据库、强大知识库和精准模型库的支持下，利用深度学习、强化学习、智能推理等能力，通过自主学习和迭代进化，就能实现全息感知、聪慧预判、及时反应、主动避障，防患于未然，治“病”于未“病”。

8 成效维度：功能表征与建设愿景

8.1 功能表征智慧水利应用系统是针对不同水利业务管理需求，应具备智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预报、智能预警、智能调度、智能控制、智能处置、智能管理等功能，如图5 所示。

图5 智慧水利功能组成

智能感知。围绕工程安全运行、科学调度、高效管理、快速应急、主动服务等五大业务，实现面向高空、低空、地上、水面的“空天地网”一体化、全方位、多角度监测。

智能仿真。具有对地形地貌、水利工程、设备运行状态的数字化映射、有机融合为整体的能力，实现静态数据和动态数据与真实物理世界实时同步、虚实交互、迭代更新。

智能诊断。利用视频识别、遥感反演、红外热像、多维数据综合分析等智能方法，进行水利工程各环节（水库、隧洞、泵站、闸门、阀门等）运行异常事故诊断预警、构筑物结构安全事故诊断预警、水库水质事故诊断预警和设备控制异常识别预警，构建工程全线各环节、全链条事故智能诊断预警体系。

智能预报。以水文、气象管理部门发布的降雨量、蒸发量、径流量等大量历史数据和智能感知体系获得的多源水文水资源监测数据为基础，获取有效数据，筛选具有稳定联系的相关因素，综合利用机器学习算法和基于物理机制的水文模型，实现复杂环境下的智能化水量预测，为水利工程的精细化运行管理提供信息支持。

智能预警。基于智能预报结果，智能诊断出高风险突发性事件，分析水安全事件的特点，利用智能仿真平台对突发性水安全事故进行可视化仿真，事故的演变规律，定量给出事故的影响范围和深度，根据事故所隶属的等级以及直接危害或间接危害的程度，通过数字孪生技术将事故的危害程度直观地展现在三维虚拟环境中，同时利用各种电子终端自动联合发布相关的预警信息。

智能调度。以水资源管理为例，包括计划调度和实时调度两个层面。计划调度层面，根据受水区用水计划、水源区水库蓄水状态以及流域预报来水量等数据信息，借助专业模型和大数据智能分析，制定水量调度计划。实时调度层面，以水量调度计划为参考依据，综合考虑水库下游需水、受水区当前及未来3 ~ 5 d 的可能用水量，以及闸泵阀的运行状态，优化制定水量调度方案。

智能控制。以实现水利工程“无人值守、少人值班”为目标，利用机电一体化技术，并与物联网、云计算、移动互联网等现代技术相结合，开发基于云平台的高效、精准、智能的自动控制系统。管理者在任何时间、任何地点，均可通过访问终端，发送控制指令，进行设备远程、精准、统一化控制。

智能处置。以最大程度降低突发事件影响损失和最快速度恢复正常输水状态为目标，以智能化的方式，开展事件类型主动判断、事件影响范围及程度自动分析、事件预案自动匹配和处置方案自动生成的全流程突发事故快速处置。

智能管理。结合实际管理需求，综合运用大数据、视频识别、射频识别、智能机器人等手段，构建涵盖安全防护、日常巡检、资产管理、综合办公、业务管理等的智能管理体系，实现业务在时间和空间上的全覆盖，最终达到“减人增效”的管理目标。

8.2 建设愿景以自然水系、水利工程和水利管理活动对象为智慧化对象，以智慧水利功能支撑业务的“预报、预警、预演、预案”［50］，以New IT 优化重塑业务流程，从而使智慧水利达到的建设愿景包括：信息全掌握、时间全天候、展现全三维、调配全过程、业务全覆盖、管理全协同、控制全自动、服务全主动、应急全联动，如图6 所示。

图6 智慧水利建设愿景

信息全掌握。通过建立“空天地网”一体化的监测体系，以“自然-人工”二元水循环为主线，实现水量、水质、水生态、水经济，地表、地下等涉水信息“点、线、面”“过去、现在、将来”的全要素、全空间、全时段的汇聚，对自然水系、水利工程、水利管理活动等对象精准“画像”。

仿真全立体。在建立物理水利及其影响区域的数字化映射中，对水旱灾害防御、水资源管理、水资源配置以及农村水利、水土保持等业务实现预报、预警、预演、预案［51］，这样才能主动或者超前管理到位。

诊断全要素。建立能够全面描述自然水循环和社会水循环以及水工程设备设施健康状态的指标体系，并对各种指标进行分级阈值设定，在此基础上，自动分析水安全、水资源、水生态、水环境、水工程的事前诊断、事中诊断、事后诊断，对越限状态及时预警。

预报全时段。降水预报的准确性对流域防洪、水资源调配、水污染防治的科学性至关重要。因此要具备对降水的远期（一年以上）、长期（10 d 以上、月、季、年）、中期（4 ~ 10 d）、短期（0 ~ 12 h）和临近期（0 ~ 2 h）等不同时段的水量联合预警预报能力。

调配全过程。既具备对水源侧的水库、泵站、泵群等多库联调功能，也具备对不同行政区、不同行业、不同用户的优化调配［52-53］，实现来水、取水、输水、供水、用水、耗水、排水全过程的精细化管理。对洪水过程的上滞、中蓄、下泄等过程的调配。

业务全覆盖。全面覆盖水利部“三定”（定职能、定机构、定编制）方案规定的流域防洪、水资源调配、河湖管理等全部职责，针对不同业务领域建设目标性更强、精准性更高的专业分系统，以支撑业务用户更加精准履职。

管理全协同。在日常管理中，要实现各分系统之间的数据共享等，这是因为水利的上下游、左右岸、干支流、工程体系、不同业务之间是紧密联系的，不同分系统只有相互联通、数据共享，才能更好完成各自分系统的任务，也才能全面支撑综合性决策需求［54-55］。

控制全自动。“无人值守，少人值班”是水利工程管理追求的最终目标。通过对水利工程智能化改造，在没有人直接参与或少人干预的情况下，利用外加的设备或装置，使泵站、闸门等工作状态或参数自动按照预定的规律运行。

服务全主动。从传统的被动服务模式向主动模式转变。将用户最关心的涉水信息主动推送给相关人员。不管是决策领导、业务人员，还是社会用户，均有一个属于自己的数字驾驶舱或仪表盘，有自己最关心的数据信息。

应急全联动。通过物理联动、通信联动和应用联动，构建多级联动一体化运行和横向到边、纵向到底的指挥体系。物理联动是通过同屏互控、座席协作等实现多级之间显示资源的共享；通信联动是通过融合通信、视频联网等实现多级通信可达；应用联动是指值班值守、指挥调度、专项防范等系统通过数据互通打通应用［56］。

9 结论

智慧水利是水利高质量发展的显著标志［50］。由于社会各界对智慧水利理念的理解不一致，总体架构的设计也有所不同，为了深化社会对智慧水利的认识，本文从目标维度、对象维度、时空维度、技术维度、价值维度和成效维度等六个维度对智慧水利内涵进行解析：

（1）从目标维度可知，解决水灾害、水资源、水环境、水生态等问题是智慧水利建设的需求。水问题产生的根源，可以归结为水没有按照适当的水量和适当的水质在合适的时间去合适的地方。而智慧水利就是依托自然水系，融合水工程体系和水管理体系，将适量适质的水适时送到适地，实现长久水安澜、优质水资源、宜居水环境和健康水生态。

（2）从对象维度可知，智慧水利对象包括两大服务主体和五类业务。两大服务主体包括水行政管理部门和水工程管理部门。五类业务包括工程安全运行、水量科学调度、业务高效管理、应急快速处置、公众主动服务，利用智慧水利可以优化业务流程，重塑业务模式。

（3）从时空维度可知，从物理水利角度，智慧水利要监控“自然-社会”水循环的全环节全过程，其中自然水循环包括大气水、地表水、土壤水、地下水等过程，社会水循环包括供（取）水、用（耗）水、排水（处理）与回用等过程；从决策过程来看，以水资源管理与调配为例，包括情报分析、模拟评价、诊断预警、预测预报、配置调度、远程控制、评估反馈等过程，其他业务的决策过程与此类似。

（4）从技术维度可知，智慧水利要利用新一代信息技术对物理水利及水行政主管部门进行智慧化改造使自然水系成为“数字体”、水利工程成为“智能体”、业务管理部门成为“智慧体”，这就是智慧水利的具体体现。构建“数字体”“智能体”和“智慧体”，需要开展物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生、移动互联网等技术的应用研究。

（5）从价值维度可知，智慧水利建设需要遵循DIKIW 模型，数据是基础，要高度重视水利数据的收集、开放和共享；信息是关键，要高度重视监测数据的信息提取和分析；知识是核心，要加强水利信息的挖掘、提升和知识的积累；智能和智慧是目的，要重视人工智能的使用和管理制度体系的构建。尤其需要指出，没有高质量数据的智慧水利建设，就像没有“头脑”的“弱智儿”，不符合智慧水利的特征。

（6）从成效维度可知，智慧水利要具备智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预报、智能预警、智能调度、智能控制、智能处置、智能管理等功能，达到信息全掌握、仿真全立体、诊断全要素、预报全时段、调配全过程、业务全覆盖、管理全协同、控制全自动、服务全主动、应急全联动的建设愿景。智慧水利建设成效需要建立一套合理的评估指标体系来定量评价，从而科学认知智慧水利的建设过程，以推动智慧水利健康有序发展。