围绕水利“防灾、减灾”两大核心，以数字化、智能化手段提高流域的防灾减灾能力,减少洪水灾害带来的损失。围绕水利“防灾、减灾”两大核心，以数字化、智能化手段提高流域的防灾减灾能力,减少洪水灾害带来的损失。构建数字孪生流域防洪“四预”平台，实现对洪水灾害的全方位、全过程管理。
在当前洪水防御与管理体系建设中，客户面临一系列核心挑战，主要体现在数据、模型与调度三个方面。首先是数据挑战，水文监测数据、历史洪水调度记录等关键信息存在分散化、碎片化问题，缺乏统一的数据治理和共享机制，影响整体分析效率与系统协同能力。其次是模型挑战，目前中小河流的洪水预报仍主要依赖传统的概念性模型、API模型以及上下游相关的经验模型，尚未实现基于物理机制的精细化分布式水文模型在全流域的业务化应用，同时，大数据挖掘与人工智能等先进技术的融合程度较低，预报手段仍显滞后。最后是调度挑战，实时调度过程中多以单一工程为单位，缺乏系统化、综合性的调度策略，降雨预报和洪水分析推演技术未被充分利用，尚未建立完整的洪水业务化预演场景。与此同时，洪水模拟计算耗时较长，调度信息在不同系统之间共享不足，导致预报与调度的耦合程度低，精准度难以满足实战需求。这些问题在一定程度上制约了整体洪水管理能力的提升与智能化转型的推进。
基于数字孪生数据底板数据需求分析，结合水利部数字孪生总体建设要求，数据底板建设的数据需求可以归纳总结为五大类数据需求，具体包括基础数据需求、监测数据需求、业务数据需求、空间数据需求和跨行业共享数据需求。
结合知识平台建设，收集范围流域、工程、水网和灌区相关的预案、历史场景、调度方案、专家经验和业务规则等知识，进行初步的结构化处理，为知识平台建设提供相关数据服务支撑。水利知识业务引擎重点服务流域防洪“四预”业务，基于流域防洪知识库及水旱灾害防御专题知识图谱库，通过层次分析、模式匹配、多目标优化等模型算法实现智能化业务决策支撑。
业务系统基于智慧水利总体框架，按照预报、预警、预演、预案四个核心业务环节进行设计。预报是基础，预警是前哨，预演是关键，预案是目的。通过防洪业务“四预”功能，保障数字孪生流域与物理流域交互的精准性、同步性、及时性，实现“预报精准化、预警超前化、预演数字化、预案科学化”的流域防洪“四预”业务应用，有力支撑智慧水利体系建设。
数据治理优势：构建了涵盖多要素的时空数据库，通过标准化建模、集成与AI补全，提供规范的数据服务，实现了数据的系统化整合与价值提升。
模型构建优势：建立了高效的多节点“三算”融合计算框架与数据-模型-知识体系，并设计了动态算力调度方案及智能评估功能，支撑水利工作的智能化与高效化。
防洪调度优势：以水库群联合调度为目标，通过反算场景建立综合运算体系，融合水文、水力、调度模型运算，最终实现水库群的优化调度管理。
财产损失减免：避免洪涝淹没期间固定资产、物资及生产设施的损毁，如工厂设备、农田作物、交通设施等。
运营成本节约：降低防汛抢险、救灾支出及灾后重建费用。
经济活动保障：减免因停产、停运导致的产业链损失，保障工农业及商业持续运转。
长期资源优化：通过雨水资源调节提升水资源利用率，减少水污染治理成本，并支持农业灌溉等衍生经济价值。
生命安全保护：避免人员伤亡，降低居民心理压力。
社会稳定促进：维护交通、电力等基础设施正常运行，保障社区秩序，增强居民安全感。
水环境改善：减少水体污染，提升水质并保护湿地生态，促进生物多样性恢复。
碳中和贡献：通过水资源优化利用减少碳排放。
沪公网安备31011502002642号
