智慧水利理论体系与数字孪生流域虚拟模型研究成果述要

冶运涛，蒋云钟，曹 引，尚毅梓，顾晶晶，董甲平，黄建雄，关昊哲

（中国水利水电科学研究院，100038，北京）

特殊的自然地理条件、气候因素、水资源特点和人口经济状况，决定了我国是世界上治水任务最为繁重、治水难度最大的国家之一。随着经济社会发展和全球气候变化的影响，我国洪涝灾害频繁的老问题仍有待解决，水资源短缺、水环境恶化、水生态损害等新问题越来越突出、越来越紧迫。水问题不管表现形式如何，均可归因于水循环的系统演变与调控失衡。但是，水系统是由物理系统（自然系统+人工系统）、信息系统、社会系统耦合而成的复杂巨系统，外部干扰因素多，内部作用变量庞大，如何对如此庞杂的水系统进行综合协调管理，以实现健康水循环和经济社会发展、生态环境优良，成为全世界面临的难题和科学研究的前沿问题。以经验为主、事后总结和人海战术为特点的管理和决策模式不仅耗时耗力，而且效果难以尽如人意。随着以云计算、Web3.0、物联网、大数据、人工智能、虚拟现实等为标志的信息浪潮到来，数字化、网络化、智能化成为未来新特征，以不可逆转之势牵引着行业、技术、设计、产业的变革，带来对新学科理论和新技术方法研究的强烈需求。

笔者自2010年提出物联网与水利行业结合模式以及智慧流域概念以来，在国家科技支撑计划项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、中国水利水电科学研究院重大专项等支持下，围绕智慧水利理论体系不完善、流域映射精准度不高、模型精度不高、决策支撑程度低等问题开展研究，初步形成了智慧水利理论体系与数字孪生流域虚拟模型等成果。

一、智慧水利理论体系

1.智慧流域基础理论体系

针对水问题根本症结、治水模式亟待创新、学科范式亟待突破，率先提出了智慧流域的治水新理念新范式，并开展系统性研究，建立了基本完备的智慧流域理论体系。构建了由目标、对象、时空、技术、价值、成效等六个维度组成的智慧水利认知体系。提出了智慧流域的理论基础，构建了互联网治水大脑模型，建立了智慧流域基础模型（图1），提出了智慧流域的概念模型（式1），论证了平行流域是智慧流域发展的新范式。

图1 智慧流域基础模型

其中，SmartWatershed为智慧化效果，PWS为流域物理空间，CWS为流域信息空间，SWS为流域社会空间，DIM为一体化深度融合的方式与路径，fSW（·）为流域物理空间、流域信息空间、流域社会空间三元世界融合的效应函数。

提出了智慧流域概念和内涵，分析了智慧流域研究对象，提出了智慧流域的三元特征和体系构成，建立了智慧流域演化模型、四维基础架构和关键技术，提出了智慧流域评估模型和建设模式，构建了由智能感知、水利大数据、智能仿真、模型网、智能决策、智能控制、智能管服构成的智慧流域技术体系。

2.数字孪生流域基础理论

在智慧流域理论框架下，结合水利部数字孪生水利建设框架和数字孪生概念模型，系统提出了数字孪生流域的理论体系，并初步提出了“元流域”的概念。给出了数字孪生流域的定义，并辨析了与传统建模仿真的区别。提出了数字孪生流域的内涵与特征、基本模型（图2）和核心能力。提出数字孪生流域要解决的关键科学问题、关键技术体系、发展方向和赋能领域。解析了数字孪生流域演化机理（图3），提出了数字孪生流域评判准则。结合数字孪生水利实践需求，设计了数字孪生水利标准体系形成的基本原则，分析了水利部提出智慧水利框架的演变过程，提出了一套由基础共性标准、信息化基础设施标准、数字孪生平台标准、业务应用标准、网络安全标准、建设与运行标准等构成的数字孪生水利标准体系。

图2 数字孪生流域六维模型

图3 数字孪生流域演化机理

3.智能水网理论框架

系统解析了现代水网系统的“自然+人工”“水流+水基”“生态环境+社会经济”二元化结构，提出了智能水网系统构成（表1）与智能化表征（图4），构建了水物理网、水信息网、水管理网建设的关键技术，为数字孪生水网构建奠定理论基础。以理论指导工程实践，设计了国家智能水网发展目标和建设路径，提出了国家智能水网建设的总体方向、基本思路和技术对策。以水量水质调控为重点，提出了由实时感知层、水信互联层、智慧决策层组成的水网工程水质水量智能调控及应急处置系统总体框架，并设计了智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预警、智能调度、智能处置、智能控制等服务功能。

表1 智能水网基本构成

图4 智能水网SMART特征

二、数字孪生流域感知模型

1.数字孪生感知节点模型

降水无线传感器网络节点是水文感知节点的重要组成部分，降水无线传感器网络节点布局对于准确分析降水时空分布规律和降低运维成本至关重要，是智慧流域物联网观测系统建设的关键问题和难点。

①耦合回归克里格和模拟退火算法，提出了一种基于并行计算架构的流域降水无线传感器网络优化布局方法。利用该方法分析了雅砻江中下游流域现状站网的合理性，并进行了流域站点优化布局研究。基于回归克里格的优化布局方法可以对降水无线传感器网络进行合理优化布局，以相对较低的站网密度很好地捕捉降水在空间上的分布规律；采用并行设计模拟退火算法进行降水无线传感器网络优化布局，可以大幅度节省程序运行时间，显著提高优化布局效率。

②建立了基于遥感的降水传感网节点布局优化方法。该方法以卫星遥感降水数据为背景场，结合地面监测数据，可以模拟得到高精度的降水空间分布，并利用泰森多边形离散化地面区域，减少遍历的单元数目，提高计算效率。根据降水空间分布，建立节点布局优化的多目标函数和约束条件，得到降水站点布局优化模型，然后采用多目标微观邻域粒子群算法求解模型得到最优降水传感网节点布局，为地面监测站点的合理布设提供理论依据。在求解过程中，将多目标微观邻域粒子群算法改造为适用于并行计算的架构，提升求解效率。

2.数字孪生降水遥感模型

针对遥感降水产品时空精度低、业务化程度不高的问题，建立了基于地理探测器、深度学习、高精度曲面建模、贝叶斯优化等相融合的多源遥感降水高精度模型，研究了遥感降水影响因子识别、遥感降水深度学习模型、遥感降水高精度校正等技术。

①针对现有方法存在无法避免线性假设、无法保证多自变量共线性免疫和无法有效探索因子间交互作用对降水分布影响的问题，采用地理探测器的定量分析方法，以滦河流域为研究对象，从因子探测、交互探测和生态探测3个方面探究了环境因子及其交互作用对降水空间分布的影响。

②为提高卫星降水产品空间分辨率以满足精细水文研究需要，以滦河流域为研究对象，针对在中国区域精度较高的全球降水观测计划多卫星降水产品（IMERG），使用NDVI、DEM、坡度、坡向、经纬度和降水的关系，构建了一种基于卷积神经网络的降水降尺度模型，探讨了模型在年、季、月和旬的表现及模型参数的变化情况。

③为消除降水场同质部分影响，提升统计降水降尺度结果精度。针对现有降尺度残差校正方法存在的误差问题和多尺度问题，引入模拟精度更高的高精度曲面建模方法，并结合贝叶斯优化算法，提出了一种基于贝叶斯参数优化的高精度曲面建模算法（Bayes-HASM），解决了模型参数选取和高精度降尺度校正的问题。

④在考虑时空关系的基础上，提出了一个由空间降尺度程序组成的综合降尺度校准框架以及校准过程。具体而言，地理加权回归（GWR）模型与由大地探测器模型选择的环境变量被应用于生成未校正的高空间分辨率（1 km×1 km）日降水量数据。然后，使用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络对初步降尺度的日降水量进行校准。应用提出的框架对2010—2016年九龙江流域的IMERG产品进行了降尺度和校准。

3.数字孪生蒸散发遥感模型

开发了基于深度神经网络（DNN）的全国范围0.05°日蒸散发的算法。首先在点尺度基础上，利用FLUXNET站点数据集，通过样本训练、数据模拟等方法建立了基于DNN算法的蒸散发反演模型，并基于该模型对全球212个通量站点所在的地表蒸散发进行了计算，综合计算结果与站点所在地表覆盖类型，结合平均偏差（MBE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）评价了不同植被类型下建立的蒸散发模型的估算精度。验证结果表明，利用基于深度神经网络算法的蒸散发反演模型反演得到的蒸散发产品具有较高精度，与国际上的主流产品精度相当。

4.数字孪生土壤水遥感模型

开发了基于随机森林模型（RF）的西藏那曲市1 km旬土壤水分的算法。基于已有的ECV_C土壤水分产品，进行时空序列补全重建。选择土壤含水量时空序列重建因子，基于MODIS遥感影像和土壤含水量与植被、温度、地形等参数的非线性关系，构建RF时空序列重建模型，得到时空序列完整的西藏那曲市土壤含水量产品，最后进行空间降尺度得到1 km的土壤含水量产品。随机森林模型以其较高的精度、出色的拟合度、稳定的性能，准确描述了西藏那曲市土壤水分含量的空间分布特征。

5.数字孪生水体遥感模型

高时空分辨率湖泊水体面积数据集对湖泊演变分析及其对气候变化和人类活动的响应机制研究至关重要。研究提出基于光学和雷达多源卫星协同的湖库水体遥感监测技术，开发了湖库水体遥感监测系统，该系统支持Landsat系列卫星、Sentinel-2 MSI、GF-1/6 WFV和Sentinel-1 IW等多源卫星影像。利用GF-1/6 WFV 16 m光学影像和Sentinel-1 10 m雷达数据协同，生产了2018—2022年我国1 km2以上2865个湖泊水体面积高时空分辨率数据集，平均有效监测频次优于每旬1次，产品总体精度在96%以上。相比于现有湖泊水体面积数据集，该数据集具有较高的时空分辨率，可以更精细地识别湖泊时空演变特征。

6.数字孪生地下水遥感模型

地下水过度开采导致地下水水位持续下降，部分地区出现河道断流、湖泊萎缩干涸等生态问题。为识别重点河湖所在流域地下水储量的时空变化特征，建立了基于GRACE/GRACE-FO和水文模型的流域地下水时空变化监测模型，通过联合GRACE-FO卫星和GLDAS-Noah模型数据估算了2003—2022年七里海、大黄堡洼等9个母亲湖所在流域的地下水时空变化特征。

7.数字孪生水质遥感模型

水质遥感监测可以快速、大范围获取水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度、浊度等水质参数的时空变化特征，针对现有湖泊水质遥感监测模型存在的不足，对部分水质遥感监测模型进行了改进，建立了水质遥感模型体系。

①利用灾变策略改进离散粒子群算法，提出基于灾变离散粒子群优化偏最小二乘（MDBPSO-PLS）的水质遥感监测模型，建立了一个用于反演水质指标（叶绿素a、总悬浮物浓度和浊度）的卫星高光谱遥感自适应模型，模型在微山湖应用，精度远高于传统PLS模型。

②由于内陆水体光学特征的复杂性，不同遥感反演模型随内陆水体的时空变化呈现不同的适应性，目前还没有普适性的水质遥感反演模型，各模型反演能力均存在一定的局限性，使得模型选择具有不确定性。通过引入集合建模思想，提出以熵权法和集对分析法为代表的确定性集合建模方法和以贝叶斯平均为代表的概率性集合建模方法，降低了内陆水体水质参数遥感反演的不确定性。

③在对草型湖泊的水质遥感监测中，水生植物会造成“水体-水生植物”混合像元问题，导致草型湖泊水生植物覆盖区域水质难以直接利用遥感监测。以草型湖泊微山湖为研究对象，提出了一种定性和定量相结合的草型湖泊总悬浮物浓度和浊度分区监测方法，实现微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化监测，为草型湖泊水质遥感监测提供了新的思路。

④针对基于水色指数的营养状态遥感监测算法容易将部分浑浊水体误判为富营养的问题，建立了基于水体颜色指数和红边波段色度角的湖泊营养状态遥感监测技术，通过引入Sentinel-2 MSI和GF-6 WFV红边波段，构建了红边波段色度角辅助判断湖泊营养状态的方法，可将湖泊富营养化遥感监测的总体精度提升10%左右，利用该技术实现了2021—2022年全国252个重点湖泊营养状态时空变化监测，识别了我国湖泊营养状态空间分布特征。

三、数字孪生流域虚拟模型

1.数字孪生流域水文模型

建立高保真水文模型的首要前提是通过“分解”来精细地描写和揭示各种基本水文现象的发生机理和时空变化规律，然后将这些机理和规律集成起来用于模拟流域降雨径流的形成。水文模型在运行过程中持续积累误差，制约了模型精度提升，需研究如何将物理流域空间的监测数据实时更新到模型计算过程，提高模型适应性。笔者利用参数自动化率定和数据同化方法实现了监测数据与模型的动态融合。

①针对机理模型在运算中累积误差导致模型精度降低、不同水期适应性差异较大的问题，建立了基于初始参数优化和感知数据同化的集总式水文模型。研究新安江模型的参数敏感性，运用PSO算法确定模型参数范围，利用数据同化方法实时校正模型参数和状态变量，研究数据同化模型的各种特性。

②针对数据驱动模型因庞大的数据量导致效率低、参数自动优化难、参数-变量同步更新难的问题，建立了动态数据驱动和感知数据同化的高精度水文模型。该模型将变精度粗糙集模型、网格搜索算法、支持向量机和集合卡尔曼滤波相结合，利用变精度粗糙集约简庞大数据集，使用网格搜索算法对支持向量机参数进行优化，再利用集合卡尔曼滤波算法将实时监测数据同化到支持向量机预测模型中，提高了模型精度和稳定性。

2.数字孪生水动力水质模型

水动力水质模型是通过离散求解偏微分方程进行水位、流速、流量及水质等的模拟预测。不管采用何种离散格式，均会引入模型误差。与水文模型一样，水动力水质模型在运行过程中有可能偏离真实情况，因此需要将监测数据同化到水动力水质模型中以校正参数和状态变量，提高模拟预测精度。

①针对网格生成精度不高、微地形影响较大、流态变化复杂、干湿交替、计算效率低等问题，构建了基于高精度曲面建模的计算网格生成技术，建立了基于高精度曲面建模、改进自适应网格和并行计算的二维水动力水质模型，能准确高效模拟不同水流条件和复杂地形下的水动力过程和水质动态变化。

②针对河网非线性动态系统的实时校正问题，在复杂流态普适河网水流-水质模拟数值模型基础上，根据其离散计算特点，将其并行化改造以提高模型计算效率，并基于集合卡尔曼滤波将其与河网水流水质模型相结合，建立了支持正演和逆推的河网水动力水质数据同化模型。

③针对数字孪生流域数模动态交互的问题，改进了粒子滤波算法，利用该算法将星地监测数据同步映射到数学模型运算中，构建了状态变量-参数同步迭代优化的二维水动力水质数据同化模型，该技术考虑了水动力水质模型参数的时空变异性，能够实现状态变量-参数同步校正，大幅度提高模型精度。

④建立了冲积河流水沙模型参数实时校正模型。利用预先得到的遥感影像提取河道的水体边界，生成河道平面正交贴体网格的节点高程值；获取河道的边界数据，并生成冲积河流水沙模型的初始场数据；根据节点高程值和初始场数据离散求解贴体坐标系下的冲积河流水沙模型；设定冲积河流水沙模型参数范围，并生成多组参数样本组；运算冲积河流水沙模型，分别计算参数样本组对应的目标函数响应值；对冲积河流水沙模型的输入输出关系进行近似仿真，生成响应曲面模型，并对冲积河流水沙模型参数进行优选。

⑤建立了基于超立方采样的河流水沙模型的参数优化模型。首先生成模型计算网格；采集河道待预测区域的初始场和边界信息，形成待预测区域的信息文件，离散求解水沙模型；采用拉丁超立方采样方法LHS对水沙模型的多个参数在可行域内进行分层采样，得到多个参数组；基于模型参数组合，求解河流水沙模型，获得每个参数组的似然度值；设定似然度阈值，删除似然度值低于阈值的参数组；将剩余参数组的似然度值进行排序，确定不确定性区间；利用GLUE累积对似然度值进行区域敏感度分析。

⑥建立了一种基于数据同化的强冲积河流的水沙预测方法。该方法利用采样得到的地形高程散点数据，生成不规则三角形地形网格单元；获取强冲积河流进出口边界的水沙信息和初始场信息；以地形网格的三角形单元为控制体，将强冲积河流的二维水沙模型进行离散，选择求解方法进行计算，得到控制体的计算值；实时采集强冲积河流的河道水沙状态信息，根据水沙状态信息建立基于数据同化的实时预测模型，得到同化状态变量和参数变量；最后利用二维水沙数据同化模型对强冲积河流进行水沙预测。

3.数字孪生动态调控模型

以水网水资源统一调度控制为突破点，研究了人工渠道、天然河流以及耦合水网的无人值守自主运行问题，在面向水网的水工程群智能控制方面取得理论创新与突破（图5、图6）。

图5 水网智能控制理论研究与被控对象关系

图6 不同类型水网工程群的协同运行机制

①定量揭示了多闸门联合运用下明渠输水过程水动力响应机理，提出了闸群预知调度-闸门鲁棒控制模型及复合非线性反馈控制方法，丰富和发展了线性闸控渠道自主运行控制调度理论。

②创建了河流枢纽多尺度模型的嵌套耦合调度机制，发明了梯级水库防洪-发电实时调度、下游电站弃水控制及机组避振运行方法和模型系统，创新了天然河流水利枢纽群实时调度理论及多维安全调度技术。

③研发出“供水-发电串联、并联，倒虹吸进出口闸，调节池引分水闸”四种联动闭环控制模式、方法及系统，破解水网流量变化大、水工设备响应不及时等难题，使得水网节点工程群的总体响应速度由分钟级提升至秒级。

④提出了复杂水网“常态-应急-常态”平稳过渡的适应性运行新机制，建立了平原环型水网基于水资源统一调度的自动联动控制理论模型，支撑了城市水系联排联调智慧水务平台研发。

4.数字孪生虚拟仿真模型

针对水循环监测和模拟数据展示的空间感不强、结果不直观、交互性不足、沉浸感较弱等问题，提出了虚拟流域理论框架，研发了数字孪生流域水循环可视化模型。建立了流域水循环时空数据模型，研究流域水循环虚拟仿真技术，开发了流域水循环综合虚拟仿真平台，并在汶川地震灾区堰塞湖溃决洪水防御、洞庭湖流域防洪调度、哈尔滨城区溃堤洪水淹没防御、玛纳斯河流域干旱模拟评估、南水北调中线工程水量水质调控、长江上游梯级水库群调控、黑河流域水资源调配、福建省水资源实时监控、金沙江下游梯级电站水沙分析、水利工程可视化仿真、流域实时感知可视化仿真等实践中进行应用探索。

①研究了流域虚拟环境重点实体和普通环境实体的建模方法与流程。重点实体建模以基于几何的建模方法为主，采用纹理映射技术和细节层次技术解决模型建模量与渲染量之间的矛盾。普通环境实体建模以基于纹理图像的建模方法为主，结合模型实例化技术解决建模量与内存占用问题。为优化场景建模，提出了模型结构调整的基本原则。

②为实现海量水文数据信息的快速挖掘和直观表达，提出了基于数字孪生流域平台的水文数据三维可视化方法。该方法利用顾及地形特征生成的流域离散点作为物理流域与虚拟流域集成的基础，提出了流域水文数据时空展布和三维等值线生成算法，以及分区透明度和颜色映射相结合的虚拟表达方法，并通过计算机动画技术实现了水文数据时空演变过程的动态可视化。同时提出了虚拟流域环境中降水时空分布等值线填充算法，解决了三维仿真系统中任意比例尺、属性值间隔和边界情况下等值线矢量快速填充问题。

③分析了元胞自动机建模原理，研究了基于元胞自动机的建模思路、模型结构以及模型演化规则，建立了坡面产流产沙模型。研究了基于元胞自动机模型驱动的坡面产流产沙三维可视化原理，包括柔性地物模拟理论、柔性地物参数表达、柔性地物绘制方法、水流与土壤模拟，提出了坡面产流产沙三维可视化方法，包括基于GIS柔性流素FE的降雨可视化、基于GIS柔性体元FE的坡面流可视化以及基于GIS FE和GIS SV的泥沙输移和土壤侵蚀可视化（图7）。

图7 坡面降水、产流、产沙可视化仿真

④针对河道水流淹没区识别困难的问题，提出了一种基于河势贴体网格的实时高效的流域洪水演进可视化仿真方法。首先，将河势概念与贴体网格生成方法相结合，建立了河势贴体数字河道模型；其次，利用一维水动力学或水文模型计算的水位值，插值出数字河道模型断面水位值；然后，结合数字河道模型地形网格和河道断面水位值，搜索相邻河道断面淹没线并进行组合，形成一条完整的河道淹没线；最后，根据河道淹没线的拓扑关系，识别出淹没区域，进而实现对水体淹没状况的实时可视化仿真（图8）。

图8 溃堤洪水淹没可视化仿真

⑤针对流场多维信息同步表达问题，提出了一种基于通用网格的水沙模拟时空过程三维可视化方法。该方法建立了数据结构，描述粒子信息和虚拟网格单元信息的传递关系；采用网格控制粒子随机生成，提出了局部搜索定位方法，快速确定粒子位置；通过反距离加权平方插值提取水流信息；利用自适应龙格-库塔方法实现粒子的动态变化；设计了附有更多水流属性的水体粒子；研究了流场变化中粒子分布不均问题。

⑥为了提高流场渲染效率，增强沉浸感和交互性，提出了一种基于纹理图像的流场动态可视化方法（图9）。该方法采用网格图像变形的方式表现流场，不需要进行流场空间插值计算，可以减少计算量，同时保持很高的显示度。通过流场数据坐标转变、网格变形与背景图像映射绘制、噪声图像生成与融合、标量场颜色绘制等关键技术，在数字孪生流域平台上实现了模型计算流场的可视化，展示了空间连续的流场细节，数据适应性强。

图9 河流流场可视化仿真

⑦将三维虚拟仿真技术和科学计算可视化技术相结合应用于河道泥沙冲淤分布规律分析中，提出了基于虚拟现实技术的泥沙冲淤过程三维可视化技术框架并构建了相应系统（图10）。提出并研究了河道边界自动识别、河道演变过程数据模型的自适应生成、动态河道与大范围场景的无缝嵌套建模、多层细节层次与无缝拼接、时空过程可视化与控制显示模式、动态河道的交互、基于局部插值的断面提取等系统中使用的关键技术。以三峡坝区河道为例，研发了三峡坝区河道演变时空过程可视化表达系统，证明了提出方法的实用性和可行性。

图10 泥沙冲淤可视化仿真

5.数字孪生协同决策模型

非结构化是流域治理管理决策的重要特征。群决策是解决非结构化决策问题的一个重要手段。群决策核心是建立综合决策模型。以水网方案优化决策为例，建立了基于可变集和云模型的优化决策方法、基于Vague集和云模型的优化决策方法。

①根据可变集的对立统一数学定理，提出水网工程方案优选决策可变集原理与方法，并提出了基于云模型的可变集决策结果灵敏度分析方法。以浙北引水工程中的新安江方案、富春江方案和太湖-富春江方案为例，分综合评价和不同准则评价两种情况评价分析了3种方案的排序，同时分析了单一指标变化和多个指标权重变化下的可变模型评价结果鲁棒性。

②为克服传统模糊集不能体现信息介于肯定与否定之间踌躇性的弊端，通过利用Vague集评分函数方法，建立了基于多种评分函数组合的水网工程优选及排序的综合评价模型，并提出了基于云模型的水网工程评判指标和指标权重灵敏度分析方法。以浙北引水工程为例，探讨了不同评分函数对工程方案排序的影响，对比分析了单一指标值变化和多个指标权重变化下不同评分函数对决策结果的鲁棒性情况。研究结果为水网工程方案决策和效果的合理性评估提供了一条新的研究路径。

6.数字孪生并行组合模型

为了充分发挥单一模型优势和以并行计算提升模型运算效率，提出了并行组合数学模型PMDA（Parallelized Models Development Approach，图11）。PMDA将复杂系统分解为相对简单的子系统，对每个子系统建立单一串行的子模型程序，独立解决一个局部问题，占用一个计算核心；通过通用、标准的进程间数据交互方法，各子模型在运行时实现时间步长层面的实时数据交互，形成模型的耦合计算（图12）。充分利用多计算核心技术，通过多模型组合、多进程并行计算，高效率地解决复杂系统的数值模拟问题。建立了一种通用的PMDA方法，研究解决了模型组件化、数据描述、组合关系管理、数据转换等组合相关问题，并对提出的PMDA方法进行具体实现，开发组合数学模型辅助开发系统（AMDS），利用算例对PMDA方法和AMDS系统进行验证，对有关组合特性进行初步分析。

图11 PMDA基本结构

图12 主进程与模型组件进程的数据交互

四、结 语

智慧水利是水利高质量发展的显著标志，数字孪生流域是智慧水利的核心和关键，全面深入研究智慧水利理论和关键技术，能够指导和支撑智慧水利的研究和建设。本文总结了智慧水利理论体系、数字孪生流域感知模型、数字孪生流域虚拟模型相关方面的初步探索。为推进下一步工作，总结了以下四点认识：

①智慧流域是智慧水利的前瞻研究方向和工作重点。社会发展证明，智慧流域已成为治水领域的重要发展方向，它不仅有利于促进水治理模式的变革，而且能以技术革新驱动科学范式的演进，推动学科发展转型。智能水网作为智慧流域的重要组成部分，需要重点推进。数字孪生流域作为智慧流域发展的关键，是实现智慧流域的重要路径之一，需要对其理论技术开展全面探索研究，步步为营，久久为功，使数字孪生成为推动新阶段水利高质量发展的抓手。在建设中，破除数据壁垒，完成大数据图景的构建，以新的科学范式带动数字孪生在工程实践中应用目标的实现。

②全面感知模型的建立是实现数字孪生精准映射的基础。现阶段，流域全面感知模型的精度和时效性还不能完全满足数字孪生流域对物理流域精准映射的需求，应不断发展基于“天-空-地-网”立体监测的数字孪生流域全面感知模型，提升数字孪生流域综合感知精度和时效性，以确保数字孪生流域感知模型能够准确、实时地反映物理流域实体的动态变化特征，为数字孪生流域虚拟模型奠定坚实的数据基础。

③物理流域和虚拟（或数字）流域的深度融合互动是数字孪生流域的灵魂，构建数据-机理-知识三元驱动的数字孪生虚拟模型是未来研究重点。目前可能促进社会变革的新概念的提出具有骤然性，若整个社会在尚未建立全面正确认识前，就急于将传统的信息化框架改为新的面貌，以“新瓶装旧酒”推动项目，则会导致表面光鲜、内涵不足，难以持久。相比电力、交通等行业，水利信息化基础仍然薄弱，尤其受限于经济成本、管理体制等因素，大数据还没有真正“大”起来，那么真正实现精准决策的“知识”就无从谈起，可能面临“根基不牢”的问题。应总结过去在知识库、专家系统等方面的探索和经验，为当下工作开展提供参考。

④标准的发展对智慧水利建设至关重要。目前，智慧水利已进入研究建设阶段，但标准建设远滞后于智慧水利“数字化、网络化、智能化”的发展，国内已发布的标准与智慧水利标准体系的要求还有很大差距，感知、数据、模型、知识、服务等方面的标准尚不完善。因此，需要结合先行先试经验，梳理水利信息化现有标准的缺失情况，加强以数字孪生水利为核心的智慧水利标准体系总体规划，制定我国智慧水利标准明细表，加快急用标准的先行研究与编制，为数字孪生水利建设工作提供全面、权威和可操作的指导。

致谢：研究过程中得到中国水利水电科学研究院王浩院士、王建华正高、赵红莉正高等，水利部信息中心钱峰正高、成建国正高、夏润亮正高等，水利部黄河水利委员会寇怀忠正高等专家的指导、合作或帮助，在此致谢。