巢湖流域防洪治理调度综合平台设计

倪 晋，虞邦义，顾李华，施 奇

（1.安徽省·水利部淮河水利委员会水利科学研究院，233000，蚌埠；2.水利水资源安徽省重点实验室，233000，蚌埠；3.安徽省水文局，230041，合肥）

巢湖是我国五大淡水湖之一，是长江中下游重要的生态湿地，也是引江济淮的调蓄场所和南北航运的重要通道，在水资源供给、洪水调控、发展航运、气候调节和生物多样性保护方面发挥着重要作用。巢湖流域同样是安徽省最具活力的重要经济板块，是省会合肥所在地和长三角城市群副中心，在安徽省和长三角一体化发展战略中处于重要地位。

防洪是巢湖治理的首要任务。受特殊的气候、地形和江湖关系影响，巢湖上承山洪冲击、下受江洪顶托，湖区峰高浪大，蓄泄矛盾尖锐，饱受洪水威胁。1949年以后，巢湖流域约每4年出现一次较严重的洪涝灾害。2020年梅雨期，巢湖流域出现了有记录以来的最大洪水，湖区及主要支流堤防全线告急。虽然在多方努力下抗洪救灾取得最终胜利，但230处圩口溃决、几十万群众疏散转移，也给经济社会造成了较大的冲击。面对突出的洪涝问题，需要综合施策以全面提升流域的整体防洪水平。

2020年8月19日，习近平总书记亲临巢湖察看水势水情，提出巢湖是安徽人民的宝贝，是合肥最美丽动人的地方，一定要把巢湖治理好，把生态湿地保护好，让巢湖成为合肥最好的名片。为贯彻落实习近平总书记重要讲话精神，安徽省将巢湖防洪综合治理列入全省灾后重建“四启动一建设”任务，谋划了一批基础性、枢纽性重大治理工程。但是，作为重要的非工程措施，巢湖流域水利信息化建设还比较滞后，防洪管理存在若干薄弱环节。为此，以物联网、大数据、云计算等前沿技术为依托，构建集治理与调度为一体的信息化管理平台，实现防洪要素的数字化和防洪活动的智能化，为定量化、精细化的工程设计、建设及调度管理提供全过程的决策支持。

一、流域防洪治理工程

按照“蓄泄兼筹，以泄为主”治理方针，通过“上拦、下排、边分、固堤”四大类措施，对巢湖流域防洪体系进行全方位升级，补齐排洪不畅通、蓄洪不安全、堤防不达标等短板弱项。“上拦”：加固董铺等病险水库，新建丰乐河凤凰台、东河口，杭埠河天仓等中型水库，增强拦蓄山区洪水能力；“下排”：建设高标准裕溪河、牛屯河排洪通道，新建裕溪河口对江排洪泵站，增强自排、抽排能力，化解流域洪水“关门淹”痼疾；“边分”：新建（续建）十八联圩等10处生态蓄洪区，充分发挥其行蓄洪及生态保护功能；“固堤”：加固环巢湖岸线、主要支流及重点圩口堤防，确保重点城市、区域防洪安全。巢湖流域防洪综合治理工程布局见图1。

图1 巢湖流域防洪综合治理工程布局

二、平台架构及系统功能

1.总体框架

充分利用流域现有的监测、预报、调度等水利信息化成果，以数字化、网络化、智能化为主线，构建防洪信息综合平台。该平台采用“四横二纵”体系结构，“二纵”为水利业务标准规范体系和安全保障体系，“四横”为感知层、数据层、支持层和应用层。平台总体架构如图2所示。

图2 平台总体架构

感知层：通过流域内已布设的各类监测站点获取雨情、水情、工情等数据，并结合实际需求，充实站点数量、优化站网布局，实现对小型水库、中小河流、中型以上泵站实时监测全覆盖。在扩大感知范围的同时，充分利用高精度X波段雷达、无人机、遥控船、卫星、高清视频监控等技术手段，进一步提升信息监测智能化水平。

数据层：对感知层采集的多源异构信息进行数字化，结合数据的基本特点，按照基础地理、水利工程、雨情水情、经济社会等专题进行组织管理。利用安徽省水利大数据中心对上述数据进行加工处理，通过数据清洗、时空尺度转换等步骤，形成面向防洪主题的数字底板，为数字化场景建模和专业模型计算奠定基础。

支持层：由水系统模型、GIS（地理信息系统）和水利云平台组成。水系统模型为工程效果评估、洪水预报、水工程联合调度提供专业的计算引擎；GIS技术通过统一标准的服务接口为系统提供地图信息服务和空间展示框架；安徽省水利云平台为各种专业模型提供算力支持。

应用层：将数字巢湖一张图、治理规划设计与水工程调度三大应用融为一体，通过情景模拟和在线计算实现治理方案评估及洪涝预警预报等功能。

系统开发基于ArcGIS Server产品技术访问空间数据和发布地图技术。采用前后端分离的开发技术，后端将复杂的业务逻辑、各种分析算法、专业化要求较高的水系统模型相交互，数据库操作通过统一标准的接口实现。前端开发则着重考虑用户体验的提升、界面排版的合理性、功能使用的便捷性。程序编码采用C#语言，后端开发采用Microsoft Visual Studio.Net平台，对模型软件的边界设置、计算引擎、计算结果解析进行封装。前端开发采 用Vue框架+Node.js+WebGIS技术，可高效地构建用户界面框架，实现系统界面设计和功能需求。

2.主要功能

构建数字巢湖一张图，将治理和管理过程全要素信息集中起来进行展示。展示信息包括流域内河网、闸泵等基础要素、雨水情实时信息，以及模型模拟的各类结果数据（水位、流量、含沙量、断面变形等）。基于微服务的应用架构，将一张图系统拆分为防洪治理成效评估一张图、洪水监测预警一张图、城市内涝评估一张图等多个微服务，以增强各项分析内容的专业性。

构建巢湖新老工程体系评估技术，优化综合治理工程布局。主要包括：①以巢湖近70年治理现状为基础，对一系列治理工程成效进行回顾性评估，揭示现状防洪体系存在的问题，找出整体制约性因素；②对四大类治理工程的效果及持久性进行评估，为规划设计阶段工程技术方案比选提供依据；③对工程治理成效进行后评估，结合治理时间线建立洪水变化规律与工程里程碑事件关系，为打造大湖治理典范提供宣传、展示的窗口。

构建环巢湖水工程实时调度平台，及时发布预警信息，提高调度决策的科学性。利用雨情、水情等实时动态信息，结合内嵌的多种模型在线分析洪水情势变化，实现洪水风险等级的评价并直观展示风险分布。综合风险等级判断结果及专家意见，制定相应的指挥调度方案，并评估其在实际场景中的运用效果。同时，根据洪涝发展态势，及时对辅助决策方案进行调整和优化，确保调度方案的合理性。

3.算法库设计

流域水系统模型是巢湖防洪信息综合平台的关键技术支撑。通过定量化模拟，全面了解流域洪涝状态和水情参数的时空分布，对开展精准有效的防洪减灾工作十分重要。目前，国外已经涌现了一批优秀的数值模拟工具，如英国Wallingford和Halcrow研制的ISIS模型、丹麦水力学研究所开发的MIKE FLOOD模型、澳大利亚WBM公司开发的TUFLOW模型等。上述模型虽然功能强大，但均为商业化产品，二次开发功能受限，难以满足对计算核心自主可控的需求。

为解决国外商用软件针对性差、源代码不公开、底层操控困难等“卡脖子”问题。近年，安徽省水科院先后开发出多闸坝流域的水量—水质模型、弱冲积河流的泥沙数学模型等一系列数值计算程序，计算格式包括有限差分法和有限体积法，还引入曲线坐标变换的同位网格技术对二维模型进行边界拟合，形成了适用于江淮地区河湖水系的模型算法库。结合SWMM开源模型代码，以及安徽省水文局现有的各种水文API算法，能够为信息平台的建设提供功能先进、权限完整的计算引擎。

模型的算法设计如图3所示。产汇流模拟采用双引擎配置：经典的API算法可实现与传统设计方法的统一，便于验算已有水文成果和用于规划设计；SWMM模型中RUNOFF模块将城市下垫面分为不透水单元、有滞蓄库容的不透水单元和无滞蓄库容的不透水单元3个部分，每种响应单元对应特定的降雨蒸发和入渗补给过程，比较适用于大型城市化地区（合肥）降雨径流水文过程的模拟。流域内河道、湖泊、蓄洪区等河网元素，依据其水力学特征分别概化为不同维度。其中，针对巢湖湖区设计了两种方法，一种是精细化二维模拟，通过直接求解浅水方程来反映支流来流、出湖调控及风浪等因素对湖泊流场的影响，为评估治理方案实施效果提供情景模拟的工具；另一种为快速零维模拟，即不考虑湖区水流的空间差异，采用水量平衡的方法计算其蓄泄过程，以满足预报时效性要求。采用SWMM模型中EXTRAN模块对合肥市地下管网进行模拟，该模型能够适应辫状、环状分布的管网，也能够处理明满流交替等复杂流态，在市政排水领域应用较为广泛。城市地表采用基于DEM开发二维扩散波算法进行模拟，能快速提供每个栅格点上的水深和流速，从而得到城市地表淹没范围及过程。

图3 模型算法设计

将上述模块组合，建立巢湖流域水文—水动力—泥沙模拟算法库，为治理工程布局和优化调度提供高性能的计算支撑。治理方面：将河道一维和湖泊二维模型进行耦合，开展流域洪水精细化模拟，评估规划治理工程的整体效果，解析各工程对整体效果的贡献；将河道水流、泥沙模型进行耦合，开展长历时大尺度河床演变模拟，可明确回答裕溪河、牛屯河治理效果能否长效维持的问题，确保规划提出的治理措施符合河道自身演变规律。调度方面：集成降雨径流相关图API模型、河道一维及湖区零维模型，实现流域洪水预报预警一体化仿真；耦合SWMM与城市地表漫流模型，实现合肥市主城区产汇流及积水过程的模拟分析，预测内涝点的分布及发展趋势。

三、结 语

围绕巢湖防洪需求，设计了集信息监测、情景模拟、方案评估、预测预报、科学调度为一体综合应用平台，提升了巢湖治理决策能力和管理运用现代化水平。平台开发是一项长期持久的工作，需要不断投入和技术提升。目前巢湖流域监测信息主要依赖地面站网，随着“北斗系统”、遥感空天地一体化等技术在水利行业的应用，海量时空数据将为平台提供更全面的信息支撑。另外，在机理模型基础上，还需要引入数据驱动的机器学习模型，提高洪涝模拟计算速度与适用性，实现实时智能校正、调度方案智能推荐等突破，为全面建成数字孪生流域做好前期准备。