智慧水利的应用及建设方法

智慧水利的应用及建设方法

作者:付占营

作者身份证号:41092619930906007X

邮编:252400

摘要：近些年来，水利事业面临着诸多机遇与挑战，在工程项目实际施工期间，容易受到工程内容较多、环节复杂、环境恶劣等因素的影响，使得水利工程建设出现问题风险的概率较大。为促进水利工程项目的顺利建设，亟需借助先进技术来构建管控系统，并从水利工程质量、进度、安全、成本等方面入手，通过智能化、可视化管理来提高建设效率和安全水平。此外，在水利工程运行管理期内，依靠传统人工监测与巡检等管理手段，已不能满足现阶段水利工程精细化、轻量化、少人化的管理要求。通过建设信息化系统，充分利用信息化、数字化以及物联网、智能识别、场景化等新技术，实现对水利工程管保范围内的智能化管理，真正为工程的科学研究、科学管理和制定合理的运行制度、改善运行条件提供支撑。

关键词：智慧水利；应用；建设方法

引言

2022年水利部印发的《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》明确提出要加快建设数字孪生流域和数字孪生工程，增强“预报、预警、预演、预案”的“四预”功能，展望了到2030年和2035年的目标，要建设智慧水利工程，利用现代化数字孪生技术的助力来实现治水为民、兴水惠民愿景。

1智慧水利发展背景

智慧水利是指运用现代信息技术，如物联网、大数据、云计算等，对水资源进行高效管理和保护的系统。随着全球气候变化和人口增长，水资源的管理和保护变得日益重要，智慧水利通过集成和分析来自各种传感器和监测设备的数据，可以实现对水资源的精准管理和优化利用。例如，通过智能监控系统，可以实时监测水库、河流、水质等信息，及时发现并处理水污染或水资源分配问题。智慧水利还能够在洪水预警、灌溉系统优化等方面发挥重要作用。

2智慧水利应用领域

2.1农业生产实践

有学者认为，智慧农业是现代电子信息化与农业生产的结合体，具有农业智慧生产、农业智慧流通、农业智慧管理等特点。农业是我国的基础产业，农业生产在国民经济发展过程中发挥着关键作用。随着我国农业生产技术水平的不断提高，我国农业生产已经由传统的种植方式向精细化种植方式转变。以往的灌水方式多为大水漫灌和畦灌等，这种灌溉方法水分不能被作物很好地吸收与利用，而现代农业灌水方式大多为喷灌、滴灌、微喷灌、膜下滴灌、渗灌等，灌溉水量也由电子监测系统监测，可以达到实时监测、及时灌溉的目的。

2.2水生态环境保护

水生态环境包括自然水环境、社会水环境、经济水环境等。水是生命之源，没有水资源就没有人类社会，因而人类要保护赖以生存的水生态环境。随着社会的不断发展，我国生态环境面临前所未有的挑战，生活废水、工业废水、农药残留水、重金属污染水等直接排入河道，造成水生动植物大面积死亡，严重威胁着河流生态环境的稳定性。有关部门应将水环境监测能力作为环境保护和水污染治理的重要手段，强化水源源头的监测与治理工作，加强对排入河流废水的检测，优化检测方案，提高标准；应对主要工厂的排污口、排水口等，完善检测设施，优化人员结构，形成完善的水生态环境监测网，实现源头治理。

3智慧水利的建设方法

3.1建设统一的智慧水利平台

①集约高效。智慧水利平台需要能够接受各种数据源输入，实现自动化实时采集、处理和分析。同时，平台可以基于数据进行多种模型和算法的分析比对，形成全方位、多层次的数据集成，并通过可视化的方式展示出来，方便用户实时获取数据，并对决策提供支持。②互联互通。智慧水利平台需要具备良好的互联互通功能，可以与各类水资源管理系统、自动化设备等进行数据交换和数据共享，形成协同作业和信息共享的生态系统，实现各种应用场景的可跨平台、可交互、可转移，实现数据共享，保障数据安全。③贴近业务。智慧水利平台需要根据业务需求，依据行业特点开发定制化的业务功能，满足用户的不同需求。在流域、河段、水库、监测站等多个层面上，为管理者提供全方位、多层次、精准化的管理信息和决策支持。④安全可靠。针对智慧水利平台所管理的大量重要数据的安全保存和传输，需要采用多重安全保障措施和技术手段，防范数据泄露、数据窜改、黑客攻击等安全威胁。在建设统一的智慧水利平台的过程中，需要各级政府、水利部门、水企、技术公司等各方面共同努力，建立统一的标准和规范，加强多方交流和合作，使平台得以尽快建成，为实现水资源的高效利用和可持续发展作出贡献。

3.2强化AI算力，推进水利行业大模型建设

以遥感观测为核心的新一代对地观测技术，为水利业务的科学决策提供了丰富的数据支撑，与地面水文监测数据共同组成了海量、多模态的水利数据底座。如何更加高效、科学地挖掘更深层信息，赋予其更多应用模式，建立数据水利和物理水利之间更加精准的映射关系，成为智慧水利建设的难题之一。以规模庞大、结构复杂为特点的大模型技术，可有效地解决现有技术中存在的数据异构性强、模型泛化能力弱、决策支持精度不高的问题。面向水利智能调度、灾害预警、水资源优化配置等业务需求，可以从以下几个方面发展水利行业大模型：

①多模态数据协同。水利业务中需要应用遥感监测数据、水文观测数据、视频数据等多模态、海量、异构的数据。这些数据在带来丰富信息的同时，也面临着关联挖掘的困境。在大模型构建中，解决多模态数据协同，实现机器理解和大规模异构信息语义集成与互操作已成为数据关联挖掘的重要领域。

②数据与知识双驱动的模型构建。以数据为驱动的智能模型，存在着迁移复用难、样本依赖性强、可解释性弱等局限。知识的加入会有效提升模型的可解释性，进一步提升模型的泛化能力。

③水循环机理的探索。现有的水文模型往往建立在经验统计基础之上，对水循环机理探究和利用相对较少，这在一定程度上限制了水文模型的提升。因此，大模型的构建需要加强对水循环过程的理解与模拟，将机理融入智能计算过程，提升模型时空处理与分析的能力。

3.3技术整合与升级

智慧水利的实现依赖于多种技术的综合运用，包括但不限于物联网、云计算、大数据分析、人工智能等。这些技术的有效整合不仅需要精细化的系统设计，还要求管理者具有跨学科的知识和理解。系统设计必须考虑不同技术之间的互操作性和数据同步问题，确保所有组件的顺畅协同工作。现有水利基础设施多数建立在较旧的技术之上，这些设施与5G技术的整合不仅是一个技术问题，也是一个资源问题。升级现有系统需要大量的资金投入，以及时间来实施和测试。现有系统与新技术的兼容性是一个主要的挑战，需要精心规划和设计来确保两者的无缝对接。在技术标准方面，由于智慧水利是一个多技术融合的领域，因此存在标准不统一的问题。为此，建立行业内统一的技术标准和协议显得尤为重要。这不仅有助于简化系统的集成过程，还能提高整个系统的可靠性和效率。

结语

综上所述，通过智慧水利工程管理系统的科学构建，可在保障水利工程稳定、高效运行的同时，进一步增大工程生态、经济以及社会效益创造。鉴于此，需依据水利工程项目特点、要求的分析，通过先进技术集成应用，构建契合实际管理需求的智慧水利工程管理系统，以推动我国水利事业自动化、智能化发展。

参考文献

[1]张斌.智慧水利工程建设管理实施路径研究[J].治淮，2023，（6）：42-43.

[2]吴成邦.智慧水利工程管理模式的创建与实施优势[J].水上安全，2023，（9）：19-21.

[3]白成伟，尹艳丽.基于"互联网+智慧水利"的水利工程施工现场管理分析[J].科技创新与应用，2023，13（11）：193-196.