連 彬 ，魏忠誠 ，趙繼軍 ，

（1. 河北工程大學(xué)水利水電學(xué)院，河北 邯鄲 056038；2. 河北省智慧水利重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（籌），河北 邯鄲 056038；3. 河北省安防信息感知與處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 邯鄲 056038）

0 引言

隨著全球氣候變化，人與自然之間和諧共生成為當(dāng)今社會高度關(guān)注的話題。水作為生命之源、生產(chǎn)之要、生態(tài)之基，在國家安全和國民經(jīng)濟(jì)中的重要戰(zhàn)略地位日益突出。發(fā)展中國家水資源嚴(yán)重短缺不僅限制了社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更直接影響人們的生活質(zhì)量[1-2]。水環(huán)境、水生態(tài)破壞，以及洪水、干旱等自然災(zāi)害問題，也時(shí)刻威脅著人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。在全球水資源形勢日益嚴(yán)峻的背景下，加大水資源保護(hù)力度，出臺相關(guān)政策法規(guī)，推動水利行業(yè)轉(zhuǎn)型升級已成為必然趨勢[3]1-2。

我國歷來重視水利工程建設(shè)，經(jīng)過多年發(fā)展也取得了舉世矚目的成就，但水文事件成因機(jī)理復(fù)雜，我國水治理問題亟須創(chuàng)新解決思路以補(bǔ)充提升傳統(tǒng)水治理方案。2017 年 5 月水利部正式印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)水利大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見》；2018 年中央一號文件明確提出要實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)林業(yè)水利工程；2019 年 1 月水利部將水利信息化納入 4 項(xiàng)短板之一；《2020 年政府工作報(bào)告》提出加強(qiáng)新興基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括信息、融合和創(chuàng)新 3 個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)融合基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)就是要加快推進(jìn)水利等傳統(tǒng)行業(yè)與信息領(lǐng)域技術(shù)的結(jié)合，構(gòu)建高效智能的融合基礎(chǔ)設(shè)施體系；2021 年 1 月，全國水利工作會議指出要提升智慧水利建設(shè)水平；2021 年 7 月，《人民論壇》發(fā)表文章指出要以“十四五”水安全保障規(guī)劃為核心，推進(jìn)智慧水利系統(tǒng)建設(shè)。由此可見，建設(shè)智慧水利對推動水利行業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有重要戰(zhàn)略意義。

智慧水利屬于一種多學(xué)科交叉領(lǐng)域，融合了水利工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、通信技術(shù)等多個(gè)學(xué)科，是水利信息化發(fā)展的新階段[4]。智慧水利相比水利信息化的涵蓋維度更廣且凸顯主動服務(wù)意識，信息化側(cè)重于業(yè)務(wù)信息的搭建與管理，而智慧水利要求在此基礎(chǔ)上具備“擬人智能”的自適應(yīng)特性，是信息化發(fā)展的最終目標(biāo)和必然趨勢。2008 年，IBM 公司提出智慧地球的理念，指出要把新一代信息技術(shù)應(yīng)用于社會各行各業(yè)中，中國多省市也與 IBM 簽署了智慧城市共建協(xié)議[5]2。智慧水利正是智慧地球理念在水利行業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中的推廣和深化，同時(shí)利用信息技術(shù)解決城市水治理相關(guān)問題也是智慧城市和智慧水利研究的交叉內(nèi)容[6-7]。

近幾年，我國水利行政部門、科研院所、流域機(jī)構(gòu)、信息企業(yè)等都加大了智慧水利理論創(chuàng)新研究力度和應(yīng)用實(shí)踐投入，如：聯(lián)通參與建設(shè)了無錫市河長制平臺，華為參與建設(shè)了“智水蘇州”項(xiàng)目，長江水利委員會開發(fā)了水文監(jiān)測智能整編系統(tǒng)，中國水利水電科學(xué)研究院參與建設(shè)了深圳市智慧水務(wù)項(xiàng)目等[8-9]。盡管應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)工作開展的如火如荼，但部分地方智慧水利工程仍停留在信息管理系統(tǒng)和可視化平臺建設(shè)層面，對智慧水利缺乏系統(tǒng)認(rèn)知[10]，且融合現(xiàn)代化信息技術(shù)與水利業(yè)務(wù)的理論創(chuàng)新和高水平指導(dǎo)類學(xué)術(shù)著作相對較少[11]。因此，對智慧水利關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行總結(jié)梳理，開展體系框架構(gòu)建和文獻(xiàn)綜述工作，對系統(tǒng)掌握智慧水利知識體系，促進(jìn)理論實(shí)踐成果轉(zhuǎn)化具有重要意義。

1 智慧水利概念、內(nèi)涵及屬性

1.1 基本概念

智慧水利是指利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對水利對象及活動的透徹感知和全面互聯(lián)，為水安全、水資源、水環(huán)境、水生態(tài)等領(lǐng)域的水利業(yè)務(wù)，提供精細(xì)化管理、智能化決策和泛在化服務(wù)，從而全面提升治水能力，保障經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展[3]1[5]2[12]。

1.2 核心內(nèi)涵

本研究對智慧水利的概念進(jìn)行深入剖析和解讀，將其劃分為實(shí)現(xiàn)方法、任務(wù)對象和功能目標(biāo) 3 個(gè)方面，如圖1 所示。具體分析如下：

圖1 智慧水利的內(nèi)涵

1）新一代信息技術(shù)在水利領(lǐng)域的應(yīng)用。新一代信息技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智慧水利的方法和手段，是解決水利領(lǐng)域問題和實(shí)現(xiàn)水利業(yè)務(wù)功能全面提升的支撐技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)是萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，凡加入網(wǎng)絡(luò)的物體或人都能被自動識別，并實(shí)現(xiàn)相互連通和交互[13]；大數(shù)據(jù)是針對采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法無法在有限運(yùn)行時(shí)間內(nèi)完成的超大數(shù)據(jù)集，對其進(jìn)行分析處理從而挖掘新價(jià)值的一種方法，應(yīng)該把大數(shù)據(jù)看作是包含數(shù)據(jù)及其特征和處理方法的對象[14]601；云計(jì)算是一種新穎高效的分布式計(jì)算模式，“云”代表了資源共享的網(wǎng)絡(luò)，通過云計(jì)算可以合理協(xié)調(diào)計(jì)算資源，解決任務(wù)分發(fā)，合并并行計(jì)算結(jié)果等；移動互聯(lián)網(wǎng)是指將移動通信和互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，賦予移動設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)功能；人工智能是指構(gòu)建類似人類推理、學(xué)習(xí)、認(rèn)知和操控能力的技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）作為人工智能的重要組成部分已廣泛應(yīng)用于水利相關(guān)研究領(lǐng)域[15]3。

2）水利對象及活動的信息化需求演進(jìn)。江河湖泊、水庫、大壩、發(fā)電站、閘、泵、渠道等水利對象，防汛抗旱、水資源開發(fā)、水環(huán)境修復(fù)、水污染處理等水利活動，是智慧水利亟待解決和優(yōu)化的任務(wù)目標(biāo)。信息技術(shù)的快速發(fā)展為水利業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級提供了技術(shù)支撐，而水利業(yè)務(wù)對信息技術(shù)的應(yīng)用需求也進(jìn)一步催生了多樣化、個(gè)性化、定制化的信息技術(shù)創(chuàng)新組合模式。融合天空地一體化感知手段、5G 技術(shù)引領(lǐng)的高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)及人工智能模型的創(chuàng)新技術(shù)體系，為實(shí)現(xiàn)水利領(lǐng)域有關(guān)監(jiān)測、模擬、優(yōu)化、預(yù)測、預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演等功能提供了全新思路和先進(jìn)方案。

3）信息技術(shù)與水利業(yè)務(wù)深度融合后的效果。透徹感知、全面互聯(lián)、智能決策與泛在服務(wù)是智慧水利的基本功能，總體目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)各方面能力全面提升和經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展。透徹感知是指要建立天空地一體化感知體系，實(shí)現(xiàn)感知區(qū)域和對象的全要素采集；全面互聯(lián)要求感知設(shè)備之間、感知設(shè)備與云端、云端與主干網(wǎng)等所有通信鏈路全覆蓋，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸高速、可靠、及時(shí)、準(zhǔn)確；智能決策指通過建立智能高效水利數(shù)據(jù)模型，全面提升管理和決策能力水平；泛在服務(wù)指無處不在的服務(wù)，要求智慧水利所有支撐技術(shù)要無縫銜接，為水利決策者提供無時(shí)無刻的高效服務(wù)。

1.3 屬性特征

智慧水利是智慧地球的思想與技術(shù)在水利行業(yè)的應(yīng)用，是集高效性、可持續(xù)性、智能性、魯棒性、自我修復(fù)、安全性等屬性的全方位綜合體系。

智慧水利應(yīng)具備的屬性特征分析如下：高效性的評價(jià)指標(biāo)通常有吞吐量、延時(shí)、能耗、生命期等，智慧水利能根據(jù)不同應(yīng)用場景最優(yōu)化各項(xiàng)性能指標(biāo)；可持續(xù)是指智慧水利建設(shè)要與自然和社會發(fā)展相適應(yīng)，是綠色、健康、和諧的發(fā)展過程；智能性是智慧水利最顯著的核心屬性，要求具備類似人類甚至超越人類的學(xué)習(xí)認(rèn)知能力，能夠識別異常，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，減少人為干預(yù)；魯棒性是指智慧水利系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的容錯、抗干擾和個(gè)別異常值影響下仍穩(wěn)定運(yùn)行的能力；彈性是指在已經(jīng)出現(xiàn)故障的情況下，系統(tǒng)能夠及時(shí)排查故障并自我修復(fù)；安全性是指具備防泄密、盜取、攻擊的技術(shù)能力，保障數(shù)據(jù)和隱私安全。此外，低成本、易部署、易維護(hù)、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一規(guī)范等也是智慧水利應(yīng)滿足的特性。

2 智慧水利體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)

2.1 總體框架

智慧水利總體架構(gòu)應(yīng)該能夠描述感知數(shù)據(jù)從采集、傳輸、分析處理到最后成為有價(jià)值決策信息的整個(gè)過程。通常劃分為四橫兩縱結(jié)構(gòu)，四橫是指數(shù)據(jù)的感知、傳輸、分析處理和應(yīng)用，兩縱是指數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和安全運(yùn)維保障。在此結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，根據(jù)具體研究對象或應(yīng)用層面的不同，衍生出許多智慧水利相關(guān)的體系架構(gòu)，如水利大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)、流域水環(huán)境水生態(tài)智慧化管理云平臺架構(gòu)、智慧水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)（SWQMS）、基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧水利結(jié)構(gòu)、智慧灌區(qū)分層體系、大壩智能建設(shè)體系等。各體系架構(gòu)的具體內(nèi)容匯總?cè)绫? 所示。

表1 智慧水利相關(guān)體系架構(gòu)匯總

本研究在充分調(diào)研和總結(jié)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，提出智慧水利體系框架，如圖2 所示，自底向上依次為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、知識層和應(yīng)用層?？v向分為以下 2 個(gè)體系：1）運(yùn)維與安全保障體系，貫穿智慧水利整個(gè)運(yùn)行過程，針對橫向各層的特點(diǎn)和需求，做好設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、信息、系統(tǒng)等安全保障工作；2）監(jiān)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，需要根據(jù)智慧水利數(shù)據(jù)類型和特點(diǎn)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、采集方式、模型標(biāo)準(zhǔn)、處理技術(shù)規(guī)范、共享和安全等相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)。本研究重點(diǎn)介紹智慧水利感知層、網(wǎng)絡(luò)層、知識層和應(yīng)用層的主要功能及關(guān)鍵支撐技術(shù)。

圖2 智慧水利體系框架

2.2 感知層

水利感知對象可以分為江河湖泊類、水利工程類和管理活動類 3 類。江河湖泊類又分為自然水系（空中水、地表水、地下水等）和地形地貌（侵蝕溝道）；水利工程類分為獨(dú)立工程（大壩、閘、泵、堤等）、組合工程（水庫、灌區(qū)等）和輔助工程（氣象站、水文站等）；水利管理活動類分為水生態(tài)、水環(huán)境、水資源、河湖和工程等的管理，以及防汛抗旱[28]。感知要素指能夠描述水利感知對象當(dāng)前狀態(tài)的動態(tài)屬性或指標(biāo)，如水位、流量、水質(zhì)、降雨量、工情、墑情、溫度、濕度等。水利感知要素的收集方式多樣，如傳感器、攝像頭、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)、無人船、手機(jī)、測量儀、互聯(lián)網(wǎng)等。

物聯(lián)網(wǎng)作為智慧城市的支撐技術(shù)，其泛在感知、萬物互聯(lián)的特性在智慧水利感知層發(fā)揮著重要作用。物聯(lián)網(wǎng)的 2 個(gè)關(guān)鍵組成部分是無線射頻識別技術(shù)（RFID）和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs），其中 WSNs 的節(jié)點(diǎn)憑借低成本、低功耗、自組織、易部署、數(shù)據(jù)為中心等特點(diǎn)成為智慧水利感知數(shù)據(jù)的主要采集設(shè)備。傳感器節(jié)點(diǎn)上通常包括感知、通信、存儲、計(jì)算和能量等模塊，常用的硬件有 Raspberry Pi 處理單元[29]2696，Zolertia RE-Mote 平臺[30]11，Arduino 微控制器[31]5-6[32]3-4和 NodeMCU 微控制器[33]4[34]336等。遙感技術(shù)在洪旱災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)、降水量預(yù)報(bào)、土壤含水量與蒸散發(fā)估算、地表水體與地下水量監(jiān)測、灌溉面積調(diào)查、河道與河口變化監(jiān)測等方面都有著廣泛應(yīng)用，尤其近年來高光譜遙感的發(fā)展為水質(zhì)參數(shù)反演提供了新的平臺，受到國內(nèi)外關(guān)注[35-38]。遙感數(shù)據(jù)感知設(shè)施包括航天遙感（衛(wèi)星、火箭等）、航空遙感（直升機(jī)、無人機(jī)等）和地面遙感（手機(jī)、無人車等）。另外群智感知也是水利領(lǐng)域感知數(shù)據(jù)重要的來源方式之一[39]。通過對海量的互聯(lián)網(wǎng)文本、圖像、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，能夠提取有價(jià)值的信息，而這些數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)者則是每個(gè)社會個(gè)體。Chen 等[14]605-607把智慧水利感知數(shù)據(jù)來源劃分為 3 個(gè)維度：自然維度（傳感器、衛(wèi)星、無人機(jī)、無人船、攝像頭、測量儀等）、社會維度（互聯(lián)網(wǎng)、新聞媒體、社交軟件等）和商業(yè)維度（供水、水處理等系統(tǒng)）。此外，各種數(shù)據(jù)分析模型所產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù)也可以重新作為感知數(shù)據(jù)被再次使用，一般把它劃分到自然維度中。

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于視頻圖像與無線信號的識別技術(shù)成為傳統(tǒng)感知技術(shù)的有效補(bǔ)充，二者在目標(biāo)定位、追蹤與軌跡描繪，目標(biāo)識別與語義理解等方面表現(xiàn)出極高的識別效率和精確度[40]。利用無線微波信號衰減反演區(qū)域降水場分布及強(qiáng)度是智慧水利未來一項(xiàng)非常有前景的研究方向，它可以彌補(bǔ)測站空間分辨率不足、天氣雷達(dá)低空測量誤差大、衛(wèi)星遙感存在時(shí)滯性等現(xiàn)有降水監(jiān)測手段的不足，具有分布廣、時(shí)空分辨率高、實(shí)時(shí)性好、人工干預(yù)少、成本低等特點(diǎn)[41-44]。雖然感知層的主要任務(wù)是收集和采集數(shù)據(jù)，通過各類接口向上傳至網(wǎng)絡(luò)層，但部分智能感知設(shè)備也承擔(dān)了一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理工作，如壓縮感知（CS）技術(shù)通常在終端或邊緣設(shè)備上進(jìn)行，目的是挖掘有用信息，減少上傳數(shù)據(jù)量，進(jìn)而節(jié)省信道配置資源和能量消耗。CS 技術(shù)是一種新穎的數(shù)據(jù)融合收集技術(shù)，依據(jù)采集數(shù)據(jù)存在較大的冗余并表現(xiàn)出的稀疏特性，將壓縮過程轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)收集的過程，有效降低數(shù)據(jù)收集復(fù)雜度[30]4。

2.3 網(wǎng)絡(luò)層

智慧水利網(wǎng)絡(luò)層主要功能是依據(jù)各類通信協(xié)議為感知數(shù)據(jù)的上傳提供鏈路分配策略。物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議為智慧水利的通信模式提供了參考，尤其是一些低功耗、遠(yuǎn)距離、靈活組網(wǎng)的通信協(xié)議，非常適用于環(huán)境復(fù)雜、覆蓋面廣、網(wǎng)絡(luò)部署相對困難的水利應(yīng)用領(lǐng)域[45]。水利網(wǎng)絡(luò)的類型一般包括水利業(yè)務(wù)專網(wǎng)、有線網(wǎng)絡(luò)（雙絞線、同軸電纜、光纖等）、無線廣域網(wǎng)（LoRa，NB-IoT 等）、無線局域網(wǎng)（ZigBee，Wi-Fi 等）、無線個(gè)域網(wǎng)（6LoWPAN等）、衛(wèi)星移動通信網(wǎng)等[24]3-4。本研究按傳輸范圍把智慧水利常用通信協(xié)議分為近距離通信協(xié)議，如 Bluetooth，ZigBee，Wi-Fi，6LoWPAN 等，以及遠(yuǎn)距離通信協(xié)議，如 GSM/GPRS，4G，NB-IoT，LoRa 等。

智慧水利網(wǎng)絡(luò)層常用通信協(xié)議參數(shù)比較如表2 所示。ZigBee 是基于 IEEE802.15.4 標(biāo)準(zhǔn)的低功耗局域網(wǎng)協(xié)議，特點(diǎn)是近距離、低復(fù)雜度、自組織、低功耗、低數(shù)據(jù)速率。6LoWPAN 是一種基于 IPv6 的低速無線個(gè)域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，即 IPv6 over IEEE802.15.4，它提供了端到端 IP 可尋址節(jié)點(diǎn)，不需要網(wǎng)關(guān)，只需1 個(gè)路由器即可連接到 IP。GSM 屬于第 2 代蜂窩移動通信技術(shù)，擁有開放的標(biāo)準(zhǔn)和更簡易的互操作性，經(jīng)過 2.5G，3G，4G 的演進(jìn)，當(dāng)前數(shù)字移動蜂窩通信技術(shù)已發(fā)展到可以傳輸圖像、視頻等多類型信息，傳輸速率也更快，延時(shí)更低。NB-IoT 構(gòu)建于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，可直接部署于 GSM 網(wǎng)絡(luò)，不需要獨(dú)立建網(wǎng)。LoRa 是一種基于擴(kuò)頻技術(shù)的超遠(yuǎn)距離無線傳輸方案，具備低功耗、覆蓋廣、連接多、抗干擾等優(yōu)點(diǎn)，最大傳輸范圍可達(dá) 20 km。Singh 等[24]3通過研究證明 6LoWPAN，LoRa 和 Zigbee 是水管理系統(tǒng)通信的最佳選擇。

表2 智慧水利網(wǎng)絡(luò)層常用通信協(xié)議比較

此外，水下無線通信分為以下 3 種：1）水下聲波通信。適用于遠(yuǎn)距離、低速率的水下通信場景，不能穿透水與空氣的介質(zhì)交界面。2）水下電磁波通信。傳輸速率高，但高頻電磁波在水中衰減很大。3）水下光通信。傳輸速率高，方向性和安全性好，成為水下及水-空氣跨介質(zhì)通信的研究熱點(diǎn)[46-47]。

在通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化方面，目前智慧水利應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)通常從自動化、垂直集成角度考慮，在現(xiàn)有水利專網(wǎng)基礎(chǔ)上改裝新的智能應(yīng)用程序，而且不同應(yīng)用對吞吐量、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、能量消耗需求不同，各種應(yīng)用中會使用多種不同的通信協(xié)議，這使得數(shù)據(jù)的互操作性和無縫交換變得非常困難。所以構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全和標(biāo)準(zhǔn)化體系，提高應(yīng)用系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、可復(fù)制性將是智慧水利未來的發(fā)展方向。

2.4 知識層

知識層（數(shù)據(jù)分析處理層）即把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R的過程。隨著數(shù)據(jù)收集方式逐漸多樣化和存儲能力的大幅度提升，水利領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展成為一門數(shù)據(jù)密集型學(xué)科[48]。水利數(shù)據(jù)呈現(xiàn)體量巨大、多源異構(gòu)、分散割裂、標(biāo)準(zhǔn)不一、共享困難、交互性差等特點(diǎn)，完全符合大數(shù)據(jù)的 5V 特征（Volume，Variety，Velocity，Value，Veracity）。所以采用大數(shù)據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)清洗、挖掘、融合算法，以及需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的 ML 算法分析水利數(shù)據(jù)，從而建立相關(guān)知識提取模型，對理解水文變化規(guī)律、模擬預(yù)測水文發(fā)展態(tài)勢意義重大。值得注意的是：不同類型的研究問題在選擇輸入數(shù)據(jù)集時(shí)要考慮數(shù)據(jù)的特性，如時(shí)序分析研究中不建議使用時(shí)變數(shù)據(jù)集；精細(xì)空間分辨率數(shù)據(jù)集不建議用于局部尺度研究，由多種類數(shù)據(jù)源組成的數(shù)據(jù)集不能用來進(jìn)行系統(tǒng)不確定性評估；由協(xié)變量組成的或者存在相互依賴問題的數(shù)據(jù)集不能用于相互作用的研究[49]。

本研究將智慧水利知識構(gòu)建模型劃分為以下2 種：

1）物理機(jī)制模型。物理機(jī)制模型主要是根據(jù)自然社會二元水循環(huán)過程、降雨徑流成因、土壤水蒸發(fā)原理、水文變化孕災(zāi)機(jī)理、水污染擴(kuò)散物理過程等水文水動力學(xué)原理建立的分析模型，如 SHE（System Hydrological European），SWAT（Soil and Water Assessment Tool），新安江和 VIC（Variable Infiltration Capacity）等模型。物理機(jī)制模型能揭示匯水徑流過程的內(nèi)在機(jī)理和規(guī)律，有明確的物理意義，但需要較強(qiáng)的專業(yè)背景，模型參數(shù)多且過程性參數(shù)不易獲取，解算過程較復(fù)雜[50]。

2）數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動模型更關(guān)注算法的學(xué)習(xí)能力和模型的準(zhǔn)確度，通常使用 ML 挖掘數(shù)據(jù)潛在規(guī)律，結(jié)果的物理成因通常不予考慮。

典型的 ML 算法有支持向量機(jī)、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等算法。近年來，深度學(xué)習(xí)（DL）在解決遙感圖像分類、高維時(shí)空數(shù)據(jù)融合和多源數(shù)據(jù)預(yù)測分析等領(lǐng)域表現(xiàn)出了卓越的性能[51-52]。DL 是 ANN 計(jì)算的最新范式，是 ML 算法的新突破，它能通過一層一層地模仿人類大腦皮層中的自學(xué)習(xí)功能實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)特征的自學(xué)習(xí)。Wu 等[53]把深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）應(yīng)用于多貯水池和多泵站的水分配系統(tǒng)中；Khosravi 等[54]2-26利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓(xùn)練洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型用于構(gòu)建洪水敏感性地圖。此外基于 DL 的數(shù)據(jù)分析處理模型在水污染遷移模擬[32]1-5、干旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警[55]1-8、精準(zhǔn)灌溉實(shí)現(xiàn)[26]6等方面也有廣泛應(yīng)用。

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）由于配備了記憶單元和“門”，從而克服了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度爆炸或消失問題，成為處理時(shí)序數(shù)據(jù)最流行的 DL 算法之一。Antzoulatos 等[29]2699-2708利用 LSTM 學(xué)習(xí)隱藏在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的用水量模式預(yù)測城市未來 18 d 的水消耗量；任秋兵等[56]71-80通過改進(jìn) LSTM 建立了水工建筑物安全監(jiān)控優(yōu)化模型。通過記憶單元與“門”之間合作，LSTM 具備了強(qiáng)大的預(yù)測及長期依賴性時(shí)間序列的能力。

綜上所述，大數(shù)據(jù)和 ML 在智慧水利數(shù)據(jù)分析模型和知識建立過程中發(fā)揮著巨大作用，大數(shù)據(jù)將從根本上改變水利領(lǐng)域傳統(tǒng)思維、實(shí)施和分析實(shí)驗(yàn)的方式，DL 技術(shù)在解決分類、優(yōu)化、預(yù)測、模擬等水利復(fù)雜問題上顯示出了優(yōu)勢。但是智慧水利數(shù)據(jù)模型建立過程也存在一些挑戰(zhàn)，如大數(shù)據(jù)成本和 ML 的可解釋性等問題。其中：大數(shù)據(jù)平臺成本較高，只有數(shù)據(jù)整理和清洗成本較低時(shí)才能最大發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢；而 ML 本身屬于“黑盒”操作，缺乏與物理機(jī)制相融合的合理性行為解釋。因此，智慧水利知識模型未來要嘗試賦予大數(shù)據(jù)和 ML 必要的因果推理能力，進(jìn)一步提升智能算法的價(jià)值，使其不僅能夠預(yù)測短期變化，也能更好理解事物和現(xiàn)象的漸進(jìn)變化[15]22-23。

2.5 應(yīng)用層

在水利部評選出的 2020 年智慧水利先行先試成果優(yōu)秀案例中[57]，涌現(xiàn)出了大批信息化程度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、功能齊全的智慧水利應(yīng)用系統(tǒng)。從水利大數(shù)據(jù)整合管理（如水文監(jiān)測智能整編系統(tǒng)），到城市供排水管網(wǎng)監(jiān)測（如深圳智慧排水管理系統(tǒng)），再到河湖生態(tài)監(jiān)管治理（如黃河水利委員會水政執(zhí)法巡查監(jiān)控系統(tǒng)），智能化信息技術(shù)已經(jīng)滲透到水利領(lǐng)域的各個(gè)層面。

本研究把智慧水利應(yīng)用層劃分為以下 5 個(gè)方面：

1）水安全。主要針對一些水利突發(fā)自然或人為災(zāi)害，采用現(xiàn)代化信息技術(shù)有效實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測、快速預(yù)警和高效治理，解決的問題包括洪水、干旱、工程安全及由水利災(zāi)害引發(fā)的其他地質(zhì)災(zāi)害等。

2）水資源。水資源是指能夠被人利用的水源，主要應(yīng)用包括對水的開發(fā)利用、優(yōu)化調(diào)度、供排水、節(jié)水、農(nóng)作物灌溉等[58]。

3）水生態(tài)。水生態(tài)是指水對生物的影響及生物對各種水分條件的適應(yīng)，研究對象主要包括水土保持及水生動植物等，水域內(nèi)的魚類、藻類分布、微生物、外來水生物種等可以通過智能化技術(shù)手段進(jìn)行檢測和控制。

4）水環(huán)境。水環(huán)境是構(gòu)成環(huán)境的基本要素之一，是指水形成、分布、轉(zhuǎn)化所處的空間環(huán)境，水環(huán)境的研究工作主要包括水質(zhì)監(jiān)測、水污染治理、泥沙治理、水周邊環(huán)境治理等。

5）水行政。水行政指國家依法對水和水事關(guān)系所進(jìn)行的行政管理，包括河湖長制、水權(quán)分配、系統(tǒng)監(jiān)管、行政執(zhí)法等工作。

3 智慧水利典型應(yīng)用場景

3.1 城市供水

智能水網(wǎng)（SWG）是包含水物理網(wǎng)、水信息網(wǎng)、水管理網(wǎng)的綜合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[59]，核心組成部分是城市供水系統(tǒng)，也可稱作智能水分配網(wǎng)絡(luò)、供水系統(tǒng)、水表等。主要功能包括城市供水管理、居民用水監(jiān)測、管網(wǎng)泄漏檢測、水庫或流域水位監(jiān)測、流量監(jiān)控等。

Antzoulatos 等[29]2691-2710提出城市水資源管理的統(tǒng)一框架，開發(fā)了用于遠(yuǎn)程遙測和用水控制的物聯(lián)網(wǎng)解決方案 SMART-WATER，其中：水表使用wMBus 協(xié)議，wMBus 是專門為儀表計(jì)量而誕生的一種通信協(xié)議，它定義了儀表和讀表設(shè)備之間的通信；水閥使用 LoRaWAN 協(xié)議，網(wǎng)關(guān)使用 Raspberry Pi 支持多種通信協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)處理方法選用自回歸移動平均模型（ARIMA）和 LSTM。開發(fā)的系統(tǒng)包括城市供水企業(yè)和用戶 2 個(gè)界面，實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前水量消耗，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測不同預(yù)見期（1 h/d/周/月）的水量消耗。Tzagkarakis 等[30]1-24針對智能水網(wǎng)真實(shí)環(huán)境，采用 CS 提高計(jì)算效率和能效，與無損壓縮 LZ77 算法對比，壓縮時(shí)間減少了 50%，壓縮能耗降低了 50%。Booysen 等[60]為應(yīng)對 Cape Town“無水日事件”，通過對 40 多萬戶家庭安裝智能水表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，比較人們在各種輿論及政策情況下的用水行為變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)限制用水或提高稅率對用戶用水行為的改變影響不是最大的，用戶最強(qiáng)烈的響應(yīng)出現(xiàn)在警告可能出現(xiàn)的災(zāi)難后果之后。葡萄牙某地區(qū)采用一種新的智能水網(wǎng)系統(tǒng)RS[61]1-11，有效降低了漏損率，預(yù)計(jì)到 2025 年，在達(dá)到預(yù)期節(jié)水目標(biāo)基礎(chǔ)上節(jié)省了 10% 的財(cái)政支出，并指出降低設(shè)施建設(shè)成本、加強(qiáng)非收益水的監(jiān)控，以及了解客戶對收益公平性的要求是水資源管理面臨的主要挑戰(zhàn)。Fell 等[62]72-77設(shè)計(jì)了一種專門針對發(fā)展中國家的智能低功率遠(yuǎn)距離監(jiān)測流量傳感器，該傳感器節(jié)點(diǎn)配置了能量管理集成電路 PMIC，通信協(xié)議選用支持長距離傳輸?shù)?GSM 標(biāo)準(zhǔn)，盡可能降低節(jié)點(diǎn)成本。

總的來說，智能城市供水系統(tǒng)的目標(biāo)是通過準(zhǔn)確快速抄表和漏損檢測分析用水情況并節(jié)約用水。存在的挑戰(zhàn)包括成本開銷、安全性、感知復(fù)雜度和新技術(shù)推廣，以及與 AMI（Automatic Metering Infrastructure）的集成，解決辦法主要是加大宣傳推廣力度和建立標(biāo)準(zhǔn)化體系[63-64]。

3.2 農(nóng)業(yè)灌溉

史良勝等[65]定義智慧灌區(qū)為具有智能監(jiān)測、解譯、模擬、預(yù)警、決策和調(diào)控能力的灌區(qū)，全面實(shí)時(shí)感知灌區(qū)水情、墑情、工情、作物長勢、生態(tài)環(huán)境等信息，快速精準(zhǔn)并自主地調(diào)控水源、輸配水、排水系統(tǒng)等工程設(shè)施及設(shè)備，實(shí)現(xiàn)水量、水質(zhì)和生態(tài)等多目標(biāo)的最優(yōu)化管理。Kamienski 等[26]1-20開發(fā)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉智慧水管理平臺（SWAMP），該平臺基于 FIWARE 平臺主流組件，設(shè)計(jì)了包含完全可復(fù)制服務(wù)和根據(jù)應(yīng)用需求定制服務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)，并在巴西馬拉尼昂、西班牙卡塔赫納和意大利圣米歇爾等地的不同農(nóng)作物種植場景中進(jìn)行了實(shí)踐應(yīng)用。Padalalu 等[66]659-662采用基于 Arduino 的微控制器采集農(nóng)田的溫度、濕度、 pH 及土壤類型，同時(shí)使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集天氣預(yù)報(bào)信息，使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫存儲預(yù)定好的各項(xiàng)參數(shù)范圍及采集到的真實(shí)值，運(yùn)用樸素貝葉斯算法挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，最后通過 Android 應(yīng)用程序展示分析預(yù)測結(jié)果并遠(yuǎn)程控制電機(jī)。

當(dāng)前智慧灌區(qū)也面臨許多挑戰(zhàn)，主要包括：

1）系統(tǒng)的自動化能力不足，在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)手段無縫集成方面存在較大缺陷。

2）由于灌區(qū)的隨機(jī)性和不確定性，導(dǎo)致系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計(jì)通常是與應(yīng)用相關(guān)的，需要個(gè)性化定制服務(wù)，才能滿足不同決策者的利益最大化。

3）智能算法和模型應(yīng)用不充分、不深入，應(yīng)加強(qiáng)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的使用，為合理選擇溝灌、淹灌、噴灑、滴灌等灌溉方式提供最佳決策，并采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法降低系統(tǒng)對歷史數(shù)據(jù)的依賴性[67]。

4）缺乏系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)針對現(xiàn)代化灌區(qū)應(yīng)用需求從產(chǎn)品、技術(shù)、管理方式等方面制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。

3.3 河湖水質(zhì)監(jiān)測

通常水質(zhì)評估中用到的評價(jià)指標(biāo)分為 3 類：物理指標(biāo)（水溫、水壓等）、化學(xué)指標(biāo)（pH、硬度、水溶物質(zhì)等）和生物指標(biāo)（微生物、藻類等）。

造成水污染的因素劃分為以下 2 種：1）人為因素，如污水排放，化學(xué)有毒物質(zhì)釋放，地下水超采等；2）自然因素，如外來物種入侵，地質(zhì)災(zāi)害等。

水質(zhì)監(jiān)測途徑一般也有 2 種形式：1）采集樣本后送到實(shí)驗(yàn)室利用專業(yè)化驗(yàn)儀器測驗(yàn)，這種方式獲得的結(jié)果精確但有延時(shí)；2）利用傳感器、無人機(jī)、攝像頭等實(shí)地監(jiān)測，屬于實(shí)時(shí)監(jiān)測但易受外界環(huán)境影響，監(jiān)測精度不高，如水草、魚等水生動植物干擾或傳感器老化生銹，還有天氣影響、感知設(shè)備能量限制等問題[68]。

智慧水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)（SWQMS）能夠降低人力成本、測量誤差和外界因素干擾，提高水質(zhì)監(jiān)測精度。Islam 等[31]2-7針對孟加拉國的布里甘加河，設(shè)計(jì)了基于 IoT 的地表水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括定點(diǎn)監(jiān)測節(jié)點(diǎn)（FpMN）和自組織管理監(jiān)測節(jié)點(diǎn)（SmMN）2 個(gè)部分，監(jiān)測指標(biāo)包括 pH、溶氧量、生物需氧量、總?cè)芙夤腆w、濁度、懸浮固體、水溫等，傳感器節(jié)點(diǎn)使用船用深循環(huán)電池，使用太陽能電池板為其充電。另外孟加拉國水污染對當(dāng)?shù)佤~養(yǎng)殖業(yè)影響重大，Mohammad[32]1-5設(shè)計(jì)了基于 IoT 的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)——IoT based WQMS，開發(fā)了移動應(yīng)用程序?qū)崟r(shí)顯示水溫和 pH，并指出未來研究方向是開發(fā)能夠監(jiān)測水域不同深度的水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)。Ajith 等[33]1-7開發(fā)了一種基于 IoT 的智慧水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，采用浮標(biāo)承載傳感器監(jiān)測各類水質(zhì)元素，通過 ML 算法對樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測試，最后輸出水溫、濕度、水中所含 CO2濃度。Adu-Manu 等[69]1-19在加拿大阿克拉地區(qū)的威嘉大壩入口建立了基于 WSNs 的水質(zhì)實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，對水溫、導(dǎo)電性、pH、溶解氧含量、氟化物、鈣元素等進(jìn)行監(jiān)測，并通過調(diào)度通信模塊的工作和睡眠狀態(tài)降低能耗。Kunze等[34]332-337設(shè)計(jì)的 SWARM 系統(tǒng)，利用承載傳感器和照相機(jī)的無人機(jī)采集水質(zhì)數(shù)據(jù)和圖像信息，對水溫、氣溫、pH 等進(jìn)行監(jiān)測。針對突發(fā)水質(zhì)污染事件，Saab 等[70]以風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性、后果嚴(yán)重性、持續(xù)時(shí)間為評估指標(biāo)，采用 2 種不同方法對法國里爾大學(xué)校園水質(zhì)突發(fā)污染進(jìn)行了評估。Wang 等[71]76-89針對資料稀缺流域，設(shè)計(jì)了一種移動的突發(fā)水質(zhì)污染預(yù)警系統(tǒng) MEWSUB，該系統(tǒng)能夠快速生成數(shù)字地形和污染擴(kuò)散過程等數(shù)據(jù)，手機(jī) App 顯示污染物到達(dá)時(shí)間、峰值，以及污染物超標(biāo)的持續(xù)時(shí)間和面積。MEWSUB 已應(yīng)用于中國的新安江、涪江、嘉陵江等河流的事故預(yù)警中。

3.4 水工建筑安全監(jiān)控

根據(jù)不同的地理環(huán)境和實(shí)現(xiàn)功能需求，水工建筑可劃分為擋水建筑物（大壩、堤防等）、輸水建筑物（渠道、渡槽等）、整治建筑物等[56]71。保障水工建筑物安全穩(wěn)定是開展發(fā)電、航運(yùn)、灌溉、輸水等各項(xiàng)水利業(yè)務(wù)的前提，水利工程施工、運(yùn)行、管理各階段都需要監(jiān)測建筑物的安全狀態(tài)。當(dāng)前利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、遙感、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)水工建筑物全面深度安全隱患排查已成為主流趨勢，智能儀器和手段解決了很多人類不易開展作業(yè)場景下的問題。

鐘登華等[27]38-49針對大壩智能化研究，回顧了大壩建設(shè)經(jīng)歷了人工化、機(jī)械化、自動化和數(shù)字化 4 個(gè)重要階段，指出大壩建設(shè)管理已逐步從數(shù)字化建設(shè)向智能化建設(shè)方向發(fā)展，形成了以智能仿真、碾壓、灌漿、交通、加水、振搗等集成平臺為核心技術(shù)的水利水電工程智能建設(shè)管理體系。烏東德大壩應(yīng)用智能通水、灌漿、噴霧等自主創(chuàng)新成果破解了混凝土溫控防裂這一世界級難題。任秋兵等[56]71-78從前端處理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和外延預(yù)測 3 個(gè)方面改進(jìn)了 LSTM 模型，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)量大且形式簡單、數(shù)據(jù)量小且形式復(fù)雜、因子缺失且形式復(fù)雜等 3 種場景下的水工建筑物安全監(jiān)控深度分析模型，有效提升了預(yù)測效果，縮短了模型訓(xùn)練時(shí)間，緩解了過擬合和共線性問題。徐云乾等[72]將三維激光掃描、探地雷達(dá)等技術(shù)相結(jié)合的多源無損探測技術(shù)，應(yīng)用于水利工程隱蔽結(jié)構(gòu)的多源異構(gòu)探測數(shù)據(jù)融合中。宋書克等[73]649-654闡述了小浪底多源異構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)匯集策略和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，介紹了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯集技術(shù)，并以微信消息自動應(yīng)答為例開發(fā)了 Web Service 接口 App，大大提升了全天候監(jiān)測服務(wù)能力。

3.5 洪旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警

隨著全球氣候變化和人類活動對環(huán)境的破壞，超標(biāo)準(zhǔn)洪水、干旱自然災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境與致災(zāi)因子、承災(zāi)體脆弱性與暴露量、成災(zāi)模式與損失構(gòu)成等均發(fā)生了顯著變化[74]805[75-76]。針對當(dāng)前水災(zāi)害的復(fù)雜性，利用新一代信息技術(shù)和智能化手段開展洪旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警工作對降低災(zāi)害損失至關(guān)重要。

洪水風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)通常包括 3 d 累積平均最大降水量、水位、河網(wǎng)密度、徑流和植被覆蓋度，地方財(cái)政收入、醫(yī)療服務(wù)水平、監(jiān)測和預(yù)警能力，人口密度、人均 GDP，土壤侵蝕程度、場地污染風(fēng)險(xiǎn)等。防洪應(yīng)急避險(xiǎn)措施包括避險(xiǎn)規(guī)劃、準(zhǔn)備、預(yù)案、預(yù)警感知、疏散撤離、救援避險(xiǎn)和個(gè)人避洪等內(nèi)容。黃艷等[74]805-814應(yīng)用 LBS（基于位置的服務(wù)）、電子圍欄、大數(shù)據(jù)、水動力學(xué)、微服務(wù)等技術(shù)研發(fā)了荊江分洪區(qū)超標(biāo)準(zhǔn)洪水應(yīng)急避險(xiǎn)決策支持平臺，實(shí)現(xiàn)了洪水風(fēng)險(xiǎn)快速建模與預(yù)判、風(fēng)險(xiǎn)人群精準(zhǔn)識別預(yù)警與實(shí)時(shí)監(jiān)控、避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移路徑動態(tài)優(yōu)化。Zhang 等[77]1-12針對長江流域洪水風(fēng)險(xiǎn)評估，提出了一種基于 GIS 空間多指標(biāo)模型，利用 ArcGIS 分析程序?qū)⑽ｋU(xiǎn)度、脆弱性和暴露度空間分布圖層疊加，得到綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果。Disse 等[78]240-256利用智能手機(jī)和 CCTV 攝像頭采集水面、橋、周邊建筑物等圖像或視頻數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)算法建立水動力模型，從而預(yù)測水位，界定泛洪邊界，實(shí)現(xiàn)洪水精準(zhǔn)預(yù)測。針對成災(zāi)更快、預(yù)測更難、破壞性更強(qiáng)的山洪災(zāi)害，練繼建等[79]從山洪預(yù)警數(shù)據(jù)獲取、模型計(jì)算、指標(biāo)確定、不確定性來源等方面進(jìn)行了分析梳理。

與洪水突發(fā)、歷時(shí)短、降雨是主要成因等特點(diǎn)相比，初期不明顯的干旱現(xiàn)象發(fā)展為大規(guī)模旱災(zāi)的過程較緩慢，更難預(yù)測，成因更加復(fù)雜[80]。干旱評價(jià)指標(biāo)包括：年降雨量、SPI（標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)）、土壤含鹽量、NDVI（歸一化植被差異指數(shù)）、糧食產(chǎn)量、地下水位波動、溶解固體濃度、總?cè)丝?、人口增長率和遷移率等。Akbari 等[55]1-8利用伊朗東北部干旱地區(qū) 15 a 土地退化的有效關(guān)鍵指標(biāo)，對比環(huán)境閾值繪制了沙漠化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警地圖，大部分指標(biāo)均能在 99% 置信度下準(zhǔn)確評估沙漠化風(fēng)險(xiǎn)。

對智慧水利典型應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建方法和試驗(yàn)過程進(jìn)行了梳理總結(jié)，結(jié)果如表3 所示。

表3 智慧水利典型應(yīng)用系統(tǒng)梳理匯總

4 智慧水利當(dāng)前挑戰(zhàn)及未來研究方向

當(dāng)前智慧水利還存在諸多問題，如：感知不夠全面，無線網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)問題突出，傳感失諧，信息孤島存在，智能化不足，ML 算法缺乏物理機(jī)理解釋，保障體系不健全，安全防護(hù)能力不足等。針對存在的問題和挑戰(zhàn)，智慧水利未來發(fā)展方向如下：

1）加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。要建立全面覆蓋的透徹感知網(wǎng)體系，實(shí)現(xiàn)天空地一體化系統(tǒng)感知；搭建萬物互聯(lián)、高速可靠的水利通信網(wǎng)，研發(fā)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)，保證水利感知數(shù)據(jù)在不同通信方式下的高效傳輸；建設(shè)水利大數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算云平臺，為數(shù)據(jù)分析處理提供強(qiáng)大的存儲和算力支持。

2）加強(qiáng)信息技術(shù)與水利業(yè)務(wù)深度融合。智慧城市的發(fā)展要求將現(xiàn)代化信息技術(shù)融入各行各業(yè)，水利領(lǐng)域當(dāng)中的信息化技術(shù)應(yīng)用還不夠充分，要借鑒其他交叉領(lǐng)域的典型做法，在城市供水管理、水災(zāi)害評估預(yù)警、水事執(zhí)法監(jiān)管等方面深入挖掘信息技術(shù)潛能。

3）知識體系構(gòu)建。要將大數(shù)據(jù)、人工智能應(yīng)用于水利數(shù)據(jù)分析處理中，利用人工智能、大數(shù)據(jù)等充分挖掘源數(shù)據(jù)內(nèi)在價(jià)值，推動數(shù)據(jù)模型成熟化、實(shí)用化、通用化，構(gòu)建知識圖譜，探尋水事件變化規(guī)律。

4）賦予 ML 可解釋性。要通過設(shè)立評價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建可知方法，依托具體案例，結(jié)合物理分析機(jī)理，優(yōu)化 ML 模型可解釋性。

5）提高可視化構(gòu)建能力。在可靠的算法模型基礎(chǔ)上，采用 GIS，BIM 及先進(jìn)的成像技術(shù)建立三維模擬影像，為水利工程施工、水災(zāi)害防御、水污染擴(kuò)散等提供直觀形象的決策輔助；利用數(shù)字孿生技術(shù)[81]，將現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的水利對象在虛擬世界進(jìn)行映射，構(gòu)造一個(gè)完全一致的水利數(shù)字世界，從而指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)水利決策。

6）建設(shè)水利一張圖。構(gòu)建水利一張圖對各級水利行政部門實(shí)現(xiàn)地域資源共享具有非常重要的作用，能夠解決信息孤島，打通各單位各部門信息互通壁壘，避免重復(fù)建設(shè)[82-83]。

7）加強(qiáng)安全保障。運(yùn)維與安全保障貫穿智慧水利感知層、網(wǎng)絡(luò)層、知識層、應(yīng)用層整個(gè)運(yùn)行過程，針對每層特點(diǎn)和需求，做好設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、信息、系統(tǒng)等安全保障工作。

8）制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。智慧水利建設(shè)需要建立一套完善合理的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，如水利信息采集、視頻信息轉(zhuǎn)換、通信協(xié)議規(guī)范，數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)，質(zhì)量評估準(zhǔn)則，隱私防護(hù)、數(shù)據(jù)集成規(guī)范等。

9）解決不同數(shù)據(jù)規(guī)模帶來的挑戰(zhàn)。水環(huán)境具有廣闊、復(fù)雜、變化的特點(diǎn)，不僅要關(guān)注大數(shù)據(jù)，多網(wǎng)絡(luò)覆蓋的水利場景，也要解決偏遠(yuǎn)水域數(shù)據(jù)稀疏、網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的問題，這就需要在創(chuàng)新感知手段和通信技術(shù)上下功夫。

5 結(jié)語

通過對智慧水利的內(nèi)涵、核心技術(shù)和應(yīng)用場景的分析討論，給出以下幾點(diǎn)結(jié)論或建議：

1）物聯(lián)網(wǎng)感知、遙感、群智感知等技術(shù)在智慧水利感知層數(shù)據(jù)收集中扮演重要角色。

2）根據(jù)水利領(lǐng)域環(huán)境復(fù)雜、覆蓋面廣、網(wǎng)絡(luò)部署相對困難的特點(diǎn)，建議采用 6LoWPAN，LoRa，ZigBee 等長距離低功耗通信協(xié)議。

3）通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全和標(biāo)準(zhǔn)化體系，增強(qiáng)不同應(yīng)用場景下多種通信協(xié)議之間的互操作性和無縫銜接。

4）大數(shù)據(jù)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法賦予了水利模型自主學(xué)習(xí)的能力，在解決分類、模擬、優(yōu)化、預(yù)測等類型的水利復(fù)雜問題上優(yōu)勢顯著。

5）智慧水利的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，在進(jìn)行相關(guān)系統(tǒng)開發(fā)時(shí)，既要考慮實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，滿足客戶定制化需求，也要增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，避免重復(fù)建設(shè)。