数字孪生流域建设助力水资源管理和生态治理—— 治水用水护水有了“智慧大脑”（深阅读·建设数字中国）-凯发ag旗舰厅手机登录

　　原标题：数字孪生流域建设助力水资源管理和生态治理——

　　治水用水护水有了“智慧大脑”（深阅读·建设数字中国）

深圳市“水务一张图”系统水环境达标应用场景。 　　深圳市水务局供图

　　今年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出“构建以数字孪生流域为核心的智慧水利体系”。如今，随着应用场景不断拓展，数字孪生流域建设正在防洪预警、供水调度、污染防治等方面发挥积极作用。

　　智慧测报，防洪预警更及时

　　微风拂面，绿水悠悠。潘期花家住江西省婺源县蚺城街道文博社区，家中小院正对着穿城而过的乐安河主干流。刚下过几场雨，河里的水涨了，看上去碧波白浪，潘期花不时也去沿河步道遛弯散心。

　　往年，潘期花可没有这心思，每每涨水，正是叫人发愁的时候。“2017年，婺源发洪水，我家离河近，由于涨水快、疏散时间紧，家里的东西都来不及收拾，损失不小。”潘期花回忆。

　　“受自然地理条件影响，婺源暴雨强度大、山洪来势猛。”婺源县水利局防办主任邱汉欣介绍，婺源过去十几年不断加强雨量站、水文站、水位站等建设，为实时测报雨情、地表径流情况提供数据支撑，但洪水等相关预测仍需协调各部门数据，利用人工展开具体测算，“可以说是数据上报自动化，但预测预警并未智慧化。”

　　2017年，在水利部的支持下，江西省水利厅先后投入2000多万元用于乐安河数字孪生流域建设。2020年4月1日，婺源智慧水文业务服务平台开始试运行。

　　在婺源县水利局防汛抗旱指挥部，登录婺源智慧水文业务服务平台，大屏幕上可以看到该系统集纳了综合信息服务、三维虚拟演示、洪水预报预警等功能。“从降水到洪水，其实是个复杂的过程。”邱汉欣介绍，相比以往用单一指标判断或者人力测算，该智慧系统作为监测要素齐全的空天地一体化数据感知体系，可将雨量、地表径流量、蒸发量、水位等要素汇聚在同一模型内，通过科学计算得出洪水可能发生的情况，提高运算效率和预报准确性。

　　邱汉欣指着三维虚拟演示界面上的蓝色区域说：“根据运算结果生成的蓝色区域，预报了在一定参数范围内洪水可能淹没的范围，可做到快速、精准测报。”

　　2022年6月乐安河洪水，该系统提前15小时发布自动预报告警，提前7小时发出较为准确的预报信息。预报洪峰流量误差为45立方米每秒，预报洪峰水位误差0.22米，预报洪峰出现时间误差为30分钟，紧急转移人口1.78万。

　　去年，江西印发《江西省数字孪生流域建设工作方案》，成立数字孪生流域建设工作专班，数字孪生峡江水利枢纽工程、数字孪生乐安河、水库联合预报调度一体化、山洪灾害防御能力提升等项目正积极建设中。

　　自动计量，供水调度更精准

　　“昌马灌区东渠村需水30万立方米，准备调水。”

　　收到指令后，工作人员在疏勒河闸门远程控制系统上输入目标水量，随即，6公里外的水闸自动抬升，顷刻间，渠水穿过闸门，顺着渠道涌向田间地头。与此同时，灌溉斗口水位高度和每秒钟水流量在手机上实时显示。

　　“这是数字孪生渠系智能配水和闸群联合调度系统，利用测控闸门，实现从上游进水闸到下游取水闸的全渠道水量自动控制、按需配水。”甘肃省疏勒河流域水资源利用中心副主任李龙介绍，目前疏勒河灌区95%以上的斗口已实现水量自动计量和实时监测，“从粗放灌溉到精准调度，数字孪生流域建设发挥了很大作用。”

　　疏勒河发源于祁连山西段，干流全长670公里。依托河流建起的疏勒河灌区总灌溉面积超过134万亩。然而，由于深处内陆，降水稀少、蒸发量大，地多水少的矛盾突出，对精准调水需求迫切。

　　实现精准调度，数字化建设是关键。近年来，疏勒河流域水资源利用中心陆续建成覆盖全灌区的通信网络系统，设置地表水、地下水、水库大坝、主要水闸等信息采集和监测点。“基于信息化成果，中心初步构建了符合流域实际的水资源调配、防洪管理等多种水利模型，对流域各项工作进行数字映射、智能模拟、前瞻预演。”李龙说。

　　“管护范围内将近80公里的干渠，全程使用视频监控，不足半小时就能巡查完毕。测量水量也不用总跑现场，避免了人工误差。”昌马灌区管理处总干渠工程管理所职工张玉霞说。如今，随着数字孪生疏勒河建设进程加快，灌溉过程实现全跟踪，闸口计量精度也从“厘米级”升至“毫米级”。张玉霞介绍，以50厘米的渠道断面为例，若闸口开度达到“毫米级”，每天每个斗口将节约用水860多立方米，而疏勒河灌区这样的智能斗口有698个。

　　据了解，甘肃省水利厅已投资约4000万元开展疏勒河、引洮工程、白龙江干流舟曲段数字孪生流域建设，让数字赋能水资源管理和应用。

　　数字模拟，污染防治更高效

　　“坪山河新和河道上游氨氮浓度每升达8.1毫克，请组织排查。”5月12日，一条水质异常事件工单被提交到广东省深圳市水务局的工单管理系统，系统自动分派给深圳市坪山区水务局。随即，巡查人员展开实地溯源。

　　“坪山区一家公司圈养家禽，将产生的污水抽排至雨水管道并流入新和河道，导致水质异常。”已办结的工单中详细记录着处置过程。在排污行为被叫停后，河道水质恢复了正常。

　　在深圳，借助数字孪生流域技术，这种“人在线、物在线、事在线”的水务设施运行管理模式已见雏形。全市“河、库、厂、网、站、线”六大类约5300个重点水务对象的基础数据按照统一标准归集，再加上水情、雨情、工情等约6000个测站的实时监测数据，以及自然资源与空间地理数据，汇聚成“水务数字底座”，以“水务一张图”的方式呈现，为水务应用场景数字化奠定了基础。

　　“相当于为深圳河湾流域创造了一个数字‘双胞胎’。”深圳市水务局信息办负责人王晓辉介绍，目前已搭建出水环境达标、水旱灾害防御等多项数字化应用场景，实现智慧化模拟、精准化决策。

　　在水环境达标应用场景中，全市河流水质实时情况和45座水质净化厂的实时信息，以及420个河流断面检测数据一目了然。若遇到水质异常事件，则立即生成工单，派发相关单位处理。

　　对已发水污染事件的处置，仍属事后监管。眼下，深圳市水务局正在依托数字孪生流域技术以及海量的水务数据，探索提升水污染预防能力。

　　“短时强降雨可能导致排水系统雨水量骤增，挤占污水通道，污水溢流进入河道影响水质。为此，我们利用知识图谱技术，建立数字孪生深圳河湾流域布吉河知识平台，分析不同降雨情势下各类溢流污染成因、对河道水质的影响，为水污染事件的预防和溯源提供决策辅助。”深圳市水务局相关负责人吉海介绍。

　　作为探索，深圳市水务局对布吉河道2019年到2021年间的100多场降雨及断面水质数据进行深度挖掘分析，形成了包含96项典型模式的历史场景模式库。

　　“我们根据雨情预报，分析出今年3月25日至27日特大暴雨的降雨雨型与2020年3月27日至31日的降雨相似，推理出可能出现溢流污染风险的位置，建议泵站提前做好部署、清疏风险管道等。”吉海说。

　　去年以来，深圳全市已有66个需重点关注的小流域和163个溢流风险排口被系统精准找出，得到迅速处理，深圳市生活污水收集率等稳步提升。

　　“我们希望数字化的深圳河湾流域无限接近真实，更高效地助力污染防治。”王晓辉说。