智慧水利解决方案：构建预报、预警、预演、预案的智慧水利平台

国家“十四五”规划纲要明确提出“构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”。为统一要求、明确标准，避免重复建设、信息孤岛，2022年3月，水利部组织编制了《数字孪生流域建设技术大纲（试行）》。

根据上述文件，可以更好地理解数字孪生流域作用与组成。数字孪生流域是智慧水利建设的核心与关键，包括数字孪生平台和信息化基础设施；流域防洪、水资源管理与调配以及N项业务应用调用数字孪生流域提供的算据、算法、算力等资源。

智慧水利总体框架

一 智慧水利发展现状及瓶颈

• 透彻感知能力存在不足：在新型监测站网方面，高清视频、无人机等新型监控手段虽得到一定应用，但整体智能化程度低，自动化程度不高。应急监测装备能力低、应急监测手段缺乏，应急通信装备和应急抢险通信保障能力严重不足。
• 信息资源整合利用有待提升：分散建设信息基础设施条块分割、相互封闭，内部整合不够，形成多个数据孤岛，制约了整体效益发挥，存在“重采重存、利用率不高”的现象。
• 业务应用智能化水平不高：信息技术和水利业务融合不深入，流域水文、水动力、水资源等水利专业模型未系统构建，不能全流程支撑业务工作，综合分析和决策支持能力不强，距离实现“四预”功能的差距较大。

二 基于Mapmost的数字孪生水利解决方案

针对当前的业务痛点需求，Mapmost发挥其在多源数据融合、时空地理分析、三维场景交互、实时模拟仿真等方面的优势，为数字孪生水利建设提供三维地图引擎支撑，为水利业务综合指挥决策赋能。

01 建设数据底板

通过多元化采集、主体化汇集构建全域化原始数据，基于“一数一源、一源多用”原则，汇集全域数据，开展存量和增量数据资源汇集和治理，建成水利数据资源平台。通过“治理融合”、“分析挖掘”，充分发挥数据价值，让数据支撑业务决策，支撑领导决策。

02 建立可视化模型

基于L2和L3数据，通过用三维建模工具，建设自然背景、流场动态、水利工程、水利机电设备等4类可视化模型，为在业务应用中真实展现物理流域中各种水利业务场景提供支撑。

03 建设数字孪生流域平台

①全要素融合可视化呈现

集成地形、水文、生态植被、基础设施（水利工程、防洪工程等）等多维数据，利用先进的三维地图引擎和图形渲染技术，实现了流域环境的动态可视化。基于仿真场景可实现天气变化模拟、空间信息查询、空间漫游等。

②水利工程模拟仿真

利用高精度的地理信息系统（GIS）数据，结合先进的流体动力学模型和天气预报信息，能够在虚拟环境中精确模拟流域内水库、大坝等水利工程在不同气象和水文条件下的运行状态。通过泄洪模拟，平台能够预测和展现洪水发生、流向和可能的影响区域，为防洪减灾提供了科学的决策支持。

③洪水风险预警

实时监视水位、流量实时信息，预警超标信息；根据预报洪水值，结合工程设计指标，进行基于预报值的工程险情预报预警，根据洪水预警预报结果及不同的防洪标准，进行对应预案的启动，模拟预案实施效果。

④灌区管理

基于智能终端和光纤、5G网络技术，建设取水、供水、灌溉、排水等自动控制体系，实现骨干渠道灌排闸门现场及远程自动控制和远程监测，构建符合灌区的水资源调配、水旱灾害防御等多项数字化应用场景模型，对灌区各项工作进行数字映射、综合预测和辅助决策，达到计划配水、精准灌溉，高效利用水资源目标。

⑤自动巡检

运用先进的无人机设备、实时监控设备，结合视频智能识别技术，对大坝、溢洪道、输（泄）水洞（管）、管理设施等水利对象进行实时监测，检查建筑物裂缝、滑坡、塌岸、水位、大坝渗流等异常情况，将管理方式从“传统人工、被动盲目”转变为“智能识别、全程监管”的高效模式。

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