对表对标习关于网络强国的重要思想和“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”治水思路，贯彻落实党中央国务院重大决策部署，水利部党组将推进智慧水利建设作为推动新阶段水利高水平发展的六条实施路径和最显著标志之一，数字孪生流域建设已成为推进智慧水利建设的核心与关键。水利部部长李国英布局智慧水利顶层设计，多次专题研究部署数字孪生流域建设工作，要求按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以算据、算法、算力建设为支撑，以数字化场景、智能化模拟、精准化决策为路径，大力建设数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程，全面构建具有预报、预警、预演、预案“四预”功能的智慧水利体系，为全方面提升国家水安全保障能力提供强有力技术支撑。当前，全国各级水利部门已将建设数字孪生流域列入重要工作议程。伴随着数字孪生技术加快速度进行发展，数字孪生流域建设将为新阶段智慧水利的发展注入新动能。
当前，5G、大数据、区块链、人工智能、数字孪生等新一代信息技术加快速度进行发展，推动着全球进入数字科技时代，水利发展向数字化、网络化、智能化转变的技术条件已经具备。
数字孪生有系统性、复杂性、全生命周期、实时双向、可调控性等典型特征。近年来，数字孪生技术已大范围的应用于电力、医疗、物流、交通、城市管理、建筑等领域，其不仅是推动数字化转型和智能化升级的战略性技术，也是发展新模式、转型新路径和推动行业深刻变革的强大动力。我国《“十四五”国家信息化规划》提出探索建设数字孪生城市，《“十四五”水安全保障规划》提出要推进数字孪生流域建设。
流域是一个庞大复杂的复合系统，其既是气候、土壤、水、生物等自然生态因子分布区域，也是人类经济社会活动承载区域，流域内自然、经济、社会、文化多要素紧密关联。
流域具有多目标要求。流域中防洪、供水、灌溉、发电、航运、生态环境等多目标相互交织，组成了利益相关体，需要确保工程体系多目标联合调度做到整体最优。
流域具有可决策、可调控特性。统筹考虑上下游、左右岸、干支流水量变化，对河道堤防、水库、蓄滞洪区等水工程进行联合调度，作出系统性精细安排与科学决策，实现精准调控。
高质量发展以科学技术创新和数字化变革催生新发展动能。数字赋能是新阶段水利高水平发展的必然要求，为水治理体系和治理能力现代化提供新路径。建设数字孪生流域，原则是坚持需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力，目标是实现数字化场景、智慧化模拟、精准化决策，核心任务是加强算据、算法、算力“三算”建设。
建设数字孪生流域，即以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程进行数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。数字孪生流域建设可实现对物理流域实时监控、察觉缺陷、优化调度，最终达到风险提前发现、预警提前发布、方案提前制定、措施提前实施，确保水利决策精准安全有效。
智慧水利建设已列入多项国家规划，推进数字孪生流域建设是落实党中央、国务院决策部署的必然要求。流域性是江河湖泊最根本、最鲜明的特性，治水管水必须以流域为单元，实施统一规划、统一治理、统一调度、统一管理“四统一”，推进数字孪生流域建设是强化流域“四统一”治理管理的迫切要求。大数据、人工智能、数字孪生等新一代信息技术与水利业务深层次地融合，可充分的发挥信息技术支撑驱动作用，大力提升水利决策与管理数字化、网络化、智能化水平，推进数字孪生流域建设是水利行业适应新一代信息技术发展的现实需要。
数字孪生流域建设框架由信息化基础设施和数字孪生平台组成。信息化基础设施由水利感知网、水利信息网、水利云等构成。数字孪生平台由数据底板、模型平台、知识平台等构成。数据底板是基础，模型是关键。
主要有遥感、定位等感知技术，物联网、5G等信息传输技术，云计算、边缘计算、GIS（地理信息系统）、BIM（建筑信息模型）等数据计算存储技术，数字化映射、可视化、智能识别、精细化/智能预报等模型有关技术，知识图谱、机器学习、人工智能等知识相关技术。
精准超前预报。预报是基础，建立以流域为单元的多维多时空全要素预报体系，为预警工作赢得先机。
快速直达预警。预警是前哨，建立多种类、多渠道水旱灾害预警体系，将预警信息直达水利工作一线和受影响区域社会公众，为启动预演提供指引。
前瞻科学预演。预演是关键，构建全过程、多情景模拟仿真防灾预演体系，通过预演为预案制定提供支撑。
细化实化预案。预案是目的，在预演结果基础上分析评估，滚动调整水工程运行、应急调度、人员防灾避险等应对措施，迭代优化运行调度方案。
以流域防洪为例，探索数字孪生技术赋能“四预”实现途径，主要按照“需求牵引，应用至上”思考流域防汛“四预”业务应用对感知体系、数据底板、模型和知识等需求。
在感知方面，要构建天、空、地一体化水利感知网，通过优化提档水文、水资源、河床演变、水利工程等地面监测，加强完善地下水监测站网，加星、无人机、无人船等载体遥感监测，提升应急监测能力，推进物理流域监测系统的科学建设和高频乃至在线运行，为数字孪生流域提供精准物理参数和现实约束条件，保持数字孪生流域与物理流域精准性、同步性、及时性。在数据方面，要夯实算据基础，按照全国、流域、重要水利工程，分级构建全国统一、及时来更新的数据底板（地理空间数据、基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行业共享数据），为数字孪生流域建设提供详实基础底图。数据底板提供防汛“四预”需要的各类数据，包括水雨工情数据、下垫面资料、DEM（数字高程模型）等。
在模型方面，要优化算法模型，建设包括水利专业模型、智能分析模型、仿真可视化模型等内容的模型平台，为“智能化模拟”提供关键性技术支撑。在支撑防汛“四预”方面，模型平台可提供分布式水文模型，变参数模型和实时反馈校正模型等。
在知识方面，要丰富知识平台，建设包括知识图谱、历史场景模式、业务规则、专家经验、智能引擎等内容的知识平台，为“精准化决策”提供技术支撑。在支撑防汛“四预”方面，知识平台可提供预报方案库、历史场景库等。
①2020年7月淮河超标准洪水“预报”。受强降雨影响，2020年7月淮河发生流域性较大洪水，正阳关以上发生区域性大洪水， 7月20日8:30王家坝站最高水位29.75m（濛洼蓄滞洪区分洪运用后），超保0.45m。水文部门依据7月19日20时雨水情，预报王家坝最高水位不超过29.60m（不分洪时）。随后依据7月20日5时雨水情，预报王家坝最高水位将达到29.90m（不分洪时）。复盘总结发现，存在的主体问题是洪水预报预见期短，究其原因是未掌握洪家湾圩溃决信息，水位流量关系曲线变化、历史洪灾知识未有效利用。为此在感知方面，加强视频监视监测，实现洪家湾圩溃口风险及时感知；在数据方面，加强遥感监测，实现流域下垫面条件及时来更新；在模型方面，构建考虑顶托影响的水动力学模型，提高水位预报精度；在知识方面，分析掌握2003年、2007年洪水先缓后陡涨率变化规律，建立暴雨洪水模式库等。
②四川省北川县2022年“7·16”山洪灾害“预警”。2022年7月16日0—8时，四川省绵阳市北川县青片乡和白什乡区域（面积695km2）遭遇极端强降雨，最大降雨量达110mm，白什场镇白水沟（涪江三级支流）发生山洪泥石流灾害，造成人员受伤或死亡。初步分析灾害原因是泥石流携带物严重淤塞河道导致河道水位抬高以及因桥梁淤塞造成阻水。为此，在感知方面，加强高时空分辨率遥感监测，实时桥梁淤塞及时感知；知识方面，建立雨量预警指标、动态调整阈值；模型方面，构建山洪泥石流模型；预案方面，实现专人值班值守、及时风险警示措施。
③黄河2021年严重秋汛防洪调度“预演预案”。受2021年8月下旬至10月上旬持续秋雨影响，黄河中下游连续发生3次编号洪水，渭河、伊洛河、沁河发生有实测资料以来秋季最大洪水，黄河中游花园口水文站还原洪峰流量为1949年以来秋季洪水第一位。水利部信息中心研发了黄河小浪底、沁河河口村、伊洛河陆浑、故县四座水库联合调度系统，为制定防洪调度预案提供了有力支撑，但也存在一些问题与不足。为此，在模型方面，需研发并联、串联、混联水工程群优化调度模型；在知识方面，要集成水工程调度业务规则；在业务应用方面，要研发洪水预报调度一体化系统，即水工程防灾联合调度系统。
在技术上，数字孪生有很庞大的技术体系；在工作上，数字孪生是推进业务流程的优化再造、模式重构、制度重塑的驱动引擎，是推进政府治理体系和治理能力现代化客观要求。
水利感知网是重要基础，推进水利现代化从水文现代化开始。数据底板不单单是地理空间数据，也是数字孪生流域的重要组成部分。模型、知识是核心和关键，智能模拟靠模型，网络安全和数据安全是行业“底线.数字孪生是智慧水利建设的核心和关键
数字孪生流域逻辑上不包括业务应用，但与业务应用形成互馈作用。建设数字孪生流域目的是实现对物理流域进行实时监控、察觉缺陷、优化调度，最终达到风险提前发现、预警提前发布、方案提前制定、措施提前实施，确保水利决策精准安全有效。
要把牢“需求牵引、应用至上，数字赋能、提升能力”要求，采取顶层谋划、分步实施、先行先试，小步快跑、边建边用策略，坚持“统一标准、互联共享，风险可控、安全可靠”原则，加快建设数字孪生流域。
要强化预报、预警、预演、预案能力。“预报”是基础，“预警”是前哨，“预演”是关键，“预案”是目的。
水利行业要自觉把数字孪生流域建设工作放在行业全局、国家大局中考量，慢慢地增加行业指导和自身建设；整合资源，强化运维，积极筹措资金；加强复合型人才队伍建设。设计、科研院所要做好规划设计与实施，加强大数据、数字孪生、人工智能等前沿技术科研攻关，开展关键急用标准研究。高新企业要加强产业技术自主创新，打造数字孪生核心竞争技术产品。其他部门之间要推进行业间战略合作，做好沟通交流与数据资源共享。
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