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关于智慧水利的认识与思考‘pg电子试玩’

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关于智慧水利的认识与思考‘pg电子试玩’

2021-07-20  点击量:

本文摘要:随着全球变化和经济社会的快速生长,我国水资源供需矛盾日益突出,极端水文事件频繁发生,严重威胁我国水宁静、粮食宁静及生态情况宁静。

随着全球变化和经济社会的快速生长,我国水资源供需矛盾日益突出,极端水文事件频繁发生,严重威胁我国水宁静、粮食宁静及生态情况宁静。我国地域辽阔,水系众多,水利工程点多、面广、量大,类型庞大,经济社会的快速生长对水资源宁静和水利工程的宁静高效运行提出了更高的要求。

水利部在2019年全国水利事情集会上提出,“水利工程补短板,水利事情强羁系”是以后事情的总基调。当前,传统水利已难以充实满足新时代经济社会生长所需的专业化、精致化、智能化的治理要求。随着以云盘算、Web2.0为标志的第三次信息技术浪潮的到来,以“感知、互联和智能”等为基本特点的大数据、物联网及其应用极大地改变了各个行业信息化服务的效率、易用性和行为范式。

水利信息化、现代化和智能化生长迎来了良好契机,生长智慧水利,正成为水利现代化,快速提升水资源效能的强力抓手和一定选择[1]。近十多年来,海内一些地方开展了智慧流域、智慧水利等方面的探讨。2018年中央一号文件明确提出要实施智慧农业林业水利工程;水利部提出的水利九大业务和水利监视业务需求,都是智慧水利的重要组成部门。

然而,当前一些地方对于智慧水利还缺乏较为系统的认识,部门地方的智慧水利工程还仅仅停留在信息治理系统平台和可视化等方面。因此,有须要进一步厘清和明晰智慧水利的内在、事情重点以及生长目的。1 智慧水利的观点1.1 智慧释义《说文解字》中纪录:智者,从日从知,日知也,逐日必有所知,则所知者厚。

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慧者,从彗从心,心有尘则借彗以除之,心则保其清明。《词典》云:智慧是一种通过人脑思维的运动。如人类对外界的资料所发生的影象、盘算、判断、决议、计划、学习、探索、推理等的种种处置惩罚能力。智慧让人可以深刻地明白人、事、物、社会、宇宙、现状、已往、未来,拥有思考、分析、探求真理的能力。

因此,总体上来说,智慧是对事物能迅速、灵活、正确地明白息争决问题的能力,是一种辨析判断、发现缔造的能力。1.2 智慧理念的应用1998年美国前副总统阿尔·戈尔提出数字地球构想,数字地球是一个无缝的笼罩全球的地球信息模型,它把疏散在地球各地的从种种差别渠道获取到的信息按地球的地理坐标组织起来,既能体现出地球上种种信息(自然的、人文的、社会的)的内在有机联系,又便于按地理坐标举行检索和使用[2]。2008年11月,IBM公司在美国纽约公布的《智慧地球:下一代向导人议程》主题陈诉中提出,即把新一代信息技术充实运用在各行各业之中。

“智慧都会”源于智慧地球的理念,是运用物联网、云盘算、大数据等新一代信息通信技术,促进都会计划、建设、治理和服务智慧化,以提升资源运用的效率,优化都会治理和服务,改善市民生活质量。2008年奥巴马上任美国总统后,对“智慧地球”做出努力回应;中国多省市也与IBM签署“智慧都会”共建协议。2012年“智慧都会”被列为中国面向2030年的30个重大工程科技专项之一。

2014年国家生长革新委员会等八部委团结印发的《关于促进智慧都会康健生长的指导意见》中明确指出,建设智慧都会,对提升都会可连续生长能力具有重要意义。2015年国家生长革新委等25个相关部门建立了新型智慧都会建设部级协调事情组,配合加速推进新型智慧都会建设。

2016年《国民经济和社会生长第十三个五年计划纲要》提出要增强现代信息基础设施建设,推进大数据和物联网生长,建设智慧都会。2016年《国家信息化生长“十三五”计划》提出要推进新型智慧都会建设行动。

1.3 智慧水利智慧水利是智慧地球的思想与技术在水利行业的应用。IBM公司将美国国家智慧水网(NATIONAL SMART WATER GRID™)作为“智能地球”重要组成,并提出了三个关键词:自动化、交互性、智能化。即使用物联网技术,自动、实时地感知水资源、水情况、物理大气水文历程及种种水利工程的多要素、多属性、多花样的数据;通过信息通信网络传送到在线的数据库、数据堆栈和云存储中;再使用云盘算、数据挖掘、深度学习等智能盘算技术举行数据处置惩罚、建模和推演,做出科学优化的判断和决议,并反馈给人类和设备,接纳相应的措施和行动有效解决水利科技和水利行业的种种问题,提高水资源的使用率、水利工程的效益,有效掩护水资源及水情况,实现防灾减灾和人水和谐。

智慧水网的技术焦点将涉及水文学、水动力学、气象学、信息学、水资源治理和行为科学等多个学科偏向,是新一代水利信息化的集成生长偏向。因此,智慧水利是运用物联网、云盘算、大数据等新一代信息通信技术,促进水利计划、工程建设、运行治理和社会服务的智慧化,提升水资源的使用效率和水旱灾害的防御能力,改善水情况和水生态,保障国家水宁静和经济社会的可连续生长。

综合来看,智慧水利的内在主要有三个方面:(1)新信息通信技术的应用。即信息传感及物联网、移动互联网、云盘算、大数据、人工智能等技术的应用。(2)多部门多源信息的监测与融合。包罗气象、水文、农业、海洋、市政等多部门,天上、空中、地面、地下等全要素监测信息的融合应用。

(3)系统集成及应用,即集信息监测分析、情景预测预报、科学调理决议与控制运用等功效于一体。其中,信息是智慧水利的基础;知识是智慧水利的焦点;能力提升是智慧水利的目的。2 现状与问题水利部向来高度重视水利信息化建设,提出了以水利信息化动员水利现代化的总体要求。

2017年5月水利部正式印发《关于推进水利大数据生长的指导意见》,该指导意见是水利部深入贯彻党中央提出的国家大数据战略、国务院《促进大数据生长行动纲要》等系列决议部署的重要举措,旨在水利行业推进数据资源共享开放,促进水利大数据生长与创新应用。2019年水利部《加速推进智慧水利指导意见》指出全方位推进智慧水利建设是加速推进新时代水利现代化的重要举措。把智慧水利建设作为推进水利现代化的着力点和突破口,加速推进智慧水利建设,大幅提升水利现代化水平。

经由近20年的水利信息化建设,水利综合信息收罗体系开端形成,网络通信保障能力显着提高,新一代水利卫星通信网的卫星小站获得扩充,开端建成了水利部基础设施云,并搭建了“异地三中心”的水利数据灾备总体结构。有关流域机构信息部门对云盘算、大数据应用举行了开端探索,实现了围绕突发事件对水情、工情和位置等信息的自动定位和展现。有关研究院所使用物联网等技术开展了水文水资源、防汛抗旱、气候变化影响、水利信息化、水情况掩护与治理等方面的科研事情。地方水利部门增强水文、水情况、水灾害等方面的自动智慧化监测,研究开发和实践应用水文预报预警、调理决议、日常业务治理等系统,显著提升了业务事情能力和水平。

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可是,智慧水利的建设与智慧社会的需求仍存在较大差距。一是全面感知不够,现在,各种水利设施的监测远未做到全面感知。例如,水库宁静监测方面,多数中型水库和险些所有小型水库都没有实时宁静监测设施,大部门小型水库甚至没有水情监测报汛设备,且感知技术手段也存在较大差距,自动化水平不高。

二是信息全面互联差距大,网络笼罩面小,县级水利部门尚未实现全面毗连水利业务网;而且网络通道窄,受限于信息基础设施,下层水利数据无法实时传输;上下左右联通不畅,集中体现在工程控制系统隔离在各个工程治理单元,差别工程的业务系统信息共享和业务协同难题。三是共享不足,在水利行业内部,各专业部门之间的信息共享不足;在行业外部,与环保、交通、领土等部门的相关数据还不能做到数据实时共享。四是智能应用不够,对于新一代信息技术的应用,水利行业总体上还处于低级阶段。

大数据、人工智能、虚拟现实等技术尚未获得广泛应用、智慧功效尚未获得充实显现。3 智慧水利的内在3.1信息:智慧水利的基础古语云“巧妇难为无米之炊”。

信息是智慧水利建设的基石。系统地、整体地、多类型地获取信息,以及信息获取之后的存储、搜集、评价、校正和融合对智慧水利目的的实现至关重要[3]。3.1.1 信息多元性智慧水利涉及领域广泛,应用目的多元,其所需信息也庞大和多样,涉及水利工具的信息有河流水系、湖泊、水利工程等;水利信息时间跨度涵盖已往、现在以及未来气候模式等;信息泉源有地基水利要素站网监测,以及空基天基遥测数据;包罗业务属性的信息有建设、运行、维护和服务信息;信息存储花样也多种多样,如图像、数字、音频和视频等。

3.1.2 感知完整性为全面、系统、准确地收集水利信息,一是需要扩大感知及监测规模,即充实水文、水质、地下水位、水情况监测站网,加速水文现代化建设程序,以扩大江河湖泊水系的监测规模;补齐和提升大中小型水库、长江与黄河等流域下游险工险段堤防、重点水闸、下游有乡村或重要设施的主干淤地坝等水利工程宁静及运行监测设施,扩洪流利工程设施的监测规模;全面提升水资源、水情况、水生态、水灾害、工程运行等水利焦点业务治理运动中的重要事件、行为和现象的动态感知能力,以提升水利治理运动的动态感知能力。二是提升立体感知的智能水平,通过卫星、雷达、无人机、遥控船等新型遥感监测手段,以及高清视频监控的应用,鼎力大举提升水文测报自动化和智能化水平,实现对江河湖泊、水利工程、治理运动的动态感知。3.1.3 信息搜集智慧水利通过综合数据汇聚与支撑平台(实时立体监测、遥感信息分析、历史数据分析、视频等)举行多源、多种类数据信息的搜集、整合。在水利部、流域和省区划分建设三级感知数据搜集平台,统一吸收遥感影像,凭据差别的应用需求举行图像处置惩罚、信息提取、图像解译和数据分析,建设遥感吸收处置惩罚服务平台。

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建设三级级联、多级应用的水利视频集控体系,并与现有水利视频集会系统整合,实现全国水利视频联网。3.1.4 信息融合建设多源和多尺度信息体系。

即差别传感器、差别时空尺度的信息举行融合。数据融合最早被应用于军事领域。现在数据融合的应用领域越发广泛,如多源影像复合、机械人和智能仪器系统、图像分析与明白、目的检测与跟踪、自动识别等等。

例如,在遥感领域,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地域的多源遥感影像数据加以智能化合成,发生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的预计和判断。相对于单源遥感影像数据,多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性、互补性、互助性和信息分层的结构性等特点。其实质就是在统一地理坐标系中将对同一目的检测的多幅遥感图像数据接纳一定的算法,生成一幅新的、更能有效表现该目的的图像信息。

例如:5m分辨率的全色影像融合10m分辨率的彩色影像,可获得5m分辨率的彩色影像。信息融合在水文预报与水利盘算领域的最典型应用就是,对地面雨量站、降雨雷达站和卫星遥感多源观察信息,举行数据同化,综合使用卡尔曼滤波校准、最优插值、变分校准和统计权重集成等方法举行分析融合,海量信息的综合应用以期提高预报精度。3.2知识:智慧水利的焦点智慧水利中的多元信息中不仅包罗数据,同时也隐含着富厚的纪律和知识,而数据中的纪律与知识并不是观察直接得出的,而是需要通过深度的挖掘与分析。由于水利信息庞大而庞大的特性,难以有效集成与治理、难以自动化处置惩罚与分析,尤其是涉及空间相关的数据挖掘难度很大。

深刻明白与分析大数据中蕴含的纪律和知识,需要全面认识、明白客观事物并运用知识、履历等解决实际问题。智慧水利的知识是包罗水文物理纪律、降水径流等转化关系、水文气象要素预测预报,以及流域水文、水动力学、水情况等模型等。

知识的发生,除了传统的数理统计等方法外,大数据挖掘和人工智能等信息方法手段,是获取智慧水利知识的重要方法和手段。3.2.1 大数据大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处置惩罚的海量的、庞大的数据荟萃。大数据具有数据体量庞大,数据类型繁多(包罗结构化和非结构化的),价值密度低(海量信息中有价值的信息可能很少)和更新速度快的特征[4]。水利运动发生和所需的数据规模庞大(历史水文气象要素的相关系列)、类型多样(水位、流量、土地使用数据、植被土壤类型数据、水利工程调理数据等)、增长迅速(实时监测更新),其获取、存储、治理、分析等方面都大大超出了传统数据库软件工具的能力规模[5]。

水利数据完全切合大数据所具有的4个特性,可谓是大数据观点领域当中的一个极具代表性的应用。例如水文预报模型或预报方案,即通过历史产汇流纪律的知识提取获得的降雨径流关系图(P+Pa与R的相关曲线)就是大数据在的水文预报中的典型应用。当前水利大数据平台建设主要包罗硬件架构、HDFS漫衍式文件存储、Hadoop架构、Spark内存盘算框架、NoSQL非结构化数据库、MPP漫衍式数据库、数据挖掘等若干关键技术。

3.2.2人工智能美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能的界说是:人工智能是“怎样表现知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”人工智能科学就是研究如何使盘算机去做已往只有人才气做的智能事情。人工智能需要数据来建设其智能,没有大数据就没有人工智能。

大数据是一种传统的盘算方法(统计分析),它只是寻找效果,不会凭据效果接纳行动。相比之下,人工智能是一种盘算形式,它允许机械执行认知功效,并凭据执行的反映不停改变它们的行为,以适应执行效果的变化。近些几年,围绕基于机械学习和深度学习等技术在水文领域的应用获得了长足进步。研究讲明:深度学习等智能算法在水文遥感数据处置惩罚及信息提取、缺资料小流域水文预报模型区域参数化、山洪灾害影响因子识别与风险分析等方面都取得了一些优秀的结果[5]。

效果讲明人工智能在降雨预报、小流域下垫面遥感数据分类、洪水盘算模型参数、洪水预报预警和洪水灾害风险评估等研究和探索性应用方面具有很好的应用前景[6]。3.3能力提升:智慧水利的目的智慧水利的目的是业务水平和治理能力的提升,包罗对水文属性多方面的感知能力,对水文现象、水资源关系范式合理性的辨析能力,对现实中的气象水文现象的模拟能力,对未来气候模式、经济社会模式下的预测能力以及综合智慧水利各方面信息应对实际问题的决议支持能力等[7]。当前关于智慧水利亟需能力提升偏向主要包罗:流域水模拟和预测预报、水工程宁静分析和科学调理、水行政智能治理应用和水信息智能服务应用等。

3.3.1 流域水模拟和预测预报在流域洪水预报方面,需要研制具有物理基础的水文模拟模型,拓展模型的模拟要素和规模,在精致化模拟的基础上增强模拟能力;研究数值天气预报产物在水文预测预报中的应用,延长水文预报的预见期;研究基于不确定性分析评价的系统实时校正方法,以期提高预报精度。在水资源的治理应用方面,围绕最严格水资源治理制度落实、节水型社会建设、城乡供水宁静保障等,构建流域尺度、行政区尺度的水资源模型,开发城乡供水、节水、调水等智能应用,实现水资源动态羁系分析与精致化设置调理能力提升、城乡供水宁静羁系和应急处置能力提升等。在水情况水生态掩护的智慧应用方面,围绕河湖长制、水域岸线治理、河流采砂羁系、水土保持监测和监视治理等,构建江河湖泊、水土流失等水情况水生态的智能应用,实现河湖治理精准羁系能力的提升,水情况水生态掩护的能力提升。

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3.3.2 水工程宁静分析和科学调理围绕工程计划、建设治理、市场羁系和工程运维等,构建水工程智能应用,模拟水利工程建设治理和水利工程宁静运行,实现水利工程宁静运行保障能力提升、水利工程生命周期治理能力提升等。3.3.3 水行政智能治理应用依托智慧水利平台,实施羁系信息预处置惩罚、行业监视稽察、宁静生产羁系、工程质量监视、项目稽察和监视决议支持等,构建水行政智能应用,实现资产智能羁系,移民智能羁系,项目智能计划和智慧机关建设等。3.3.4 水信息智能服务应用加速政府供应向民众需求的转变,以社会民众服务为导向。

实现民众感水知水能力提升,社会的节水护水人文素养提升,政府管水治水服务水平提升。4 对我国智慧水利生长的思考与建议4.1 增强信息源及信息系统基础设施建设构建设体监测体系,以地面站网为基础,以水循环为线索,以新装备、新产物、新途径为牵引,实现水宁静、水资源、水情况、水生态、水治理等信息的立体高效监测。

例如,基于天基手段,实现对降水(GPM-IMERG)、土壤含水量(SMAP,stands for Soil Moisture Active and Passive)和地表水水面和水位(SWOT,Surface Water and Ocean Topography)等重要水文气象要素举行实时观察。信息化是智慧水利生长的短板之一,而信息系统是智慧水利的重要支撑。当前和以后一段时期的事情重点是要完善网络情况,提升网络宁静态势感知和应急处置能力;增强信息系统基础设施建设,保障水利大数据、信息搜集以及信息系统的运行,为智慧水利的生长保驾护航;要加速水利云平台建设,提升水利在线网络储存能力和盘算分析能力,支持海量数据治理并提供公共服务支撑功效,淘汰托管和维护事情成本。4.2 增强知识体系建设4.2.1 中国水模型研制水文模型是用数学语言或物理模型对水文自然系统举行解释或相比,并在一定的条件下对水文变量的变化举行模拟和预测预报。

水文模型是研究流域水文循环机理、水文预报以及水资源评价等领域的重要工具。水文模型的研究与生长主要履历了履历性模型(降水径流关系)、黑箱模型或观点性水文模型到漫衍式且具有物理基础简直定性水文模型等阶段。

而由变化情况所导致的“水文一致性”的丧失,动摇了传统的水资源分析理论方法的科学基础,新一代灵活应用于变化情况下的水文水资源预报模型的研制则为重中之重。以新一代水文水资源模型为焦点,荟萃气象预报、水动力模型、水工程调理模型即是一体全国尺度的中国水模型,科学预测未来中国水资源情势不仅是新时期水资源精致化治理的一定需求,也是生态文明社会建设的重要支撑。一方面开展国家层面水资源实时调理,需要精准预测中国短期水文情势,为水资源的时间调蓄和空间调理提供基础数据;另一方面凭据“空间平衡”的水资源治理目标,实施未来的水资源计划与设置,也对未来恒久水资源变化情势预测提出了更高的要求。

因此,开展中国水模型的研发事情,在全国层面上科学预测未来差别时空尺度的水资源情势,可为更好地落实新时期治水目标提供重要的技术支撑。4.2.2 人工智能方法研究人工智能算法对于智慧水利知识的生成以及智慧水利的应用具有重要的支撑作用。水利大数据的大样本,使用不停的学习和训练历程,保证智慧水利模拟和预测的准确性。

近年来,西欧等国家的学者将传统水文学和人工智能相联合,降生了一门新的学科—水信息学。随着科技的进步,数据量的增长、智能算法的生长和水科学的进一步完善,深度学习等数据挖掘技术将会更多地应用于水科学领域。4.3 增强智慧业务焦点系统建设为进一步全面落实和支持“水利工程补短板、水利行业强羁系”的水利事情主基调,当前和以后一段时期需要集中精神建设四个系统的智慧业务体系,即流域水模拟和预测预报系统,水工程宁静分析和科学调理系统,水行政治理智能系统和水信息服务智能系统。5 结 语 智慧水利是运用物联网、云盘算、大数据等新一代信息通信技术,促进水利计划、工程建设、运行治理和社会服务的智慧化,提升水资源的使用效率和水旱灾害的防御能力,改善水情况和水生态,保障国家水宁静和经济社会的可连续生长。

智慧水利是水利信息化生长的新阶段,也是水利现代化的详细体现。信息是智慧水利的基础,要高度重视信息的收集、监测和分析;知识是智慧水利的焦点,要应用新的信息技术,增强信息的挖掘、提取和知识的积累;能力提升是智慧水利的目的,着重提升流域的监测能力、预测预报能力、调理决议能力和运行治理能力。智慧水利不能仅停留在观点和口号等外貌,要进一步重视信息源建设、重视信息系统基础设施建设、重视知识体系建设。

智慧水利的生长不仅要依靠行业的科学计划和指导,还要靠各有关专业的科学家不停努力。配合促进水科学、盘算机科学、地理科学、情况科学、数学和社会学等多学科的深度交织融合,推动我国智慧水利的生长和进步。


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