澳门海岸带数字孪生系统构建设想

邹海林，员安然，郭金兰，李建庆

（澳门科技大学水利部数字孪生流域重点实验室，999078，澳门）

数字孪生是物联网数据采集、大数据分析、人工智能模型建立与运算激发出的重要技术，主要应用为在虚拟系统中模拟物理世界，从而实现两者的同步甚至互动。得益于虚拟世界的优势，数字孪生系统可以利用人工智能技术进行真实事物的仿真、历史重现、模拟预测，亦可以通过部署在真实物体上的传感器或控制设备实现数据反馈，成为连接真实世界与数字虚拟世界的纽带。人工智能是数字孪生的技术底座，近年来各种人工智能模型层出不穷。过去20年间，物联网改变了不同来源之间的数据交换方式，也使得人类收集到的数据量和数据维度有质的飞跃。这些高维度的大数据伴随新一代信息技术发展，进一步推动了数字孪生技术的应用。

智慧海洋旨在通过大数据技术实现对海洋的建模和仿真，而数字孪生体的价值在于与物理生命体“共生”。海洋数字孪生，就是构建虚拟的海洋系统，将数字孪生对象设定为海洋，将历史及实时观测的海洋数据及人工设计的计算机模型或应用程式整合进入系统中，从而进行模拟、分析及预测。借助数字海洋孪生系统，既可以对全球海洋进行纵览，也可以对特定海域实现精细化监管、预测，从而助力海洋精细化开发、使用和治理，加强海洋环境保护力度、加快海洋经济增长。

台风风暴潮灾害是全球最为频发、且影响最为严重的自然灾害之一，是一种沿海洪水或类似海啸的水位上升现象，有迹象表明，气候变化可能会增加风暴潮的危害。其能否成灾很大程度上取决于最大风暴潮位是否与天文潮高潮相叠，尤其是与天文大潮期的高潮相叠，也决定于地区的地理位置、海岸形状、岸上及海底地形，特别是滨海地区的社会及经济情况。

澳门特别行政区位于珠江河口西侧，频繁面临台风引发的极端海洋灾害。但目前澳门还没有建立精准化模拟、智慧化决策风暴潮预测系统。本文以澳门特别行政区风暴潮预测应用为导向，探讨澳门海岸带数字孪生系统的构建设想。该系统为澳门海洋灾害应对决策提供智慧化、可视化支撑，同时为粤港澳大湾区以及广东沿海城市防御风暴潮提供基础架构。

一、澳门海岸带数字孪生系统构建设想

澳门海岸带数字孪生系统可依托珠江河口原型观测站基础平台，采用大数据和数值仿真等技术进行搭建，该系统包含多种功能。举例而言，可分析区域风暴潮与台风参数之间的定量关系，建立基于潮汐—浪涌—波浪耦合三维模型的风暴潮预报模式，形成澳门外海—近岸风暴潮实时监测预报系统。澳门海洋数字孪生系统的总体架构如图1所示。

图1 澳门海岸带数字孪生系统总体架构图

1.数据支撑

澳门海岸带数字孪生系统数据支撑层包括以下三部分：

（1）历史数据收集

历史数据收集对于建立数字孪生系统十分重要。对于风暴潮应用而言，风暴潮的数据主要来自气象部门与国际公开数据，可以通过梳理澳门实测风暴潮资料、原型观测平台风暴潮数据、澳门内陆水位监测数据获得。以澳门内港站为例，对1949年之后影响该站热带气旋的相关信息进行统计，包括台风路径、热带气旋登陆地点等数据，以及风速和风向、大气温度、太阳辐射、降雨、云层、湿度、气压等气象数据，建立历史台风数据库。

（2）实时数据采集

除建立国际和澳门的台风历史数据库外，还需在澳门内港及附近海域部署各种传感器，以获取温度、盐度、水深、流速、水质及污染物等多源数据。为达到数字孪生系统对数据的需求，在现有海洋监测站基础上，还需要部署海洋传感网、网关、机器终端等，以实现海洋数据感知网络化管理，如时间同步、设备管控等。

（3）三维建模数据采集

构建数字孪生系统需要三维实景建模数据。关于大范围、高精度数字高程模型的快速获取有许多成熟技术，比如立体卫星影像、航空摄影测量或倾斜摄影测量、机载光扫描等。拟采用无人机扫描结合地理信息系统采集澳门海岸带全域要素数据，如海洋、海岸线、建筑物、飞机场等。

2.数据互动

数据的互动包括边缘计算、数据处理、数据储存、数据融合等。

（1）边缘计算

边缘计算是指在用户或数据源物理位置或附近进行的计算，可以降低延迟、节省带宽。物联网需要计算能力更接近物理设备或数据源的实际位置，即网络的“边缘”。例如，部署在海洋监测站的终端设备在进行数据采集后可先进行边缘计算，以降低上层计算平台的负担。

（2）数据预处理

采用适当的大数据处理技术，对风暴潮的异常历史数据进行检测及融合，去除缺失、扰动、突变和冗余数据，以保证数据准确性，并调和与实时采集数据一致性。具体数据处理工作包括数据转换、分组、排序、检索等。收集到的历史气象和海洋数据、经过边缘计算后的实时数据、三维建模数据等都将先经过数据预处理后再进入下一阶段处理。

（3）数据储存

收集到的澳门台风风速、风向、气压及风暴潮增水值等历史资料可搭建基于Hadoop（一种分布式系统基础架构）的风暴潮大数据存储分析平台；为有效存储海量风暴潮数据并应对数据的快速增长，可将历史数据存储于HBase（一种开源数据库）分布式数据库中。数据库可使用第三方云平台，亦可在澳门本地设立数据储存机房，为上层建模、仿真、应用赋能。

（4）数据融合

在数据融合方面，拟采用数据层融合和特征层融合技术。对于数据层融合，将整合与风暴潮相关的多模态、多指标数据。对于特征层融合，将开发基于人工智能的特征融合算法，根据不同的多模态输入产生动态的权重，进而根据各个关键参数潜在特征选择性进行融合。

（5）大数据分析

利用数据挖掘技术研究风暴潮关联规则挖掘算法，探究风速等特征参数与风暴潮增水值之间的关联性，以帮助后续建模仿真。

3.建模仿真

建模与仿真通常相伴而生，建模是创建数字孪生体的核心，而仿真既是验证当前建模正确性的关键方法，也是后续建模重要的基石。

（1）物理世界建模

物理世界建模是指采用数学模型在计算机上对澳门风暴潮过程进行模拟，这个过程应考虑径流、天文潮、风暴潮等的相互影响。对珠江三角洲河网、口门区及口外海域进行整体考虑，可采用模型嵌套技术，建立大尺度的南中国海潮汐—风暴潮耦合模型、珠江河口整体二维风暴潮数学模型及澳门风暴潮数学模型。

模型可采用非结构网格，对于河道内与河道交汇处及口外复杂区域采用不同网格形式，并充分考虑贴合边界。在数值离散方面，采用有限体积法可保证流量守恒，亦可通过引入欧拉—拉格朗日模式，以提高计算效率。风暴潮数学模型应考虑台风风场、气压场影响，台风风压场的给定对风暴潮数值模拟精度有较大影响。

（2）虚拟世界建模

虚拟世界建模是指在虚拟数字空间中模拟真实世界中的事物。在数据支撑层，无人机三维建模数据采集基础上，融合数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感与测量技术、三维仿真、人工智能等技术，对澳门全域进行高精度的数字孪生仿真模拟，输出孪生模型，实现从澳门海域到微小细节的真实还原，建立起逼真、交互式的虚拟澳门海岸带模型。

（3）仿真与验证

建模与仿真如同双胞胎密不可分。在仿真方面，拟采用混合风数据和经验模型风场相迭加的方法构造台风风场，从而有效保证台风中心附近及外围区域风场的计算精度，利用典型网站实测风数据对该模型进行验证，并以此为风暴潮模型提供驱动风场，亦可采用对珠江河口地区造成较大影响的典型风暴潮水文组合，如2008年台风“黑格比”、2017年台风“天鸽”、2018年台风“山竹”等典型风暴潮过程，对模型进行验证。

4.功能应用

（1）应用平台后端

通过全面梳理澳门实测风暴潮资料、原型观测平台风暴潮数据、澳门内陆水位监测数据，并利用信息技术科学整合各类数据资源，实现数据网格化感知和管理，构建澳门智慧风暴潮大数据体系，消除信息孤岛，为澳门风暴潮监测预警应用提供数据支撑。基于大数据分析技术，拟采用长短期记忆网络建立风暴潮增水值随时间变化的时间预测模型，基于BP（Back Propagation）神经网络建立风暴潮增水值在不同观测站间变化的空间预测模型，采用分类回归树模型对两个预测模型进行动态组合，从而可以精准预测风暴潮未来某时刻的增水值。基于预报的台风路径及强度，采用构建的经验统计模式，结合预测的天文潮位，对珠江河口风暴潮极值潮位进行预测。基于珠江河口原型观测平台实测风速、水深资料及澳门近海实测波浪数据，对潮汐—浪涌—波浪耦合风暴潮数值模型参数进行实时校正及数据同化，校准后的风暴潮数值模型可拓展应用到内港，对澳门海域风暴潮位过程进行数值预报。结合两种预报模式，可实现对风暴潮过程高精度模拟，形成精准、有效的实时预报模式。

（2）应用平台前端

上述后端应用，都将以控制台形式被整合到澳门海岸带孪生体的前端。由传感器收集到或是系统预测出的水位、浪潮等数据将以视觉形式呈现在控制台上，方便使用者直观了解澳门周边海域情况。使用者可通过前端与系统互动获知预测预警信息、模拟事件与方案、进行各项监控及获取管理资讯。

二、风暴潮预测系统

1.台风生成

当台风在洋面生成，气象卫星遥感将观测其特征，进行台风定位及强度评级。通过静止气象卫星与极轨气象卫星，生成台风底层风场分布结构，数据将通过澳门海岸带数字孪生系统与气象部门接口对接，并在中控台上可视化展现。随着台风逐渐靠近陆地，在澳门附近的自动气象站、海洋气象浮标站、船载自动气象站及沿海气象雷达将实时捕获台风的风速、气压等资料，完成数据支撑层中的实时数据采集。

2.台风与潮汐的独立预测

结合对澳门产生影响的历史台风数据，系统可掌握澳门周围台风的发展规律，根据实时采集的气象数据进行台风预测。系统还将结合多种不同通用模型进行横向对比，在台风的若干种未来可能路径中，通过技术判别找到最合理的几条，再通过优化算法给出一条最优推荐路径。台风在登陆过程中受到海岸线分布、下垫面摩擦以及环境风场等多种因素影响，往往具有移动快、局地性强等特征。通过利用台风风场的动力释用，以高分辨率数值模式计算出风场预报结果形成精细化台风风雨格点预报。

对于潮汐的预测，调和法是目前潮汐分析和预报中采用的一个基本的主要方法。调和分析方法是将月球绕地球、地球绕太阳的椭圆运动以及天体间的摄动运动，采用级数分解方法，分解成一组余弦无穷级数，选取主要级数项，再根据具体港口的潮汐实测数据，解算出各级数项的系数和初始角度，然后根据时间即可预报后面某一时刻的潮高。

3.风暴潮预测

运用系统中的融合模型可进行台风风暴潮预测，包括袭击地点、强度及时间。这些信息均可被展现在孪生系统的数字三维模型上，包括可能的水浸范围及深度、受灾楼宇、受影响人群等，政府工作人员可通过控制台一目了然地了解。

4.预案制定

由于政府部门人力、物力、财力有限，如何在自然灾害来临时以最高效率运用资源，是行政人员最关心的问题。因此有必要制定合理应对方案，如围挡区域、居民疏散路线及时间、居民财物转移安排等。例如，当内港区域有可能出现水浸时，决策者可通过系统模拟确定提前多长时间停止街边商户营业；通过监视摄影机联动，确定可能受水浸的车辆并通知车主、救助站协调安置空间及调度方案等。若有多套方案，可通过交互指令输入至系统进行模拟，并根据模拟情况择优选择。

5.风暴潮来临

若系统做出预测且风暴潮确实来临，通过与消防局、警察署联动，可在数字孪生系统中显示与灾害相关的公共资源实时调度情况以及受灾地区的实时影像，运用增强现实技术，可将数字影像与监控摄像合理融合。此外，海港的船只情况、重点道路的交通情况等亦能在系统中显示，为多个部门协作提供信息支援。

6.善后工作

系统亦能在台风风暴潮结束后更新孪生体，帮助环卫部门制定道路清扫规划、对潮水褪去的区域进行清理并重新开放方案等。

三、结 语

本文以澳门风暴潮预测为导向，整合数字孪生和智慧海洋关键技术，提出构建澳门海岸带数字孪生系统。在澳门历史数据、监测数据、三维建模数据基础上建立了虚实映射、实时同步、共生演进、闭环优化的风暴潮监测与预警系统。未来更多技术将不断被创造、融合并创造价值，推动海洋经济发展、坚实海洋安全保障及加强海洋环境保护。■