人工智能技术在智慧水利中的应用与展望
推进智慧水利建设是推动新阶段水利高质量发展的六条实施路径之一。智慧水利是运用物联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术，促进水利规划、工程建设、运行管理和社会服务的智慧化，提升水资源利用效率和水旱灾害防御能力，改善水环境和水生态，保障国家水安全和经济社会的可持续发展。随着近年人工智能算法的不断完善，人工智能在智慧水利中的应用面临着新的机遇和挑战。与其他传统控制算法相比，人工智能具有学习性好、协作性强、控制效率高等优点，对高度复杂、不确定、非线性的水利调控对象具有良好的适应性和调控效果。越来越多的研究学者致力于人工智能在水利问题中的应用研究，并取得了显著成果。总结分析人工智能技术在水利领域的研究和应用现状，对于进一步推进智慧水利建设、推动水利高质量发展具有重要意义。
01、人工智能技术的组成
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机学科的一个重要分支，由约翰·麦卡锡于1956年在达特茅斯会议上正式提出，被称为世界三大尖端技术之一。人工智能涵盖了多种算法，实现方式也有很多，包括比较早期的专家系统（ESs），以及应用最广泛的计算机视觉、机器学习、知识图谱和自然语言处理等。人工智能的组成及主要算法模型如下图所示。
▲人工智能的组成及主要算法模型
计算机视觉（Computer Vision，CV）是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议，目前在人脸识别、自动驾驶、智能监控等方向有着广泛的应用。机器学习（Machine Learning，ML）是指让计算机能够自动从数据中学习规律和模式，并根据学习的结果进行预测或决策，目前与金融、医学等行业紧密结合。知识图谱（Knowledge Graph，KG）是指用图结构表示实体（如人、地点、事物等）和它们之间的关系（如属于、就职于、位于等）的数据集合，现已广泛配置在各类搜索引擎、智能问答、智能助理中。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机能够理解和生成自然语言（如中文、英文等）的能力，常应用于计算机机器翻译、文本摘要、情感分析等业务。
02、人工智能技术在智慧水利业务场景中的应用现状
水利科学是人类为解决生存和发展的需要而研究的对自然水域进行控制和调配的技术理论和知识体系。智慧水利建设的加速推进对水利科学的快速稳定发展提出了新的要求，也为人工智能在水利中的应用提供了方向。本文针对水利中较为突出和关键的问题，列举了人工智能在智慧水利中的四大应用场景，即灌区综合管理、水利工程结构安全监测、中小流域水文预报、河湖管理，并分析概括其应用现状。
▲人工智能技术在四大智慧水利场景下的应用现状
中小流域水文预报
水文预报是防汛抗旱决策、水资源合理利用、生态环境保护以及水利水电工程运行管理的重要依据。传统的水文预报方法多采用基于过程驱动的水文模型结合水力学模拟复杂的物理过程，但是高质量的物理数据、复杂的数学工具和大量简化的假设给校准和验证带来了挑战。随着人工智能技术和交叉学科的发展，许多研究者对人工智能水文预报模型展开了深入研究。机器学习是实现人工智能的基本途径，其中人工神经网络（ANN）是最具代表性的机器学习算法之一，此外，支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）等许多机器学习算法同样具有处理非线性和不确定性的强大能力，在水文预报领域得到广泛的应用，但仍存在泛化性能弱、预见期较短等问题。因此，一些深度学习方法相应出现，例如长短时记忆神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及采用编码-解码（ED）结构的LSTM深度学习模型。人工智能的持续发展使其在预报业务中的需求逐渐增长，特征可视化或反映降雨径流响应规律的可解释性深度学习、量化预报不确定性的概率深度学习、用于缺资料流域的区域深度学习和多任务集成深度学习等研究均得到水文学者的广泛关注，为提高水文预报的预测精度以及确保预测结果的准确性和可靠性提供了新的思路。
人工智能技术在中小流域水文预报场景下的应用如下表所示。
▲人工智能在中小流域水文预报场景下的应用
河湖管理
河湖管理是水资源保护和利用的重要内容，涉及水环境治理、水生态修复、水灾害防控等多个方面。传统的河湖管理多依赖人工巡检，耗时、耗力、效率低下。随着人工智能技术和交叉学科的发展，研究者开始探索利用人工智能技术提高河湖管理的水平和效率。目前，人工智能技术在河湖管理中的应用主要包括水面漂浮物识别和河湖水质监测预测两个方面。
水面漂浮物识别是指利用计算机视觉技术从河湖表面的图像或视频中识别出不同类型的漂浮物，如垃圾、水草、油污等，并对其进行定量分析和分类处理。水面漂浮物自动识别研究方向主要分为基于传统图像处理方法的检测方法和基于计算机视觉的检测方法两类。传统的图像处理方法利用均值漂移搜索模型和卡尔曼滤波预测模型完成对运动目标的跟踪，对图像进行滤波和分析，提取目标的形状、颜色、纹理等特征，最后通过传统机器学习算法对收集的特征进行分类。此类算法虽然不需要大量的图像数据，但鲁棒性较差，容易受到反射、河草遮挡等因素的影响，存在检测效率低、精度低等问题。随着人工智能技术的快速发展，Faster R-CNN、YOLO、SSD等基于计算机视觉的检测方法大量涌现，具备强大的特征学习和表达能力，被广泛应用于水面漂浮物检测中，并表现出较好效果和优势。
河湖水质监测预测是指利用传感设备从河湖中的水样或传感器数据中对水质各项指标（溶解氧、氨氮、化学需氧量、总磷等）进行监测、评价和预警。水质监测的目的是及时监测和评估河湖的水质状况，保障水资源的安全和健康。受测站设备影响，水质数据时常缺失较多，且水质变化往往是非线性的，通过传统统计学方法通常难以精准预测。而机器学习方法以其强大的非线性拟合和时空建模能力，在这类问题中表现出了很好的效果和优势，在河湖信息化管理中得到越来越广泛的应用。
人工智能技术在河湖管理场景下的应用如下表所示。
▲人工智能在河湖管理场景下的应用
水利工程结构安全监测
水利工程结构安全监测是水利工程建设和运行管理的重要内容，涉及大坝、水库、渠道、闸门等多种结构。传统的水利工程结构安全监测多依赖人工或机械设备的定期检测、采集和分析，但是这些方法存在成本高、效率低、精度差和时效性差等问题。随着人工智能技术和交叉学科的发展，研究者开始探索利用人工智能技术提高水利工程结构安全监测的水平和效率。
以大坝安全监测为例。传统的大坝安全监测数学模型主要有统计模型、确定性模型和混合模型三类。其中统计模型是通过数理统计间接判断大坝监测值变化规律的数学方程；确定性模型是通过确定环境自变量与大坝形变量之间的确定性因果关系判断大坝监测值变化的数学模型；将以上两种模型结合便得到混合模型。以上三种传统模型都是将形变量看成是环境量函数的线性组合，但大坝坝体的形变量往往和环境因素存在着非线性关系，因此传统模型难以有效反映坝体形变与环境之间的关系。人工智能模型的出现为大坝安全监测提供了新思路，机器学习、神经网络等新的理论与方法逐渐被引入大坝安全监测分析中，并取得了良好的效果。目前，人工智能的方法在大坝变形监测数据处理与分析预测领域的应用日益增多。
人工智能技术在水利工程结构安全监测场景下的应用如下表所示。
▲人工智能在水利工程结构安全监测场景下的应用
灌区管理
灌区管理是农业水利的重要组成部分，涉及灌区的需水预测和输配水调度两个关键环节。传统的灌区管理多依赖于经验公式、统计模型或水力学模型，但是这些方法存在数据不足、参数不确定、计算复杂和适应性差等问题。随着人工智能技术的发展，研究者探索利用人工智能技术提高灌区管理的水平和效率。目前，人工智能技术在灌区管理中的应用主要包括灌区需水预测和灌区输配水调度两个方面。
灌区需水预测是指利用机器学习技术从灌区的气象数据、作物数据、土壤数据和水文数据中预测出灌区的需水量和需水时段，对农业灌溉水资源的可持续规划和管理具有重要作用。为推动灌区需水预报方法的改良提升，人工智能技术被引入灌区需水预报领域。一些研究者利用决策树算法（DT）、密集神经网络（DNN）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、长短期记忆网络（LSTM）进行灌区需水预报，预测精度比传统的基于参数的统计方法有显著提高。随着研究深入，人们发现采用多种模型的混合架构以及利用合适的优化算法可以提高预测的准确性和适用性，例如有学者结合LSTM和小波变换来进行灌区需水预报，其中小波变换可以为LSTM提供更清晰的特征，从而提高预测精度。先进的优化算法例如遗传算法也被用来提高模型的预测准确度和寻优速度，这些方法进一步提升了模型在分析历史数据特征和精确预测等方面的能力。
灌区输配水调度对于保障水资源高效利用与持续供应具有重要作用。为了提高配水精度，机器学习、知识图谱与智能优化算法被引入灌区输配水调度。一些研究使用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法进行渠系优化配水，相较于经验配水法可以有效提高灌溉水利用率，减少配水过程中的水量损失。例如，遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，能够在复杂的渠系网络中找到最优的水资源分配方案。知识图谱模型辅助灌区用水管理人员判断调度流量预测值，误差在经验认知范围内，且可实现调度流量值的实时检索。此外，在面对实时降水变化和作物用水需求时，这些算法能够提供更为精准和灵活的调度方案。总之，这些人工智能方法的应用提高了水资源分配的效率，为高效灌溉和农业水资源的可持续管理开辟了新路径。
人工智能技术在灌区管理场景下的应用如下表所示。
▲人工智能在灌区管理场景下的应用
03、人工智能技术在智慧水利业务场景中的应用前景
根据水利部智慧水利建设指导思想与《数字孪生流域建设技术大纲》要求，按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”，需加快推进水利数字孪生平台建设，支撑预报、预警、预演、预案“四预”功能实现。数字孪生平台主要由数据底板、模型平台与知识平台三部分构成，人工智能技术在其中占据着重要地位。
▲数字孪生平台框架
数据底板。数据底板是构建数字孪生水利的基础，需汇聚并处理水利信息网传输的各类数据，为模型平台和知识平台提供数据服务。人工智能技术可在数据底板的建设中通过智能感知技术和通信技术建设“天空地”一体化的水利感知网，实现对涉水对象属性及其环境状态的实时监测和智能分析，通过图像识别、自然语言处理等技术，提高数据的采集、处理、分析和展示效率。
模型平台。模型平台以水利专业模型分析物理流域的要素变化、活动规律和相互关系，通过智能识别模型提升水利感知能力。人工智能技术可以与水利业务场景相结合，利用强化学习、迁移学习等算法实现对水利对象特征自动识别、规律发现或趋势预测，进一步提升水利业务前瞻预演能力。
知识平台。知识平台是构建数字孪生水利的驱动，通过汇集数据底板数据与模型平台分析结果，经水利知识引擎处理形成知识图谱，服务水利业务应用。知识平台的建设可以利用知识图谱技术进行水利知识表示，通过语义分析、本体构建、逻辑推理方法，感知水利对象之间的内在关系，认知水利规律，结合可视引擎关联实现各类信息间关系与知识推理结果可视化，为数字孪生流域提供智能内核。
04、结语
目前，人工智能技术在中小流域水文预报、河湖管理、水利工程结构安全监测、灌区管理等水利场景下均有较为广泛的应用。针对上述四个主要应用场景，人工智能技术表现出显著的优势和潜力。随着数字孪生水利建设步伐的迈进，人工智能技术将迎来更大范围的应用，依靠其强大的推理与运算能力，能够有效提升水利决策与管理的科学化、精准化、高效化能力和水平，为新阶段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。
