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0 引言
2024年1月31日,中共中央政治局就扎实推进高质量发展进行第十一次集体学习,习近平总书记对新质生产力作出了系统阐述。2024年3月5日,加快发展新质生产力被列为2024年的政府重点工作,是推进我国现代化产业体系建设的重要一环[1]。当今社会,已全面进入数字时代,2023年,《数字中国建设整体布局规划》也明确了智慧水利体系的构建要以数字孪生流域建设为核心[2]。水文事业是水利高质量发展的基础,是推动水利行业进步的先锋,水文行业更应该加强前瞻性谋划,紧跟时代发展步伐,深刻领悟新质生产力的内涵,精准把握任务与要求,结合工作实际,充分发挥创新、质优的生产要素优势,推动形成并发展水文新质生产力。近年来,长江水利委员会(以下简称长江委)水文局坚持问题导向、需求导向,强化站网建设、提升感知能力、深化算法研究、打造智能平台、繁荣创新生态,不断强化水文现代监测技术,全力驱动雨水情监测预报“三道防线”建设,全力支撑数字孪生流域建设[3]。我国经济与社会发展未来规划中已经明确要以流域为单元,不断提升水情监测与预报能力,不断发展智能化的流域水资源调度能力。《十四五数字经济发展规划》明确了我国重点产业的数字化转型之路已经开始,水利行业的数字化转型也是迫在眉睫[4]。
在2021年10月的一次部务会议上,李国英部长专题研究了水文现代化规划等重要工作。他特别强调,为了推动新阶段水利的高质量发展,必须深入理解并回应水文工作所面临的新任务和新要求,因此,我们必须加快实现水文现代化的步伐。水利现代化,无疑应以水文现代化为起点。水文现代化对于提升国家的水安全保障能力和科学治水、管水能力具有不可替代的重要支撑作用。这一深刻认识,对于今后更好地推动水利事业的高质量发展,具有十分重要的指导意义。我们必须紧紧围绕水文现代化的目标,加强科技创新,提升水文监测和预报的精准度,完善水文信息管理和服务体系,以更好地服务于水利事业的发展。同时,还应加强人才培养和队伍建设,为水文现代化提供坚实的人才保障。总之,水文现代化是推动水利事业高质量发展的重要一环,我们必须高度重视并付诸实践,以不断提升我国的水安全保障能力和科学治水、管水能力。
李国英部长在2021年指出,水利高质量发展阶段的基础、先行性工作是水文事业的现代化发展,要立足问题导向、需求导向,不断提升我国水资源安全保障能力。水文为数字孪生流域提供主要算据、算法、平台支撑[5]。算据作为搭建数字孪生流域的基础,需要不断完善水文站网、提升水文全要素感知能力、充分发挥历史数据作用,加快发展水文专业的新质生产力,大力夯实水文算据基础。算法是搭建数字孪生流域的关键,需要深入探究流域自然规律,不断扩展水文专业算法库,耦合多类型水文专业模型,加速发展数字孪生体的智能化水平,封装水文算法集群。平台是构建数字孪生流域的重要枢纽,要基于数字化、枢纽化、智能化理念,创新业务、服务与管理模式,集聚长江水文测、报、算合力,全新打造一套水文水利感知生态系统平台。运用数字孪生理念和技术体系,以数字化、网络化、智能化[6]的融合创新提高服务数字监测、数字水文、数字流域建设的加速度,以水文监测数字生态夯实数字孪生水文建设基础。
本文从站网优化、融合智能感知、水文专业算法集群、全业务链系统等方面对长江水文智能感知的现状及关键问题进行分析,并以长江委水文局近年来的智能感知研究与工作实践为例探讨了问题解决方案,以期为水文新质生产力的发展方向提供思路。
1 研究现状与问题
1.1 站网存在空白区域
自20世纪80年代以来,我国水文监测网络一直在不断发展完善,覆盖了全国各个流域、河流和湖泊,提供了可靠的水文数据支持。截至2022年底,按照独立站点统计,全国水文部门共有各类水文测站121 731处。按照观测项目统计,全国水文部门共有流量站9 032处,水位站24 672处,泥沙站1 695处,降水量站69 267处,蒸发站1 702处,冰情站1 204处,地下水站26 628处,地表水水质站11 082处,水生态站872处,墒情站6 019处,直接向县级以上水行政主管部门报送信息的各类水文测站有77 837处,可发布预报站2 630处,可发布预警站2 233处[7]。
水文站网规划建设时间过长,会对现在经济建设造成一定程度的影响,现有的社会经济水平处于飞速发展的过程,但是水文站网的整体规模却停滞不前,还处于20纪80年代的水平[8-9]。主要原因一是站网规划会受到区域条件限制,导致了站网不能全面整体进行规划,只能通过局部先规划的方式进行,这样会导致在整体站网规划的过程中缺乏系统整体的站网结构,特别是我国西南诸河的站网存在空白区域,所以站网的功能受到一定限制。二是站网结构的规划从整体到局部都与现在经济建设型社会脱节[10⇓-12],对于这一严重问题需要采取相应的解决措施,需要对站网内的漏洞进行弥补规划,这是一个长期调整的过程,在很短的时间内做不到完善具体,所以对于站网规划的质量还需提档升级。
1.2 融合智能感知能力不足
当前,我国水文监测的水位、降水、蒸发与水温等要素已基本实现在线监测,但在流量、泥沙两大关键要素的监测还缺乏完整的智能在线监测链条[13]。传统的流量监测多采用流速仪法,监测工作不但环境危险、工作量巨大且无法做到实时监测。而传统的悬移质泥沙测量基本都是依据工作经验、目视、上游来水等来判断测验时机,在断面具有代表性的垂线、测点进行水体取样,待采样桶中的水样经过几天的沉淀后,再开始对水样进行处理分析,这一过程通常需要一周左右。整个过程不但耗时、耗人力及物力的特点,含沙量过程的随机性很大,代表性就会变差。
近50 a来,随着光学、电学、声学等领域的长足发展,众多新型适用于水文专业领域的监测设备及技术相继被提出[14]。流量监测方面,目前国内外应用最多的主要是基于H-ADCP、超声波时差法、UHF侧扫雷达、定点式雷达等类型的流量监测方式,但这些方法仅适用于断面规则或流速分布规律性较强河段,现实条件下具有较大的应用局限性,致使成果精度往往不高。悬移质泥沙监测方面,国内外先后研制了多种类型悬移质采样器及间接测量方法,如瞬时式采样器、积时式采样器、同位素、光电、超声波、振动式等多种测沙仪器。前两种测沙仪应在水体中进行取样,并将样品送回岸上泥沙实验室进行后处理,耗费大量人力、时间,数据更不能实时获取;后面几种间接测量方法虽能实现悬移质泥沙的快速测量,但也存在着临河床悬移质泥沙不易测量、转换模型尚不定型、监测代表垂线难以判断等诸多应用难题。总之,这些方法虽然解决了水文监测中流量、泥沙两大关键要素的快速监测问题,但在应用中也还存在实时监测、智能监测方面的瓶颈。
1.3 专业算法智慧化程度不高
但是,在“大数据驱动”的技术发展背景下,水文智能感知也面临两方面的制约。一是数据共享和集成能力不足,水文智能感知需要整合多源数据,包括水文观测数据、遥感数据、气象数据等。数据共享和集成的问题涉及数据格式、标准化、安全性和隐私保护等方面,需要建立一套完善的数据共享机制[17]。二是智能算法的可解释性不够,水文智能感知所采用的算法通常是基于机器学习和人工智能技术,如神经网络、支持向量机等[18]。然而,这些算法的可解释性较差,难以理解和解释算法的决策过程,这可能会给水文要素的监测和预测带来一定的不确定性。如何通过智能算法和数据分析,更好的识别和提取不同类型传感器监测的水文要素特征,从而提高模型的计算精度和适用性,是水文智能感知亟待解决的核心问题。
1.4 全业务链系统不完善
近几年,随着社会经济的发展,新的水文感知设备层出不穷,水文智能感知能力大幅提升,感知的内容也不断地发展增加。随着在线智能感知能力的提升,新建了大批的独立的监测系统。其中,悬移质泥沙监测系统主要包括基于声学测量方法的超声波悬移质泥沙浓度测量系统、基于卫星遥感测量方法的水色图像反演模型悬移质泥沙浓度测量系统、基于光学测量法的悬移质泥沙浓度测量系统;在线流量监测系统更为广泛,主要包括UHF侧扫雷达流量在线监测、H-ADCP流量自动监测系统、V-ADCP流量在线监测系统、超声波时差法在线监测系统、多普勒流量在线监测系统、固定或移动式雷达流量在线监测系统以及图像法流量在线监测系统。
总之,几乎每一种感知方法、每一套感知设备会建立一套自身使用的系统,相比于传统的水文监测系统,存在一个监测系统仅仅服务于一个或者一类水文要素的问题,且系统设计对新增监测设备的扩展性与兼容性不足。针对水文监测方式的多样性、监测数据的复杂化、监测设备多样化的特点,急需开发一套向下能自动接入数十种主流智能感知终端,向上能智能协同相关全国(流域)决策支持管理系统,在实现监测数字化的同时,还能打通从硬件到管理链路上杂多、分散、孤立的各类应用形态的全业务链系统。
2 技术路线
3 解决方案与实践
近年来,长江委水文局以水文数字化转型为主线,持续夯实“三算”基础,不断提升“四预”能力,全面深化“五大体系”建设,着力构建全面感知、无缝联接、高度智能的数字孪生水文,在站网优化布局、全感融合智能感知、智能算法库构建、业务平台搭建等方面取得新进展。
3.1 打造综合站网体系
加快功能完备的综合站网体系建设,要着眼“全覆盖、全要素、全响应、全协同”,按照构建雨水情监测“三道防线”的要求,通过利用气象卫星提供的高分辨率卫星云图、图像和大范围气象数据,建设雷达测雨站点,对标“四水”共治、水网工程建设、水安全保障能力提升等重大需求,统筹水安全、水资源、水生态、水环境等业务需要,优化站网布局,强化站网整合,提升综合效能。加强站网现代化建设,提升数字化管理水平,强化合法权益保护,全力构建功能完备的现代化站网体系。
长江委水文局充分发挥点多、线长、面广的站网优势,一是持续优化站网整体布局,近年来,在长江干支流新增测站20余处,雅鲁藏布江、澜沧江等2处出境国家基本水文站即将完工,长江流域水质监测中心基本建成,水文站网布局逐渐完善。二是提档升级设施装备。加强水文基本建设,“十三五”以来落实基建投资近10亿元,提档升级水文测站133处,站容站貌明显改善,装备水平显著提高,巡测能力逐步增强。
3.2 打造融合感知体系
打造深入全感融合水文智能感知体系,要持续开展新仪器、新装备的比测试验,不断强化多源融合与多维感知,加快构建空天地立体感知体系,不断提升水文全要素全量程自动感知能力。推进水文设备的自主研发,加强5G、人工智能、物联网等新技术的融合应用,深化多类信息的集成共享,使水文监测更精准、更高效、更安全。当前,还要在解决好超标洪水、低枯水情的测验问题上多下功夫,同时还要发挥多方力量在泥沙在线监测方面取得新突破。
长江委水文局2019—2022年开展“一站一策”工作,新技术应用取得显著成效,立体化监测体系不断夯实。水位、降雨、蒸发等要素100%实现实时在线监测;随着流量监测新技术的投产,流量在线监测比例也突破了70%。近2 a来,强化多源融合、多维感知,着力提升全要素、全量程、全自动感知能力。一是响应雨水情监测“三道防线”要求,联合研制全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)面雨量监测仪,采用高时空分辨率气象反演技术,实现区域面雨量实时现报和短临预报,可以适应不同场景的用户需求。二是研制的水深自适应H-ADCP测控系统、LSPIV+双粒子抛投的无人机测流系统[19]、卫星监测[20]等空间监测成套技术及装备,解决了测验困难或无人区河流流量测验难题,提升了水文空间监测能力,解决了极端洪水“测不到、测不准”的难题,可将超标准洪水流量误差控制在±5%以内。三是引进“量子点”技术[21],联合开发了量子点光谱测沙仪。该项产品的作业方式已发展到定点式、走航式、非接触式等多种形式;含沙量测验范围已拓展至16 kg/m3,为破解泥沙在线监测难题提供解决方案,已在十余个省份得到推广。
长江委水文局还联合业内13家专业科研机构、科技企业、生产厂家,组建长江水文感知技术创新联盟,联盟推出首款水文监测新一代融合感知产品-全感通,实现水文专业多装备、多数据源的高度统一,并在城陵矶、仙桃、北碚等站完成现场试验。
3.3 构建智能算法集群
构建基于“大数据驱动”的水文智能感知算法群,要不断探究流域自然规律,持续完善专业算法模型,构建全方面、智能化的专业库群,逐步实现流域物理过程与孪生过程的高适配性、高关联性。
一直以来,长江委水文局不断深入研究水文专业算法,不断整理、更新水文专业模型。一是开展卫星遥感测流算法研究。提出了一种基于卫星大数据的河流流量连续测量方法,可解决测验困难或无人区河流流量连续测量难题,填补了基于河流动力学原理的卫星流量测验方法空白,可极大地提高河流流量测验的范围和密度。二是开展低枯水流量测验算法研究。针对库区等大水深、低流速水体,流速太低导致机械流速仪无法启动、声学多普勒流速剖面仪走航测流测回误差又无法闭合的二难问题,提出了声学多普勒流速剖面仪“走航和定点耦合算法”,即在“走”航测流的过程中,在固定垂线处“停”下来积时式采集流速,基于数值积分法求解断面总流量。三是开展智能推流算法研究。在开展测站特性分析的基础上,提出了一种基于机器学习算法的流量推求新方法。该方法仅需要利用相邻有水力联系的站点水位资料,便可实时在线推求研究站点流量,流量推求精度满足整编规范要求。无需安装传感器及比测率定,提升了模型预测和流量整编的精度,同时减少投入成本。四是开展智能整编算法研究。搭建整编算法库,建立了涵盖水文监测多要素的整编方法集群,探索整理了“单值化”“特征值摘录”的监测数据处理算法集群,并对接水文资料在线整编系统。构建智能专业算法库,开展了人工智能、机器学习、误差传播与控制方法的研究。五是开展水文大模型研究。建立“华为盘古-长江水文”大模型工作机制,加强机理模型与智能模型的耦合应用,推进水文大模型深化研究,为水文业务全链条创新提供新的解决方案。
3.4 搭建全业务链应用系统
打造水文感知全业务链的应用系统,要深化数字技术应用,按照统分结合、各有侧重、标准统一的原则,打造水文监测智能业务应用集群,提高水文监测整体智慧化水平。
一是研发智慧水文监测系统(WISH系统)。为解决传统水文测验“测、报、算”各环节割裂,导致水文监测数字化、网络化、智能化程度不高等短板,我局历经3 a攻关,自主研发的WISH系统,实现了从原始数据采集到水文年鉴生成的全流程在线一体化,监测业务数字生态初步建成。WISH系统包括综合监控、站网信息、水文测验、资料整编、测站管理和系统管理等功能模块,通过规范化管理及内置全面算法,大幅提高水文监测工作效率,为水文监测工作提供了全面支持。
智慧水文监测(愿景/WISH)系统支持接入各种自动记录仪器,可以进行全面的水文要素监测。系统内置了符合水位观测标准、河流流量测验规范等行业内各种规范的算法,实现了三等水准、水尺零点高程、大断面测量、流量测验自动计算等功能。同时,系统还可以解析各种厂商各种型号的全站仪、GNSS、ADCP、电子水准仪等先进测验仪器的原始数据,一键生成成果。
其子系统水文资料在线整汇编系统[22]具备测验原始数据实时对接、在线自动智能整编、资料在线交互审查、自适应排版汇编等功能。使水文资料整编,实现“日清月结”迈向“实时智能”,同时支持将不同单位水文资料汇编成册,实现无纸化出版,大大提高了汇编的效率。
2023年,WISH系统在长江委水文局全面投产,正式投产运用以来,长江委水文局依托该系统,完成水准、水位、断面、流量、泥沙等项目的测验、计算、校审、月报生成。整编入库,实现了测验无纸化,测报算一体化、监测数据可视化。
二是智慧水文监测系统以水文监测传统技术、算法模型及海量数据为依托,在机器学习等新一代数字技术的加持下,构建模型平台,融合时差法超声波流量计、侧扫雷达、视频测流等多源流量感知要素,建设流量在线监测模型,融合量子点光谱测沙仪、TES-91、浊度仪等多源泥沙感知要素建设泥沙在线监测模型。通过上述模型构建,改变以往单一手段的在线监测模式,大幅提高流量、泥沙等水文关键要素实时在线监测的精度。
4 研究展望
目前,水文智能感知研究正处在快速发展的阶段,展望未来,可以从下面3个方面重点开展:
(1)构建数字孪生水文生态。以孪生平台为依托,逐步构建数字孪生水文生态。充分运用数字孪生技术和理念,对水文业务全链条进行数字化升级,实现物理空间与数字空间虚实映射、双向交互、迭代优化,解决水文业务复杂性问题,提高生产效率和服务质量。
构建水文数字孪生平台,基于智慧水利体系框架,构建一个结合物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,基本“四预”功能,有网络安全保障的水文孪生体,利用数字技术模拟现实世界水文系统方法,以实现对水资源管理和决策的优化。以水文监测传统技术、算法模型及海量数据为依托,充分应用三维仿真、机器学习、计算机视觉等数字技术,在测站管理、业务应用、对外展示等方面,实现全要素数字赋能与智慧升级。
(2)共创水文服务生态。持续夯实长江水文感知技术创新联盟的建设,推动水文行业数字化转型、构建数字孪生流域为使命,致力于建设开放、共享、共赢的流域水文科技创新生态。
推进融合感知-全感通对接WISH系统,打造一个具备感知物联和人工智能(Artificial Intelligence,AI)特性的综合平台,支持水文全要素数据实时传输,并根据AI算法进行多源数据融合,快速实现多场景、多站点的数字孪生,通过计算成果展现全景增强现实(Augmented Reality,AR),达到水文数字孪生的实时化和泛在化。推动建设开放、共享的水文服务体系,形成需求牵引的协同合作生态;依托“长新联盟”组织,不断提高本领域技术、产业、标准和规则影响力;解决业务痛点,升华业务价值,丰富服务产品,助力智慧水利。
(3)发展水文新质生产力。深入贯彻落实习近平总书记的重要讲话和指示批示精神,按照水利部党组的决策部署,全面加快水文现代化建设,加快构建雨水情监测预报“三道防线”,大力提升支撑服务能力,水文高质量发展取得新成效。
全面优化站网布局,提升雨水情监测预报体系;持续推进水文新技术、新装备研发推广应用,加快多源融合感知进程;不断丰富水文专业算法模型库,深度赋能水文监测现代化;要积极应对数字化进程,加快完善现代化水文监测应用平台。因地制宜发展水文新质生产力,以水文新质生产力推动新阶段水文智能感知领域的高质量发展。