河口海岸数字孪生建设与挑战（特邀）

彭 忠，王长波，刘 利，吕振华，朱学明，何 青，李 武，宋德海，周 烜，武 文，柴 扉0，彭 伟，彭 伟，WANG Zhengbing，，YE Qinghua

（1.华东师范大学河口海岸学国家重点实验室，上海 200241；2.华东师范大学计算机科学与技术学院，上海 200062；3.清华大学地球系统科学系，北京 100084；4.华东师范大学软件工程学院，上海 200062；5.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东 珠海 519085；6.中交第三航务工程勘察设计院有限公司，上海 200032；7.中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室，山东 青岛 266100；8.华东师范大学数据科学与工程学院，上海 200062；9.中国海洋大学海洋与大气学院，山东 青岛 266100；10.厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室，福建 厦门 361102；11.国家海洋技术中心，天津 300112；12.华东师范大学信息化治理办公室，上海 200062；13.Delft University of Technology，Delft 2628CJ，Netherlands；14.Deltares，Delft 2628CJ，Netherlands）

河口海岸是地球系统中典型的多圈层多界面地带，也是人类生存和发展的重要区域。然而，在气候变化和人类活动的双重胁迫下，河口海岸面临环境恶化、湿地生态受损和灾害风险增加等多重问题。解决这些问题需要一个基础工具和平台，它必须具备无限接近真实、快速高效和系统紧密关联的特点，从而能够降低复杂系统的分析成本，并帮助我们识别潜在问题、预测系统性能、优化应对方案和进行预防性维护，提高应对效果和管理效率。然而，现有的观测手段和数值模型等工具无法同时满足这3 个核心要求，已成为制约河口海岸带可持续高质量发展的瓶颈。近年来，国际上高新技术发展迅猛，例如聊天机器人（Chat Generative Pre-trained Transformer-4，ChatGPT-4） 实现了生成式人工智能，超级计算机“神威·太湖之光”等为大型模型系统提供了充足的算力支持，数字孪生技术也自2003 年提出以来成为世界十大战略性科技趋势之一。据艾瑞咨询研究院指出，2022 年中国数字孪生市场规模超过100 亿元，并预计2025 年将达到375 亿元[1]。正因为如此，国际社会为了应对全球环境变化的重大挑战，提出了“数字地球”的概念，并发起了欧盟“地球终点”项目和联合国“海洋数字孪生”大科学计划。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》则提出“加快数字化发展，建设数字中国，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”的目标。结合数字孪生和人工智能等前沿科技的发展演进，构建一个无限逼近真实、快速高效、系统紧密关联，能够提供预报、预警、预演和预案（简称“四预”）服务的数字孪生已成为河口海岸可持续高质量发展的历史选择。

1 数字孪生的概念

数字孪生的概念有一个演变过程。从最开始无法进行数据自动交换的数字模型（Digital Model），到能够自动同化物理数据的数字影子（Digital Shadow），再到如今能够进行物理世界和虚拟空间双向信息交互反馈的数字孪生（Digital Twin）[2]（图1）。数字孪生的概念模型最早是由Grieves 教授在2003年美国举行的制造工程师学会会议上公开介绍的[3]，当时被称作“镜像空间模型（Digital Mirror and Digital Mapping）”。2010 年，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）在技术路线图中正式提出数字孪生，标志着数字孪生的正式诞生[4]。GRIEVES M[5]在2011 年给出了数字孪生的三个组成部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。2012 年，NASA 给出的数字孪生概念描述如下：充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程[6]。相比较Grieves教授的数字孪生定义，NASA 给出的定义包括仿真或模型，能得到有实际意义的真实世界实体或系统的数字表示。庄存波等[7]认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。DUAN H B 等[8]识别了概念系统、参考架构、应用框架和数字孪生成熟度模型之间的关系，并提出了一套统一的模型。陶飞等[9]在2022 年提出了另一种数字孪生成熟度模型，将数字孪生成熟度分为“以虚仿实（L0）、以虚映实（L1）、以虚控实（L2）、以虚预实（L3）、以虚优实（L4）、虚实共生（L5）”6 个等级。

图1 数字孪生概念的演变过程[2]

尽管数字孪生这一概念比较新，但是自从2003年提出以来，其发展极其迅速。NASA 在2010 年的太空技术路线中引入数字孪生的概念来实现飞行系统的全面诊断和预测功能，以保障在整个系统使用寿命期间实现持续安全地操作[10]；美国空军研究实验室（Air Force Research Laboratory，AFRL）于2011年将数字孪生技术用于飞机结构寿命预测的概念模型中[11]。2013 年，AFRL 正式启动了耗资庞大的工程验证项目——机身数字孪生计划的第一阶段工作，项目使用了真实的F15 战机全尺寸的外机翼作为验证对象[12]。由于通用电气、西门子等公司的推广，数字孪生技术近年在工业制造领域同样发展迅速。世界著名咨询公司Gartner 连续两年将数字孪生列为十大战略性科技趋势之一[13-14]，并预估2027年前40%的世界大公司会使用数字孪生来增加项目的盈利[15]。《中国数字孪生行业现状深度研究与投资趋势分析报告（2022—2029 年）》显示，数字孪生已经成为全球多个国家重点布局行业。例如，美国工业互联网盟将数字孪生作为工业互联网落地的核心和关键，德国工业4.0 参考架构将数字孪生作为重要内容。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》也强调“加快数字化发展，建设数字中国”的国家需求。然而，当前数字孪生的一个关键问题是它们未能完整地表示物理原理、过程和系统之间的关联，比如，CALDRELLI G 等[16]指出传统的数字孪生城市往往过分强调城市的物理组成部分，从而极大地简化了人类的互动，这可能导致以数据驱动的治理和规划出现不足之处。

目前数字孪生主要集中在航空航天、智能制造、数字化城市、地球系统等领域[17-21]，而关于海洋数字孪生方面的研究较少。海洋数字孪生就是用虚拟手段将真实的海洋呈现出来，能够帮助领域专家和用户甚至整个社会回答某些具体情景发生时海洋会如何变化的相关问题，诸如发展海洋经济、开发利用海洋资源、设立海洋保护区、应对气候变化、减少海洋污染等相关活动。海洋数字孪生不仅有助于规划海洋空间、制定海洋治理政策，还可以有效推动科学家、政策制定者和公众参与海洋相关的经济活动。因此，国际社会为应对全球海洋环境变化重大挑战，2020 年9 月，欧盟委员会发布了“构建透明和可触及的海洋”倡议，旨在帮助欧盟委员会实现在绿色协议和数字化方面做出的承诺，开发非常高精度的地球数字模型。2021 年，联合国“海洋十年”计划将创建海洋的综合数字化孪生体列为十大挑战之一，并启动了海洋数字孪生行动计划（Digital Twin of the Ocean Program）[22]，助力联合国《2030 年可持续发展议程》。

2 河口海岸数字孪生必要性

河口海岸作为陆地与海洋的分界线，是海陆相互作用最强烈的地带，也是一个非常复杂的多圈层、多界面、多过程系统[23]。其中，海陆界面主要包括了由上游流域带来的水通量、泥沙、营养盐、陆源碳和污染物等因素的影响，以及由下游海洋带来的波浪、潮汐、海流、高盐等因素的影响（图2）；海气界面包括蒸发、凝结、热交换，气体和溶解物质的交换等过程；海底或流固界面则体现在海床泥沙运动、动力沉积地貌过程等。这些因素不仅影响着河口海岸的生态环境，还可能对渔业、海洋交通和旅游等产业造成不利影响。河口海岸带还是人类生存的重要空间、经济发展的关键区域[24]。全球约有40%的人口生活在离海岸线100 km 以内的陆地上，约有10%的人口生活在低于10 m 的区域。近年来，全球气候变化导致海平面上升和风暴强度加大，沿岸地区洪水灾害风险日趋增大。与此同时，剧烈的人类活动给海岸环境和生态系统带来了前所未有的威胁。在过去几十年里，近海渔业资源减少了近30%，有接近50%的湿地消失，60%的珊瑚礁严重退化[25]，大型港口航道和围垦工程等频繁上马，河流入海泥沙锐减，环境和淡水资源被不断污染，河口海岸可持续发展正面临着极大的挑战[26]。

图2 河口海岸多圈层、多界面和多过程系统[27]

目前，河口海岸的研究和应用现状还不足以从监测、预报和情景分析等方面应对河口海岸可持续发展面临的挑战。第一，现有野外观测数据缺少时效性，历史观测资料缺少聚融性，遥感产品缺少连续性，因此在代表真实世界状态时有诸多局限性；第二，目前学术界和政府业务单位运行的河口海岸模型尽管比较成熟，如风暴潮模型等，但大都缺少系统关联性和多维度数据同化算法，因此无法逼近真实；第三，河口海岸数据大型、多源和异构，缺少基于人工智能技术的数据聚融和数据挖掘；第四，河口海岸相关的应用服务有效性不足，以台风事件为例，除了洪水灾害预报预警等问题，台风事件中滨海城市应急管理系统等往往被忽略；第五，长期以来我国河口海岸科学研究和工程应用普遍依赖于国外相关的专业模型，包括海洋波浪模型Wavewatch 芋[28]、海浪数值模式（Simulating Waves Nearshore，SWAN）[29]，海洋、海岸、河口水动力数学模型（An Advanced Circulation Model For Oceanic，Coastal and Estuarine Waters，ADCIRC）[30]，动力与地貌模型Delft3D[31]，有限体积海岸海洋模型（Finite-Volume Coastal Ocean Model，FVCOM）[32]、飓风气象预报模型（Hurricane Weather Research and Forecasting model，HWRF）[33]，洪涝模型LISFLOOD[34]等，缺乏具有自主知识产权的专业模型系统。

近年来，在以智能化为主要特征的第四次技术革命的背景下，“空天地海”一体化立体观测、遥感反演、数值模拟等技术在河口海岸研究和应用中陆续普及，河口海岸大数据呈指数式增长，数字化和智能挖掘技术在经略海洋中的作用日益凸显。结合数字孪生和人工智能等前沿科技发展，河口海岸数字孪生采用多源异构数据同化技术，将河口海岸综合现场监测数据与河口海岸专业模型相结合，生成高精度精细化的预报和再分析大数据产品，通过构建专业知识库和研发深度学习等人工智能算法服务灾害防控、生态修复、环境管控和海洋资源利用等应用场景，预期能够实现优化、“四预”和情景分析等功能（图3）。由于具有“实时同步、忠实映射、高保真度”的特点[35]，河口海岸数字孪生将使广泛的用户能够与河口海岸数据和信息进行互动，以增强理解并为决策提供参考，使用户能够探索河口海岸在不断变化的条件下将如何响应。不仅如此，河口海岸数字孪生还有助于推动河口海岸学科群的发展，从技术角度影响滨海湿地生态系统和人类活动，提升海岸带风险防控、综合管理水平，为陆海统筹、资源安全、灾害防控、生态环保等国家需求提供科技支撑。

图3 河口海岸数字孪生概念

3 河口海岸数字孪生系统

河口海岸数字孪生旨在提高对河口海岸复杂系统演变机制、趋势预测和全球变化应对的研究与应用能力。因此，河口海岸数字孪生强调基于全面且准确的感知数据，进行精准建模，达成虚实网络实时交互，利用跨时空数值模拟和人工智能数据分析技术，为河口海岸的灾害防控、环境治理和生态修复等应用场景提供预报、预警、预演和预案等服务（图4）。河口海岸数字孪生系统主要包括以下几方面。

图4 河口海岸数字孪生系统

3.1 河口海岸立体监测和数据聚融

现实世界的感知数据是河口海岸数字孪生的基石和保障。河口海岸是一个具有多过程、多界面和多圈层的区域。为了全面、精确地监测和研究自然环境，需要进行跨学科合作和交叉研究，构建多学科交叉综合观测网络，以综合观测大气、水文、地理等各个领域的数据。这需要发展综合传感器、卫星遥感、无人机、雷达等多元感知技术，以实现对多种环境因素的实时“空天地海”立体监测（图5）。同时，需要具备主动观测能力，即根据数值模拟结果、数据分析与场景服务的需求，实时动态调整观测要素、位置、频次等，以获取最优观测数据。数据的质量和一致性对于数据聚融至关重要，因此需要对不同数据源进行有效的整合和清洗。这包括数据采集、校准、修正和插值等预处理手段，以确保数据的准确性和一致性。适当的数据融合方法也应该被采用，如卡尔曼滤波、粒子滤波、最优插值和格点统计等。

图5 河口海岸“空天地海”立体监测物联网

3.2 河口海岸多过程耦合模型系统

流域-河口-近海多过程耦合模型系统是河口海岸数字孪生的核心。河口海岸过程受流域和近海影响巨大，要科学合理揭示河口海岸过程，必须综合考虑流域和近海的影响。同时，河口海岸人类活动频繁，有必要建立自然过程与人文社会经济的有机联系。这要求河口海岸模型系统能够关联流域-河口-近海不同尺度不同区域大气、海洋、陆面、水文水动力、城市和社会经济等模式（图6），以更好地模拟和预测流域-河口-近海系统的演变。在建立模型系统时，需要考虑到不同领域中主要物理和生化过程和机理之间的相互作用，例如，流域中的水文过程对河口海岸的影响，城市活动对水环境的影响等。通过系统关联不同领域的模型，抽象化不同尺度多种模式，更好地模拟和预测系统的响应和变化。这种关联需要实现多模式与多过程之间的模块化耦合，提出多尺度时空数据同化算法，融合不同时空尺度的数据，以提高模型的准确性。另外，河口海岸多过程耦合模型系统还应借助目前迅速发展的人工智能技术，突破传统数值模型在数值差分离散、参数化方案等方面的瓶颈，建立新型智能化数值模型，以期更好地实现人机交互，在提升不同情景下系统预测能力的同时可接受人为动态控制并进行智能调整。

图6 河口海岸多过程耦合模型系统

3.3 河口海岸数字孪生体

河口海岸数字孪生需要对河口海岸大数据的特征与规律进行分析，这就需要构建一个“有血有肉”的河口海岸数字孪生体。基于环境的模型重建就是孪生体的“骨架”，河口海岸专业知识图谱则是孪生体的“血液”，而观测和模型生成的大数据系统则是孪生体的“肌肉”。结合深度学习的重构方法，可以将二维场景中的数据特征经过模型的学习，迅速获得对应的三维场景，发展新的基于视频、图像、点云数据的多源数据的河口海岸环境重建技术；创建河口海岸专业知识图谱，包括水文、地貌、生态、环境、工程等历史数据、风险防控手册、污染治理手册、生态修复技术指南等，并利用图谱检索推理技术，基于知识图谱智能生成并推送优化方案；研发一种基于专用云平台的河口海岸科学数据管理系统，实现河口海岸大规模数据的集成和管理，以及数据的有效组织和高效访问；着力研发快速搜索算法，实现数据的可靠存储、快速访问、计算和共享，确保数据服务的真实性、时效性和安全性；提出基于视觉感知的时空关联可视化方法，建立人机交互的河口海岸大数据可视化环境，在数字孪生系统、环境数据和用户之间构建良好的接口。

3.4 河口海岸智能服务平台

河口海岸数字孪生的目标是为河口海岸情景提供智能服务。利用深度学习技术开发卷积神经网络模型，对数据采用时间序列分析、关联规则分析、预测模型、机器学习等方法进行大数据智能挖掘；针对河口海岸灾害防控、水沙和航道资源利用、环境污染治理和湿地生态修复等应用场景，河口海岸数字孪生系统能够利用海岸带污染风险评估与管控、滨海湿地生态保护与修复和海岸带水沙航运资源安全与可持续利用等情景模块，提供精准化预报、精细化预警和系统化预演等智能服务。比如，通过实时监测数据，预测河口海岸风暴潮、巨浪和洪涝等灾害的发生，并针对可能发生的情况做出紧急应对措施。河口海岸智能服务平台将为相关领域人员提供更加便捷的协作和决策平台，在河口海岸的水土和航运资源安全、水环境管治和湿地生态保护等方面发挥重要作用。

4 河口海岸数字孪生的核心技术

河口海岸数字孪生是一个聚焦河口海岸物理、环境、生态和人文社会经济等学科专业知识，借助人工智能、虚拟现实等大量新一代信息技术搭建而成，为河口海岸应用场景提供“四预”服务的基础工具和平台。因此，河口海岸监测物联网技术、流域-河口-近海模型耦合技术、数据管理和智能分析技术，以及知识图谱技术成为河口海岸数字孪生的四大核心技术。

4.1 河口海岸监测物联网技术

河口海岸监测物联网的核心任务是设计“空天地海”立体监测系统，实现河口海岸现场监测数据的实时采集和传输；利用人工智能进行图像识别、数据清洗和质量控制，开发多源异构数据的聚融算法，以完成河口海岸全要素智能监测和数据聚融的目标。河口海岸多学科监测物联网关键技术包括：淤现场组网和实时传输技术。现场观测设备组网是一种将多个观测设备连接在一起的技术，通过网络融合技术来实现北斗和5G 之间的无缝切换，以便在地球科学、气象学、环境监测和其他领域进行实时数据采集和监测；于全域标识技术。观测设备之间相互协作或相互作用需要明确物体在全域的空间位置及唯一标识，全域标识为物理对象赋予数字身份信息，实现孪生映射，为各类部件赋予独一无二的数字编码，从而实现虚实精准映射和一一对应；盂多源数据的信息提取技术。使用文字和图像检测和识别算法从采集到的数据中进一步识别并提取样本信息，分类有联系的语义和词句，进行文档关键句生成和事件检测，并结合海洋环境下的时空数据关系来进行标签和关联；榆异构数据的聚融技术。通过数据清洗、数据整合、数据共享等技术，相应抽取不同数据的特性值，清理数据噪声，重新构建统一规范的数据形式。

4.2 流域-河口-近海模型耦合技术

流域-河口-近海模型耦合需要基于自适应计算网格、随机-确定过程耦合等技术，在空间尺度上采用动态降尺度耦合流域模型、区域海洋模型和河口海岸-工程结构高分辨率模型，在动力上兼容较大尺度的静力近似运动和较小尺度的非静力近似运动，在过程上采用典型场景耦合水动力、泥沙、地貌、生物地球化学和生态等关键过程，以及人文社会经济模式，并兼具自主知识产权、可移植和可扩展等特点。由于每个子模型针对不同对象或过程进行模拟，具有不同空间区域或不同时空离散方法，在程序实现上的程序语言、输入输出接口、并行计算剖分方法、运行速度等不尽相同，这导致流域-河口-近海多过程耦合模型在开发过程中常面临耦合实现的技术难题。地球系统模式领域已有能便捷实现大气模式、海洋模式、陆面模式、海冰模式等模块化并行耦合的耦合器，包括法国的通用耦合软件（Ocean Atmosphere Sea Ice Soil，OASIS），美国的模型耦合工具包（Model Coupling Toolkit，MCT）、地球系统模型框架 （Earth System Modeling Framework，ESMF）、灵活模型系统（the Flexible Modelling Sys-tem，FMS），德国的耦合器（Yet Another Coupler，YAC），中国的C-Coupler[36]等。现有耦合器有望为河口海岸多过程耦合模型的研发提供基础支撑，但仍需要面向河口海岸特定需求做进一步改进，特别是水沙快过程和地貌生态慢过程耦合时需要动态改变网格区域的范围和精度。基于通用模式耦合器开发的河口海岸多过程耦合模型需要实时地获取多源数据，并将其集成到模型中，以提高预测和模拟的准确性，这离不开数据同化技术。常用的数据同化算法包括基于卡尔曼滤波的数据同化、基于贝叶斯推断的数据同化和基于群集算法的数据同化等。为了充分利用观测信息，需要选择合适的同化算法，以将不同来源的数据进行整合和融合，动态提高模型的预测能力。

4.3 河口海岸大数据管理和智能分析技术

人工智能在数据质量控制、聚融算法、时序异常检测、时空关联分析、指标集合拟定和分层综合评价等方面有广泛应用。它可以评估和校验数据质量，提高可信度，分析融合多源数据，实时监测和预测海岸情况，分析时空关联关系，筛选指标和建模，以及进行综合评价。人工智能识别技术包括计算机视觉、深度学习和自然语言处理等，其中，计算机视觉技术可以对海洋环境进行可视化监测，如水位远程监测、雾天海洋图像增强与复原等；深度学习技术可以从河口海岸数据中自动提取特征并进行分类和预测，如预测海水温度和海平面变化趋势、监测海洋生态系统的变化等；自然语言处理技术可以帮助处理文本数据，从专业知识平台中提取知识来设计河口海岸应用场景的预案。这些应用为河口海岸的数字孪生和可持续发展提供技术和决策支持。在三维建模可视化方面，人工智能提高了建模效率和准确性。新型测绘技术创建数字孪生河口海岸的三维模型，深度学习可将2D 图像转化为高质量的3D 模型，并增强可视化效果。它还生成高质量的渲染图像和动画，支持人机交互，提高建模效率、质量和用户体验。在河口海岸过程预测中，人工智能具有快速高效的特点。当前需求包括即时和长期态势化的预测。传统数值模型受计算量和时效性限制，而人工智能可以从观测数据和模型模拟数据中学习过程规律，提供更快速、准确的预报和预警，弥补了数值模型的时间尺度的不足。

4.4 河口海岸知识图谱技术

河口海岸知识图谱的构建需要针对具体的应用场景。通过分析和提炼具体应用场景的问题和需求，从历史数据中提取规律、实体及其之间的关系，进行知识图谱设计和存储。专业知识图谱的建设主要包含对象关系图谱构建、规则识别和智能推荐框架的构建。首先，在遵循既有河口海岸行业标准规范的基础上，利用信息化存量基础数据，构建对象关系图谱。对象关系图谱是一种表征对象、属性、关系、基于行业标准与文献资料的图谱，主要通过关系的设计、抽取、表示、融合、存储和更新等功能，从不同来源、不同结构的数据中提取知识并存入知识库中，并形成一系列高质量的事实表达，为上层智能推荐框架的构建奠定基础。其次，需要根据场景方案需要，在对象关系图谱的基础上进一步扩充规则要素，形成场景方案规则图谱。具体实现方法是通过关键词和短文本的规则抽取，利用词向量判断相似词距离，从而跟知识图谱三元组件（实体1-关系-实体2）进行正则模板的匹配；基于方案的结构化表示，完成规则图谱与对象关系图谱中对象及其属性的关联，实现业务应用中，不同知识库之间、数据底板与知识平台之间的互联互通。最后，基于业务流程，开展河口海岸态势感知、规则匹配、知识推荐等业务流程的设计，形成面向数字孪生河口海岸的知识推荐框架。根据常态化感知结果，实现流程的自主触发，依据规则图谱，开展基于目标确定、分析、规则匹配流程的演算分析，自动化匹配和推荐出适用于当前情形的知识图谱规则语句、建议等知识。

5 河口海岸数字孪生面临的挑战

5.1 多学科全要素综合监测

河口海岸系统复杂，有着学科交叉和不可控的监测环境，因此，河口海岸数字孪生面临的最大挑战是多学科全要素综合监测。第一，多学科观测变量的时间尺度不一致，水沙动力是在一个或多个潮汐周期内以分钟频率连续获取，水质污染以天为单位，海岸生态植被特征季节性明显，地貌变化往往以年际来考量，而海岸动力沉积则以百年甚至以上尺度做比较。第二，多学科观测变量的空间尺度也不一致，潮滩地形复杂，水沙动力、水质污染或海岸生态植被观测需要多点测量，从而提高空间分辨率，海岸地形变化往往采用无人机进行大面积观测，而生物多样性和海岸动力地貌则以有限的采样点为主。第三，多学科数据采集和分析方法也不一致。水沙动力和海岸地形特征往往能够在现场直接获取；生态植被特征则需要基于现场量取数据进行统计分析获得；而水质污染和生物群落的特征都依赖室内分析仪器。第四，多学科多要素数据采集涉及传感器和仪器种类多，目前能满足长期运行要求的传感器和仪器种类还比较少，运行成本较高。综上所述，河口海岸数字孪生需要对河口海岸现场观测进行顶层设计，提前协调好各个学科的采集需求，共同制定和执行数据共享的政策和标准，加强数据安全和知识产权的保护，综合应用多种技术手段，提前预判不可控因素的存在和影响，才能为数字孪生的建设和应用提供准确、可靠的监测数据支持。

5.2 人地海耦合模拟

河口海岸系统涉及多个尺度和多个层次的复杂性，包括物理、生态、环境、人文社会经济等因素，将这些因素整合到一个模型系统中是非常复杂的。理解不同组分之间的相互作用和反馈效应也是极富挑战的，例如，河流的污染可能会影响海岸生态系统，反之亦然。建立准确的耦合模型需要深入了解这些效应。河口海岸人地海耦合模型系统还必须考虑到人类活动在河口海岸地区的影响，模型需要包括社会经济因素，如人口增长、城市化、渔业和旅游等。这些因素的评估和核定需要获取大量且准确的数据以输入模型，而许多河口海岸地区缺乏高质量的数据，而且数据的不确定性可能会导致模型参数和结果的不确定性。在建立好自然过程和人文社会经济等子模型系统后，多过程耦合模型还需要制定输入和输出标准、基准测试、耦合、网格和验证标准。考虑到物理模型的巨大计算量和成本，人工智能等技术逐渐被引入到耦合模型系统里面，智能化模型通常更复杂且可解释性更低，同时，训练出的模型通常在特定条件下表现良好，但河口海岸环境的多样性可能导致模型泛化能力的问题。解决这些挑战需要自然科学家、社会科学家和工程师之间开展广泛的多学科交叉。

5.3 跨领域跨行业协同

河口海岸数字孪生是一个系统工程，除了河口海岸相关学科前沿知识和应用场景，还涉及测绘、遥感、电子、通信、人工智能、虚拟现实等大量新一代信息技术。因此它需要不同领域和行业之间的协作，以便数字孪生能够准确地反演和预测这些要素。政府部门也需要参与到河口海岸数字孪生的建立和应用中来，为数字孪生模型提供政策依据和支持。政府还需要确保数字孪生模型是公开透明的，使所有利益相关者都能够获得和理解数字孪生模型的数据和信息。由于河口海岸数字孪生涉及政府、学术界、工业界和社会组织等多个领域的专家和利益相关者的参与，需要建立协作机制和沟通渠道，以促进信息共享和技术交流。只有通过持续的技术和数据基础设施投资，以及不同领域专家和利益相关者之间的协作，才能建立一个准确可靠的数字孪生模型，为河口海岸管理和保护提供有效的决策支持。

5.4 信息安全保障

河口海岸数字孪生关联大量的河口海岸数据、模型和算法，其中可能包含地理信息、环境数据、国家安全等信息，因此网络安全是河口海岸数字孪生面临的一个重要挑战。数字孪生需要从不同的数据源和观测系统中获取数据，并在不同的网络环境中进行处理和共享。这使得数字孪生容易成为网络攻击的目标，包括黑客攻击、网络钓鱼、勒索软件、恶意软件等等。这些攻击可能会导致数据泄露、系统崩溃、服务中断等问题，对数字孪生的建立和应用造成严重的影响。另外，数字孪生也需要考虑隐私和数据保护的问题。河口海岸数据可能包含个人隐私、商业机密和知识产权等重要信息，需要采取适当的措施来保护这些信息。为了应对这些挑战，亟须建立安全的数据共享和存储机制、采用加密技术来保护数据传输和存储、加强身份认证和授权管理等等；同时，还需要对数字孪生的网络安全进行定期的评估和检查，发现并解决可能存在的安全漏洞和风险。

5.5 服务标准制定

河口海岸数字孪生目前缺乏统一的技术标准和规范（数据采集、共享、处理、分析和服务），导致不同数字孪生项目之间存在着数据格式、处理方法、算法模型等方面的差异。缺乏技术相关标准规范，不仅增加了数字孪生开发的复杂度和难度，也降低了数字孪生模型的可重复性和可复制性。此外，不同数字孪生项目之间的数据和技术差异也会增加数字孪生的集成和共享难度，限制数字孪生在河口海岸管理和保护方面的应用和推广。因此，为了促进河口海岸数字孪生的发展和应用，需要加强顶层设计，汇聚产学研等各方力量设计数字孪生总体架构，抢占数字孪生国际标准和规范制定权，这包括数据格式标准、数据采集和传输标准、算法模型标准等，以及数字孪生开发和应用的最佳实践标准等。这些标准和规范可以为数字孪生开发提供指导和支持，提高数字孪生模型的可重复性、可复制性、可移植性，同时也有助于数字孪生的集成和共享，促进数字孪生在河口海岸管理和保护方面的应用和产业化。

6 河口海岸数字孪生的应用场景

河口海岸数字孪生技术的应用场景广泛，以下是其中几个主要的应用场景。

6.1 河口海岸防灾减灾

河口海岸防灾减灾的核心在于准确预报和实时发布预警、快速预演方案，并制定应急管理措施。数字孪生技术可预测自然灾害，如风暴潮、海浪和海啸，以及生态灾害，如浒苔、绿潮、赤潮和外来物种入侵。它可以评估各子系统的风险指数，构建预警系统，并通过场景预演实时评估各种预案的可行性。此外，数字孪生技术还可提供灾害应急管理实施方案和发布信息。通过建立精确的数字模型，数字孪生技术能够模拟、分析和评估海岸侵蚀的程度和趋势，预测海岸侵蚀可能带来的影响和风险。这样可以更好地了解河口海岸线的变化规律和生态环境，为淤泥质、沙质和珊瑚礁海岸侵蚀管理提供决策支持，并制定有效的防护和治理方案。此外，数字孪生技术还能为沿海城市和社区，以及岛礁的海岸线管理与利用提供可持续发展的指导和决策支持。

6.2 河口海岸环境保护与生态修复

河口海岸环境保护与生态修复的关键在于通过系统模拟进行方案评估和优化。数字孪生技术可以通过对河口海岸水沙动力和植被相互作用的模拟，提供植被定植的最佳区域、水动力阈值和定植时间窗口。它能够模拟和评估河口海岸的生态环境，评估生态系统的健康状况和生态风险，为海岸带和岛礁生态修复提供科学依据。同时，数字孪生技术还可以为海岸和岛礁环境监测提供准确的海洋环境和生态环境数据，帮助监测和预测海洋环境的变化趋势。它能够获取突发事件中河口海岸污染物的扩散时间和浓度，并模拟不同方案对生态环境的影响。通过预演污染物治理方案，实时评估预案的有效程度，为海洋环境保护提供科学依据。

6.3 河口海岸资源可持续利用

河口海岸资源可持续利用亟需利用数字孪生技术来增加资源开发效益和缩减成本。数字孪生技术采用可视化交互方式，通过输入工程设计的参数，数字孪生系统可以预演防护工程和港口航道工程的设计施工，评估各子系统对人类工程的响应程度，以及工程设施未来维护的成本和挑战。这为海岸防护工程的设计和施工提供优化方案，降低工程建设成本，提高工程质量。此外，数字孪生技术还可以模拟淡水和泥沙资源的分布和开发潜力，预测径流、波浪、海流、潮汐等因素对资源开发的影响，从而优化设计和运营方案，进一步提高河口海岸资源开发的效率和可持续性。

7 结 论

本文基于数字孪生的理念，结合河口海岸多圈层多界面的系统特征，提出了立体观测和数据聚融、多过程耦合模型、数字孪生体和智能服务平台等河口海岸数字孪生关键要素；并介绍了河口海岸数字孪生的核心技术，包括监测物联网、模型耦合、大数据管理和分析、专业知识图谱等。尽管面临着多学科全要素监测、人地海耦合模拟、跨领域跨行业协同、信息安全保障、服务标准制定等困难和挑战，河口海岸数字孪生具有逼近真实、系统关联和提供智能服务等特点，能够提供监测、预报、预警、预演和预案等智能服务，其构建预期能够增强对河口海岸系统的理解，有效保护和管理河口海岸生态系统，支持河口海岸可持续发展。