研博数字孪生流域解决方案以水利部《数字孪生流域建设技术大纲》为指导，采用工业互联网三层架构设计，以实现水旱灾害防御和最严格水资源管理两方面目标。流域防洪“四预”是指以流域为单元，完善四情监测体系，融合数字孪生成果，升级流域防洪预报、预警功能，基于洪水演进模型和知识平台，增强重点区段洪水预演能力，从而支撑水工程联合防灾调度预案优选，提升水旱灾害防御智能化决策支撑能力;水资源科学与调配是指在整合水资源总量、水权分配、取用水量、省界断面监测以及经济社会信息等数据基础上，构建水资源管理调配数字化场景，基于水资源调配模型和知识平台，增强水资源调配决策预演能力，提升水资源监管能力和支撑最严格水资源管理。

　　数字孪生流域各组成部分建设内容如下

　　1、完善新型水利监测网

　　按照“整合已建、统筹在建、规范新建” 原则统筹规划，充分利用卫星遥感、无人机、仪器仪表、视频监控等物联网感知技术，依托工业物联网统一接入系统的数据采集与分发能力，实现流域各类涉水对象感知数据汇聚与远程操控，实现流域“雨情、水情、险情、灾情”多维度多时空动态监测。

　　2、构建多源融合的数据底板

　　数据底板由数据资源、感知数据引擎、空间数据引擎和报表数据引擎组成，能够汇聚水利信息网传输的各类数据，经处理后为模型平台和知识平台提供数据服务。

　　2.1、梳理完善数据资源

　　按照“谁主管、谁提供、谁负责”的原则，通过调查表填报、现场座谈、实地踏勘、资料收集等多种方式，全面梳理收集到的基础数据、监测数据、业务数据、空间数据和外部共享数据。 其中针对地理空间数据，将通过数据共享、卫星遥感和BIM建模等方式，实现全流域L1级，重点区段L2级，重点工程L3级数据采集要求，具体内容包括DEM、DOM、倾斜摄影、工程BIM模型等数据。

　　2.2、感知数据引擎

　　针对物联感知数据、工业控制数据等各类在线监测数据，采用工业物联网统一接入系统，消除数字孪生流域建设存在的监测数据难以统一化、规范化、持续化接入问题。工业物联网统一接入系统是具备大规模、高可用、高并发、低时延设备接入能力的数据引擎，能够向下实现海量的多源设备、异构系统数据采集、交互、传输、控制及应用，向上为模型平台、知识平台和业务应用提供感知数据服务。

　　2.3、空间数据引擎

　　针对数字高程、矢量要素、栅格、遥感影像等各类空间数据，采用GIS引擎， 按照行业标准OGC协议，结合空间数据库，提供空间数据存储和空间数据发布服务能力，向上为模型平台、知识平台和业务应用共享地理空间数据。

　　2.4、报表数据引擎

　　针对基础数据、业务数据外部共享数据等各类数据，采用报表数据引擎，引擎支持文本数据源、关系型数据库、非关系型数据库等多源数据链接，自定义报表设计与制作，数据录入、Excel导入等数据填报功能，支持为模型平台、知识平台和业务应用共享报表数据和报表服务。

　　3、构建通用化模型平台

　　模型平台利用数据底板成果，以水利专业模型分析物理流域的要素变化、活动规律和相互关系，通过智能识别模型提升水利感知能力，利用模拟仿真引擎模拟物理流域的运行状态和发展趋势，并将以上结果通过可视化模型动态呈现。

　　3.1、洪水预报模型

　　洪水预报模型接入水利部或气象部门降水预报，基于水文预报模型、一二维耦合水动力模型、水库调度模型和水工建筑调度模型，采用最新的SpringCloud微服务架构，以标准化接口,为流域防洪四预系统提供短期、中期和长期洪水预报信息，预报信息主要包括水位(流量)过程、水位(流量)及峰现时间，在流域形成“洪水预报-洪水预警-工程调度-调度预演-预案生成-动态模拟”的一体化防洪预报调度体系，实现数字化场景下的洪水模拟仿真和预演。

　　3.2、水资源模型

　　系统能够以降雨预报、水文预报和历史气象信息，模拟流域水循环过程，可得到重要断面、行政区和流域多时间尺度(年、月、日)的水资源动态评价成果，包括降水量、河川径流量、蒸散发量、流入流出量、地表水资源量和水资源总量，建立来水预测模型;基于水循环过程、水源分布、用水户分布等特征，实现“供、用、耗、排、再利用”全过程水量平衡模拟，建立需水预测模型。基于规则的全过程控制，建立多水源、多用户之间的配置关系，实现对不同水源、不同用户的层次化协调分配，解决区域之间、用水之间、水源之间的竞争问题，建立水资源调配模型。

　　3.3、可视化模型

　　利用数据底板成果，在全流域实现河流、湖泊、侵蚀沟、植被、建筑、道路等自然背景模型可视化构建;在全流域实现水库、水闸、堤防、水电站、泵站、灌区、调水、淤地坝等水利工程模型可视化构建;在全流域实现水泵、启闭机、闸门等水利机电设备可视化模型构建;在重点区段实现水流方向、流量变化等流程可视化模型构建，直观反映流域洪水态势及分洪过程。

　　3.4、模拟仿真引擎

　　针对基础数据、空间数据、业务数据、BIM模型等可视化数据，采用 “GIS+游戏引擎”融合高性能数字孪生仿真引擎，在满足GIS高精度空间分析的同事，实现游戏级别高保真渲染与仿真，为流域数字孪生虚实映射、高保真模拟仿真提供有力支撑和强力驱动，为防洪 “四预”、水资源调配等业务可视化模型提供模拟仿真的能力。

　　3.5、智能识别模型

　　根据流域防洪、水资源管理调配、数字河湖等业务应用需求，分别建设遥感识别模型和视觉识别模型。遥感识别模型包括水域范围和“四乱”识别两种模型，水域范围识别是指可以识别出地表水的水域范围、坐标、面积、宽度和长度等信息;“四乱”识别识别出河道“乱建、乱占、乱堆、乱采”等违规现象。视觉识别可以识别出堤岸崩塌检测、人员下水识别、垃圾堆放识别、水域岸线乱建识别、河道漂浮物检测、采砂识别等场景。

　　4、构建知识平台

　　聚焦流域精细管理和精准调度的需求，通过深度学习和知识图谱等技术，耦合水利对象关联关系、调度方案、业务规则和专家经验等知识，挖掘水利业务关键影响要素，结合物理过程构建单主题知识图谱以及多主题耦合知识图谱，针对不同水、雨、工、险情特征，驱动风险预警、调度方案的智能生成与自适应优化，形成对水利知识的统一管理，并建立自学习进化机制，实现决策的精准响应与快速迭代，为数据和模型调用提供智能内核。

　　5、构建水利“2+1”智能应用

　　5.1、流域防洪四预系统

　　系统能够通过“四预”防洪体系的建设，实现业务全过程场景化模拟仿真，将“四预”过程和监管贯穿在业务流程中，提高流域水灾害的防御能力。“预报”对洪水发展趋势作出短期、中长期的定量或定性分析;“预警”通过制定水利灾害风险阈值和指标，完善水利业务预警发布机制，及时把风险预警信息直达流域防御工作一线;“预演”针对不同情景目标，在数字孪生流域中进行水利工程调度方案模拟仿真预演，实时分析水利工作面临的风险形势，提出调度方案集;“预演”结合预演仿真，对预案集进行评估并推优，滚动调整水利工程运行、应急调度、人员防灾避险等应对措施，精细化编制流域或区域水利工程调度预案、方案、计划等，确保预案的科学性和可操作性。

　　5.2、水资源管理与调配系统

　　围绕水资源管理“预报、预警、预演、预案”业务需求，以“动态评判、精准模拟、场景推演、智慧 决策”为路径，系统致力于完善以流域为单位、加强监控的手段、全面提高流域的水资源监管能力，为最严格水资源管理制度的实施提供有力的手段和支撑。“预报”掌握和预测水资源情况(数量与质量)，为水资源开发利用提供基础数据支撑;评估行业供用水、水质和水生态荷载状态，识别风险并及时发出预警信号;“预演”结合管理需求对不同供需场景进行不同尺度仿真推演，掌握水资源工序态势;“预案”综合当前可用水资源数量(质量)，以及水资源供需态势的模拟演练结果，形成水资源调度机生态流量保障预案。

　　5.3、数字河湖管理系统

　　系统以数字孪生流域建设为带动，致力于推动河湖长制“点、线、面”一体化管理。强化大数据、云计算、人工智能、边缘计算、数字孪生等新一代信息技术与河湖长制工作的融合，保障河湖长责任落实，促进河湖管理由管到预转变，使数字河湖赋能美丽幸福河湖，不断提升河湖生态效益、社会效益、经济效益。系统以流域水资源信息、气象信息及卫星遥感、无人机、监控视频信息为基础，接入水质监测数据、水文气象监测数据、排污口管理系统数据，实现数据的实时监测和采集，通过“遥感普查-无人机巡查-重点AI监控”相结合，建立一套河湖智能巡查管理模式，全面提升流域水环境管理能力和突发事件应急能力。

　　数字孪生流域平台建设不仅应该推进防洪调度、水资源管理与调配、河湖管理等重点工作，还应该做好标准规范、信息安全、水利云、数据共享等运行维护工作。

　　标准规范

　　数字孪生流域建设是一项复杂的系统工程，标准规范体系是成功建设的重要保障，目前水利行业智慧水利标准建设处于先行先试阶段，随着数字孪生流域建设的推进，对标准规范需求会越来越迫切。应该以国家数字孪生流域技术大纲为指导，在系统性梳理行业信息化标准体系的基础上，结合数字孪生流域先行先试建设成果，输出数字孪生流域的标准制定的原则、方法及范围，明确所包含的各类标准明细、建设策略，有效地指导数字孪生流域建设。

　　信息安全

　　根据国家网络安全相关政策要求，遵循水利网络安全顶层设计，建立和完善以纵深防御为基础、监测预警为核心、应急响应为抓手的全要素信息安全技术体系，涵盖管理制度、管理机构、管理人员在内的全方位信息安全管理体系，贯穿运营构架、威胁防护、安全监测、安全事件分析、安全应急响应处置、威胁预防的全过程闭环信息安全运营体系，全方位提升数字孪生流域建设的网络安全保障能力。

　　水利云

　　可采用自建云，共享行业云和政务云等方式，构建水利云，建议采用超融合、虚拟化等技术架构，将传统数据中心的计算、网络、存储、安全等资源进行深度融合，实现计算、存储等资源按需弹性分配和软件定义网络，并满足“四预”等重要业务场景的高性能算力需求。

　　数据共享

　　严格按照《政务信息资源共享管理办法》等政策文件的要求，主动与大数据平台(市信息资源共享交换平台)对接，按照市大数据平台提供的统一技术规范和接口，在项目验收前，将该项目采集、使用和产生的所有数据库表，在市大数据平台上梳理好信息资源目录，并将数据实时汇聚到大数据平台。