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    長江中下游行蓄洪空間數(shù)字孿生建設方案構(gòu)想

    2022-04-02 01:37:57王權(quán)森
    人民長江 2022年2期

    王權(quán)森

    摘要:數(shù)字孿生與水利行業(yè)的融合是新一代信息技術(shù)、通信技術(shù)在水利行業(yè)的綜合集成應用,是推動新階段水利高質(zhì)量發(fā)展的重要實施路徑。目前水利行業(yè)智慧化水平仍然較低,對于數(shù)字孿生的研究與應用相對較少。為此,深入探討了數(shù)字孿生的基本內(nèi)涵與發(fā)展理念,并重點圍繞行蓄洪空間數(shù)字孿生建設過程可能面臨的問題開展了研究。研究給出了以數(shù)據(jù)底座建設、數(shù)字化場景建設、智慧化模擬與精準化決策支撐建設為主軸的行蓄洪空間建設總體方案。相關(guān)成果可為今后智慧流域建設提供有建設性的規(guī)劃思路。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字孿生流域; 行蓄洪空間; 數(shù)據(jù)底座; 智慧化模擬; 精準化決策; 長江中下游

    中圖法分類號: U231.4

    文獻標志碼: A

    DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.02.031

    0引 言

    數(shù)字孿生是流域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐技術(shù),其主要通過歷史資料以及傳感器獲取的實時監(jiān)測資料,在算法模型基礎上,利用分布式存儲、數(shù)字映射、云計算等多種信息領(lǐng)域與通信領(lǐng)域技術(shù),使真實世界中多時空尺度、多變量、多物理場、多概率過程在虛擬世界中進行數(shù)字化映射,并對相應物理實體的全生命周期過程進行歷史復演、現(xiàn)實呈現(xiàn)與未來預測,實現(xiàn)物理世界與虛擬數(shù)字世界的孿生交互與融合,全面提升物理世界信息數(shù)據(jù)應用能力,降本增效[1-2]。隨著各種傳感通信、信息測量與控制決策技術(shù)的發(fā)展,以及計算機軟硬件水平的大力提升,數(shù)字孿生技術(shù)也為各行各業(yè)發(fā)展提供了無限創(chuàng)新的機遇。自2016年起,數(shù)字孿生技術(shù)連續(xù)被Gartner Group公司評為當年的十大戰(zhàn)略趨勢之一,在工業(yè)、汽車、交通、航空航天等領(lǐng)域獲得了廣泛應用與高速發(fā)展,尤其是在智慧城市建設、能源系統(tǒng)規(guī)劃以及智能制造方面取得了一系列的成果,極大加快了技術(shù)創(chuàng)新,促進了產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型[3-5]。

    近年來,水利部積極推進水利行業(yè)信息化、智慧化建設,隨著信息資源和業(yè)務應用不斷深入,數(shù)字孿生技術(shù)也已被推廣應用至流域水資源規(guī)劃管理中。2018年11月IBM公司首次提出了智慧地球的理念,并基于此為哥倫比亞水務局開發(fā)了一套智能水務系統(tǒng),使得水務局能夠前瞻性地管理水務基礎架構(gòu)[6]。蔣云鐘[7]等借鑒“智慧地球”的理念,分析了“智慧流域”的戰(zhàn)略需求與技術(shù)推動因素,并對其中使用的關(guān)鍵技術(shù)和支撐平臺,如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、射頻識別標簽、無線傳感器網(wǎng)絡、云計算與云存儲、流域虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)平臺、基于多源耦合的氣象水文信息保障平臺、二元水循環(huán)數(shù)值模擬平臺、水資源數(shù)值調(diào)控平臺和流域數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)平臺等進行了探討。蔣亞東等[8]剖析了當前水利工程運行管理中存在的不足,重點分析了數(shù)字孿生技術(shù)應用在水利工程運行管理中的運行機制,提出了可通過數(shù)字孿生技術(shù)對水利工程運行過程進行實時的監(jiān)測、診斷、分析、決策和預測,進而實現(xiàn)水利工程的智能運行、精準管控和可靠運維。同時,數(shù)字與水利融合的“數(shù)字孿生流域”“數(shù)字孿生水網(wǎng)”已經(jīng)成為水利行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的標志,多種水利智慧化系統(tǒng)平臺不斷涌現(xiàn),包括“智慧長江”“數(shù)字黃河”“水利一張圖”“智慧大壩”數(shù)字水利物聯(lián)網(wǎng)等。

    然而水利行業(yè)總體還處于智慧水利的起步階段,與城市交通、電力、氣象等智慧行業(yè)相比還存在較大差距?,F(xiàn)有水資源信息化系統(tǒng)多面向特定水資源業(yè)務需求構(gòu)建,各子系統(tǒng)各模塊之間缺少協(xié)調(diào)和共享,數(shù)據(jù)壁壘、信息孤島等問題突出,整體智慧化水平較低,缺少實時與外部交互的途徑[9]。尤其是流域防洪體系數(shù)字化、智慧化建設仍面臨諸多問題,如監(jiān)測站網(wǎng)體系建設不足、無法實時感知流域動態(tài)發(fā)生的多種變化過程。同時,由于數(shù)據(jù)基礎薄弱、模型基礎與實際應用間差距較大等因素,導致現(xiàn)有模型算力難以支撐實際調(diào)度應用需求,且模擬精度較低,無法反映真實世界變化與虛擬世界響應之間的互饋關(guān)系。因此,如何立足于新時期智慧流域提出的新要求,以數(shù)字孿生為基礎,建立流域水資源管理智能服務平臺,已成為新時代水利事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。

    在此背景下,本文將重點闡述對流域數(shù)字孿生基本內(nèi)涵及其發(fā)展理念的認識與思考,并以流域行蓄洪空間數(shù)字孿生建設為目標,系統(tǒng)地論述行蓄洪空間數(shù)字孿生建設總體技術(shù)方案與建設內(nèi)容,并對其未來發(fā)展方向進行了初步探討。以期通過數(shù)字孿生技術(shù)手段,實現(xiàn)信息數(shù)字化、控制自動化、決策智能化,強化預報、預警、預演、預案“四預”功能建設,全面推進水利現(xiàn)代化發(fā)展,促進水資源集約利用。

    1流域數(shù)字孿生基本內(nèi)涵及其發(fā)展理念

    1.1數(shù)字孿生流域基本內(nèi)涵與特性

    數(shù)字孿生流域是數(shù)字孿生技術(shù)在流域水資源綜合管理中的應用,本質(zhì)上是通過信息技術(shù)在虛擬數(shù)字空間中建立與真實世界中不同要素一一對應、不同物理過程互映射,且能與外部世界實時協(xié)同交互的孿生流域系統(tǒng)。流域數(shù)字孿生的目標對象具體包括整個流域范圍內(nèi)的如水庫、堤防、蓄滯洪區(qū)等重要工程以及關(guān)鍵河道斷面、水文站點、沿岸城市等不同要素以及不同尺度下各要素物理變化過程如降雨、產(chǎn)流、匯流以及水工程預報調(diào)度等。

    相對于傳統(tǒng)流域水資源管理系統(tǒng)平臺,數(shù)字孿生最大的優(yōu)勢在于數(shù)學模型與物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測體系的有機融合,通過外部物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測感知體系可為真實流域仿真建模提供良好的數(shù)據(jù)支撐與更有力的建模手段。通過實時監(jiān)測感知、通信傳遞、后臺模型初始邊界更新的信息傳遞鏈條,使后臺模型能夠不斷獲取與更新外部信息,更加完善地對現(xiàn)實世界進行“數(shù)化”與“賦息”。同時,在面對復雜水資源系統(tǒng)機理認知不足的問題時,可基于采集的大量數(shù)據(jù)樣本,通過人工智能等技術(shù)建立“灰箱”或“黑箱”模型對復雜過程進行仿真建模,能有效對傳統(tǒng)基于物理過程的建模技術(shù)進行發(fā)展、完善與補充,輔助精準化決策。

    1.2數(shù)字孿生流域建設路線與發(fā)展理念

    數(shù)字孿生流域可根據(jù)數(shù)據(jù)底座構(gòu)建、數(shù)字化場景搭建、智慧化模擬與精準化決策支撐建設的總體路線進行發(fā)展建設。

    (1) 數(shù)據(jù)底座。

    數(shù)據(jù)底座是以時空大數(shù)據(jù)為基礎,匯集不同領(lǐng)域的業(yè)務數(shù)據(jù)、傳感器實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、結(jié)合5G、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息通訊技術(shù),形成集信息采集、記錄、決策于一體的循環(huán)數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)底座為數(shù)字孿生流域建設提供了基礎,它也是孿生流域與真實流域的紐帶,主要以全域要素數(shù)字化標識和空天地一體化感知監(jiān)測站網(wǎng)體系為本底,通過外部數(shù)據(jù)動態(tài)感知、數(shù)據(jù)組織管理、對象數(shù)字化映射來使虛擬世界與物理世界進行鏈接。

    (2) 數(shù)字化場景。

    數(shù)字化場景建設則是孿生流域?qū)φ鎸嵙饔虻目坍?,主要以?shù)字孿生模型平臺作為流域水資源綜合利用信息集成展示載體,引入GIS、VR等三維可視化技術(shù),根據(jù)不同業(yè)務決策需求,建設多尺度融合的數(shù)字孿生流域主題場景。

    (3) 智慧化模擬。

    智慧化模擬則重點體現(xiàn)孿生流域?qū)φ鎸嵤澜绲慕换ロ憫?,主要以全域全景的?shù)據(jù)資源、高性能的協(xié)同計算、深度學習的機器智能平臺為“智慧中樞”,在虛擬孿生流域中對真實流域全要素全過程精確刻畫與模擬。

    (4) 精準化決策。

    精準化決策是指孿生流域?qū)φ鎸嵙饔虻淖饔茫Y(jié)合智慧化模擬調(diào)度結(jié)果,從時、空、量、度4個角度對調(diào)度方案進行細化與優(yōu)化,支撐不同時空粒度下調(diào)度決策精細化實施,并定量評估方案作用于真實世界后帶來的影響。

    通過數(shù)字孿生流域建設與完善,可創(chuàng)建一個業(yè)務對象的宇宙。在未來,能進一步形成“全域立體感知、萬物可信互聯(lián)、場景動態(tài)展示、分布式泛在計算、全景交互調(diào)控、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的一整套流域水資源運行管理的新模式,如圖1所示。

    1.3行蓄洪空間數(shù)字孿生特點

    由于流域內(nèi)要素過多,變化過程龐雜,現(xiàn)有技術(shù)手段難以對流域進行整體數(shù)字孿生,需根據(jù)不同要素自身特性、業(yè)務需求特點,分區(qū)域、分工程對象進行數(shù)字孿生建設。行蓄洪空間作為流域數(shù)字孿生中重要的一環(huán),其孿生對象主要是針對蓄滯洪區(qū)、洲灘民垸等現(xiàn)有防洪系統(tǒng)中薄弱環(huán)進行建設?,F(xiàn)階段,由于流域蓄滯洪區(qū)、洲灘民垸等行蓄洪空間缺乏管控、建設滯后等原因,行蓄洪空間數(shù)字孿生建設工作具有建設范圍大、數(shù)據(jù)基礎薄弱、運用機制尚未明晰等特點。因此,亟需建立更加智慧、精準的行蓄洪空間智慧孿生模擬體系,為行蓄洪空間調(diào)度管控與流域防洪減災提供有力支撐。

    2行蓄洪空間數(shù)字孿生建設總體方案與目標

    2.1行蓄洪空間數(shù)字孿生建設總體方案

    結(jié)合“四預”總體要求,按照“大系統(tǒng)設計、分系統(tǒng)建設”模式開展數(shù)字孿生流域建設。首先基于歷史水情、雨情、工情、社情數(shù)據(jù)、自然地理資料以及站網(wǎng)實時觀測資料,研發(fā)可感知互饋且能實時更新的數(shù)據(jù)底座。然后,充分調(diào)研業(yè)務需求,將河道水動力演進模型、行蓄洪空間運用模型與風險評估與決策模型等專業(yè)模型按照統(tǒng)一規(guī)范格式進行封裝,形成專業(yè)模型庫。在此基礎上,結(jié)合人工智能等技術(shù),建立知識圖譜、智慧圖譜、模型誤差反饋校正模型、風險群決策模型與自適應調(diào)控等高階模型。該類模型主要特點是具有高度的集成性與可解釋性,模型機制更加符合人類的學習和決斷過程,能有效提高現(xiàn)有模型算力,完善模型功能。同時高階知識模型也是孿生流域能對真實流域全景、全要素、全時空、全過程進行“毫秒級”智慧化模擬的關(guān)鍵支撐。根據(jù)實時監(jiān)測與智慧化模擬得到的險情、災情信息,結(jié)合群智能決策支持系統(tǒng),精準把控不同調(diào)度方案下風險發(fā)生的時空狀態(tài)以及演變態(tài)勢,并通過可視化技術(shù)完成集全域險情呈現(xiàn)、全態(tài)勢感知預警、災損互饋響應于一體的數(shù)字化場景建設,實現(xiàn)在人機交互條件下實時對調(diào)度方案進行反饋優(yōu)化與精準化決策。行蓄洪空間數(shù)字孿生建設總體路線圖如圖2所示。

    2.2行蓄洪空間數(shù)字孿生建設目標

    行蓄洪空間數(shù)字孿生建設目標具體可分為以下4個目標:

    (1) 基于空天地一體化物聯(lián)站網(wǎng)監(jiān)測體系,建立一個能實時更新的數(shù)據(jù)底座。

    (2) 建成多尺度數(shù)字化場景,能將傳統(tǒng)數(shù)字化場景的呈現(xiàn)方式從基于低維點、線、面展示方法提升為多維廣域、全景的展示方法。

    (3) 使水工程模擬調(diào)度從基于經(jīng)驗模擬調(diào)度模式提升為全要素全時空智慧圖譜調(diào)度模式。

    (4) 使決策支持從傳統(tǒng)基于靜態(tài)風險指標決策方法提升為交互式動態(tài)風險群決策方法。

    最終可建設一個集流域感知監(jiān)控、預報調(diào)度、方案預演、智能決策、預警發(fā)布、預案生成于一體,并具有深度自主學習能力、能不斷自適應優(yōu)化的可嵌入式流域數(shù)字孿生決策支持平臺。從場景展示、計算能力、決策交互多角度對綜調(diào)系統(tǒng)進行提升。

    3行蓄洪空間數(shù)字孿生建設內(nèi)容與關(guān)鍵技術(shù)

    3.1數(shù)據(jù)底座建設

    流域數(shù)據(jù)底座是支撐水利現(xiàn)代化高質(zhì)量發(fā)展的新一代基礎設施。數(shù)據(jù)底座建設應結(jié)合不同業(yè)務場景需求,考慮數(shù)據(jù)獲取難度、建設成本、建設周期等多種因素,按照“分尺度建設,多尺度融合”的總體建設思路,

    將流域數(shù)據(jù)底座分成大尺度、中觀尺度與精細尺度不同場景進行分類別建設(見圖3)。

    (1) 流域?qū)用鏀?shù)據(jù)底座建設。

    流域?qū)用妫瑢儆诖蟪叨?,其?shù)據(jù)底座建設重點關(guān)注流域全局信息。流域?qū)用鏀?shù)據(jù)底座以大尺度流域3維或2.5維地形圖為底圖,將能輔助決策的關(guān)鍵信息刻畫到3維底圖中,具體數(shù)據(jù)信息包含:流域大尺度衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、水系信息、地名數(shù)據(jù)等自然地理信息;各區(qū)域行政區(qū)劃、人口、耕地、道路、單位、企業(yè)等社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)信息;不同蓄滯洪區(qū)、洲灘民垸空間位置、實時工程狀態(tài)信息等工情信息;堤防等重要建筑物空間信息以及實時工情信息;以及不同控制站點實時水情、雨情信息等。

    (2) 河段層面數(shù)據(jù)底座建設。

    河段層面屬于中觀尺度,其關(guān)注某一具體河段內(nèi)信息。河段層面數(shù)據(jù)底座以河段高精度地形圖為底圖,將沿岸河道堤防、蓄滯洪區(qū)、洲灘民垸堤防和重要行蓄洪工程設施等,以及附近涉水區(qū)域重要跨河建筑物、重要臨江建筑物、重要風險隱患堤段進行3維建模,部分區(qū)域可使用白模代替。并根據(jù)衛(wèi)星影像提供的要素地理空間布局信息,將不同站點實時水雨情信息、河道沿程水位信息、流速信息、堤防設計水位信息、堤防級別、堤頂高程、堤段內(nèi)部屬性信息、關(guān)鍵風險隱患點信息、無人機與攝像頭布設位置信息以及實時監(jiān)測畫面信息、沿岸城市人口、GDP等社會經(jīng)濟信息、道路信息等信息疊置在河段尺度數(shù)字3維模型中。

    (3) 行蓄洪空間層面數(shù)據(jù)底座建設。

    行蓄洪空間層面屬于精細尺度,其重點關(guān)注某一個蓄滯洪區(qū)或洲灘民垸信息。行蓄洪空間數(shù)據(jù)底座以行蓄洪空間精細化3維地形圖為本底,對行蓄洪空間分洪工程、圍堤、隔堤、安全臺等重要防洪工程進行3維數(shù)字化建模。將3維要素與地形圖進行疊置,并將行蓄洪空間工程名稱、所在行政區(qū)域、蓄滯洪區(qū)分類、設計蓄洪水位、蓄洪面積和有效蓄洪容積,圍堤達標情況,分洪設施名稱、位置、設計流量以及安全區(qū)名稱、位置等靜態(tài)信息以及實時分洪流量、淹沒深度、淹沒面積等動態(tài)工情信息刻畫在底圖上。

    3.2數(shù)字化場景建設

    在數(shù)據(jù)底座建設基礎上,需結(jié)合不同階段實際業(yè)務需求,按照“大尺度決策、小尺度精細”的理念展開,即面向規(guī)劃設計、局部精細化模擬調(diào)度等不同場景的應用需求,構(gòu)建能深入刻畫相應尺度下系統(tǒng)動態(tài)過程與特性的數(shù)字化主題場景。其中,大、中尺度場景建設目標主要為了使決策者能便捷、快速掌握全局信息,進行統(tǒng)籌規(guī)劃與決策。局部精細化尺度場景建設主要為使決策者能精細化掌握重點工程的風險變化情況。行蓄洪空間數(shù)字化場景建設可分為流域大尺度場景建設、河段中尺度場景建設與行蓄洪空間局部尺度場景建設。

    3.2.1流域大尺度全景決策場景建設

    大尺度場景建設重點關(guān)注流域宏觀全局信息,防洪調(diào)度階段不同,所展示的場景內(nèi)容不同。在預報預警階段,重點將不同站點降雨徑流監(jiān)測信息、預報信息以及關(guān)鍵河段水位、流量過程等工程信息以3維動畫、3維專題圖等多種方式直觀立體地展示出來。并且根據(jù)預報流量超限量、水位抬升量,實時計算發(fā)生管涌、滲流、潰決等不同類型風險的堤防險段長度,并在3維底圖上展示預見期內(nèi)堤防最大險段范圍、最大承災時間等綜合統(tǒng)計指標。

    同時,流域大尺度孿生場景也可提供方便快捷的調(diào)度方案人機交互功能,在后臺高階知識模型支撐下,通過精細化修改調(diào)度方案,能在滿足模擬精度的同時快速得到不同行蓄洪空間運用方案的模擬結(jié)果。并且,數(shù)字孿生系統(tǒng)將提供更多維的險情災情描述信息。例如,可通過效益風險指標決策倉的形式給出堤防總超警時間、超警總長度、總淹沒損失GDP等不同類型綜合風險指標大小,并通過智能決策支持系統(tǒng),記錄并統(tǒng)計每個專家對不同方案的評價結(jié)果,通過模型計算對調(diào)度方案進行綜合排序與優(yōu)選。

    數(shù)字孿生背景下,流域大尺度決策場景相對于傳統(tǒng)調(diào)度手段在預警風險描述、方案計算效率以及決策指標和決策方式精細程度上將有極大提升。

    3.2.2河段尺度數(shù)字化場景建設

    河段尺度數(shù)字化場景視角主要聚焦于河段,重點呈現(xiàn)重點河段附近洲灘民垸、蓄滯洪區(qū)運用對河段風險降低效果。根據(jù)水文預報成果,結(jié)合知識圖譜驅(qū)動的洪水演進模型,快速模擬出預見期內(nèi)水流在干流和湖區(qū)的演進特征。通過框選或勾選河段附近不同蓄滯洪區(qū)與洲灘民垸,結(jié)合行蓄洪空間調(diào)度運用知識圖譜,進行行蓄洪空間調(diào)度預演,判斷不同行蓄洪空間投入使用組合對控制站沿程堤防水位降低作用,并對水位降低空間進行標記與突出展示。在此基礎上通過熱力圖、配合統(tǒng)計表格精細化展示并量化河段堤防沿程風險大小變化情況。同時可在界面下方展示時間軸,動態(tài)顯示不同時刻的河段堤防沿程水位、安全系數(shù)、行蓄洪空間水位、蓄洪容積、分洪流量、沿岸城鎮(zhèn)淹沒損失等要素動態(tài)變化情況。

    此外,可根據(jù)歷史險情分析,在關(guān)鍵控制河段附近設置多個歷史險工險段作為風險點重點關(guān)注。點擊風險點將進入全景視角,在漫游狀態(tài)下對風險點進行云端巡視與監(jiān)控,并將風險點附近河道沿程水位、堤防設計洪水位、堤防實時險情、以及淹沒損失等統(tǒng)計數(shù)據(jù)刻畫在3維全景視角中,輔助決策者近距離直觀掌握重要風險區(qū)域的險情與災情。

    孿生場景的投入運用能使決策者更加直觀、精細掌握關(guān)鍵河段不同斷面、不同類型風險動態(tài)變化情況。圖4展示了河段尺度數(shù)字化場景建設。

    3.2.3行蓄洪空間尺度數(shù)字化場景建設

    行蓄洪空間尺度數(shù)字化場景建設聚焦于分洪運用場景建設與避險轉(zhuǎn)移場景建設。在啟用分洪后。通過無人機、攝像頭等監(jiān)測設備,精細化決策分洪口門開啟個數(shù)、分洪閘門開度、分洪速率等,并將這類信息在數(shù)據(jù)底座上進行賦息。結(jié)合行蓄洪空間分洪閘運用情況,動態(tài)仿真行蓄洪空間內(nèi)部洪水行進狀態(tài),仿真洪水在研究區(qū)域的傳播過程,實時展現(xiàn)洪水波的影響范圍,如淹沒面積、淹沒水深、受影響耕地面積、受影響房屋面積、受影響人口、圍堤狀態(tài)等關(guān)鍵風險要素變化情況,并以流向圖的形式展示區(qū)內(nèi)水流流向,預估并標記將要淹沒區(qū)域的范圍。并且,實時展示閘前水位以及河段防洪控制站水位降低情況,用以分析蓄滯洪區(qū)分洪效果。并且可以結(jié)合“三大運營商”功能,并通過熱力圖等形式,展示避險轉(zhuǎn)移人群實時狀態(tài)信息(見圖5)。

    3.3智慧化模擬支撐建設

    傳統(tǒng)行蓄洪空間分洪運用、調(diào)度效果分析往往基于一二維水動力學模型實施,計算時間代價較高,極大限制了行蓄洪空間在實時聯(lián)合防洪調(diào)度中的應用,無法快速準確反映物理世界真實擾動對孿生世界的信息反饋以及孿生世界的交互決策對真實物理世界的作用影響。而在數(shù)據(jù)孿生的背景下,由于數(shù)據(jù)維度與數(shù)據(jù)量的大幅增加,包括大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時更新,使得基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型成為解決行蓄洪空間在實時調(diào)度模擬分析中運用困難的一條新的路徑。新興技術(shù)體系下行蓄洪空間調(diào)度運用建模與仿真也是行蓄洪空間數(shù)字孿生智慧化模擬支撐建設的重要研究方向。

    因此,需在現(xiàn)有河道洪水水動力演進模型與蓄滯洪區(qū)、洲灘民垸分洪運用模型等專業(yè)模型基礎上,基于大數(shù)據(jù)分析、人工智能方法,根據(jù)不同河段特點,對河道洪水歷史演進過程樣本數(shù)據(jù)進行特征因子提取,逐時段、逐斷面建立歷史來水以及預報來水信息與斷面未來水位流量過程之間的映射關(guān)系,開發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、精確的河道洪水演進模擬功能的智能演進模型。并在此基礎上,進一步探明防洪工程群組對河湖水文情勢的作用機理,抽取對下游保護對象防洪補償效果明顯的防洪工程實體組合,引入多種機器學習方法構(gòu)建具有可解釋性的人工智能動態(tài)學習模型,構(gòu)建具有“時、空、量”跨維度效用防洪工程運用效果分析模型,支撐人機交互模式下全態(tài)感知與調(diào)度方案快速、精準的模擬計算。

    3.4精準化決策支撐建設

    通過高階知識模型對數(shù)據(jù)底座進行智慧賦能,使得調(diào)度模擬模型計算效率與精度得到提升,可進一步輔助提升決策效率。然而,由于行蓄洪空間孿生系統(tǒng)建設面向大范圍、全時空、多尺度、強耦合過程的業(yè)務需求,孿生系統(tǒng)運行模擬過程將產(chǎn)生復雜的決策信息。如何在廣域、龐雜的決策信息流背景下,結(jié)合數(shù)字孿生系統(tǒng)信息多樣性、集成性與高交互性等優(yōu)勢,是支撐防洪調(diào)度精準化決策的重中之重。

    因此,行蓄洪空間調(diào)度精準化決策支撐建設應重點關(guān)注調(diào)度方案多屬性風險評估與群智能決策的功能開發(fā)。需在智慧化模擬功能基礎上,進一步根據(jù)不同河湖要素調(diào)度前后變化特征,建立時空態(tài)勢圖譜損失評估模型,根據(jù)調(diào)度前后水雨工情變化情況,評估并獲取不同調(diào)度方案下淹沒影響房屋、人口等災情信息,實現(xiàn)精細化調(diào)度方案的同時,精準掌握全域風險變化情景。在此基礎上,結(jié)合專家群組評估信息,建立群智能決策模型,統(tǒng)籌考慮多種效益風險指標,協(xié)調(diào)考慮專家組不同建議,選取綜合最優(yōu)的調(diào)度方案。最終建設一套“時-空-量-度”立體精細化調(diào)度決策體系,實現(xiàn)行蓄洪空間精準運用、風險損失精準刻畫、洪量精細分配、人員精確避洪轉(zhuǎn)移,如圖6所示。

    4結(jié) 論

    未來智慧流域?qū)⒕邆涓叩男畔⒒?、?shù)字化水平,從而將真正意義上整體實現(xiàn)數(shù)字孿生流域的概念。行蓄洪空間數(shù)字孿生則將作為其中關(guān)鍵組成部分,在支撐流域防洪減災中發(fā)揮重要作用。在此背景下,本文詳細論述了流域數(shù)字孿生的基本內(nèi)涵與發(fā)展理念,以行蓄洪空間數(shù)據(jù)孿生為例,提出了以數(shù)據(jù)底座建設、數(shù)字化場景建設、智慧化模擬支撐建設與精細化決策支撐建設為主軸的行蓄洪空間數(shù)字孿生建設總體方案,并論述了不同建設內(nèi)容的功能意義以及相對于現(xiàn)有技術(shù)體系的功能提升。

    綜合考慮流域智慧化建設的現(xiàn)實條件,現(xiàn)階段的研究重點應通過數(shù)據(jù)底座對流域現(xiàn)狀進行精準、全方位、動態(tài)映射的現(xiàn)狀孿生。并且在大量實測與歷史數(shù)據(jù)的背景下,通過高階知識模型學習、分析、識別并總結(jié)流域運轉(zhuǎn)規(guī)律,使孿生流域可以自我學習。在此基礎上,結(jié)合專家經(jīng)驗,在人機交互條件下,實現(xiàn)不同環(huán)境、不同調(diào)度方案下流域未來發(fā)展情景的模擬孿生,最后作出精準決策。在未來,可進一步融合、利用人工智能與機器學習等技術(shù),拓展人類認知之外的知識,從純數(shù)學的角度去解構(gòu)流域水資源管理模式,分析提煉流域水資源管理可能出現(xiàn)的問題,并自動衍生出相應的解決問題的技術(shù)方法,實現(xiàn)流域自主孿生。

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    (編輯:鄭 毅)

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