数字孪生水网建设应着力解决的几个关键问题
摘要：数字孪生水网建设涉及多学科交叉、新技术融合，有诸多重点和难点，应把握好建设目标、算据基础、算法核心、算力支撑、业务应用、网络安全等关键问题。结合数字孪生水网建设先行先试经验，围绕工程安全、供水安全、水质安全，提出了数字孪生水网建设的关键问题及解决思路：围绕建设目标确定建设内容和重点，以问题为导向开展需求分析；打造“天空地水工”一体化监测感知体系，完善地面监测站网、提升新型监测感知能力、强化数据治理与运用、推进数据资源共享，夯实算据基础；完善模型平台，开发知识平台，优化算法核心；建设信创云平台和高性能计算集群，扩充计算资源，升级通信网络，强化算力支撑；提升水网智慧调控能力，着力实现业务“四预”；构建网络安全体系，保障网络和数据安全；理清数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程的关系，提升整体效能。
关键词：数字孪生水网；算据；算法；算力；“四预”；网络安全
党的二十大明确要求加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，优化基础设施布局、结构、功能和系统集成，构建现代化基础设施体系。国家水网是国家基础设施体系的重要组成，是统筹解决水资源、水生态、水环境、水灾害问题，保障国家水安全的重要基础和支撑。中共中央、国务院印发的《国家水网建设规划纲要》对国家水网的布局、结构、功能和系统集成作出了顶层设计，并明确提出加快智慧发展，建设数字孪生水网。
数字孪生水网以物理水网为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理水网全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演，与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，通过新型基础设施实现对物理水网的实时监控、联合调度、风险防范。
数字孪生水网建设涉及多学科交叉、新技术融合，有诸多重点和难点，需要进行技术攻关和先行先试。水利部利用国家重点研发计划、水利部重大技术研究项目等开展技术攻关，部署开展第一批、第二批省级水网先导区以及第一批市级水网先导区、县级水网先导区数字孪生水网先行先试任务，目的是通过技术攻关解决技术难题，并在先行先试中实践，探索一批可复制和可推广的典型模式、技术路径和应用案例，积累数字孪生水网建设经验，以便全面推进。数字孪生水网建设应坚持问题导向、夯实算据基础、优化算法核心、强化算力支撑、着力业务应用、加强网络安全等关键问题。
01、明确数字孪生水网建设目标，坚持问题导向
目标是行动的指南，问题是突破的方向。以目标为着眼点，统筹谋划、顶层设计，以问题为着力点，补短板、强弱项。建设数字孪生水网就是要锚定构建“系统完备、安全可靠，集约高效、绿色智能，循环通畅、调控有序”的国家水网目标，围绕确保工程安全、供水安全、水质安全，立足工程的规划、设计、建设、运行全生命周期管理，实现数字孪生水网与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。
1.明确建设目标
（1）紧盯目标确定建设内容和重点
建设数字孪生平台、信息化基础设施是手段，目的是实现业务预报、预警、预演、预案“四预”，即实现与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，进而实时监控、联合调度、防范风险，确保工程安全、供水安全、水质安全。因此，建设数字孪生水网应紧紧围绕建设目标，统筹谋划、顶层设计，明确建设思路，确定建设内容和重点，切不可为了建设而建设；雨水情监测预报“三道防线”、数据底板、知识平台等具体建设内容一定要为实现目标而设定，与相关需求相匹配。
（2）坚持“需求牵引、应用至上”
围绕建设目标开展需求分析，掌握数字孪生水网流程、功能、数据等需求，以此作为规划、设计、建设、运行的基本依据。业务部门要牵头开展需求分析，强化应用，持续迭代，不断完善；技术部门要与业务部门密切配合，运用先进成熟的技术建成管用、实用、好用的数字孪生水网。
2.坚持问题导向
（1）查漏补缺
围绕数字孪生水网建设目标，梳理水网在规划、设计、建设、运行全生命周期管理中存在的问题，从算据、算法、算力，以及实现业务应用“四预”等方面进行需求分析，查找薄弱环节，补短板强弱项，确保协调推进。
（2）坚持“数字赋能、提升能力”
加大物联网、卫星遥感、无人机（船）、大数据、人工智能等技术应用力度，提高监测感知和数字孪生场景构建能力，基于数字孪生技术，在虚拟空间对典型历史事件、设计、规划或未来可能场景下的水网工程运行调度进行模拟仿真，正向预演风险形势和影响，逆向推演水网工程安全运行限制条件，及时发现问题，提出风险防范措施，迭代优化方案，为水网建设和运行提供前瞻性、科学性、精准性、安全性支持。
02、打造“天空地水工”一体化监测感知体系，夯实算据基础
算据是建设数字孪生水网的基础，也是当前建设的短板。数字孪生水网监测感知对象主要包括自然河湖水系、水网工程和取用水单元等。自然河湖监测感知应在数字孪生流域感知网基础上，根据业务应用需求，加强对行政边界和供水、生态流量、防洪等控制断面的监测。水网工程监测感知应在数字孪生水利工程监测感知体系基础上，以引调水、取水、输配水、水系连通等工程为重点，围绕水量平衡、输水效率、安全运行等，加强对水源水量水质要素、输配水工程和工程交叉节点运行状态、供水口门流量等的监测。取用水单元监测感知应在现有取用水监控体系的基础上，以灌区、水厂、直接取用水户等为重点，共享气象、农情、墒情、旱情及经济社会等信息，加强对用水和需水等相关指标的监测。
构建与数字孪生水网相适应的监测感知体系，若单纯依靠地面监测站网，投资大且难以全覆盖，不具备现实条件，因此必须以地面站网监测为基础，充分利用卫星遥感、北斗、无人机、无人船、视频监控、水下机器人、大数据、人工智能、云计算等技术手段，构建“天空地”一体化监测感知体系。
1.完善地面监测站网
（1）调整地面监测站网布局和密度
依据数字孪生水网建设要求，对水文、水资源、水利工程等地面监测站网完善布局、提升密度，以满足对物理水网全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演的需要。
（2）加强地面监测站网的韧性建设
在全球气候变化背景下，我国局部性、区域性乃至流域性极端暴雨事件时有发生，且屡次突破历史观测记录。与此同时，我国地面监测站的建设标准长期未变，应对极端暴雨洪水的能力不足。因此，提高地面测站尤其是具有防洪任务的测站的建设标准，确保在大洪水来临或其他极端情况发生时测得到、报得出、报得及时，尤为重要。
（3）修订完善技术标准
技术标准是建设的依据，应根据数字孪生水网和水利新质生产力要求同步修订完善监测感知类行业标准，补充缺失的技术标准，以满足数字孪生水网建设的需要。
2.提升新型监测感知能力
（1）大力推进卫星遥感监测应用
通过有效利用和挖掘公益、商业卫星资源能力，适当补充水利专有卫星资源，构建水利遥感卫星星座体系。
（2）强化无人机和视频监控运用
主要以流域为单元强化无人机应用，建立由流域管理机构、省级水利部门建设，水利部、流域管理机构、地方水利部门、工程管理单位等多级共享的无人机应用格局。水网中的引调水工程管理单位要努力实现视频监控覆盖重要部位、断面并保障全天时在线，利用无人机实现工程沿线自动巡航。
（3）积极开展测雨雷达和激光雷达先行先试
在暴雨洪水集中来源区、山洪灾害易发区以及大型水库工程、重大引调水工程防洪影响区等开展测雨雷达建设与应用先行先试，发挥激光雷达、多波束技术在水上、水下地形信息采集和数字高程模型构建中的优势，开展高精度地形信息采集的先行先试。通过先行先试凝练形成可复制、可推广的成果，逐步扩大建设规模和覆盖范围。
3.强化数据治理与运用
（1）强化水利基础数据治理
对水库、河道及堤防、蓄滞洪区等重要水利对象开展基础数据编目、汇集、治理等工作，统一编码及基础数据；同步更新业务应用系统与数字孪生水网基础数据，实现数字孪生水网对水利业务应用的服务支撑，促进水利基础数据跨业务、跨部门、跨层级共享应用；建立业务部门牵头、技术部门配合的问题数据反馈机制，推动实现数据源头治理、系统治理，提升数据质量。
（2）挖掘数据价值，坚持在应用中发挥实效
以雨水情监测预报“三道防线”为例，挖掘每一道“防线”的作用，而且要将“三道防线”融合运用。
“第一道防线”——气象卫星和测雨雷达加降雨预报模型、产汇流水文模型、洪水演进水动力学模型，实现“云中雨”监测预报并延伸产汇流及洪水演进预报。以流域为单元解析气象卫星数据，开展强降雨定量化预报预警，运用测雨雷达对近地面大气中的液态水开展实时超精细化监测和短临暴雨预警，利用激光雷达、倾斜摄影更新提取下垫面数据，耦合模型对“降雨—产流—汇流—演进”洪水形成演进全过程进行分析推演，在降雨之前就对可能发生的洪水作出预报，切实提高短临、短期及中长期全时空全链条降雨预报能力，努力延长洪水预见期，支撑洪水防御超前部署。
“第二道防线”——雨量站加产汇流水文模型、洪水演进水动力学模型，实现“落地雨”监测并开展洪水形成演进预报。通过优化完善雨量监测站网，在实时精准监测“落地雨”的基础上，迭代优化“第一道防线”监测预报成果，耦合模型对“产流—汇流—演进”过程进行分析推演，动态调整山洪灾害预警阈值，在洪水发生之前对洪水过程作出预报，在保证预见期的同时，提高预报精准度，支撑洪水防御实时指挥。
“第三道防线”——水文站加洪水演进水动力学模型，实现对洪水演进过程监测预报并延伸洪水演进传导预报。通过优化完善水文监测站网，在实时精准监测江河湖库水位、流量等要素变化的基础上，迭代优化“第二道防线”监测预报成果，耦合模型对洪水演进进行测报预报。水文站在对本站洪水进行精准测报的同时，向下游水文站或断面预报洪水演进信息，实现滚动传导预报和基于“正向-反向-正向”链条的调度预报，进一步提高预报精准度，支撑洪水防御关键决策。
“三道防线”是一个统一整体，各道“防线”相互促进、缺一不可，应统筹监测预报的精度和预见期，实现提高预报精准度和延长洪水预报预见期的有效统一。
4.推进数据资源共享
数字孪生水网是一项复杂的系统工程，为实现不重不漏、协调统一，需要以水网为单元、空间范围为边界，按照职责分工进行共建，按照业务履职需要开展共享。推进数据资源跨层级、多业务、多方式的共建共享，应坚持技术与管理两手发力。
（1）强化互联互通
在技术措施方面，制定设计相关资源共享的技术标准，开发共享平台，强化技术标准执行，加强数据资源统筹管理、整合归集、共享利用。
（2）强化对共建共享的督查与考核
在管理措施方面，行业内单位在年度建设情况总结时明确成果清单、提供可核查信息等，依托数字孪生水网对共享清单进行复核，实施台账管理，定期通报进展。业务部门加强跟踪指导，对共建共享情况开展监督检查，将结果作为评优评先、预算安排等的参考内容。
（3）强化跨行业共享数据
跨行业共享统计、气象、农业农村、生态环境等相关部门数据，包括水质监测、气象预报、农情、经济社会等数据。
03、完善模型平台，开发知识平台，优化算法核心
算法是建设数字孪生水网的核心，也是当前的弱项。一直以来，我们比较重视以防洪为重点的模型研究与开发，形成了相对丰富的水文和水力学模型，但以水资源调度、水利工程安全为重点的模型研究相对较弱，知识平台几乎是空白。为此，要加快完善水资源调度、水利工程安全等模型平台，开发知识平台。
1.完善模型平台
（1）构建水资源调度模型
建设来水预报、需水预测、水量调配、工程调度、输水过程模拟、调度效果评价等模型。来水预报模型方面，重点建设调水工程水源年、月、旬、日多尺度来水预报模型，同时还应考虑调水工程输水线路区沿线冰期气温预报模型、冰凌预报模型，调水工程受水区旱情预报模型等；需水预测模型方面，主要构建水源区和受水区年、月、旬不同时间尺度需水预测模型；水量调配模型方面，重点建设调水工程水源可调水量分析模型，调水工程水量分配模型，年、月、旬水量调度模型；工程调度模型方面，主要研发闸泵站阀群联合调度模型、泵站（群）经济运行模型等；输水过程模拟模型方面，主要构建输水河渠、调蓄湖库水力学模型等；调度效果评价模型方面，主要建设年、月、旬调度计划执行情况评价模型和年度调水效果评价模型。
（2）强化工程安全模型研究与应用
根据调水工程运行安全保障业务管理需求，结合工程安全监测感知体系条件，重点建设工程安全风险辨识模型、关键监控物理量智能识别模型、安全监测预警模型以及工程安全状态评估分析模型等。工程安全风险辨识模型关键是确定大坝、输水明渠、倒虹吸、渡槽、暗涵、输水隧洞等水工建筑物的典型风险及演化过程链、关键监控物理量类型；关键监控物理量智能识别模型实现对各水工建筑物运行过程中的水位、变形、渗流等关键运行物理量的智能监测；安全监测预警模型主要是建立各水工建筑物关键监控指标的预报预警模型，确定关键监控指标的多级预警阈值；工程安全状态评估分析模型重点构建各水工建筑物的变形、渗流、应力应变等的模拟分析模型。
2.开发知识平台
充分利用数字孪生流域、数字孪生水利工程等知识平台建设成果，针对水网特点和业务应用知识需求，协同构建水网对象关联关系、业务规则、历史场景等水网知识。
（1）建设水网关系图谱
协同数据底板建设，形成覆盖取水水源设施、输水设施、调蓄及分水设施，以及水源区、输水线路区、受水区等范围的工程对象集，可应用知识图谱、图数据库等技术，建立调水工程对象关联关系，包括空间关系、水流关系、管理关系等。
（2）构建业务规则和历史场景库
业务规则包括安全监管、智能调度、水质保障、智能运维等日常调度的运行管理知识，以及应对重大洪涝灾害、干旱灾害、生态破坏事故、水污染事故、工程安全事故等突发事件的应急知识。各业务规则依据法律法规、管理办法及预案等建立，采用结构化存储。
历史场景知识主要面向工程结构安全、工程防洪安全、水资源调度、水质保障等历史场景，包括场景特征、处置过程、处置效果、处置经验等内容，支持相似场景的快速查找匹配，支撑预案预演模拟对比。
（3）积极探索大语言模型技术运用
大语言模型等人工智能技术已从实验室进入应用，展示了强大的功能和良好的前景，在一些行业取得了实际效果，水利行业也开展了探索研究。在知识建设中要积极利用大语言模型，特别是通过多模态技术与数据底板、模型平台进行联动，为水网上层业务应用提供高效智能的技术支撑。
04、建设信创云平台和高性能计算集群，强化算力支撑
算力是数字孪生水网建设的支撑，过去主要满足常规通用算力需求，随着数字孪生水网建设，特别是在区域降水预报模式和预演的迫切需要下，计算需求提升，算力存在较大差距。
1.扩充计算资源
按照“集约高效、共享开放、按需服务”的原则，提升物理分布、逻辑集中、协同工作的高性能算力，采用自建专有云、高性能计算集群，有条件的可利用超算中心资源等方式，重点满足相控阵雷达、区域气候模式预报、分布式水文模型、格网化水力学模型等超大规模方程团迭代解算，以及精细化时空分析、海量数据挖掘分析、大场景渲染展示等情景所需的高性能海量计算需求。
2.升级通信网络
实现水利系统网络无盲区无死角互联，满足各类信息及时高效传输，并充分利用通信卫星、北斗、5G等新一代网络技术，保障监测站网在极端恶劣环境下的安全可靠传输，为此需要加强地面监测站网的韧性建设。对于水网中的结点工程和引调水工程，还要重点加强工控网建设，确保符合国家相关要求。
05、提升水网智慧调控能力，着力实现业务“四预”
数字孪生水网建设是以支撑水网工程联合调度为核心目标，具体是实现业务的“四预”，为不同应用场景提供决策支持。业务应用建设内容主要包括综合运行监视、联合调度决策、日常业务管理、应急事件处置等，难点是联合调度决策的“四预”。针对该问题，应研发面向“四预”的基于数字孪生水网的多级多目标调度指挥平台，实现基于数字孪生水网的跨流域跨区域多目标联合调度。
1.研究以水资源为主的多目标调度关键技术
分析水网水资源、防洪、水生态调度需求和目标，建立复杂水工程多目标协同联合调度风险决策评估指标体系；基于防洪和水资源风险均衡原则，研究“时-空-量-序-效”多维调控的水网联合调度“分解-协调-耦合”优化技术；研究水库、调水工程、分蓄洪区、涵闸泵站等水工程多区域防洪调度、联合供水调度及水生态调度技术。
2.建立以防洪为主的多目标协同智能调度模型
推求多场景下洪量在行蓄空间上的调度方案，构建洪涝风险协同防控与调度方案库，形成跨区域、跨流域洪水资源利用的时空调配模式，制定以多目标融合协同为重点的水工程联合调度方案，建立集面向流域多区域防洪、水资源配置及水生态修复于一体的水工程多目标协同智能调度模型。
3.研究长距离调水水网工程水力控制技术
以跨流域、跨区域复杂水网工程为对象，研究复杂长距离输水系统水力仿真与控制理论方法；研究长距离管道输水系统水力控制技术；研究长距离明渠输水系统“前馈-反馈-解耦”集散控制技术；研究适应气候及冰情复杂变化的冰期自适应控制技术和冰期与非冰期输水模式转换的变闸前水位控制技术。
06、构建网络安全体系，保障网络和数据安全
数字孪生水网建设将产生大量数据，其中也涉及涉密数据，更要依靠系统自动控制，因此，必须强化安全建设与运营，确保网络安全、数据安全。
1.地理信息安全应用处理
地理信息安全应用处理技术是现阶段保障涉密地理空间数据安全应用的关键技术，对于涉及国家秘密的水利基础矢量、数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，DOM）、水下地形（主要是利用已有涉密地形数据成果加工处理生成的大江大河及主要支流重要防洪河段大断面）等地理空间数据，应采用国家认定的地理信息保密处理技术进行处理，形成在非涉密环境下使用的数据成果。若需公开使用各类地理空间数据，还应依法履行地图审核行政许可程序。
2.严格水利业务网的安全防护
按照国家网络安全相关政策标准，遵循水利行业网络安全顶层设计和总体策略，以落实网络安全法、网络安全等级保护制度和《关键信息基础设施安全保护条例》要求为基础，以数字孪生水网建设信息系统、工业控制系统及其数据等为安全防护对象，构建以安全管理、安全技术、安全运营和安全保障为一体的安全综合防御体系，提升与数字孪生水网全面融合的网络安全保障能力。
3.全生命周期数据安全防护
对于数字孪生水网建设产生的数据，采用“点”“面”结合的双层防护策略。数据入库时，采用透明数据加密技术进行“面”防护，降低攻击者“拔盘”窃取数据风险；采用应用内加密的方式进行“点”防护，对重要、敏感数据进行字段加密。此外，围绕重要业务应用系统，对数据开展全生命周期的数据安全防护策略。
07、理清数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程的关系，提升整体效能
数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程分别是物理流域、物理水网和物理工程在数字空间的映射，三者的关系决定于三个物理实体的相互关系。物理流域指由分水线所包围的河流集水区，集水区分地面和地下两类。物理水网是物理流域中的自然河湖水系、引调排水工程和调蓄工程的组合，数字孪生水网是数字孪生流域中的自然河湖、数字孪生引调排水工程和调蓄工程的组合。水利工程也会跨流域，因此，数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程之间不是简单包含关系，三者之间互不替代、各有侧重、相对独立、互联互通、信息共享。具体来说，一是实现三者之间数据的共享，构建统一的数据底板，实现信息共享和交换；二是实现模型间的融合与协同，三者之间能够相互调用、相互验证，形成一体化的模拟预测体系；三是实现三者应用之间的相互配合，共同实现业务应用的优化调度、问题发现，从而提升整体效能。
08、结语
数字孪生水网建设是一项技术难度大、管理复杂的系统工程，水利部正依托国家重点研发计划“多尺度流域水资源和水利设施遥感监测应用示范”和水利部重大科技项目等，结合先行先试等实践，围绕上述重点难点开展技术攻关，目前已取得积极成效，接下来将进一步探索一批可复制、可推广的优秀案例、典型模式和技术路径，为全面建成数字孪生水网积累经验。
