數(shù)字孿生三峽庫區(qū)建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究

陳瑜彬 張濤 牛文靜 秦昊

摘要：

數(shù)字孿生技術(shù)在流域綜合管理中的應(yīng)用仍處于探索階段，為了推動該技術(shù)在水利行業(yè)的深入應(yīng)用，總結(jié)了數(shù)字孿生三峽庫區(qū)建設(shè)過程中的經(jīng)驗，研究了建設(shè)過程中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。

通過預(yù)報方案體系智建工具、預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋技術(shù)、水工程調(diào)度規(guī)程推理技術(shù)、全鏈條水文智能預(yù)報方法等實(shí)現(xiàn)了流域智慧模擬預(yù)報；提出了基于LBS技術(shù)的洪水預(yù)報預(yù)警信息靶向發(fā)布的技術(shù)思路，實(shí)現(xiàn)發(fā)布機(jī)構(gòu)與用戶的雙向互動智慧化預(yù)警服務(wù)模式；提出了宏觀、中觀、微觀多尺度，平面二維、立體三維、混合現(xiàn)實(shí)全場景的方案分析與展示思想，結(jié)合智能化模擬預(yù)報、智慧化預(yù)警，實(shí)現(xiàn)預(yù)報調(diào)度預(yù)演，輔助精準(zhǔn)化決策。技術(shù)成果在三峽庫區(qū)防洪安全和淹沒影響分析中取得了較好應(yīng)用效果，可為數(shù)字孿生流域建設(shè)提供參考借鑒。

關(guān) 鍵 詞：

數(shù)字孿生三峽庫區(qū)； 洪水預(yù)報； 預(yù)警； 預(yù)演； 預(yù)案； 人工智能

中圖法分類號： P208

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.08.003

0 引 言

數(shù)字孿生（Digital Twin）是在物理實(shí)體的基礎(chǔ)上通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造的虛擬“克隆體”，即數(shù)字孿生體。物理實(shí)體和數(shù)字孿生體之間通常存在同步和閉環(huán)關(guān)系［1］，數(shù)字孿生體實(shí)時感知物理實(shí)體的狀況和環(huán)境，并隨物理實(shí)體演變以保持高度保真性；同時，通過數(shù)字孿生體的仿真、推演和預(yù)測分析，反作用于物理實(shí)體。數(shù)字孿生技術(shù)可以在不改變物理實(shí)體的情況下，“克隆”出與之高度相似的數(shù)字實(shí)體，在數(shù)字世界中觀察其特征、特性，并模擬不同“假設(shè)-分析”（What-if）場景，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的性能改進(jìn)，科學(xué)指導(dǎo)決策。數(shù)字孿生技術(shù)可以有效解決物理孿生存在的經(jīng)濟(jì)投入大、試錯成本高等問題，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于建筑設(shè)計［2-3］、智慧城市［4］、醫(yī)學(xué)分析［5］等領(lǐng)域，但其在流域綜合管理中的應(yīng)用仍處于探索階段。

數(shù)字孿生流域是以物理流域為單元、時空數(shù)據(jù)為底座、數(shù)學(xué)模型為核心、水利知識為驅(qū)動，對物理流域全要素和流域管理全過程的數(shù)字化映射。通過智能化模擬，實(shí)現(xiàn)與物理流域同步仿真運(yùn)行、虛實(shí)交互、迭代優(yōu)化［6］。立足“十四五”水利高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)目標(biāo)，各流域以及地方相關(guān)主管部門先后編制了數(shù)字孿生流域建設(shè)先行先試實(shí)施方案，并開展了相關(guān)研究與試點(diǎn)建設(shè)工作［7-11］，建設(shè)思路大同小異，技術(shù)手段各有千秋。

三峽工程是保護(hù)和治理長江的關(guān)鍵性骨干工程，其防洪、發(fā)電、航運(yùn)、生態(tài)等多目標(biāo)調(diào)度的影響范圍涉及整個長江流域。作為影響三峽工程運(yùn)行管理的重要組成，三峽庫區(qū)集水庫運(yùn)行安全、淹沒影響分析等問題于一身，尤其在面臨長江上游洪水和長江中下游洪水發(fā)生遭遇，且需要三峽水庫攔蓄上游洪水以保障長江中下游防洪安全時，其矛盾尤為突出［7］。因此，開展數(shù)字孿生三峽庫區(qū)建設(shè)，對流域防洪安全、水資源高效利用以及“四預(yù)”（預(yù)警、預(yù)報、預(yù)演及預(yù)案）的落地應(yīng)用意義重大。本文基于長江水利委員會水文局（以下簡稱“長江委水文局”）在數(shù)字孿生三峽庫區(qū)建設(shè)過程中的實(shí)踐經(jīng)驗，總結(jié)提煉相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，以期為數(shù)字孿生流域建設(shè)提供參考。

1 建設(shè)目標(biāo)

數(shù)字孿生三峽庫區(qū)以“數(shù)字化場景、智慧化模擬、精準(zhǔn)化決策”為目標(biāo)，以“強(qiáng)感知、增智慧、保安全”為主線，以數(shù)字地形為底座，以干支流水系為骨干，構(gòu)建三峽庫區(qū)（嘉陵江草街以下、重慶至三峽壩址）數(shù)字孿生體，并給合水災(zāi)害防治、水資源節(jié)約、水生態(tài)保護(hù)及水環(huán)境治理等實(shí)際業(yè)務(wù)需求，探索并實(shí)現(xiàn)數(shù)字流域場景中的動態(tài)交互、實(shí)時融合和仿真模擬（見圖1）。通過開發(fā)預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演及預(yù)案等功能，深化新數(shù)據(jù)、新技術(shù)、新模式的落地應(yīng)用，推進(jìn)并實(shí)現(xiàn)“四預(yù)”能力建設(shè)，逐步形成智慧決策系統(tǒng)，以提高流域管理智慧化水平，為全面推進(jìn)長江流域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略實(shí)施提供強(qiáng)有力的水安全信息化支撐與保障。

2 技術(shù)架構(gòu)

數(shù)字孿生三峽庫區(qū)整體架構(gòu)與智慧水利總體框架契合，主要由7大業(yè)務(wù)板塊和2大保障體系組成，如圖2所示。其中，業(yè)務(wù)板塊主要包括流域感知體系、多維多尺度時空數(shù)據(jù)庫、數(shù)字化場景、智能化模擬、精準(zhǔn)化決策、智能中樞和試點(diǎn)平臺7項建設(shè)內(nèi)容，保障體系主要由網(wǎng)絡(luò)安全體系和綜合保障體系2大部分組成?；诖思軜?gòu)，構(gòu)建與物理流域同步仿真運(yùn)行的數(shù)字孿生三峽庫區(qū)，通過數(shù)字賦能，精準(zhǔn)模擬庫區(qū)來水，科學(xué)調(diào)控洪水、水資源，從而實(shí)現(xiàn)智慧防洪、水資源調(diào)配。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 智能化模擬預(yù)報

3.1.1 預(yù)報方案體系智建工具

預(yù)報方案是實(shí)現(xiàn)洪水模擬預(yù)報的基礎(chǔ)。通過梳理優(yōu)化方案構(gòu)建業(yè)務(wù)流程，規(guī)范方案類型，標(biāo)準(zhǔn)模型參數(shù)接口，制定組件化、積木式向?qū)Ы３绦?，?shí)現(xiàn)預(yù)報方案體系智慧搭建（見圖3）。方案構(gòu)建業(yè)務(wù)流程具體包括預(yù)報節(jié)點(diǎn)確定、流域邊界圈畫、方案類型界定、預(yù)報模型選擇、雨量信息配置、模型參數(shù)設(shè)置與優(yōu)化、預(yù)報體系生成等環(huán)節(jié)。

（1） 預(yù)報節(jié)點(diǎn)確定。將水文站、水庫站、水位站或虛擬站抽象為圖形對象（圓形、矩形、三角形等），配置相應(yīng)屬性，如圖形大小、顏色、站名、站碼，通過站碼與數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)屬性表連結(jié)，獲取站點(diǎn)屬性信息，如經(jīng)度、緯度、交換管理單位等。

（2） 流域邊界圈畫。采用java語言，自主開發(fā)封裝了基于GIS的智能分析接口服務(wù)，主要實(shí)現(xiàn)DEM水文分析、空間疊置分析等功能。不僅能夠劃分邊界范圍、提取流域面積，還能輔助確定雨量站點(diǎn)權(quán)重（泰森多邊形法）。

（3） 方案類型界定。將預(yù)報方案類型劃分為閉合流域方案（PQ）、河道演算方案（QQ）、非閉合流域方案（PQQ，即PQ+QQ）。閉合流域方案僅需配置降雨徑流模型，河道演算方案僅需配置河道演算模型，非閉合流域方案同時配置降雨徑流和河道演算方案。

（4） 預(yù)報模型選擇。通過制定模型封裝、集成技術(shù)規(guī)范，形成模型服務(wù)開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)體系，創(chuàng)建基于資源共建、共管、共享模式的“CJH模型應(yīng)用市場”，為方案配置提供算法支撐。目前納入應(yīng)用市場的模型主要有：新安江模型、API模型（降雨徑流關(guān)系模型）等傳統(tǒng)模型，江湖分蓄洪區(qū)容積自適應(yīng)洪水模擬模型、洪水概率預(yù)報業(yè)務(wù)化模型等一系列具有自主知識產(chǎn)權(quán)的預(yù)報模型。方案構(gòu)建時，可根據(jù)方案類型和下墊面條件，從“CJH模型應(yīng)用市場”中選擇適用的預(yù)報模型。

（5） 雨量信息配置。預(yù)報方案的相關(guān)雨量站配置提供界面輸入和自動篩選兩種方式，并支持算術(shù)平均和泰森多邊形兩種權(quán)重計算方法。前者為預(yù)報方案的相關(guān)雨量站配置提供人機(jī)交互設(shè)置入口，后者結(jié)合GIS分析功能，自動篩選流域范圍內(nèi)的雨量站點(diǎn)。

（6） 模型參數(shù)設(shè)置與優(yōu)化。模型參數(shù)設(shè)置提供界面輸入與自動率定兩種方式，并在模型參數(shù)保存入庫時自動檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的合理性。前者為已有方案（模型參數(shù)）提供人機(jī)交互設(shè)置入口，后者采用單純形、SCE-UA等優(yōu)化算法自動優(yōu)化率定模型參數(shù)。

（7） 預(yù)報體系生成。采用向?qū)l(fā)式工具搭建預(yù)報體系概化圖，依據(jù)上下游拓?fù)潢P(guān)系及水力聯(lián)系，將各個抽象化的節(jié)點(diǎn)（水文、水位、水庫站等）通過線性對象（河流）連接，并針對每個節(jié)點(diǎn)依次開展流域邊界圈畫、方案類型界定、預(yù)報模型選擇、雨量信息配置及模型參數(shù)設(shè)置與優(yōu)化等模型實(shí)例化工作，從而實(shí)現(xiàn)對象與對象、對象與模型間的無縫融合，形成可以實(shí)時模擬流域水流的預(yù)報體系。

3.1.2 預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋技術(shù)

水工程的建設(shè)運(yùn)行改變了河流的天然狀態(tài)，使得連續(xù)水流過程出現(xiàn)多阻斷等特性，在預(yù)報體系上的具體表現(xiàn)為預(yù)報節(jié)點(diǎn)與調(diào)度節(jié)點(diǎn)串聯(lián)、并聯(lián)或混聯(lián)，相互制約、相互影響。2019年，長江委水文局率先提出了預(yù)報調(diào)度一體化理念，以解決變化環(huán)境下流域防洪預(yù)報調(diào)度的業(yè)務(wù)需求［12］。

隨著納入長江流域聯(lián)合調(diào)度運(yùn)用計劃的水工程數(shù)量越來越多（2022年已增加至111座［13］），調(diào)度范圍從上游逐步向上中游干支流延伸；調(diào)度對象從水庫群逐步拓展至排澇泵站、蓄滯洪區(qū)、引調(diào)水工程等多類型水工程；調(diào)度目標(biāo)從單一防洪調(diào)度向防洪、供水、發(fā)電、生態(tài)、航運(yùn)、應(yīng)急等多目標(biāo)綜合調(diào)度轉(zhuǎn)變；調(diào)度時間從汛期調(diào)度向汛前消落、汛期防洪、汛后蓄水、全年供水及應(yīng)急處置全過程延伸［14］。模擬預(yù)報日益復(fù)雜，調(diào)度

決策日漸精細(xì)，預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋需求日趨強(qiáng)烈。

針對當(dāng)前預(yù)報與調(diào)度業(yè)務(wù)分離、信息與模型共享困難、人機(jī)交互缺乏人性化、重復(fù)開發(fā)難以管理以及實(shí)時預(yù)報調(diào)度方案制作時效差等一系列問題，研究提出基于河網(wǎng)空間拓?fù)涞淖赃m自優(yōu)預(yù)報調(diào)度一體化技術(shù)，結(jié)合工程調(diào)度規(guī)則設(shè)置，構(gòu)建預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋體系。根據(jù)調(diào)度對象、目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，采用知識推理方法與在線協(xié)同技術(shù)，優(yōu)化大體系、跨河系計算路徑，提高計算效率，實(shí)現(xiàn)三峽及以上水庫群聯(lián)調(diào)聯(lián)算（見圖4）。

3.1.3 基于知識圖譜的水利工程調(diào)度規(guī)程推理

知識圖譜是以圖的形式表現(xiàn)客觀世界中的實(shí)體（概念）及其之間關(guān)系的知識庫［15］，融合了統(tǒng)計學(xué)、信息科學(xué)、語義分析、智能識別等不同領(lǐng)域新興研究方法，為海量信息的知識提取和可視化提供了有效技術(shù)手段。調(diào)度規(guī)程是水利工程調(diào)度的重要依據(jù)，然而隨著投入運(yùn)行的工程日益增多，調(diào)度規(guī)則日趨復(fù)雜。如果能夠在聯(lián)合調(diào)度時，快速地推理出符合各項調(diào)度規(guī)程的調(diào)度目標(biāo)和調(diào)度邊界，將為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模水工程多目標(biāo)全局優(yōu)化調(diào)度提供有效的支撐。知識圖譜技術(shù)為此提供了有效途徑。

基于知識圖譜的水利工程調(diào)度規(guī)程推理，包括構(gòu)建調(diào)度規(guī)程圖譜模型、生成調(diào)度規(guī)程圖譜和調(diào)度規(guī)程圖譜推理3個部分［16］。其中，構(gòu)建調(diào)度規(guī)程圖譜模型是建立調(diào)度規(guī)則的存儲方式，通過分析各個水利工程的調(diào)度規(guī)程，總結(jié)調(diào)度條件的表達(dá)方式，構(gòu)建能夠用于自動推理計算的知識圖譜；調(diào)度規(guī)程圖譜生成是將基于自然語言編寫的調(diào)度規(guī)程文本信息，通過實(shí)體關(guān)系抽取算法，按照圖譜模型，存入知識圖譜之中；調(diào)度規(guī)程圖譜推理是利用圖計算理論和有限狀態(tài)機(jī)思想，以當(dāng)前的流域情勢作為輸入，通過推理知識圖譜實(shí)體與關(guān)系之間的聯(lián)系，查找滿足調(diào)度規(guī)程的約束條件，實(shí)現(xiàn)調(diào)度方案的推薦（見圖5）。

3.1.4 全鏈條水文智能預(yù)報方法

水文模型是開展數(shù)字孿生流域建設(shè)和“四預(yù)”應(yīng)用的算法支撐。隨著氣候變化疊加強(qiáng)人類活動影響，傳統(tǒng)水文預(yù)報模型和方法的適應(yīng)性面臨巨大挑戰(zhàn)。人工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，越來越廣泛地應(yīng)用于洪水預(yù)報領(lǐng)域［17-19］。長江委水文局基于人工智能技術(shù)，開展涵蓋模型構(gòu)建、參數(shù)優(yōu)選、實(shí)時校正的全鏈條水文智能預(yù)報方法研究。通過人臉識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù)［20］，實(shí)現(xiàn)了基于水文特征提取的洪水預(yù)報方法［21］，顯著提升了水文預(yù)報的精度和計算效率；提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水文模型參數(shù)自優(yōu)化算法，通過構(gòu)建動態(tài)參數(shù)庫，實(shí)現(xiàn)了水文模型參數(shù)的差異化優(yōu)選，改善了不同洪水過程擬合效果；提出了基于狀態(tài)機(jī)模型的江湖分蓄洪區(qū)容積自適應(yīng)洪水模擬方法，通過構(gòu)建分蓄洪區(qū)狀態(tài)機(jī)、入湖洪水演算方案和大湖演算模型相耦合的實(shí)時洪水模擬調(diào)度模型［22］，實(shí)現(xiàn)了江-湖-分蓄洪區(qū)洪水聯(lián)調(diào)聯(lián)算；創(chuàng)新了基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報誤差實(shí)時校正技術(shù)，通過對歷史預(yù)報誤差規(guī)律的再學(xué)習(xí)，合理修正水文預(yù)報模型計算結(jié)果，進(jìn)一步提高預(yù)報精度。

3.2 智慧化預(yù)警

“預(yù)”字當(dāng)先，洪水預(yù)警是防范洪水風(fēng)險、減少災(zāi)害損失的重要非工程措施。《長江水情預(yù)警發(fā)布管理辦法》（試行）［23］規(guī)定水情預(yù)警由水文機(jī)構(gòu)根據(jù)發(fā)布權(quán)限，通過廣播、電視、報紙、電信、網(wǎng)絡(luò)等媒體統(tǒng)一向社會發(fā)布。傳統(tǒng)水情預(yù)警時效性強(qiáng)，覆蓋面廣，但發(fā)布方式略顯傳統(tǒng)［24］，針對性不足，不能將預(yù)警信息直接推送至可能遭受威脅人員，大范圍不區(qū)分對象的信息發(fā)布方式冗余度過大［25］。隨著智能手機(jī)、穿戴設(shè)備、車載導(dǎo)航等具備實(shí)時定位功能的電子設(shè)備逐漸普及，依托大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)警智慧化精準(zhǔn)靶向推送成為可能（見圖6）。

LBS（Location-based Service），即基于地理位置的服務(wù)，是指通過電信移動運(yùn)營商的無限通信網(wǎng)絡(luò)（如GSM網(wǎng)、CDMA網(wǎng)等）或外部定位方式（如GPS、WIFI、NFC、Bluetooth等定位技術(shù)），獲取用戶移動終端的地理位置信息，并在地理信息系統(tǒng)平臺的支撐下，為用戶提供所需的與位置相關(guān)信息的一種服務(wù)形式［26］。根據(jù)庫區(qū)地理信息（土地線、移民線、道路等）制定水情預(yù)警指標(biāo)，結(jié)合洪水預(yù)報系統(tǒng)預(yù)報成果（入庫流量、水面線等）生成預(yù)警信息，采用LBS技術(shù)獲取實(shí)時數(shù)據(jù)（人流、車流、地圖搜索等），建立智能識別、關(guān)聯(lián)觸發(fā)規(guī)則。通過預(yù)警發(fā)布平臺將預(yù)警信息發(fā)送給影響范圍內(nèi)的接收對象，實(shí)現(xiàn)預(yù)報預(yù)警信息靶向發(fā)布，預(yù)警服務(wù)模式從發(fā)布機(jī)構(gòu)向用戶的“單向推送”轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)布機(jī)構(gòu)與用戶的“雙向互動”。

3.3 多維嵌套數(shù)字化場景

數(shù)字化場景技術(shù)是通過三維GIS、VR、粒子效果等技術(shù)將數(shù)字流域以虛擬現(xiàn)實(shí)的方式展現(xiàn)給用戶，從而讓用戶可以通過數(shù)字流域來監(jiān)控、分析和控制物理流域，實(shí)現(xiàn)“降本、增效、提質(zhì)”的效果?？紤]應(yīng)用需求、硬件條件、計算效率以及建設(shè)成本等因素，提出了宏觀、中觀、微觀多尺度，平面二維、立體三維、混合現(xiàn)實(shí)全場景的方案分析與展示思想。宏觀尺度，采用平面二維場景，主要關(guān)注空間分布、相對位置，重點(diǎn)把握全流域形勢。中觀尺度采用2.5維場景（假三維），主要關(guān)注特定區(qū)域影響范圍，重點(diǎn)把握區(qū)域形勢。微觀尺度，采用傾斜攝影、BIM建模構(gòu)建立體三維，主要關(guān)注洪水對局部重要構(gòu)筑物的影響?；旌犀F(xiàn)實(shí)場景利用AR、MR技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛擬對象與現(xiàn)實(shí)世界的疊加，提供更為強(qiáng)大的用戶體驗。

3.4 精準(zhǔn)化決策

數(shù)字孿生流域建設(shè)的核心目標(biāo)是通過預(yù)演預(yù)案實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化決策。借助孿生流域試錯成本低的技術(shù)優(yōu)勢，基于智能化洪水模擬預(yù)報成果和水工程調(diào)度預(yù)案、歷史調(diào)度案例以及水工程調(diào)度策略，采用“業(yè)務(wù)端+決策端”相結(jié)合方式，開展預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋的水工程調(diào)度預(yù)演，生成多套預(yù)演方案，從多尺度全場景展現(xiàn)方案效果，評估方案風(fēng)險，尋求最優(yōu)的調(diào)度方式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)度決策（見圖7）。

業(yè)務(wù)端主要針對預(yù)報專業(yè)技術(shù)人員，利用預(yù)報調(diào)度實(shí)時互饋技術(shù)、基于知識圖譜的水利工程調(diào)度規(guī)程推理技術(shù)及全鏈條水文智能預(yù)報方法，實(shí)現(xiàn)不同降雨場景、不同水利工程調(diào)度工況及目標(biāo)的現(xiàn)場即時推演分析，為決策端提供數(shù)據(jù)支持。決策端主要針對會商決策者，利用多維嵌套數(shù)字化場景構(gòu)建技術(shù)和業(yè)務(wù)端的計算成果，實(shí)現(xiàn)多方案的優(yōu)劣對比及風(fēng)險評估分析，為決策者提供直觀可視、全面且形象的決策依據(jù)。同時，采用電腦雙屏（瀏覽器雙頁面）方式展現(xiàn)業(yè)務(wù)端和決策端，并通過數(shù)據(jù)流共享方式實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)端與決策端的數(shù)據(jù)即時更新及互動互饋。

4 結(jié) 語

本文介紹了數(shù)字孿生三峽庫區(qū)建設(shè)的目標(biāo)以及技術(shù)框架，提煉總結(jié)了建設(shè)過程中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，初步形成了集智能化模擬預(yù)報、智慧化預(yù)警、多維數(shù)字場景建設(shè)及精準(zhǔn)化決策于一體的成套技術(shù)成果。該成果在長江流域1870年歷史洪水預(yù)報調(diào)度推演中服務(wù)于三峽庫區(qū)防洪安全和淹沒影響分析，示范應(yīng)用效果較好，可為其他流域數(shù)字孿生建設(shè)工作提供技術(shù)參考。在流域感知體系、多維多尺度時空數(shù)據(jù)庫建設(shè)和孿生體綜合算力提升等方面仍有待繼續(xù)深入和突破。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 陶飛，劉蔚然，劉檢華，等.數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索［J］.計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2018，24（1）：1-18.

［2］ 李雪瑞，侯幸剛，楊梅，等.數(shù)字孿生驅(qū)動的工業(yè)產(chǎn)品CMF設(shè)計服務(wù)模型構(gòu)建與應(yīng)用［J］.計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2021，27（2）：307-327.

［3］ 沈娟斐，李超，陳岳飛.數(shù)字孿生在建筑工程領(lǐng)域的應(yīng)用［J］.中國檢驗檢測，2022，30（3）：6-10.

［4］ 李超，劉君武，王理，等.數(shù)字孿生在智慧城市中的應(yīng)用［J］.中國檢驗檢測，2022，30（4）：42-46.

［5］ 陳岳飛，王思思，田明棋，等.數(shù)字孿生技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用及研究進(jìn)展［J］.計量科學(xué)與技術(shù)，2021，65（10）：6-9.

［6］ 李國英.建設(shè)數(shù)字孿生流域推動新階段水利高質(zhì)量發(fā)展［N］.中國水利報，2022-06-30（1）.

［7］ 黃艷.數(shù)字孿生長江建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)與試點(diǎn)初探［J］.中國防汛抗旱，2022，32（2）：16-26.

［8］ 劉昌軍，呂娟，任明磊，等.數(shù)字孿生淮河流域智慧防洪體系研究與實(shí)踐［J］.中國防汛抗旱，2022，32（1）：47-53.

［9］ 夏潤亮，李濤，余偉，等.流域數(shù)字孿生理論及其在黃河防汛中的實(shí)踐［J］.中國水利，2021（20）：11-13.

［10］ 饒小康，馬瑞，張力，等.數(shù)字孿生驅(qū)動的智慧流域平臺研究［J］.水利水電快報，2022，43（2）：117-123.

［11］ 李建新.數(shù)字孿生海河建設(shè)及關(guān)鍵技術(shù)［J］.中國水利，2022（9）：17-20.

［12］ 陳瑜彬，鄒冰玉，牛文靜，等.流域防洪預(yù)報調(diào)度一體化系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究［Ｊ］.人民長江，2019，50（7）：223-227.

［13］ 水利部長江水利委員會.2022年長江流域水工程聯(lián)合調(diào)度運(yùn)用計劃［Z］.武漢：水利部長江水利委員會，2022.

［14］ 金興平.2021年長江流域水工程聯(lián)合調(diào)度實(shí)踐與成效［J］.中國水利，2022（5）：16-19.

［15］ 黃恒琪，于娟，廖曉，等.知識圖譜研究綜述［J］.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2019，28（6）：1-12.

［16］ 秦昊，閔要武，鄒冰玉，等.一種基于知識圖譜的水利工程調(diào)度規(guī)程推理方法：202110920076［P］.2021-11-19.

［17］ JIANG S，ZHENG Y，WANG C.Uncovering flooding mechanisms across the contiguous United States through interpretive deep learning on representative catchments［J］.Water Resources Research，2022，58：e2021WR030185.

［18］ 劉昌軍.基于人工智能和大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新一代水文模型及其在洪水預(yù)報預(yù)警中的應(yīng)用［J］.中國防汛抗旱，2019，29（5）：11-22.

［19］ 周研來，郭生練，張斐章，等.人工智能在水文預(yù)報中的應(yīng)用研究［J］.水資源研究，2019，8（1）：1-12.

［20］ 陳瑜彬，閔要武，馮寶飛，等.一種基于人臉識別算法的實(shí)時洪水預(yù)報智能方法：CN112711917A［P］.2021-07-16.

［21］ 程海云，閔要武，馮寶飛，等.一種基于深度學(xué)習(xí)的特征提取水文預(yù)報的方法：CN110619432A［P］.2019-12-27.

［22］ 官學(xué)文，馮寶飛，陳瑜彬，等.一種基于狀態(tài)機(jī)的江湖分蓄洪區(qū)容積自適應(yīng)洪水模擬方法：CN114357895A［P］.2022-06-07.

［23］ 長江防汛抗旱總指揮部辦公室.長江水情預(yù)警發(fā)布管理辦法（試行）［Z］.武漢：長江防汛抗旱總指揮部辦公室，2013

［24］ 程海云.2020年長江洪水監(jiān)測預(yù)報預(yù)警［J］.人民長江，2020，51（12）：71-75.

［25］ 查治榮，徐保超，周慶鵬.基于位置的城市水文預(yù)警信息服務(wù)平臺研究［J］.中國水利，2018（17）：58-59，57.

［26］ 唐科萍，許方恒，沈才樑.基于位置服務(wù)的研究綜述［J］.計算機(jī)應(yīng)用研究，2012，29（12）：5-8.

（編輯：鄭 毅）

Abstract：

The application of digital twin in basin comprehensive management is still under exploration.For promoting deeper application of digital twin technology in water conservancy filed，we summarize the experiences in the construction of digital twin of Three Gorges Reservoir region，and introduce some key technologies applied in the construction process.Through the intelligent construction tool for forecasting scheme system，real-time forecast-scheduling mutual feedback technology，deducing technology of water projects dispatching rules，whole-chain smart hydrological forecast method，we realize the intelligent forecasting and simulation of the basin.Based on the LBS technology，we propose a targeted release method for flood forecast and early warning information，a two-way intelligent interaction between users and management organization is achieved.Meanwhile，we develop a scheme analysis and display methodology that is characterized as multi-dimensional with macro-scopic，medium-scopic，micro-scopic，and whole scene with 2D，3D and mixed reality.Based on this and combining with intelligent forecasting and pre-warning，we achieve the forecast based scheduling rehearsal and assisting the accurate decision-making.The set of technologies mentioned above have achieved better application results in the flood control safety and the analysis of inundation impact in the Three Gorges Reservoir region，which can provide a reference for the construction of digital twin basins.

Key words：

digital twin；flood forecast；early warning；rehearsal；reserve plan；artificial intelligence；Three Gorges Reservoir region