空间信息技术在水利行业的应用回顾与展望

郑学东

(1.长江科学院 空间信息技术应用研究所，武汉 430010; 2.武汉市智慧流域工程技术研究中心，武汉 430010)

1 研究背景

空间信息技术(Spatial Information Technology)是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，并在我国得到迅速发展。空间信息技术的核心包括“3S”技术，即卫星定位系统、地理信息系统和遥感相关专业技术[1]。目前空间信息技术已不仅仅只包括传统的“3S”技术，还与物联网、移动互联网、云计算、区块链、BIM(建筑信息模型)技术、大数据、人工智能等新一代信息技术进行有机结合，在防汛抗旱、流域生态演变、大型水利工程全生命周期管理、水利普查、河湖水库“清四乱”、智慧流域综合管理平台建设、流域规划管理等领域得到了广泛而深入的应用。

“3S”技术包括遥感(RS)、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)，是在对地观测系统中贯穿空间信息数据获取、分析、管理和更新全过程的重要技术。其中，遥感是通过远程电磁波特性的观测手段，具有可远程探测、动态性、高分辨率和多类型传感器的优势和特点。早期全球定位系统特指美国国防部研制的一种全天候的，空间基准的导航系统，由空间段、地面段和用户段三部分组成，该系统已建成了覆盖全球的卫星，广泛应用于军事和民用多个领域；随着无线电空间定位系统相关技术的发展，全球定位系统已成为一个广义定义，包括美国GPS、俄罗斯格洛纳斯、欧盟伽利略以及我国自主研发的北斗卫星导航系统；目前我国自主研发的北斗定位系统已完成全面组网，并在2020年正式提供全球服务，在国土资源、气象测报、地震预报、交通运输等领域发挥着重要的作用，现与三大系统并称全球四大卫星导航系统[2]。地理信息系统是一个专门管理、使用地理信息数据的计算机软件平台，其主要特点是对地理信息数据进行分类、分级、分层管理、组合、分析、处理等，以及通过二维、三维形式进行数据展示，其优点在于可以通过计算机将所获取的数据进行原始映射。这项技术现已在水利行业各项业务中广泛应用。

目前，以物联网、移动互联网、云计算、区块链、BIM技术、大数据、人工智能等为代表的新兴技术飞速发展，正在全球范围内引发新一轮科技革命。新一代信息技术在水利行业应用将带来革命性影响，强有力地推动水利现代化进程。这些新兴技术的发展，提升了基础数据采集、整理、存储、分析和共享水利多源数据和解决复杂问题的能力，并催生了水利行业发展新业态。

2 空间信息技术水利行业应用场景

流域综合管理信息化、智慧化是当今技术发展的大趋势。空间信息技术和新一代信息技术的广泛应用，为水利行业带来新变革。以云计算、物联网、大数据、互联网、5G为代表的新技术新业态迅速兴起，不断推动水利行业发生深刻变革。

“智慧流域”是“智慧地球”的衍生概念。作为智慧地球的具体体现形式之一，智慧流域是流域信息化发展的高级阶段。在“智慧流域”新理念、新市场、新契机和新需求的强烈冲击下，空间信息技术以其多尺度、多维度、一站式、高效效应的优势将在“智慧流域”综合管理中发挥巨大作用。空间信息技术与新一代信息技术融合，构建航天、低空、水面、水下、地面、地下的“空-天-水-地”多平台、多载体水利数据获取技术体系与框架，集成多智能化传感器，实现信息技术与防洪除涝减灾、防旱抗旱调度、水资源综合配置、水环境保护和生态修复、水土保持、水利综合管理等领域深度融合，实现流域信息全面实时感知、海量数据信息高效处理和可视化智能分析等，将助推水利行业新发展，为后水电时代传统水利行业转型升级注入了新动能。

2.1 防汛抗旱减灾

我国东部位于东亚季风区，受独特地形地貌和气候条件影响，是世界上受气象灾害影响最为严重的国家之一[3]。在众多气象灾害中，洪涝和干旱是影响面最广、损失最大的两大类型灾害。

防汛抗旱工作事关百姓生命财政安全，影响着社会经济健康发展。防汛抗旱部门拥有海量的相关信息数据，如雨情、水情、旱情、工情、灾情、险情、气象等实时信息，以及相关的地理基础数据、历史数据等。这些海量、多源、异构数据分散在不同业务部门，难以共享和协同化分析，导致信息资源利用率低，政府和决策部门工作效率低。

目前，空间信息技术和新一代信息技术广泛应用于防汛抗旱减灾的各个方面。同时，随着智能水网等概念的提出，科研人员运用3S技术结合物联网、大数据、移动互联网等，构建了一系列防汛抗旱指挥系统，我国防汛抗旱减灾工作步入互联网+时代。

在实际应用中，基于水利部搭建的水利基础设施云、全国水利“一张图”、众源地理数据以及遥感数据等基础资源，结合卫星通讯网和移动通讯网，构建了“数字防汛”“数字抗旱”体系，从决策支持、预案管理、洪水演进、撤离路线规划、数据调查、灾情上报、现场通讯等方面实现防汛抗旱指挥的数字化、网络化、即时化、互动化[4-6]。同时，在新一代信息技术的支持下，推进数据信息感知(物联网技术)、数据基础实时更新(大数据技术)、数据多维分析(数据挖掘技术)、决策支持(无人机技术)、情景精细化模拟(三维GIS)、模拟专家预测(人工智能)、水位和旱情智能识别(图像识别技术)等，可进一步提高防汛抗旱指挥的科学化、智慧化、共享化水平。

2.2 水利工程全生命周期管理

伴随水利业务扩展、智慧化体系推进，水利工程建设与管理工作需要不断自我创新，逐步将自动化、智能化和智慧化的方向发展[7-8]。

不管在水利工程建设与管理的哪个阶段，都会涉及到海量、类型繁杂的数据，且随着工程的推进和运行时间的增长，这些数据将呈海量态势增长，传统的报表性管理方式已无法满足现代化管理需求。区块链技术的引入将很好地解决这一难题。区块链是一种去中心化的分布式账本，数据块一旦经过确认上链后就很难篡改，且带有时间戳，可完整映射数据全生命过程，可信任性和安全性很高，其特性与水利工程全生命周期数据的管理与存档需要有较高耦合性。

而云平台、GIS、物联网技术的引入与综合应用有助于水利工程运管阶段中涉及的多源要素采集和更新优化，同时集成互联网、移动通信、卫星通信等多类型通讯手段传输信息资源，全面有效地管理和存储水利工程各阶段的数据和信息资源，再利用云计算中心、专家智库等进行数据动态分析，最终通过局域网、互联网或者云服务平台等实现水利工程智慧化运行管理。

2.3 水利工程对生态环境影响监测与评价

我国在环境发展报告中对我国水生态环境和水利建设作出了中肯的分析，指出我国的大型水利项目导致了生态负效应[9]。因此，对水利工程全生命周期过程对生态环境的影响监测与评估就显得尤为重要。

全生命周期、全链条的水利工程环境影响监测与评估工作对基础信息的实时性、高效性有一定要求，空间信息技术和新一代信息技术为其提供了基本保障。

在水利工程建成投入运行后，由于大坝对河流的截流和控流，下游水量减少，水体自净能力降低，易在回水区、库湾发生突发水污染事件，针对这些区域应开展长期水质监测工作。传统水环境监测方式通常为点状监测，结果具有一定局限性，而基于遥感技术的水环境监测具有大范围、实时性强等特点，在快速分析河湖水库水质变化趋势方面具有独特优势，同时通过GIS技术，可开展水质变化趋势演变、水污染走向预测等。同样，空间信息技术也可在岸线淤蚀变化特征分析工作发挥其优势。

此外，针对水电清洁能源温室气体减排效益评估工作中，通过常规的点状监测手段，无法准确评估大坝建设和水库反周期蓄水等人类活动向水库水体输入碳物质对区域温室气体同类时空分布模式产生的影响和扰动。因此，结合空间信息技术和新一代信息技术优势，通过遥感反演、地面观测和原位实验构建立体监测系统，开展水库温室气体源汇变化研究，从而定量评估碳物质输送数量与途径。

2.4 河湖管理工作

河湖管理保护是一项复杂的系统工程，涉及上下游、左右岸、不同行政区域和行业。为维护河湖健康生命、保障国家水安全，2016年国家出台了河长制的相关文件，河长制在全国范围内全面推行。

空间信息技术和新一代信息技术为基于“河(湖)长制”的河湖管理提供了新思路、新方法。多地开展了河长制管理信息平台建设工作，将河湖管理工作与3S技术、移动互联网、云计算、大数据、物联网等新时代的信息技术力量相结合，通过天上看、地上查、民众报等形式，将河湖管理工作由线下制度管理转为线上管理、民众监督的形式，借助平台消除河湖管理盲区，打破传统管护壁垒，实现实时性、共享化、全民参与的河湖管理模式[10-17]。

基于“3S”技术和新一代信息技术的技术优势，全方位为河湖管理业务提供技术支撑：①基础信息管理，通过整合已有数据资源，汇集流域内江河库基础地理数据、涉河水利工程数据、地方河湖长管理制度等，实现对重点河湖库的信息查询；②涉河湖工程项目信息管理，基于地理信息平台和三维建模技术，实现重点区域涉河工程多维信息协同管理，及河湖库岸线、划界动态监管；③采砂监管，集成无人机巡河/湖、远程视频监控、无线数据传输、遥感智能识别等技术手段，实现对重点河段、敏感水域的全方位智能监视及数据传输，及时发现采砂、沿河作业船只、沿岸堆砂场等；④“清四乱”常态化监管，通过音视频传输、图像智能识别、网络舆情爬取等技术，为督查处理方案提供数据依据，提高“四乱”现象监管时效性。增强河湖监管的针对性、准确性和时效性，有效推动河湖生态环境持续改善，为强监管提供更加现代化、智能化、信息化的技术支撑。

2.5 水土流失动态监测

自20世纪80年代遥感、GIS、图像识别技术被引入水土流失调查工作后，通过遥感影像开展水土流失动态监测工作就成为了常态[18-23]。

融合地面监测、无人机监测、遥感影像监测等手段，通过人机交互方式，水土流失动态监测实现了年度全国范围全覆盖，监测成果越来越深化、细化，空间信息技术对水土保持工作的支撑作用越来越强，监测网络建设成效持续发展。在新一代信息技术的支持下，建成了全国水土保持信息管理系统，实现了“一级部署，五级应用”管理模式。该系统包含监督管理、综合治理和监测评价三大子系统，保证了“同一张图”上的水土保持信息资源共享和业务协同；建设了基础地理数据库、监督管理数据库、综合治理数据库、监测评价数据库和遥感监管数据库，保证了系统的可持续性。为全面提升水土保持工作信息化水平，开展水土流失自动化监测及信息化管理，水土环境脆弱地区土壤评估，水土流失情况预测等工作提供技术支撑[24-26]。

在水利信息化持续推进大背景下，“3S”、移动通信、智能终端、遥感遥测、人工智能等先进技术手段在水土保持工作中加大应用范围，实现物理水土保持与数字水土保持全要素动态、实时、畅通信息交互和深度融合，大力提升水土保持工作的信息化、数字化、智能化水平，推进实现水土流失动态监测、综合治理规划、水土流失智能防治、水土保持措施成效智慧评价等，为防治水土流失、促进生态文明建设提供了强有力的技术支撑。

3 应用研究成果

自2005年起，长江科学院空间信息技术应用研究所(后简称长科院空间所)就开始基于GIS、遥感、计算机、物联网等现代高新技术，探索水利业务智慧化管理模式，促进空间信息技术与水利业务多维融合。经过多年的发展，在智慧流域信息管理与决策支持平台研发、空天地一体化监测体系构建、流域水旱灾害监测与应急管理等工作中取得了一系列优秀成果。

3.1 “智慧流域”信息管理与决策支持平台建设

从精细化、流程化、模式化、标准化需求出发，在智慧水利信息平台研发方面开展了多项研究与实践。通过研究智慧水利综合业务管理框架体系，结合基于时间维度的空间信息技术，形成了新一代信息技术下的水利综合业务信息化建设思路，建立时间和空间相结合的智慧水利综合管理系统，对各类现状数据以及成果数据进行组织和存储，从而实现水利业务管理全过程跟踪管理，推进了智慧水利关键性技术研究进展。

自主研发的流域综合管理精细化与智能化管理平台，水灾害应急决策支持平台，水环境管理平台，地灾预警平台、水利大数据共享管理平台等已实际应用于多项水利业务工作中。相关成果获得多项省部级科技奖项，并推广至多个水利业务管理部门，在水利综合管理工作中发挥着重大社会经济效益[27-31]。

典型案例分述如下：

(1)广州市增城区水利信息化综合管理平台。以现代物联网、数字流域、云平台、大数据、地理信息工程等技术手段为基础，研发了增城区水利综合管理平台。平台整合增城区水务局内外资源，提升了不同子信息系统利用效率；集成的三维地形展示和实时视频传输功能，实现了跨网络网页端在线播放，提高了视频监控管理能力；配备的移动APP，构建了移动端互联网+水利信息化的管理模式，有效地提升了日常工作效率、降低了行政管理成本。

(2)长江流域野外观测数据共享平台。长江流域野外观测站数据共享平台是新一代野外观测数据共享门户，平台致力于消除野外观测数据管理中存在的孤岛现象，解决信息不对称造成的数据获取困难。该平台系统可提供对长江流域野外观测数据集的目录发布、数据共享及信息获取功能，为长江流域及其他水利行业的数据管理提供基础平台支撑和数据互操作理论支持。

(3)洞庭湖防洪蓄洪系统。首次将激光LiDAR(激光探测及测距)技术引入水利行业。通过激光LiDAR采集该区域基础地理数据，结合已有的工程、人口、社会经济、土地利用等数据，建立“数字洞庭湖”示范系统，实现三维场景下的围垸各类数据浏览、查询和分析；系统集成洪水演进模型，实现了试点区域分洪淹没风险分析，灾情评估和制定灾民撤退方案制定，为洞庭湖防洪蓄洪提供可视化决策支持。

(4)水利工程建管系统。利用遥感、计算机网络、物联网等现代信息技术，为鄂北水资源配置工程建设与管理局构建了项目建设管理信息系统，该系统是以水利工程建设管理相关规程规范为基础，基于Web的水利工程建设全过程管理标准信息库，类似成果成功运用到云南省阿岗水库工程建设管理信息系统建设工作中。

3.2 空天地一体化监测

“空天地一体化”监测是融合卫星遥感技术、无人机技术、人工作业、信息平台等多元监测、信息整合手段的“立体监测”系统。

长科院空间所综合运用卫星遥感、无人机、无人船、机载/车载LiDAR等新技术构建“空天地水”立体感知体系。深入研究了时空连续多元信息获取途径分析、时空连续多元信息传输体系、数据组织索引模型、数据分析应用与软件平台研发、无人机倾斜摄影及三维建模、移动式水质多参数传感器监测设备等内容，提出了消费级无人机倾斜摄影及三维建模技术，自主研发了全要素水文监测智能无人船装备与技术，针对水土流失的遥感动态监测方法，以及水库水体温室气体源汇变化监测方法等，形成了从数据采集、数据生产、信息系统、模型计算到结果评估的完整解决方案。在三江源区生态环境调查、小流域山洪灾害调查、水土保持监测、移民实物指标调查、水库遥感执法与监测、河湖库岸线巡查、大比例尺地形图测绘、水利设施三维建模、水资源调查、河湖库水质遥感监测、水土流失动态监测、水库温室气体源汇变化监测等领域均取得了很好的应用效果[19,23,32-41]。

典型案例分述如下：

(1)卫星遥感动态监测水政执法。综合应用卫星遥感、地理信息系统和GPS测量技术等开展水政执法遥感动态监测试点工作，同步研发了“长江流域卫星遥感动态监测系统”平台。建立了新型水政监察工作模式，推动水行政执法业务工作的现代化、网络化、自动化等方面进行了有益的探索，对推进依法治水，对加快流域水资源严格管理及加大水行政执法能力等方面具有非常重大的意义。

(2)湖库温室气体立体监测。聚焦湖库温室气体源汇变化重大问题开展了一系列的科学研究，开展了湖库温室气体观测工作，积累了大量宝贵的原位观测资料，建立了基于卫星遥感与室内试验相结合湖库温室气体立体监测体系。在三峡水库温室气体源汇通量变化分析、清江流域梯级水库温室气体源汇变化机理与高原河流湖泊碳物质输送迁移转化机制等方面取得了丰硕成果，为厘清以三峡水库为代表的长江流域梯级水库温室气体源汇变化基本规律、水电清洁能源可持续发展、高原河湖气候变化响应机制等方面提供了支撑。

(3)水环境立体监测研究及应用。基于遥感技术，在巢湖、武汉东湖、丹江口水库、汉江中下游重点河段和可可西里区域高原湖泊群开展了水环境立体监测工作及湖泊面积变化遥感监测工作，评估了大型湖泊水环境、重点水库、河流水质状况，湖泊、河流岸线变化情况，为及时了解湖泊、水库水体污染状况，岸线变化趋势，为预防和控制水体富营养化的发生和发展提供必要依据，为河湖库岸线整治工作做辅助支撑，为无资料高原区域采集了宝贵的基础资料。

3.3 流域水旱灾害监测与应急管理

空间信息技术对于重大自然灾害的监测与评估具有特殊的优势和潜力，尤其是对水旱灾害监测评估与应急管理。长科院空间所运用数值模拟、大数据、人工智能、云计算、机器视觉等技术，开展流域水旱灾害监测与应急管理相关技术研究。形成了洪水快速模拟技术，有效解决了基于TB级海量地形数据洪水演进快速计算问题；提出了GIS支持下的一二维耦合水污染扩散模拟方法与技术，实现了复杂水系下的水污染扩散精细化仿真；提出了云GIS环境下数学模型调用与共享服务方法，实现了数学模型在GIS框架下的数据存储、物理实现和消息通信，解决了异构环境下的模型共享与服务技术难题；提出了适宜于长江流域的多源遥感干旱监测与评估技术体系，为流域中尺度的防汛抗旱工作提供了精确及时的数据资料和决策支持依据[42-48]。

典型案例分述如下：

(1)流域干旱监测与评估。基于长江流域水资源循环特点，构建了长江流域干旱过程动态遥感监测预警评估体系，为流域中尺度的防汛抗旱工作提供了精确及时的数据资料和决策支持依据。为南方湿润地区复杂下垫面环境下的水利抗旱减灾工作提供有效技术保障。实现从被动抗旱向主动防旱的转变，为区域防旱抗旱能力的提升提供了科技支撑，可极大降低干旱灾害造成的工农业损失。

(2)洪水演进快速精细化模拟。基于精细尺度的洪水情景分析理论与方法，引入突变理论，以解决洪水风险影响指标不确定性问题，实现基于精细尺度的洪水风险等级区划。建立了一套基于情景分析和突变理论的蓄滞洪区洪水风险评估模型，为洪水风险的精细化、定量化评估提供技术支撑。

4 总结与展望

空间信息技术和新一代信息技术的发展快速推进水利现代化目标实现。精细化、智能化是当今水利行业发展的大趋势，结合新时代水利高质量发展要求，在提高流域智慧化、智能化管理，大型水利工程全生命周期、全链条精细化管理，维护河湖库健康生态、水旱灾害立体监测、评估与精准预测，水旱灾害应急响应与决策支持等方面开展系统的、多维的科学研究，整体提升水利科研水平，力求推进后水电时代传统水利行业转型发展。今后应大力开展如下方面工作：

(1)开展水利全要素五维感知研究。结合大力推进水利信息化基础建设大背景，深入开展“天-空-地-网-人”五维立体感知体系构建、水利感知网总体逻辑架构与体系研究。开展水利专用卫星研制及组网，地面监测站组网互联、信息传输，互联网资源信息深度爬取收集、智能辨析，开展异构环境下的数据同化分析、模型构建等关键技术研究工作，构建卫星遥感、航空遥感、地面监测、互联网采集、人工智能/模型模拟的立体监测体系，扩大江河湖库全要素感知范围，构建数据汇集、服务与共享平台，提升感知智能水平，从而实现实时、连续、宏观精准的水利整体态势及多角度、多维度局部状态的准确认知和管理。

(2)提高水利大数据综合利用率。水利大数据是智慧水利建设的基础，数据获取、存储、传输、分析及利用管理能力是提高水利大数据综合利用率的关键。在新一代传感网、大数据分析、5G传输等技术支持下，同时结合信息化基础设施建设工作，开展多元水利数据感知、汇集、处理分析、融合管理等关键技术研究。优化水利大数据采集方式和分析能力，深度挖掘水利数据之间的潜在关系；加强区块链技术在水利大数据管理中应用，解决水利行业系统之间数据冗余和信息孤岛问题，优化水利大数据管理模式；结合实际业务需求，建立不同业务场景的水利数据知识图谱，细化水利数据解读方法；建设水利大数据服务平台，以水利一张图为基础、为窗口，整合分布水利数据资源，通过互联网技术、平台等为水利业务需求提供数据支撑和决策依据；研制覆盖水利大数据全生命周期的标准化体系和安全体系，保证数据的持续生命力和全链条安全性。

(3)加大人工智能与水利业务深度融合研究。目前在人工智能降雨预报、洪水预报预警等方面得到了应用，并具有很好的应用前景。拓展人工智能在水利业务中的应用深度与广度，开展基于人工智能AI的水利大数据挖掘、信息融合、数字孪生、模拟分析和AI深度学习等关键技术研究，构建水利全要素透彻感知与全网互联体系，完善水利专家库、业务模型池，建设水利业务深度学习方法库、算法库、机器认知库、知识图谱库共享平台，面向江河调度、政府监管、工程运行保障、综合决策和公共服务等水利业务全方位应用需求，建立融合高效、智能分析、主动服务的智能化应用。