面向流域水工程防灾联合智能调度的数字孪生长江探索

黄 艳，喻 杉，罗 斌，李荣波，李昌文，黄 卫

（1.水利部长江水利委员会，湖北 武汉 430010；2.长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北 武汉 430010；3.长科科学院，湖北 武汉 430010）

1 研究背景

1.1 数字孪生概念及发展 数字孪生技术为充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中反映物理实体的全维度、全生命期过程［1-2］，其本质是以数字化的形式在虚拟空间中构建与物理世界一致的模型，并通过信息感知、计算、场景构建等技术手段，实现对物理世界状态的感知评估、问题诊断以及未来趋势预测，从而对物理世界进行调控［3-4］。作为实现数字化转型和促进智能化升级的重要技术，数字孪生技术在工业产品研发制造［5］、电力系统［6］、智慧城市［7］等领域建立了相对成熟的理论技术体系，并已逐步走向实用阶段。如何在水利等传统行业领域普及与推广，提升行业管控能力，是数字孪生技术发展建设所需要关注的重点与难点［8］。在当前我国各产业领域强调技术自主和数字安全的发展阶段，数字孪生技术具有的高效决策、深度分析等特点，将有力推动数字产业化和产业数字化进程，加快实现数字经济的国家战略［9］。

1.2 数字孪生流域概念及发展 数字孪生流域是智慧水利的核心，最初始于数字流域的建设和应用。早在1990年代至本世纪初，我国长江、黄河等流域已经有了较低版本的数字流域，包括，采用水位自记仪、流速仪或走航式ADCP 测流等监测手段，基于卫星GPRS 等信息传输技术形成了覆盖较为全面的信息感知网，采用自主研发的新安江、马斯京根演算等水文模型，结合各种商业模型，如丹麦水力研究所DHI 的MIKE11、英国Wallingford 的Infoworks 和荷兰三角洲研究院的Delft-FEWS 等，耦合气象定量降雨预报、水质模拟等模型，构建了具备实时展现及一定预见期内预测模拟、重点服务防汛抗旱的数字流域。然而早期数字流域建设普遍存在对社会经济、人类行为等多元数据融合应用不足，无法自动分析计算水情、工情并提出管理建议等短板，在预报预预警、信息智能分析等方面能力不强，且随着流域管理和社会经济发展对智能技术要求的不断提高，已有系统智慧化程度不足的问题日益凸显。

在网络信息技术飞速发展的背景下，2008年IBM 公司率先提出了“智慧地球”的概念，掀起了全球范围内“智慧化”建设的浪潮，此后智慧型流域建设［10］一直是我国水利行业重要发展方向，一些具有一定智慧化功能的业务系统，如国家防汛抗旱指挥系统［11］、长江流域预报调度系统［12］等建成并投入使用，尤其在我国流域已进入后工程时期的情况下，大部分系统缺乏调度模型技术，无法实现调度模拟水系统中的工程体系。此外，当物理世界发生变化时定制化系统无法快速拓展延伸功能和应用，距离数字孪生精准映射、精确反映所需的实时更新、及时迭代的目标存在较大差距［13］。

随着数字化转型与产业升级的加速，新时期水利建设目标也愈加明确，李国英部长明确提出要充分运用数字映射、数字孪生、仿真模拟等信息技术推进水利高质量发展［14］。此外，“数字孪生长江”、“数字孪生黄河”等流域数字孪生建设目标也多次被水利部与各大流域管理机构提及，数字孪生流域已成为当下行业热门的研究课题［15］。然而，现阶段仍处于数字孪生流域建设的探索阶段，如何进一步细化与完善流域数字孪生建设的具体实施方式与技术手段仍需进行大量研究探讨，这也是本文的研究目的与初衷。

“数字孪生流域”的本质是充分利用监测及基础信息，结合流域相关领域知识，在虚拟世界中模拟和再现水流及涉水相关物理以及决策要素的关联关系和动态变化，实现流域天然来水模拟预测、水工程调度及其影响和效果的快速、准确智能分析，将感知获取的信息和计算分析的成果转换为流域管理以及经济社会发展相关的分析评价要素，并通过对工程调度规则和水管理知识的应用，实现决策方案的智能推送。因此，数字孪生流域除快速准确反映物理世界的实际变化外，更重要的是可用于模拟和预演对比各种可能发生的情景（如不同分洪溃口及其影响），为流域管理决策提供更为智能和精准的技术支持。数字孪生流域构建要素及作用如图1 所示。

图1 数字孪生流域基本功能及构建要素

在流域普遍由天然河流转变成为受工程调度控制影响的河流的后工程时代［16］，数字孪生流域的建立需依托水工程智慧调度运行，为流域预报、预警、预演、预案提供分析计算能力，为防汛抗旱管理业务提供决策支持［17］。同时，由于数字孪生流域的信息全域性，不仅可为流域管理提供技术支持，还可为涉及流域社会经济发展的交通、电力、农业和城镇发展提供可加工、可分性的数据信息资源和泛在应用［18-19］，为流域经济社会可持续发展提供支撑。为此，水利部2021年11月发布的《智慧水利建设顶层设计》［20］中明确数字孪生流域是智慧水利建设的核心部分，其建设内容包括数字孪生平台、数据底板、模型平台和知识平台，如图2 所示。

图2 数字孪生流域构建总体框架图

1.3 后工程时期数字孪生流域构建的关键是实现水工程联合智能调度 我国的流域管理已由工程建设期向工程调度运行期转变（即后工程时期）［16］。根据第一次水利普查公报成果，我国已建成水库9.8万座（总库容约9323 亿m3）、水闸26.8 万座、堤防41.37 万km、泵站42.45 万座。由于大量水工程的调度应用，流域水文情势受到不可逆的影响，水工程调度也已由单独运行向联合运行发展，调度目标从单目标向防洪、供水、航运、生态等多目标转化，水管理由以被动响应的方式向联合调度水工程主动防御、流域统一调度和管理的方式转变，需统筹协调多种工程调度运行方式，均衡协调流域管理各阶段、各目标之间的竞争协同关系，包括汛前消落、汛期防洪、汛末蓄水、枯季生态修复及环境保护等多目标均衡优化问题［21］。因此，决策支持的信息化建设需要重点研发水工程智能调度模型，在预报预警基础上，进一步实现水工程智能调度、水灾害动态评估和风险调控、人群避险转移等不同决策阶段信息流全过程、水管理全要素之间的互馈响应关系。此外，现代水管理日趋精细化，除了面向流域主管部门的管理需求外，还需向社会公众提供预报预警以及避险提示等个性化服务。由此可知，提升水工程调度决策支持能力，完善各项涉水服务体系与保障能力，是流域管理后工程时期的必然选择［22］，也是数字孪生流域的构建重点。

本文以长江流域水工程防灾联合调度系统的构建和应用为例，探索提出数字孪生流域的构建重点和关键技术，介绍了数字孪生长江的功能及其在2020年长江流域性大洪水防御和应对中的应用。

2 数字孪生长江建设总体架构及关键技术

按照数字孪生流域构建主要内容，结合长江流域水工程防洪联合调度现实需求及已有建设基础，以防洪调度为目标的数字孪生长江建设关键要素包括：数据建设、模型建设（即基于物理机理和数据驱动的模型开发）、知识平台建设（即工程调度规则及其引擎、多目标优化等知识的应用）、数字孪生平台建设（即标准组件式搭建及其流程技术）、基于GIS+BIM（Building Information Modeling，BIM）的VR 动态展示技术等。数字孪生长江的构建充分利用流域机构已有气象水文预报决策支持平台和模型技术，重点补充其在数据、算力、智能等方面短板，总体架构图如图3 所示。

图3 以防洪为示范应用的数字孪生长江建设总体框架图

2.1 数据建设-构建数字孪生流域的数字底座 流域管理及涉水业务所需要的多源数据主要包括水文数据和人工信息。按照信息分类可将数据分为基础信息、监测信息、业务信息、其他信息，其中基础信息主要包括河流水系、水利工程、经济社会、空间基础信息等基础属性数据；监测信息主要包括面向业务的监测数据和针对水利工程的实时视频监测数据，如气象、水雨情、工情、险情、灾情等信息；业务信息主要包括流域水情预报、防洪调度、应急水量调度、监视与评价和调度会商等业务。其他信息包括政府部门、企业、用户等人为相关数据。图4 展示了流域信息采集感知所需的基本信息和监测手段，其中手机信息主要用来获取流域内相关人群活动，为实现公众参与的各项涉水行为提供人群信息，比如采用基于位置服务（LBS）的人群属性的应急避险技术［23］。

图4 天空地立体监测技术（监测对象包括流域内物理要素及人类活动）

长江流域的数字底座已经有一定基础。通过长期建设，长江流域基本建成了集水文、水环境、水生态、河湖岸线、水土保持于一体的综合监测站网，形成了监测、汇集、融合处理、整编、应用等信息流全链条监测体系。截至2020年，长江流域（片）共计建成各类站点34 377 个，包括水文站2526 个、水位站5014 个、雨量站21184 个、蒸发站4 个、水质站（地表水）4328 个、墒情站1306 个以及实验站15 个；设立了196 个省（国）界断面、3500 多个水环境断面、4200 多个河道固定断面、211个长江干流、主要支流和重要支流入河口等固定观测断面，对流域环境、生态、水土保持等情况实施控制性监测；每5年开展1 次长江中下游水道地形观测；连续20年开展长江重点江段水生态监测。同时，经过几十年的积累，长江流域已系统收集整理了水文泥沙、地质勘查、河道观测、涉水工程、地理信息、生态环境、社会经济等方面的基础信息资料，包括1.8 万余条河流、1600 余个湖泊、5 万余座水库、4 万余段堤防、3 万余座水闸、4 万余座泵站和50 余座引调水工程等；积累形成了1930年代以来系统的监测资料，形成了较为全面的流域基础监测数据。此外，还建成了一批业务管理数据库，形成了一套涵盖规划、水旱灾害防御、水资源管理、河湖管理、节约与保护、采砂管理、水土保持管理、监督执法等业务数据体系。长期、大量、多专业数据积累为数字孪生长江的建设提供了重要的基础支撑。

数据建设的关键是融合与应用。正在不断完善构建的长江大数据中心融合了地形地质、土地利用、水文气象、社会经济、人群行为等多维度信息，耦合气象、水环境水生态发展、风险评估等边界，利用了云计算、大数据、5G 等现代信息技术，为数字孪生长江的智能计算中心和决策支持中心提供数据和计算服务。

2.2 算力建设-专业模型及模拟体系构建 实现流域中水流、河道、水环境、水生态等物理世界的数学模拟是数字孪生流域构建的动力，而这些模拟所需的模型存在自主研发通用性不足、对流域变化环境快速响应（比如决口）适应能力不强等问题。本文从模型通用性、变化环境适应性两方面探索数字孪生构建关键技术的研发和应用。

2.2.1 通用模型构建 专业模型是数字孪生流域构建的核心技术，也一直是流域水管理决策支持技术的关键。国内外的多家研发机构或单位，经过多年的研究已形成各具优势的模型，尤其国外近年来更呈现出系列化、产品化、平台化的趋势。比如，丹麦水力研究所已拥有水文、水资源、水环境、水生态、海岸与海洋、城市、地下水等大量相关的计算模型，能够处理数据获取、整合、验证分析等任务，已开发基于平台技术的MIKE-Operation 模型平台，可将所有模型功能集成，方便用户选用和配置。相较于国外，国内专业计算模型在理论技术上并不逊色，但是在实施技术的标准化、通用性等方面服务能力不足。因此，数字孪生长江在建设过程中，根据灵活快速搭建和迭代的需要，建设了通用模型库，包括降雨径流预报模型、河道洪水演算模型、水质预报预测模型、水资源配置模型、调度模型、风险评估模型以及数据驱动模型等。数字孪生长江通用模型库目录见表1。

表1 数字孪生长江建设通用模型库（以防洪应用为主）

2.2.2 多专业模型耦合 多学科耦合的模型是数字孪生流域建设的新需要。传统的数学模型大部分是围绕相对单一的信息要素和过程进行模拟，如降雨-径流接近产汇流问题，河道洪水演进模型可模拟各断面水流/水位，水质、泥沙等模型则在水动力模型的基础上叠加泥沙输移机理和物质迁移扩散机制，形成水质模型或泥沙模拟模型。但是在很多情况下，单一模型无法胜任复杂物理要素的模拟，需要耦合多种学科模型来解决准确映射的问题。如堤防溃决时，溃口大小受水流冲刷影响发生变化，而溃决断面变化又反过来影响水流态势的发展，目前能够全面模拟和反映堤防溃口水土相互作用的数学模型尚不成熟。

传统技术中，可以用物理模型模拟堤防溃决，或者在人为给定（或简单土力学侵蚀计算）的溃口发展过程基础上，采用水动力学模型（依托圣维南方程组）模拟溃口流量过程。为了更好地再现溃口全域过程，本研究以物理模型为验证，监测、分析堤防结构材质溃决机理，耦合水动力学方程、泥沙输移方程、河床变形方程，并结合土体重力失稳坍塌机理，提出了堤防溃决全场全过程模拟模型，实现了“原型→物理模型→数字模型”的孪生映射，如图5 所示。同时，按照模型通用性要求，建立了随时提供插件化服务的堤防溃口耦合通用模型。

图5 数字孪生核心技术—模型耦合技术案例：分洪溃口从原型到物理模型到数字模型的孪生

图6 为采用水沙耦合模型对物理试验溃口模拟结果。从图中可以看出，计算峰值流量为0.317 m3/s，实测峰值流量为0.307 m3/s，相对误差为3%，计算流量上涨过程和下降过程都与实测值符合较好。

图6 水沙耦合数学模型对物理实验溃口模拟结果

2.3 智能建设-流域水工程联合调度规则库及其引擎 不同于天然河流，数字孪生长江需要根据实时及未来水雨情、工情、险情等，对水工程按照联合调度方案进行调度模拟，并对调度方案进行多目标优化，分析其调度效果和风险，按照效益最大、风险最低的原则，将合适的调度方案推送给流域调度管理决策者。因此，数字孪生长江的建设需要将水工程联合调度方案进行规则化、模型化。经过多年的研究和流域管理实践，以防洪为主要目标，兼顾蓄水、发电、航运、泥沙、生态等其他目标，长江流域已经形成了较为成熟的水工程联合调度方案［24］，并基于已有的调度研究成果和经验知识体系，采用知识图谱等信息化手段，构建了水工程调度规则库，实现了水工程联合调度方案逻辑化、结构化、数字化，初步构建出水工程联合调度的“智慧大脑”［25］，形成了数字孪生长江在防洪领域的智慧应用。

2.3.1 水工程联合调度规则库 作为数字孪生长江的智能核心，发挥水工程综合效益关键技术主要包括制定满足多目标需求的多种工程的调度方案和构建基于调度方案的调度规则库（或知识库）［26］。长江流域自2008年三峡开展175 m 试验性蓄水调度运用以来，聚焦防洪，兼顾发电、供水、航运等水资源的综合利用、促进鱼类繁殖的生态调度、抑制水华的水环境保护等多方面需求，以2009年《三峡优化调度方案》批复和应用为起点，长江流域经历了以三峡为核心从单一水库（2008—2011年）到水库群联合调度（2012—2018年）、再到多种水工程联合调度（2019年至今）的水工程（水库+蓄滞洪区+排涝泵站+引调水工程等）联合调度发展三阶段［27］，逐步形成了流域防洪工程体系以防洪为主要目标兼顾其他目标调度的联合调度方案。经历十几年的发展后，如图7 所示，纳入2021年联合调度的水工程共107 座［24］，其中控制性水库47 座，调节库容1066 亿m3，防洪库容695 亿m3。这些以数字和文字构成的调度方式（即专业知识），形成了水工程联合调度智能化的基础支撑，也是调度规则库构建的依据和基础。

图7 长江流域水工程联合调度方案发展进程及2021年纳入联合调度方案水库群示意图

对防洪而言，根据设计洪水和工程设计任务等确定的水工程联合调度方案是调度规则库建设的依据。依据水工程联合调度方案和各工程的调度规程，明确调度涉及的水工程、来水边界站点、控制对象，解析流域来水形势、调度需求、调度目标、调度对象、工程启用条件、运行方式等要素间语义逻辑关系及内在规律，提取调度方案特征值，建立水工程运行规则的知识化描述构架，并将调度方案逻辑化、关联化，即可形成可适配不同流域（河流）、可供调度模拟应用的调度规则库。

调度规则库原型示意见图8。调度规则库的构建为数字孪生流域进行工程的调度运用模拟多方案比选提供智能基础。

图8 调度规则库原型示意

2.3.2 水工程联合调度规则库引擎 调度引擎是驱动工程调度规则库应用的技术，是数字孪生长江构建关键技术之一，其构建方法为：针对调度规则库和知识库，提取其中调度对象与调度知识之间的逻辑化、数字化、结构化、智慧化的关系数据，构建调度规则解析应用关系模型，开发驱动该关系模型（即调度引擎）的相关模型集，形成规则库调用、转移、升级、查询等一系列面向专业用户的规则库搭建、编译、维护和应用工具集，实现对各调度对象涉及信息和运用规则的解析、扩展和应用。

图9 示意了水工程调度规则库的调用、可视化以及规则库维护等关键引擎要素。

图9 调度规则库关键引擎要素

以防洪调度为例，“数据—识别—研判”模型的构建是防洪调度引擎的实现路径，防洪调度引擎的构建步骤如下：

（1）基于调度规则的数字化和模型化，对调度节点数据结构中的映射关系进行数字化描述；

（2）采用统计识别、结构识别等方法进行聚类分析，对规则中的复杂数据关系进行特征抽取，得到不同数据结构关系与库群协作组合方式间的映射模式；

（3）分析评价调度效果及工程后续综合利用能力等，对映射模式进行反馈修正，完成可持续改进的“数据—识别—研判”闭合模型构建。

基于上述技术路线，研究采用JAVA 语言编写开发了防洪调度引擎并封装为服务，实现了水工程调度规则库的解析和应用两方面功能：（1）基于统一框架标准格式解析规则库内的调度信息，并存储于模型计算类中，封装成相应的服务供应用模型调用；（2）根据水文预报信息实现流域防洪形势智能研判，在此基础上进行调度影响关系和效果评估，基于不同主观偏好驱动调度规则库，实现水工程联合调度运用模拟。

2.4 应用数据驱动方法构建知识库和提升智能水平 如果将基于物理机理的专业模型比作数字孪生长江的神经脉络，将工程调度规则作为其智能的一部分，应用数据驱动方法构建的“知识库”则是数字孪生长江实现“智慧”的重要组成部分。本文以防洪智慧调度为例，介绍应用数据驱动方法在提升长江防洪调度计算分析能力中的应用。

2.4.1 洪水发生器 实时调度中，需要应对流域大洪水或超标准洪水，制定相应的防御预案；此外，还需要提前针对各种大洪水进行模拟调度，做好调度方案库，为实时调度提供机器学习的参考。而水工程的调度方案一般根据以天然来水计算的设计洪水以及工程防洪任务分配等进行编制，水文过程的随机性使得历史洪水数据无法代表所有可能发生的洪水遭遇组合或者量级、规模等特性，在实时调度中不一定会出现类似的设计标准洪水，且天然情况下大洪水发生的机率较低，超过流域防洪标准的大洪水更少。

针对这种实测大洪水过程少、洪水样本需要丰富的问题，基于逐层嵌套结构、综合考虑时间分布、地区组成和定位分析，研发了基于概率统计方法的“洪水发生器”，可根据需要，引入Copula 函数构建洪峰-洪量二元联合联合分布函数，选取不同模拟参数，获取控制站不同组合的模拟洪水［28］，实现丰富大洪水样本的目标。模型原理及在长江上游应用时的孪生场景映射关系如图10 所示。

图10 洪水发生器模型原理及孪生场景映射关系

以长江流域1870年洪水为例进行应用模拟。1870年洪水是荆江河段典型的超标准洪水，历史洪水灾害严重，但洪水实测资料缺乏，三峡工程初步设计阶段采用洪水调查资料对宜昌站洪水过程进行了分析计算，但无上游金沙江及支流洪水成果。在以往调查分析成果的基础上，结合历史洪水资料库中干支流时序上的关联性以及地区上的组合遭遇规律信息，运用所建模型模拟分析长江上游干支流主要控制站洪水过程，如图11 所示。

图11 长江上游干支流主要控制站模拟结果

从模拟结果可以看出，在三峡工程设计阶段对1870年进行了大量分析研究工作，宜昌站洪峰流量用水文学和水力学方法多次计算，其数值大多在100 000～120 000 m3/s，本次模拟宜昌站洪峰流量为105 000 m3/s，与历史大洪水调查分析结果相近；进一步获取枝城洪水模拟过程（宜昌站加上清江长阳站），根据枝城与宜昌多年平均峰量关系为1.04 倍，本次推求枝城与宜昌峰量为1.05 倍，结果基本一致，由此可知，洪水发生器能够准确模拟大洪水组成，可以为数字孪生长江提供各种洪水样本。

2.4.2 防洪调度工程应用知识图谱 长江流域水工程防洪调度涉及水库、蓄滞洪区、洲滩民垸、堤防、排涝泵站等多种工程的联合调度［29-30］。但是，受预报预见期不够长（通常提供3 ～5 天水文预报，7 ～10 天预测分析）影响，加之防洪工程安全建设未达标、堤防大部分为无闸控制导致蓄滞洪区运用难等现实问题的影响，实时调度时，除了按照预见期进行自上而下全流域调度模拟分析计算外，还需要快速分析各工程调度运用对防洪形势的影响，回答“是用上游水库还是下游水库？是启用蓄滞洪区还是让堤防超安全泄量短历时行洪运用？”等问题。而采用传统的1D+2D 水动力学模型无法快速构建和模拟各种工程运用特别是涉及在哪里分洪、如何分洪等复杂水情工情，因此，本研究充分利用历史洪水或者人造洪水（洪水发生器构建的大洪水样本），将工程调度运用对既定防洪保护对象或控制站的影响分析界定为一定的响应关系，形成防洪调度工程运用知识图谱，图12 展示了一种防洪调度工程运用知识图谱。

图12 长江中下游蓄滞洪区运用知识图谱

如图12 所示，城陵矶附近蓄滞洪区由洞庭湖区24 处蓄滞洪区和洪湖3 处蓄滞洪区组成，蓄洪面积5658.19 km2，总蓄洪容积372.42 亿m3，有效蓄洪容积338.23 亿m3，在长江中下游遭遇大洪水、城陵矶（莲花塘）附近地区可能需要动用蓄滞洪区降低干流河道水位时，运用其中哪个蓄滞洪、效果如何等，可以通过上述知识图谱快速获取，并通过叠加计算分析多个蓄滞洪区的运用组合顺序，为快速分析蓄滞洪区调度运用效果提供技术支持。

2.4.3 全周期-自适应-嵌套式的多目标优化调度 数字孪生长江在模拟水工程联合调度时，需要对多组调度方案进行优化。研究针对不同调度时期内目标差异，以水量调度为主线，根据水情发展不同阶段，触发调度目标转换条件，实现调度方式转换和时间、空间、调度目标之间的相互嵌套，提出了全周期-自适应-嵌套式的多目标优化调度技术。其中：

全周期：主要针对水库群联合调度贯穿于水库运行的全周期调度阶段（如汛期、蓄水期、消落期等），不同调度阶段有主要目标和若干次要目标（转化为约束和条件），以此表征调度方案对不同阶段的针对性。

自适应：指通过时间、水位、流量、效益等指标，明确水库调度阶段的衔接方式，以此实现调度目标和水库调度方式的转换。

嵌套式：体现在梯级水库运行和单个水库运行两个方面。将梯级水库作为整体，以“打捆”的方式考虑总体出力、总体拦洪等需求，再通过梯级内部进行分配，以此实现梯级效益在空间上的嵌套；单个水库同一调度阶段内，根据工况明确不同目标间的满足次序以及不同目标的满足程度，协调不同次要目标间的调度方式，以此获得水库的运行过程。

以三峡水库为控制，对长江中下游调度的要素集目标嵌套、优化调度原则等考量见表2。

表2 三峡工程全周期调度要素

2.5 平台建设-数字流域迭代关键技术 物理世界里的流域是一个不断变化的事物，水利工程也一直在不断建设和投入运行中，因此，数字孪生长江的建设应用是一个动态迭代的过程。国内各流域目前运用的系统业务范围大多基于固定范围、固定对象、固定流程、固定模型进行业务设计与建设，决策支持系统的技术标准、模型计算引擎、数据及业务支撑平台等行业标准化水平较低，在面向变化环境或超标准洪水等决策需求时，现有系统难以快速支撑变化场景下的不确定性、差异化调控计算需求，共建共享模式在行业中的应用有待推进。因此，为实现数字孪生流域迭代进化的需要，数字孪生长江采取了多组合敏捷搭建技术，提供通用组件及标准，实现了根据管理业务需要快速搭建形成应用系统或应用组件；采取标准化业务流程则为方便快速搭建场景应用提供了技术支持。

2.5.1 组件化技术 基于数字孪生快速映射的理念，针对水利对象分类管理体系中分析构建的对象组件集，采用“组件+实例”的方式，研究复杂、多类型水利对象集的数字化建模技术［30］。该技术包括如下三个主要步骤：（1）针对各类水利对象，梳理其包含哪些基础信息、特征指标和设计参数，从而定义各类对象的属性集，每一个水利对象都拥有能反映其自身特征的多个属性；（2）将各种水利对象及其对应的属性集构建为类对象模板，每一个模板代表唯一的水利对象类型；（3）在不同的工程项目或系统中，根据实际需求，针对业务所需的每类水利对象模板，按照其模板创建出具体的实例化对象集，从而实现所有水利对象的数字化建模。

水利业务数字孪生建模平台架构技术流程见图13。

图13 水利业务数字孪生建模平台架构技术

2.5.2 标准化流程组态技术 标准化流程组态技术是实现数字孪生流域业务构建的技术执行，包括对组态的拓扑结构解析、模型的运行、数据的传递等。敏捷组态体系架构示意见图14。

图14 敏捷组态体系架构示意

标准化流程组图技术还包括配置化搭建技术，主要实现通过可视化界面来进行各种不同业务流程的配置，包括：（1）配置动态校验技术，用来对配置的结果进行解析和分析、校验配置内容，并在执行过程中实时校验数据传递的正确性；（2）计算流优化技术，主要通过对业务流的分析和重组，充分利用并发计算的优势，实现模型计算性能的优化；（3）动态数据接口技术，在业务计算的基础上，可通过配置数据查询方式，灵活定义数据接口，为外部系统和界面提供数据成果。

研究在研发上述配置化搭建成套技术的基础上，采用通用模型，基于数字平台，实现了系统的“搭积木”式构建，并可为已有系统构建可“接入”的功能模块。

2.5.3 BIM+GIS 仿真提升流域信息及成果展示效果 数字孪生长江以3D、GIS、BIM 等技术为基础支撑，结合流域水工程联合调度的数据特点，开发了可视化模型的处理、集成、发布与管理工具，为建立多尺度、多维度可视化模型提供工具支撑。以该工具为基础，针对水工程联合调度各要素在地理分布规律和发展过程中的时空特征，快速建立可视化模型，为模拟仿真洪水变化态势提供实时渲染和可视化呈现，为物理空间提供从流域—区域—工程宏微观一体化、多维度、多时空尺度的高保真数字化映射（如图15 所示）。

图15 随着洪水情势变化的长江中下游平原洪水灾害风险态势评估展示

数字孪生流域的展示不仅仅是物理要素的直观展示，还需要将这些物理要素与管理目标相关联，实现基于流域三维（3D）空间网格、融合水利工程设施BIM 模型，动态展示流域防洪工程体系的运用及其防洪效果、风险分布等综合信息，为流域管理和工程调度运行、防洪应急响应等提供多元丰富、直观可视的数字化管理决策支持。

3 数字孪生长江的初步应用

3.1 长江流域水工程防洪联合调度系统 采用上述数字孪生流域构建技术，在收集、采集和汇集长江流域水文气象、水环境、水生态、水工程、空间地理、社会经济等多源信息和数据基础上，融合多源数据，构建了长江流域数字底座；构建了基于物理机理的专业数学模型（水文、水力、水质、水生态、工程调度、灾害评估等），以实现对水灾害、水资源、水环境、水生态以及其他相关业务信息的实时镜像；构建了长江水工程联合调度规则库及其调度引擎，以实现长江流域多维度、若干目标集、巨型复杂工程系统智能调度；利用云计算、大数据、AI、移动互联、GIS、BIM、3R 等信息技术分析和挖掘数据关系，形成了防洪调度知识库和知识图谱，构建了流域各自然要素与流域管理业务之间的有机关联和响应。基于上述技术和功能，建立了以长江防洪减灾应用为主的数字孪生长江示范系统（图16），包含了实时感知多源数据融合、流域模拟预报预测、防洪形势分析、工程联合智能优化调度、防洪风险评估、防洪避险转移辅助等防洪调度管理全过程的业务功能和应用，其主要功能简述如下：

图16 长江流域水工程防洪联合调度系统功能模块

（1）流域模拟：流域模拟是数字孪生长江的基础模拟功能，可依据实时及预报的降雨水情以及工情信息，完成自动预报调度计算，同时对预报调度结果进行分析、综合等功能，采用多模型专家交互分析、智能校正等技术，实现流域水系自动预报、交互预报、模拟试算预报以及河道洪水演进计算等功能。

（2）防洪形势分析：根据水雨情、工情、灾情等现状及水雨情可能的变化态势，根据防洪保护对象面临的防汛形势，综合考虑洪水地区组成、防洪工程运用情况、防洪保护对象（地区）灾情、工程险情等，分析当前的调度任务与目标，实现对防洪形势的判断和预判，为工程调度提供启动条件。

（3）调度方案推荐及优选：根据防洪形势分析结果，针对领导决策层调度会商现实考虑和需求，提出工程调度方案，运用调度规则库提出工程调度过程的组合（即调度方案），实现调度方案多目标优选并形成推荐方案。此外，该功能还可利用大数据平台自学习能力，让计算机学习流域内各水利工程历史（或人工生成的）洪水调度案例，提取与调度规则不同的调度方式，为实时调度提供规则以外调度方案推荐。

（4）防洪风险动态评价：采用洪水淹没模拟模型，基于实测或预报的降雨、水位、流量等水文信息，采用模拟区域的社会经济人口等信息，对即将发生的洪灾进行在线实时洪水灾害及风险评估和分析。

（5）洪水淹没区避险转移辅助：在洪水淹没风险计算分析的基础上，建立并集成人群避险转移模型。根据洪水淹没信息（淹没范围、水深、到达时间等），对受淹居民区位置、人口数量、道路、安置区域等进行综合分析和路网计算，采用已有转移安置预案或实时分析，获得居民区转移安置方案和最优转移路径，确定转移单元大小、安置场所情况，动态绘制撤离转移路线、转移范围、转移预计时间及避险指标，发送信息引导人群转移并实时监控转移动态情况，实现受灾群众快速、高效的疏散转移，并根据道路拥堵、安全区剩余容量等情况及时调整转移方案。在实际应用时，当地面通信设施受损时需要采用5G 通讯无人飞艇等方式保障通讯，保障人群信息的及时准确获取。

上述以水工程防灾联合调度为核心的数字孪生长江示范系统，覆盖了水工程调度业务全过程，能够实现根据预报的流域水雨情自动判断防洪形势，根据调度规则自动推送需要参与调度的水工程组合，并提出水工程蓄、泄水过程的调度方案，分析各种方案下防洪风险和效益，为流域实时调度管理提供准确快速的决策支持。

3.2 应用案例 水工程防灾联合调度应用系统作为数字孪生长江的技术雏形，初步实现了智慧化模拟与精准化决策的功能，并在2020年流域性大洪水中发挥了重要技术支撑作用［27］。

在2020年长江2 号洪水期间，预报7月16日起7 天内城陵矶水位可能超过保证水位34.4 m。按照调度规则，三峡水库实施对城陵矶防洪补偿调度，当库水位达到158 m 后将停止对城陵矶拦洪转而对荆江河段防洪，即以沙市为调度对象加大下泄流量。但是，按照这种调度方式，城陵矶水位将超过保证水位34.4 m 并将继续上涨，最高将可能涨至36.07 m，超过1998年城陵矶最高水位35.8 m，按照城陵矶附近地区调度规则，将开启蓄滞洪区进行分蓄洪运用，以降低河道水位，防洪风险较大。为尽可能降低城陵矶附近地区防洪风险，结合调度系统提供的水雨情信息，通盘考虑上下游洪水淹没情景，基于研发系统，对比多种调度方案，包括基于调度规则的自动调度计算以及采用人机交互递进优化的智能调度调度方式：（a）突破规则继续使用158 m 以上库容三峡单独拦洪调度方式，（b）突破158 m 后上游水库群配合三峡调度。

图17 展示了三峡按照规则调度、突破规则继续使用158 m 以上库容单独拦洪、突破158 m 后上游水库群配合优化调度三种逐步优化的调度方式模拟调度成果。根据上下游风险对比分析，三峡水位超过158 m 后继续对城陵矶单库拦洪，三峡水位将达164 m，增加了库尾淹没风险；此时，进一步采用优化模型，在保障下游城陵矶不分洪的三峡下泄方式下，设定三峡不淹库区的目标水位，优化上游溪洛渡、向家坝等水库群配合三峡进行调度，降低三峡入库洪量，有效降低了三峡拦洪水位，从而降低了三峡库区的淹没风险。

图17 2020年长江2 号洪水时不同调度方式下三峡水库对城陵矶防洪调度效果

经智能优化调度后，通过上游水库拦蓄，削减三峡入库洪峰9000 m3/s，同时三峡继续拦洪降低了城陵矶水位1.71 m，城陵矶水位实际出现34.39 m，成功将城陵矶水位控制在保证水位34.4 m 以下,有效避免了沙市、莲花塘、湖口附近防洪保护区内约1029 万人转移。

4 结论及建议

数字孪生流域的宗旨是运用各种算法模型，在虚拟世界中再现流域内各自然要素之间特别是水文气象、工程调度等关联关系，以及自然要素和水管理要素之间的互馈响应关系，为流域管理提供数据和技术支持，也为流域内经济社会活动提供技术和信息支持。数字孪生流域构建关键技术包括数据建设、算力建设（专业模型，包括基于物理机理和数据驱动等不同技术的模型）、智能建设（即工程调度规则及其引擎、知识图谱应用、多目标优化技术等）、通用平台服务建设（即标准组件式搭建及其流程技术）、基于GIS+BIM 的VR 动态展示等。实现流域水工程智能调度的关键是对水和调度专业的深度理解，以及IT 技术的深度融合，缺一不可。

本文以长江流域水工程防洪联合调度系统建设为示范，探索了数字孪生长江构建技术及其应用，形成了服务防洪调度管理为主要业务应用，具有流域模拟、防洪形势分析、工程智能调度、洪水风险评估、防洪避险转移辅助等功能的数字孪生长江1.0 版，其技术及系统功能等在2020年长江流域性大洪水调度管理中得到成功应用。同时，为有效实施对物理流域变化的及时映射和迭代，研发了具有快速搭建和配置功能的数字孪生流域平台构建技术，保障了数字孪生流域与物理世界的一致性。

但是，从长江的应用实践中发现，数字孪生流域除了随着ICT 技术的不断更新需要进行技术迭代外，更重要的是需要随着对自然现象机理规律以及人类活动响应之间的关系认知的深入，不断延伸拓展再现能准确映射物理世界的各种专业模型，以应对包括水资源调配、水环境保护、水生态修复等多目标融合协同治理与保护所需要的数据、功能和服务的能力建设，并根据社会经济活动需要，拓展提供如服务农业、工业及旅游、保险等更多的泛在惠民服务，为流域经济社会高质量发展提供更丰富立体的信息和技术支撑。