張大富 韓留生 孫廣偉 范俊甫 劉本春 朱從軍

摘要：針對當(dāng)前智慧水利的建設(shè)主要從信息化建設(shè)的角度展開，缺乏專業(yè)知識驅(qū)動的洪水信息智能推演與管理的問題。本文通過分析智慧水利的內(nèi)涵與主要特征，設(shè)計了融合專業(yè)機(jī)理知識的智慧水利建設(shè)總體框架，并從水利信息的感知、預(yù)警、調(diào)度、管理的角度探討了智慧水利建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)。提出了將空間信息技術(shù)的格網(wǎng)劃分以及多粒度認(rèn)知計算用于氣象與水文數(shù)據(jù)融合模型的構(gòu)建，實現(xiàn)多粒度、多層級氣象數(shù)據(jù)與水文數(shù)據(jù)的融合；基于智能分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，結(jié)合水利水文專業(yè)模型與知識，依據(jù)專業(yè)的降雨洪水、洪水調(diào)度、洪水演進(jìn)等機(jī)理推演水循環(huán)的態(tài)勢變化；利用GIS（Geographic Information System）、BIM（Building Information Modeling）等三維場景大數(shù)據(jù)可視化、實景融合、動畫模擬、場景交互技術(shù)，搭建一個融合專業(yè)機(jī)理、情景交互式、三維風(fēng)險模擬的智慧水利平臺；真正實現(xiàn)水利對象或過程的智能感知、記憶、研判（應(yīng)用知識）和升華（創(chuàng)造知識），為河湖智能化管理提供必要的技術(shù)支撐，深化智慧水利的建設(shè)。

關(guān)鍵詞：智慧水利；數(shù)據(jù)融合；態(tài)勢推演；水文模型

中圖分類號：TV21-39文獻(xiàn)標(biāo)識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2020.05.015

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

基金項目：廣東省科學(xué)院建設(shè)國內(nèi)一流研究機(jī)構(gòu)行動專項資金項目（2019GDASYL-0103003）；廣東省遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點實驗室開放基金項目（2017B030314138）；國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFB0503500）；山東理工大學(xué)研究生教學(xué)案例庫建設(shè)項目（4053-219059）

0引言

水科學(xué)涉及領(lǐng)域廣泛，水文過程也極其復(fù)雜，這給水安全問題的監(jiān)測與管理帶來了巨大難題[1-3]。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、人工智能等新一代信息技術(shù)發(fā)展，為水利對象的透徹感知、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、廣泛共享、智能分析，為水旱災(zāi)害防范與抵御、水資源開發(fā)與配置、水環(huán)境監(jiān)管與保護(hù)、河湖生態(tài)監(jiān)督與管理等提供現(xiàn)代化支撐條件。融合新資源、新技術(shù)和新理念的智慧水利為解決水安全問題開辟了新的途徑，并指明新的方向，對認(rèn)識水規(guī)律、強(qiáng)化水管理、謀劃水未來具有重要價值。

目前，水利相關(guān)學(xué)者們結(jié)合水利建設(shè)的需要和實際的開展工作[1-2，4-5]，提出了智慧水利的技術(shù)構(gòu)成、建設(shè)的體系內(nèi)容以及總體框架，通過信息技術(shù)與水利業(yè)務(wù)深度融合，將涵蓋洪水、干旱、水工程安全運行、水工程建設(shè)、水資源開發(fā)利用、城鄉(xiāng)供水、節(jié)水、江河湖泊、水土流失和水利監(jiān)督等主要水利業(yè)務(wù)進(jìn)行一體化管理，這對開展智慧水利建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。位置感知作為智能感知與信息化的重要組成成分，智慧水利的建設(shè)需結(jié)合高精度的位置信息，隨著我國北斗衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，高精度的空間位置信息感知技術(shù)已經(jīng)逐步成熟。地理信息科學(xué)、測繪工程等相關(guān)學(xué)者結(jié)合最新的BIM（Building Information Modeling）+ GIS（Geographic Information System）、無人機(jī)+衛(wèi)星遙感技術(shù)、云計算及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，探討了水利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的透徹感知、數(shù)據(jù)的互聯(lián)共享、集約型基礎(chǔ)平臺設(shè)施的搭建[6-7]，通過結(jié)合位置大數(shù)據(jù)構(gòu)建智能化的空間服務(wù)系統(tǒng)，以期實現(xiàn)水利信息的精細(xì)化管理、更新、共享等。

綜上所述，關(guān)于智慧水利的建設(shè)主要是從信息化建設(shè)的角度研究了水利信息的透徹感知、全面互聯(lián)與廣泛共享，從知識驅(qū)動的角度研究洪水信息的智能推演與管理的研究較少。本文通過利用專業(yè)機(jī)理知識，從水利信息的感知、預(yù)警、調(diào)度、管理的角度探討了智慧水利的建設(shè)。

1智慧水利的內(nèi)涵及特征

智慧是生命所具有的基于感覺和認(rèn)知器官的一種創(chuàng)新思維能力，包含對自然和非自然（人類活動、動物行為等）的感知、記憶、研判（應(yīng)用知識）和升華（創(chuàng)造知識）等所有能力。將云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新一代信息技術(shù)應(yīng)用于水利對象，利用物聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)透徹感知獲取各種水利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，廣泛共享數(shù)據(jù)與信息資源，實現(xiàn)各種信息平臺網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，能夠提供專業(yè)化的智能分析和泛在服務(wù)[8-10]。通過深度融合水利業(yè)務(wù)與新一代信息技術(shù)，全面提升水利信息化的管理水平，大力推動水治理體系、水治理能力的現(xiàn)代化[11-12]。智慧水利應(yīng)具備以下六個主要特征。

1.1水利全要素的透徹感知

在現(xiàn)有的地面監(jiān)測站點的基礎(chǔ)上，同時運用物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)、無人船和視頻監(jiān)控技術(shù)，采集自然水循環(huán)和社會水循環(huán)的各種指標(biāo)數(shù)據(jù)以及狀態(tài)、位置等數(shù)據(jù)，充分利用圖像識別和語音識別等人工智能技術(shù)，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，獲取必要的信息，建立對江河湖泊、水利工程、水利管理活動等水利全要素天地一體化全面動態(tài)感知。

1.2感知對象與各級平臺的全面互聯(lián)

充分利用物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星通訊等技術(shù)，延伸水利業(yè)務(wù)網(wǎng)，建立水利感知對象和各級信息平臺的全覆蓋、大容量高速傳輸?shù)姆涸诰W(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的全面整合與信息平臺的互聯(lián)暢通。

1.3行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)的廣泛共享

基于云計算，強(qiáng)化涉水信息計算存儲和共享服務(wù)等能力，以集成水利感知、水利業(yè)務(wù)和涉水共享等數(shù)據(jù)，建立集約統(tǒng)一、共享共用和動態(tài)適應(yīng)的水利大數(shù)據(jù)共享平臺，通過各類數(shù)據(jù)的全參與、全交換，實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的共用、復(fù)用和再生，為各部門隨需、隨想提供豐富的數(shù)據(jù)支撐。

1.4水利智能應(yīng)用的創(chuàng)新

利用大數(shù)據(jù)、影像與語言處理、專家系統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)等智能化技術(shù)，面向江河調(diào)度、政府監(jiān)管、工程運行保障、綜合決策和公共服務(wù)等水利業(yè)務(wù)全方位應(yīng)用需求，建立融合高效、智能分析、主動服務(wù)的智能化應(yīng)用。

1.5專業(yè)化知識的驅(qū)動

利用智能分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，結(jié)合水利水文專業(yè)模型與知識，對復(fù)雜的水利問題進(jìn)行整體把握，根據(jù)問題求解的需要進(jìn)行逐步的細(xì)化，逐步切換到較細(xì)粒度上進(jìn)行更加深入的分析求解，實現(xiàn)專業(yè)知識與數(shù)據(jù)雙向驅(qū)動的認(rèn)知計算。

1.6場景式態(tài)勢智能推演

依據(jù)專業(yè)的降雨洪水、洪水調(diào)度、洪水演進(jìn)等機(jī)理推演水循環(huán)的態(tài)勢變化，利用GIS、BIM等三維場景大數(shù)據(jù)可視化、實景融合、動畫模擬、場景交互技術(shù)，實現(xiàn)洪河流、水庫等水利對象的情景交互式三維風(fēng)險模擬與分析，為河流水庫洪水調(diào)度提供必要的技術(shù)支撐。

2智慧水利建設(shè)的總體框架

智慧水利的建設(shè)應(yīng)以河流水庫的監(jiān)測和云、雨、洪水等數(shù)據(jù)的實時采集為基礎(chǔ)，以河流、水庫、流域的洪水預(yù)報調(diào)度為主線，以專業(yè)化的流域雨水模型為引擎，以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)、人工智能前沿技術(shù)的融合為支撐，真正實現(xiàn)水利管理有序化、決策科學(xué)化、應(yīng)用綜合化、運行現(xiàn)代化。本文對智慧水利系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計（如圖1所示）。智慧水利系統(tǒng)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)分析層、決策層和應(yīng)用層五部分。

（1）數(shù)據(jù)層主要是包含水利對象基礎(chǔ)信息、水文資源、云/雨氣象、生態(tài)環(huán)境和地理信息等數(shù)據(jù)的感知、存儲與管理，為智慧水利的建設(shè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)分析層主要是利用云計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘與分析，為雨情、水情預(yù)報提供技術(shù)支撐。

（3）業(yè)務(wù)分析層主要以水利水文專業(yè)知識為驅(qū)動，建立集雨洪耦合預(yù)報模型、河道洪水演進(jìn)模型、二維水動力學(xué)模型于一體的流域雨水運行模型，為智慧水利建設(shè)提供專業(yè)引擎。

（4）決策層以洪水演算耦合作為模型內(nèi)核，實現(xiàn)降雨、洪水的精準(zhǔn)預(yù)報，利用GIS的空間表達(dá)、分析與輔助決策功能，為洪水的預(yù)報調(diào)度、河流安全等問題提供相關(guān)調(diào)度與防洪預(yù)案。

（5）應(yīng)用層主要實現(xiàn)水位監(jiān)視預(yù)警、河流水庫薄弱環(huán)節(jié)風(fēng)險分析以及其他綜合應(yīng)用功能，為水利、應(yīng)急管理等相關(guān)部門的客觀科學(xué)決策提供有效支撐。

3智慧水利建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)

3.1空間一體化氣象水文的融合

降雨數(shù)據(jù)是影響陸地水文過程中地表徑流的主要因素，降雨數(shù)據(jù)時空分布的精確程度以及預(yù)報的準(zhǔn)確性是水文氣象中最基本的科學(xué)問題。目前降雨數(shù)據(jù)主要有地面氣象站格點數(shù)據(jù)和TRMM（3B40RT、3B41RT、3B42RT）、CMORRH、GSMaR、HYDRO以及國產(chǎn)的風(fēng)云二號D星（FY-2D）等0.25°×0.25°衛(wèi)星反演的降雨數(shù)據(jù)[13]，地面氣象站格點數(shù)據(jù)具有較高的精度而衛(wèi)星降雨產(chǎn)品能獲得大范圍的空間分布信息，結(jié)合長時間序列的歷史衛(wèi)星降雨產(chǎn)品以及植入專業(yè)氣象部門的氣象中尺度數(shù)值預(yù)報模式生成未來3～7天精細(xì)預(yù)報格點數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林模型可有效挖掘目標(biāo)變量與解釋變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以進(jìn)一步提高預(yù)報降雨數(shù)據(jù)的時間尺度與空間尺度。基于預(yù)報模式數(shù)據(jù)結(jié)合隨機(jī)森林算法可以快速預(yù)測未來3h、6h、12h、24h、3day精細(xì)降雨雨量，為水文預(yù)報模型提供高精度的降雨數(shù)據(jù)支撐。

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）、SWIM（Soil and Water Integrated Model）、VIC（Variable InfiltrationCapacity）、SWMM（StormWater Management Model）等水文預(yù)報模型描述了從降水到達(dá)地面開始的產(chǎn)流和匯流的過程[14-15]，通過輸入流域空間分布、地表覆蓋、土壤類型，以及流域的匯流方式，以及支流等信息，可輸出河流的水位、流量和洪水等水文數(shù)據(jù)。

氣象學(xué)與水文學(xué)基本上是獨立進(jìn)行研究[14-16]，并且氣象數(shù)據(jù)與水文數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不同的語義、尺度、維度、時態(tài)和屬性等多尺度、多層級和多時態(tài)特征，這為兩者之間的融合帶來了困難。粒計算理論以及空間信息技術(shù)的發(fā)展為多尺度、多層級和多時態(tài)特征數(shù)據(jù)的融合提供了新的方法與技術(shù)支撐[17-19]。針對目前智慧水利中氣象、降雨弱聯(lián)系，“云中雨”“空中雨”“地面雨”不融合的信息資源問題，結(jié)合降雨和洪水天然不可分割的事實，根據(jù)空間信息技術(shù)的格網(wǎng)劃分以及多粒度認(rèn)知計算構(gòu)建氣象與水文數(shù)據(jù)的多層次粒度融合模型，實現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)與水文數(shù)據(jù)的融合。以雨洪耦合預(yù)報模型為內(nèi)核，建立集降雨實況、降雨預(yù)報、作業(yè)預(yù)報、方案管理為一體的空間降雨洪水耦合預(yù)報系統(tǒng)。

3.2場景式洪水態(tài)勢推演平臺構(gòu)建

場景洪水態(tài)勢推演平臺對全面掌握河湖狀況并為相關(guān)部門快速響應(yīng)與科學(xué)處置決策扮演至關(guān)重要角色[20]。洪水態(tài)勢推演可以將洪水災(zāi)害事件隨時間動態(tài)演化的機(jī)理以及處理決策對態(tài)勢演化影響進(jìn)行客觀科學(xué)的表達(dá)，因此，依據(jù)其功能可以將場景式洪水態(tài)勢推演平臺構(gòu)建分為態(tài)勢推演引擎和態(tài)勢場景展示兩部分。

洪水態(tài)勢推演引擎搭建關(guān)鍵在于對流域?qū)ο笠约皻庀笏倪^程進(jìn)行抽象建模，模型的準(zhǔn)確性對于洪水突發(fā)事件和處置行動結(jié)果至關(guān)重要?，F(xiàn)代測繪中，三維激光掃描與無人機(jī)傾斜攝影取代了傳統(tǒng)的測繪儀器，可以快速獲取大范圍、高精度的水上地形；對于水下可以采用無人船或載人船搭載單/多波束水聲換能器進(jìn)行水下掃描來獲取水下高精度的地形地貌[21-22]。將水上地形與水下地形進(jìn)行統(tǒng)一整合得到整個流域的精準(zhǔn)地形數(shù)據(jù)，結(jié)合實景圖像實現(xiàn)流域?qū)ο蟮恼嫒S建模。將氣象水文過程可以抽象為預(yù)報降雨過程、河流水庫水位變化過程、出庫流量過程、河道典型斷面流量過程的組合，根據(jù)水動力學(xué)理論以及概率統(tǒng)計知識對水文過程的不確定性進(jìn)行定量分析，構(gòu)建河流、水庫洪水演進(jìn)模型。以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為態(tài)勢感知層，以雨情、水情為態(tài)勢理解層，以洪水演進(jìn)為態(tài)勢預(yù)測層，基于計算機(jī)仿真、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，以防汛抗旱指揮系統(tǒng)為框架，以氣象、地形、水文、工程等信息為依據(jù)，建立集雨洪耦合預(yù)報模型、河道洪水演進(jìn)模型、二維水動力學(xué)模型于一體的洪水態(tài)勢推演引擎，真正實現(xiàn)水利對象或過程的智能感知、記憶、研判（應(yīng)用知識）和升華（創(chuàng)造知識）等。

水利信息以及氣象水文過程與空間位置密切相關(guān)，GIS可以管理、分析和處理各種具有空間屬性相關(guān)的數(shù)據(jù)，并且可以將其以2D/3D地圖的形式進(jìn)行展示與表達(dá)，同時GIS還具有非常強(qiáng)大的空間分析與輔助決策功能。利用BIM技術(shù)建立水利設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)可視化符號，GIS可實現(xiàn)水利空間信息的存儲與管理。以水庫調(diào)洪演算耦合作為模型內(nèi)核，利用遙感數(shù)據(jù)、三維GIS、3D建模、虛擬現(xiàn)實等可視化技術(shù)[23]，以微視頻的模式動態(tài)顯示區(qū)域降雨、水庫水位上漲、下游斷面水位預(yù)警、河道兩岸薄弱環(huán)節(jié)潰堤、周邊區(qū)域洪水淹沒等場景的模擬結(jié)果，直觀地為區(qū)域內(nèi)洪水態(tài)勢變化及風(fēng)險預(yù)警提供有效的決策。

4結(jié)論

針對目前智慧水利建設(shè)中存在專業(yè)知識缺乏的問題，本文從專業(yè)機(jī)理出發(fā)，設(shè)計了智慧水利系統(tǒng)的總體框架，該框架提出以河流水庫的監(jiān)測和云、雨、洪水等數(shù)據(jù)的實時采集為基礎(chǔ)，以河流、水庫、流域的洪水預(yù)報調(diào)度為主線，以專業(yè)化的流域雨水模型為引擎，共包括數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)分析層、決策層和應(yīng)用層五層結(jié)構(gòu)，并根據(jù)建設(shè)框架主線分析了智慧水利的建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)，主要結(jié)論如下：

（1）針對目前智慧水利中氣象、降雨弱聯(lián)系，“云中雨”“空中雨”“地面雨”不融合的信息資源問題，結(jié)合降雨和洪水天然不可分割的事實，根據(jù)空間信息技術(shù)的格網(wǎng)劃分以及多粒度認(rèn)知計算構(gòu)建氣象與水文數(shù)據(jù)的多層次粒度融合模型，實現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)與水文數(shù)據(jù)的融合；進(jìn)一步以雨洪耦合預(yù)報模型為內(nèi)核，可建立集降雨實況、降雨預(yù)報、作業(yè)預(yù)報、方案管理為一體的空間降雨洪水耦合預(yù)報系統(tǒng)。

（2）利用單/多波束水聲換能器和三維激光掃描或無人機(jī)傾斜攝影獲取流域的精準(zhǔn)地形數(shù)據(jù)，實現(xiàn)流域?qū)ο蟮恼嫒S建模；將雨洪耦合預(yù)報模型、河道洪水演進(jìn)模型、二維水動力學(xué)模型、水庫調(diào)洪演算耦合作為專業(yè)驅(qū)動模型內(nèi)核，利用遙感數(shù)據(jù)、三維GIS、3D建模、虛擬現(xiàn)實等可視化技術(shù)，建立場景式洪水態(tài)勢推演平臺。

通過將專業(yè)知識融入智慧水利建設(shè)中，真正實現(xiàn)水利管理有序化、決策科學(xué)化、應(yīng)用綜合化、運行現(xiàn)代化，深化智慧水利的建設(shè)，對認(rèn)識水規(guī)律、強(qiáng)化水管理、謀劃水未來具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔣云鐘，冶運濤，趙紅莉.智慧水利大數(shù)據(jù)內(nèi)涵特征、基礎(chǔ)架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)體系研究[J].水利信息化， 2019（4）： 6-19.

[2]張臻，高正，張鵬，等.智慧水利關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)設(shè)計[J].浙江水利科技， 2019（4）：66-70.

[3]蔡陽.智慧水利建設(shè)現(xiàn)狀分析與發(fā)展思考[J].水利信息化， 2018（4）： 1-6.

[4]蔡旭東.新時代智慧水利建設(shè)的思考[J].水利信息化， 2019（2）： 7-10.

[5]杜紅艷，薛惠鋒，侯俊杰，等.面向智慧水利的水資源數(shù)據(jù)融合探析[J].中國水利， 2018（23）： 61-64.

[6]曹宏文.數(shù)字水利到智慧水利的構(gòu)想[J].測繪標(biāo)準(zhǔn)化，2013（4）： 26-29.

[7]龔振文，王慶，羅志清.論智慧水利的測繪新技術(shù)[J].山西建筑， 2015（27）： 205-207.

[8]張穎宇.基于"智慧城市"理論的智慧水利工程管理[D].南昌大學(xué)，2018.

[9]王超鋒，安根鳳，袁春麗.智慧水利的發(fā)展和關(guān)鍵技術(shù)研究[J].河南水利與南水北調(diào)，2015（14）： 98-100.

[10]鄭燦堂，王慶華，張洪芳.淺談"智慧水利" [J].山東水利， 2012（7）： 1-3.

[11]王嵐，吳尚明.智慧水利（互聯(lián)網(wǎng)水利）發(fā)展探研[J].河北水利， 2019（4）：31-32.

[12]葛召華.山東省智慧水利建設(shè)的認(rèn)識與思考[J].水利信息化， 2019（5）： 6-8.

[13]劉俊峰，陳仁升，韓春壇，等.多衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)精度評價[J].水科學(xué)進(jìn)展， 2010， 21（3）： 343-348.

[14]劉昌明，李道峰，田英，等.基于DEM的分布式水文模型在大尺度流域應(yīng)用研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展， 2003， 22（5）： 437-445.

[15]齊丹，梁妙玲，田付友，等.精細(xì)化氣象水文模型的耦合及其應(yīng)用[J].天氣預(yù)報， 2012， 4（2）： 74-81.

[16]張建云.中國水文預(yù)報技術(shù)發(fā)展的回顧與思考[J].水科學(xué)進(jìn)展， 2010， 21（4）： 435-443.

[17]華一新，周成虎.面向全空間信息系統(tǒng)的多粒度時空對象數(shù)據(jù)模型描述框架[J].地球信息科學(xué)學(xué)報， 2017， 19（9）： 1142-1149.

[18]周成虎，歐陽，馬廷.地理格網(wǎng)模型研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展， 2009（5）： 3-8.

[19]朱欣焰，周成虎，咼維，等.全息位置地圖概念內(nèi)涵及其關(guān)鍵技術(shù)初探[J].武漢大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版）， 2015， 40（3）： 285-295.

[20]秦?zé)?面向應(yīng)急仿真演練的態(tài)勢推演系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].華中科技大學(xué)，2016.

[21]李德仁.論時空大數(shù)據(jù)的智能處理與服務(wù)[J].地球信息科學(xué)學(xué)報， 2019， 21（12），1825-1831.

[22]林宗堅，劉先林，張繼賢，等.精確時空立體景觀虛擬現(xiàn)實的構(gòu)建與應(yīng)用方法研究[J].測繪科學(xué)， 2005， 30（2），16-18，3.

[23]高俊，游雄.虛擬現(xiàn)實及其在軍事測繪與作訓(xùn)模擬中的應(yīng)用[J].測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報， 1996（2）： 133-137.

Research on Key Technologies of Intelligent Water Conservancy by Integrating the Professional Knowledge of Water Conservancy and Hydrology

ZHANG Dafu1，HAN Liusheng1，2，SUN Guangwei1，F(xiàn)AN Junfu1，LIU Benchun3，ZHU Congjun1（1.Shandong University of Technology， Zibo 255000，China；2.Guangzhou Institute of Geography， Guangzhou 510070，China；3.Zhangdian District Water Conservancy Bureau of Zibo City， Zibo 255000，China）

Abstract： The construction of intelligent water conservancy is now mainly carried out from the angle of information construction， lack of professional knowledge to drive the problem of flood information intelligent deduction and management. Based on the analysis of the connotation and main characteristics of intelligent water conservancy， this paper designed the general framework of intelligent water conservancy construction which integrates professional mechanism knowledge， the key technologies of intelligent water conservancy construction were discussed from the aspects of water conservancy information perception， early warning， dispatching and management. The Grid Division of Spatial Information Technology and multi-granularity cognitive computation were used to build the fusion model of meteorological and hydrological data， which can realize the fusion of multi-granularity and multi-level meteorological and hydrological data Based on intelligent analysis， machine learning， deep learning and other artificial intelligence techniques， combined with hydrologic model and knowledge， the situation change of water cycle was deduced according to the mechanism of rainfall and flood， flood regulation and flood evolution by using GIS （Geographic Information System） ， BIM （Building Information Modeling） and other 3D scene data visualization， real scene fusion， animation simulation， scene interaction technology， an intelligent water conservancy platform integrating professional mechanism were built. Scene interaction and 3d risk simulation were built to realize the intelligent perception， memory， judgment （applied knowledge） and sublimation （created knowledge） of water conservancy objects or processes. This research achievements can provide necessary technical support for the intelligent management of rivers or lakes， and deep the construction of intelligent water conservancy.

Keywords： intelligent water conservancy；data fusion；situation deduction；hydrological model