黄 艳,张振东,李 琪,王权森,陈瑜彬
(1.水利部长江水利委员会,湖北 武汉 430010;2.长江勘测规划设计研究有限责任公司,湖北 武汉 430010)
1.1 智慧长江建设需求长江流域是我国重要的战略水源地、水电能源基地、黄金水道和生物宝库[1]。“十四五”阶段,为提高水利信息化支撑流域管理治理能力,水利部将推进智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六条实施路径和最显著标志之一,将数字孪生流域建设作为推进智慧水利建设的核心与关键[2]。
1.2 以数字孪生长江为支撑的智慧长江发展背景2022年水利部颁发的《数字孪生流域建设技术大纲》中明确指出,数字孪生流域是智慧水利的核心。国内外学者与研究机构也在数字孪生水利领域进行了大量的研究与探索,Grievson等[3]在《水行业的数字化战略转型》一书中提出“数字孪生体”将数据转化为系统的数字模拟,提供更广泛的视角场景帮助用户做出更具时间相关性和可操作性的决策,是支撑智慧水管理的重要工具,并介绍了城市管网、中水回用设施等数字孪生体的建设应用,探讨了数字孪生和智慧水利在服务水管理升级转型中的战略作用[4]。2019年欧盟发起由欧洲航天局牵头建设的Destination Earth(DestinE)计划(https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/destination-earth),旨计划在2023年创建一个由数据湖、核心服务平台、数字孪生体构成的数字孪生地球,用于监测自然和人类活动对地球的影响,预测极端事件并调整政策以应对与气候变化相关挑战。目前我国也正在大范围开展94项数字孪生流域和数字孪生工程先行先试建设工作项目,旨在构建“数据底板+模型(知识)平台”的数字孪生平台,支撑构建防洪、水资源管理、工程安全管理等智慧业务应用[4]。由上述案例可以看出,涉水数字孪生体及其支撑的管理业务建设和应用是当代水管理智慧化进程的建设重点,构建可支撑以工程联合智能调度为主要手段的防洪、水资源管理与调配等业务应用的数字孪生长江平台,将信息化技术支撑进一步提升至水利知识支撑的水管理[5],是推进长江流域管理精准决策和社会化泛在服务、实现智慧长江的重要路径。
经过多年发展,以数字孪生长江为支撑的智慧长江技术体系已现雏形[6]:长江流域已初步形成立体化监测体系,构建了长江委中心数据库,初步实现了多源异构数据的融合与应用,为智慧长江建设提供了重要的算据保障。在模型及模型平台构建方面,丹麦水力研究所开发了MIKE+模型管理平台,荷兰Deltares开发了Delft-FEWS通用模型的组装平台,这些国际先进水利专业模型平台的推广应用,给国内一定的启发与借鉴,如长江设计集团在数字孪生三峡的建设过程中提出了模型平台构建的“通用标准化、智能先进化、敏捷高效化”关键技术,为第三方模型提供了高效的集成方案[7];黄河水利科学研究院、中国水利水电科学研究院提出了基于模型标准化的水利数值模拟云服务平台,利用虚拟化、计算优化调度、Web Service、工作流及多维后处理技术,以提高模型计算效率[8]。在应用系统开发方面,水利部以及长江委先后开展了如国家防汛抗旱指挥系统、水资源监控能力建设、长江流域水利综合管理信息资源整合与共享等一系列调度管理信息化项目,为流域防汛抗旱调度、水资源综合管理和河湖管理等提供了重要的技术和数据支撑。2022年,为推进智慧水利建设的决策部署,长江水利委员会开展了智慧长江顶层设计,将数字孪生长江作为智慧长江建设的核心纳入信息化建设重点工作。
1.3 智慧长江建设目标按《智慧水利建设顶层设计》《长江委智慧长江建设顶层设计》及《数字孪生流域建设总体方案编制》等任务书要求,“十四五”时期智慧长江的建设目标为:初步建成具有预报、预警、预演、预案功能的数字孪生长江1.0 版,在此基础上,构建以防洪、水资源管理与调配为重点业务应用的智慧长江1.0版。具体目标包括:信息基础设施方面,初步实现流域重要对象的水监控全覆盖、整合贯通流域骨干网与全面云化算力资源;数字孪生平台方面,在“一张图”基础上升级构建数据底板,初步实现重要流域、区域和工程数字化映射,为业务应用提供“算据”支撑;完善标准统一、接口规范、快速组装、敏捷复用的模型平台,提升流域预报调度和多目标综合调度相关模型和知识支撑服务能力;业务应用方面,初步构建水流+流域+监控智能协同应用体系,提升水利决策与管理的科学化、精准化、高效化能力和水平;网络安全方面,显著增强安全防护和联防联控能力[9]。
1.4 智慧长江建设总体框架根据水利部长江水利委员会印发的《长江委智慧长江顶层设计》,智慧长江总体架构在充分利用已有建设基础上,由信息化基础设施、数字孪生平台、业务应用、网络安全体系和保障体系组成(见图1)。其中,数字孪生长江包括信息化基础设施(包括水利感知网、水利信息网和水利云)和数字孪生平台(包括数据底板、模型平台、知识平台);智慧长江则由数字孪生长江为支撑,构建多项业务应用,包括完善和新建流域防洪、水资源管理和调配、水资源节约保护、水土保持、河湖管理、水利监督、工程建管及安全运行、采砂管理、农村水利水电、水文业务管理和水行政执法等。
图1 以数字孪生长江为支撑的智慧孪生长江总体架构(来源:《智慧长江顶层设计》(2022—2035))
本文从智慧长江建设近期目标出发,按照以数字孪生长江建设为支撑的智慧长江建设总体架构,分析了试点阶段建设过程中遇到的难点问题,并探讨了可能的解决方案,为进一步建设智慧长江提供理论依据与技术参考。
对标水利部颁发的数字孪生流域、数字孪生工程建设、四预(预报、预警、预演、预案)、共建共享等要求[10-12]、对表长江流域管理决策实际需求,发现在数据底板构建(如感知信息拓展、多源异构数据融合、数据挖掘与服务应用等)、通用专业模型(水文、水力、水资源、水质、工程调度、工程安全评估等)及模型平台、知识平台及其调用引擎(以流域智能调度和水资源调配规则库为突破口)、重点业务应用建设(以防洪应用智能拓展、水资源管理决策支持、工程安全管理等为重点)、工程性态与流域调度管理之间的互馈与响应等方面,都存在不同程度的技术难点,需要针对性研究提出现实有效的技术和解决方案,并形成标准化成果,为全面推进数字孪生长江建设提供技术储备和支撑。为此,设置了数字孪生长江试点项目,包括2个数字孪生流域(汉江、澧水)和4个数字孪生工程(三峡、丹江口、江垭、皂市)[9],以先行先试研究解决上述不同环节中存在的关键技术难点。
2.1 数字孪生流域 - 探索工程联合智能调度及与工程孪生体融合互馈关键技术数字孪生汉江流域和数字孪生澧水流域重点研发水工程智能调度及水资源调配应用关键技术,并探索工程与流域融合及互馈技术和业务协同实现流程。
数字孪生汉江流域以丹江口水库为核心,面向流域防洪业务、水资源管理与调配等业务需求,基于三维GIS 技术、混合现实等技术,重点围绕防洪形势分析、水库群联合防洪调度、库区洪水淹没分析评估、汉江中下游行蓄洪工程运用、调度方案决策分析、历史洪水场景复演、南水北调中线一期工程可调水量预测分析、供水预警、水量调度预案及决策分析进行功能开发;同时,聚焦探索数字孪生汉江流域与丹江口工程等数字孪生体的融合方式,通过孪生流域进行场景模拟,为工程安全和调度运行管理提供水雨情背景场,并接收来自工程调度运行的信息,包括工程安全、突发水污染模拟预测等,对流域调度管理进行适时调整。与数字孪生汉江流域类似,澧水流域重点建设流域具有“四预”功能的防洪和水资源管理与调配业务应用,实现数字孪生澧水流域中防洪业务功能可在数字孪生江垭和皂市工程中进行灵活调用,并实现与工程建设中库区巡查、综合决策支持等业务应用相互贯通。
2.2 数字孪生工程 - 提升工程管理能力并探索与流域业务互馈模式为了提升水利工程自身管理能力和水平,同时,探索工程管理与流域管理之间如何实现相互响应与反馈,实现工程管理与流域管理深度融合,选取三峡工程、丹江口工程、江垭及皂市开展数字孪生建设。
(1)数字孪生三峡工程包含防洪精准调度、枢纽工程运行安全管理、水库运行安全管理、三峡后续工作管理、综合决策支持等业务板块的建设。在防洪精准调度方面,以三峡水库洪水预报、库区淹没分析、三峡工程调度、长江中游洲滩民垸和蓄滞洪区运用、堤防行洪等为业务主线,探索提升以三峡工程为核心的防洪调度决策水平的关键技术。在三峡枢纽工程安全和水库运行安全管理能力和水平提升方面,围绕三峡工程安全和以库容安全、地质安全、水质安全、水资源安全、水生态安全监测预警等为重点的水库运行安全开展数字孪生建设,实现涵盖信息动态掌握、问题发现、闭环处置的全过程模拟,显著提升库区综合管理能力。针对三峡移民管理等三峡后续工作管理需求,开展信息化能力提升建设。总体期望通过数据整合、业务融合及智能化水平的提升,全面提升三峡枢纽工程与三峡水库安全高效稳定运行水平。通过综合决策支持系统的建设,数字孪生三峡还将在水利部-流域机构-省(直辖市)-三峡工程运行管理单位等多层级上实现数据、模型和知识建设与共享、业务协同等方面探索新技术路径与协作机制。
(2)数字孪生丹江口工程在充分利用已有信息化建设基础设施和数据整合等基础上,面向防洪兴利、枢纽管理、生产运营、库区智慧巡查监管、综合决策支持等业务需求,开展数据底板、工程安全评估、水质模拟预测及突发污染事件模拟等模型及业务应用建设,并充分融合与响应数字孪生汉江流域管理调度成果,实现提升工程管理决策支持能力,并推动工程孪生体与数字孪生流域的深度融合。
(3)数字孪生江垭、皂市工程围绕江垭水库、皂市水库的工程安全、防洪发电、生产运营、库区管理等业务需求进行相应的算据、算法和业务应用建设,在实现提升工程管理能力和水平的同时,探索数字孪生流域与工程孪生体融合路径,特别是结合江垭、皂市工程管理调度实际,探索不同层级(流域机构、省人民政府水行政主管部门、工程管理单位)共建共享数字孪生流域和工程的实现路径。
随着试点工作开展的深入推进,本文聚焦智慧长江建设过程中遇到的突出问题,重点围绕模型平台、知识平台、业务应用建设以及新老系统衔接与融合等关键技术难点进行了分析,并探索提出了解决思路。
3.1 模型平台模型平台是数字孪生流域构建的核心技术,也一直是流域水管理决策支持技术的关键。国内外的多家研发机构或单位,经过多年的研究已形成系列化、产品化、平台化的模型基础。丹麦水力研究所提供的MIKE+模型管理平台与荷兰Deltares开发的Delft-FEWS模型管理平台,作为目前国外最具有代表性、最为先进的水利模型平台,技术与品牌优势明显,但在推广应用过程中仍存在一定问题,其中,MIKE+模型平台管理的多为DHI开发的模型,不方便其他非MIKE系列模型的集成应用;Delft-FEWS在模型集成与调用方面更为开放,但对于调用的模型精度等表现则依赖于模型开发者。相较于国外,国内专业计算模型在理论技术上并不逊色,但也仍然存在模型通用性不足、模拟精度提升有限、多种类模型配置技术缺失等突出问题,一定程度上影响了模型精度提升和实用价值。
(1)通过制定模型标准提升模型通用性和复用性。由于缺乏统一的标准,大部分现有模型接口结构多样、输入输出格式不同,且由于程序与水利对象、数据强耦合,模型只能供具体某一水利对象使用而不能迁移至其他同类型水利对象上使用,通用性不足、可复用性与可推广性较差,不能满足数字孪生流域(工程)共建共享的要求。此外,大部分系统的定制化开发使得模型参数变化都需要修改模型程序,降低了模型优化效率,增加了模型维护成本。
因此,研究聚焦通用模型的开发,将模型实现与参数进行分离、与对象进行解耦,所有的计算边界都通过外部传入,保障模型本身的通用性。模型输入和输出格式均采用轻量级数据交互格式JavaScript Object Notation(JSON),数据均采用“字段:值”的方式进行组织,后期增加输入边界或修改参数值均不影响接口的结构;模型封装规范约定模型的接口形式,保持模型的一致性,使采用不同开发手段的模型都能够用统一方法调用。
通用模型的调用通过模型输入输出来实现:模型输入包含模型实现需要的所有数据项和数据格式定义,包括边界条件、模型参数、地理空间数据等,不同模型所需的输入不同,应单独定义,例如水文预报模型需要的输入包括降雨资料、产流参数、汇流参数等,防洪工程联合运用调度模型需要的输入包括径流资料、防洪工程特征信息等。模型输出包括模型实现计算后得到的结果,例如防洪工程联合运用调度模型的输出主要包含水库调度过程、各目标控制站调度后的水位和流量过程等。模型实现只做具体算法,包含数据的存储和管理。
这种通用模型的构建和调用方式解决了MIKE+和Delft-FEWS两种平台的劣势,即,既可以集成平台自有的、经过检验和论证认可的精度时效性等较好的模型,也方便其他模型开发者上传自己开发的模型并进行调用。数字孪生长江平台采用的模型库建设及调用总体架构如图2所示。
图2 模型库总体架构示意图
(2)机理模型与数据驱动方法结合提升模型精度。流域水文模型是流域内降雨径流关系的数学定量表达,而稳定的降雨径流关系是水文模型径流预报成果可靠性的重要保障。近半个世纪以来,随着全球气候的显著变化以及人类活动的日益剧烈,流域下垫面条件发生了不同程度的变化,这些变化直接或间接影响了流域内的水文循环过程。在变化环境这一大背景下,流域内的降水-径流关系可能呈现出“非平稳”的特征;此外,传统的水文模型原理主要基于产流汇流机理,并未将地形对于产流或者汇流的变化用机理的方式给予考虑。因此,寻求提升水文模型参数在不同时期间可转移性的方法,以及面对不同下垫面和地形条件的参数特性,提高水文模型在变化环境下预报能力的稳健性,具有重要的科学意义和实用价值。
近年来,长江水利委员会水文局采用数据驱动的方法识别敏感参数的时变序列,构建基于新安江模型的时变参数函数式,对参数进行动态预测,从而实现变化环境下自适应的洪水预报。研究成果在汉江流域得到广泛运用,如图3、图4,通过数据驱动方法,建立了旬河向家坪以上流域时变参数与降雨、潜在蒸散发因子的相关系数,水文模型确定性系数提高了0.02,模拟水量相对误差减小了12%。
图4 旬河向家坪以上流域新安江模型模拟流量与实测流量对比(检验期2016年)
(3)模型配置工具提升数字孪生响应效率。传统业务模型搭建多采用定制化方式开发,若业务需求临时变化,如流域内增加了工程、河流发生变化、或者为其他河流新开发系统等,这些定制化开发的模型需要进行重新开发或者部分重新开发,灵活性较差,不能满足数字孪生动态快速响应以映射物理世界变化的要求。为解决上述问题,提升模型的适用性和系统计算功能的配置灵活性,研发了可实现模型上传、下载、配置、调用的通用平台,即模型平台,基于B/S架构进行模型和接口资源管理功能设计,模型集成与管理的资源包括可执行程序、动态库、程序包或服务接口等多种类别。针对接入的模型实现注册、上传、下载、编辑、删除等管理功能;对已注册的模型资源实现正确性校验、性能测试和评估等功能;平台还提供模型资源调用的关闭和启用管理功能,多层次实现模型资源的细粒度功能和权限管理。
此外,为满足如洪水预报、河道演进、水工程调度、水动力模拟、水质模拟、大坝安全评估等不同的水利业务计算需求,研制了模型配置功能,包括拓扑编辑、业务构建、流程执行三个部分。①拓扑编辑采用实例化的水利对象图元,根据对象水力联系,构建具体业务的拓扑关系图。②业务构建则根据具体业务案例的多阶段计算需求,将水利拓扑关联到前述对象管理中定义的计算流程上,使得每个水利对象都包含多个阶段的计算任务。在每个阶段的计算任务中,可根据案例需求为每个计算节点配置不同的计算模型,实现对象与模型的多阶段计算任务编排,平台将自动解析计算任务并进行各类案例自动求解。③流程执行功能则将构建好的业务案例直接通过业务生成功能生成业务预览页面,进行模拟计算且可动态更新计算流程、模型配置、计算范围等所有案例配置内容,包含方案设置、边界约束、交互展示3个子功能界面,可设置计算节点范围、计算时间步长、计算模型,并根据设置的信息进行模拟计算。
基于多元业务矩阵和图理论[13]开发的模型配置工具,除了可任意设置构建服务业务管理的各项计算流程外,还提供了在每一个水利对象上配置多个可用的备选模型的功能,在实际业务应用中根据需求自动切换,提高数字孪生响应速度。例如为三峡水库配置最大出库流量最小防洪模型、发电量最大模型、生态保证率最高模型等备选集,实际调度时可根据防洪、发电、生态需求灵活快速切换,而不用重新开发程序。
3.2 知识平台知识平台利用知识图谱和机器学习等技术实现对水利对象关联关系和水利规律等知识的抽取、管理和组合应用,为数字孪生流域提供智能内核,支撑正向智能推理和反向溯因分析,主要包括水利知识和水利知识引擎。水工程调度特别是水库调度是流域实施管理的重要手段,构建以调度规则及其应用引擎为核心的知识平台,是数字孪生流域向智慧流域实现的关键环节。但是,目前水库调度规程、工程或者流域调度方案等一般以文字条文的方式存在,无法直接用于计算,需要将规程条款电子化为计算机模型可以读懂的关系和格式。如何高度还原调度规程、保障规则的正确性是电子化规则面临的首要难点。
研究采用知识图谱[14-15]构建方法,将不同的对象、要素通过内在关系进行关联,并通过构建面向不同目标的多层级知识图谱,实现涵盖“防洪形势研判—工程组合推荐—防洪能力判断—调度方案推荐”的全链条防洪智能调度功能。
(1)防洪调度知识图谱构建。采用知识图谱技术[16],构建防洪调度知识图谱,将文字性的调度规程数字化、逻辑化是实现水利工程自动调度和智能调度的核心步骤。以防洪调度为例,根据不同防洪情势(流量级、水位等)下防洪保护对象、控制站点以及水利工程之间的空间拓扑联系与调度响应关系,按照“节点-目标-方案-效果”的结构构建防洪调度知识图谱。节点中主要明确防洪控制站点的属性与情势,调度目标主要明确目标对象的控制阈值,调度方案中主要明确调度的工程组合、启用时机以及水库蓄泄(或洲滩民垸、蓄滞洪区运用)方式,调度效果定义方案执行情况的评估指标。从以上四个维度全面对调度规程进行分类、解析与关联,可有效准确复演水利工程按规程调度的全过程。图5展示了防洪调度知识图谱构建的关键要素。
图5 防洪调度知识图谱构建要素
如图5所示,左侧为防洪调度知识图谱中关键节点要素之间的联系,及其以长江中下游行蓄洪空间为案例所呈现的部分图谱可视化结构;图右为知识图谱在长江中下游防洪形势研判应用,以及蓄滞洪区分蓄洪运用对关键控制站点调度影响评估成果。
(2)通过引擎融合知识与模型形成智慧调度功能。知识作为智慧调度相对于智能调度的提升点,如何辅助智慧调度是知识建设的落脚点。如图6所示,本文提出了基于知识图谱的四级链式引擎防洪调度模型:第一级,构建流域防洪形势判断关系图谱,即根据防洪形势指标体系(如控制站水位/流量、控制性水库的入库流量库水位等)与预报结果(包括短中长期降雨预报、水文预报等),分析防洪保护对象控制站点防洪风险,研判库容需求,预估工程调洪高水位或退水水位;第二级,构建防洪工程启用组合判断关系图谱,即根据水情、雨情、工情、险情等防洪形势组合,调用调度目标相关知识图谱,推荐启动工程类别、规模和组合情况;第三级,构建防洪工程防御能力关系图谱,即根据洪水量级与剩余防洪库容分析关键控制站点水位安全裕度(距离保证水位、最高行洪水位、堤顶高程等指标),判断工程实时防洪能力;第四级,在满足调度规程和约束条件下,完成各工程的调度方式组合自动生成,推送水工程调度方式并完成计算。自动生成的调度方式推送及计算完成后,系统将调用调度响应关系模型,评价调度效果(如控制站水位或者流量变化情况),若不能满足防洪要求,则将调度结果反馈至第二级,并再次完成第二级至第四级的步骤,反复迭代直到获取到最优调度方案。
图6 基于知识图谱的链式响应防洪调度模型
上述简要介绍了充分利用知识图谱,衔接防洪形势、调度响应关系等引擎,实现流域水工程防洪由人机交互修改边界模式的半自动调度到机器判读生成调度方案的智能调度,并通过调整调度方案对调度效果逐次迭代修正,实现调度方案的优化,最终完成流域工程调度的智慧化模拟。
3.3 业务应用服务水管理决策支持的业务应用是数字孪生流域实现智慧水利的落脚点。为支撑流域防洪、水资源等大尺度大范围水流和工程调度管理,如何根据水情工情采用调度规则进行正向模拟和根据调度目标反向推演,实现知识驱动的水工程智能调度,是新形势下数字孪生建设的重要内容。
(1)正向模拟与反向推演功能相结合的水工程智慧调度。本文3.2节中介绍的防洪知识图谱构建及知识平台构建技术中解释了根据洪水情势驱动调度规则应用、实现推送调度方案的正向预演智慧化调度;而以调度目标为边界的反算推演则可进一步提升调度业务应用的智能化水平。研究提出“正向预演+反向推演”功能的思路,如图7所示。正向预演可通过调度规则快速模拟全流域调度过程,对未来情景有整体把握;然而正向预演的调度过程不一定能完全满足防洪、供水等要求,还需要基于特定控制目标的反向推演计算。
图7 丹江口对皇庄防洪“正向预演 + 反向推演”示意图
(2)基于调度规则的正向预演。如图7所示,正向模拟需要构建调度业务计算流程,根据流域实时及预报水情、雨情、工情、险情等特性,基于知识平台中构建的调度规则,自动完成全流域正向调度模拟计算,并对调度效果进行评估。如汉江流域丹江口水库对皇庄防洪调度时,在正向计算中,将丹江口入库流量与皇庄站预报总流量作为丹江口防洪调度方式的判断条件,根据调度规程对应不同来水实施分级补偿调度,形成预见期内不同洪水量级条件下下丹江口下泄流量过程。
(3)基于调度目标的反向推演。如图7所示,反向推演功能的实现需要构建调度工程与调度目标的响应知识图谱,根据防洪控制站目标水位(或流量),调用知识图谱,快速形成水库调度方式。如丹江口水库对皇庄防洪,在反向推演中,若需要将正向调度模拟中形成的皇庄超过警戒水位的最高水位削减至48 m以下,系统将调用丹江口水库在不同拦蓄流量、不同拦蓄历史下对皇庄水位削减效果的防洪调度影响知识图谱,快速获取皇庄水位低于48 m的丹江口水库出库流量过程(考虑丹皇区间预测来水),并计算相应调度方案下丹江口水库水位变化过程。
3.4 新老系统衔接与融合如何充分利旧,将新增功能与已建系统进行衔接并实现对已有系统的拓展,在满足业务应用得到拓展的条件下实现挖潜降耗,同样是值得进一步探索的重点与难点。
1990年代我国逐渐开展水利信息化建设,经过多年的建设,流域管理特别是以防汛抗旱为主的系统建设,在数据、模型、业务应用等方面已经具有一定的建设基础,从预报到调度到会商等大量工作人员已经形成了一定的应用模式,无论是从数据资产利用、模型精度还是使用习惯等层面,都不可能构建一个新系统一举替代已有系统,因此,数字孪生流域的建设需要秉承“继承性发展”的原则,充分利用已建系统基础,在与已有老系统做好衔接的同时,也要为未来可能建设的功能或模块预留接口。
通过试点研究,新老系统的衔接方法思路如下:①对于新建系统调用已建系统情况:若已建系统具有服务化能力,则新建系统可直接调用已建系统建好的数据、模型、知识等接口;若已建系统不能提供服务,则需要开发服务接口,改造数据、模型、知识的调用方式,改造的工作具体根据与已建系统是否还在维护、新建系统与已建系统协商结果等因素有关;②对于未来拟建系统调用在建系统的情况,在建系统在数据、模型、知识等调用方式必须采取服务化方式构建,做好标准接口及说明,同时为未来拟建系统预留部分功能接口,供未来拟建系统调用。
本文介绍了以数字孪生长江为支撑的智慧长江建设近期目标、架构与阶段,介绍了试点建设中发现的突出问题,重点从模型平台、知识平台、业务应用以及新老系统衔接与融合四个方面分析问题由来,并针对每个难点问题探讨了可能的解决思路,为解决试点建设现实问题提供了技术支持,为推进数字孪生长江的全面建设奠定了理论和技术基础。数字孪生长江试点项目的建设以防洪为重点,初步实现了通用模型构建及模型平台建设,提出了以知识图谱和调度规则构建为核心的知识平台构建关键技术,实现了系统应用建设正算反算功能,并对新老系统衔接与融合方式进行了探讨。
需要指出的是,水利信息化发展是一个螺旋上升的过程,随着IT技术的进步和水利行业与信息化技术融合的持续发展,现阶段提出的难点与解决思路将会在建设与应用实践中出现更多更好的解决方案,同时,随着建设成果的应用也将带来需求的提升从而出现更多的难题和挑战。未来需要持续探索智慧长江和数字孪生长江建设路线与技术的优化完善,构建更加成熟、高效、准确、标准化的数字孪生流域搭建平台,充分引入大数据分析、人工智能等技术,以标准化、产品化、一体化思路建设以数字孪生长江为支撑的智慧长江,为水利高质量发展提供技术支撑。