智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六大实施路径之一，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，全面推进算据、算法、算力建设，加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系，为新阶段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。
智慧水利是应用云计算、物联网、大数据、移动互联网和人工智能等新一代信息技术，对水利对象及水利活动进行透彻感知、全面互联、智能应用、泛在服务、信息共享、促进水利规划、工程建设、运行管理和社会服务的智慧化，驱动水治理体系和治理能力现代化的新理念和新模式。
2021年11月，水利部印发了《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》和《“十四五”期间推进智慧水利建设实施方案》，还同步印发了《智慧水利建设顶层设计》和《“十四五”智慧水利建设规划》，系列文件明确了推进以构建数字孪生流域为核心的智慧水利建设时间表、路线图、任务书和责任单。2021年12月23日，水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议。水利部党组书记、部长李国英出席会议并讲话，强调要大力推进数字孪生流域建设，积极推动新阶段水利高质量发展。
数字孪生流域，是数字孪生技术与水利融合的新发展路径，综合利用倾斜摄影、实景建模、数值仿真、BIM、GIS等多种技术手段，围绕不同维度、不同场景、不同业务模块建设需求，构建具有不同场景尺度等流域数字孪生基底。通过将数字空间中构建的水利虚拟映像叠加在水利物理空间上，重塑水利基础设施，形成虚实结合、孪生互动的智慧水利发展新形态（赵杏英，毛肖钰，徐红权，等，2021）。数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动的新一代数字流域，对物理流域全要素和水利治理管理活动全过程实现数字化映射和智能化模拟，与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。
数字孪生流域是智慧水利的核心，最初始于数字流域的建设和应用。随着数字化转型和产业升级的加速，新时期水利建设目标也愈加明确，李国英部长明确提出要加快构建具有预报、预警、预演、预案功能等智慧水利体系，推进水利高质量发展。智慧水利建设的主要任务是构建数字孪生流域，包括数字孪生平台基础设施和具有“四预”功能的“2+N”业务应用体系（蔡阳，成建国，曾焱，等，2021）。
图4.38 数字孪生流域总体框架
数字孪生流域的本质是充分利用基础及监测数据，结合流域相关领域知识，在虚拟世界中模拟再现水流及涉水相关物理实体和决策要素，虚实结合，更加直观智能的实现模拟预测、防洪应急、资源调配等业务应用，为流域管理决策提供更为智能和精准的技术支持（黄艳，喻杉，罗斌，等，2022）。数字孪生流域构建要素及作用如下图所示。
图4.39 数字孪生流域基本功能及构建要素
当前可以说还处于数字孪生流域建设的规划期，数字孪生流域建设落地有三大挑战和难点需要解决：
一是数据基础弱
1) 物联感知数据、时空数据不足。物联网感知设备存在地上多、地下少，预警设备多、监测设备少的问题，水文监测设施不足，水土保持监测站点在人口密集、人类活动频繁的地区布局明显不足，在水库、堤防、中小型水闸缺乏监测，采集到的数据不全面；时空数据包括供水管网、高程数据、倾斜摄影数据、建筑BIM数据等，存在二维数据多三维数据少的问题，在建设数字孪生流域的过程中，模拟仿真缺少时空数据支撑。
2) 感知自动化智能化程度低。监测手段自动化程度不高，仅有部分河流湖泊、大中型水利工程开展了自动化监测采集；新型传感设备、智能视频摄像头、定位和卫星无人机遥感等新技术应用未得到广泛应用；监测仍以单点信息采集为主，存在测不到、测不准、测不全等问题，缺乏点、线、面协同感知；应急监测装备能力低、应急监测手段缺乏。
3) 水利数据多源、异构。水利大数据来源广泛，不同的监测平台得到的数据具有不同的数据结构、存储系统，非结构化数据、半结构化数据、结构化数据并存，且时空数据坐标不统一、编码不统一。
4) 数据多、质量差，数据清洗难度大。水利数据包括历史数据和各类型监测数据，数据量庞大。由于不同观测条件的差异，数据可信度参差不齐，对数据清洗和质量的确保提出了很高的要求。
5) 数据收集、存储、管理困难。庞大的数据量的存储与管理需要新型数据库的支持，对海量数据进行管理使用。
二是数据多维时空分析难
1）水利数据具备时空分布特性，时间、空间双维度下的数据分析具有难度。
2）水利数据实时性要求高，对数据的处理运算速度有高要求。
3）云计算能力不足。在水利大数据管理和分析应用中大量非结构化数据，数据挖掘分析和大数据模型运算需要强大的并行计算能力，现有基础软硬件无法提供支撑。
三是场景构建、数据共享难
1) 数据孤岛现象明显。不同的水利部门系统建设时间不同，且系统之间相互独立，跨部门协同困难，且多为非公开数据，使用困难。水利信息化普遍存在分散构建现象，造成建设成果“条块分割”“相互封闭”，无法实现信息资源的有效流动、基础设施的共享应用、业务应用的交互协同，严重制约信息资源整体化效益的发挥。
2) 应用场景构建困难。数字孪生流域应用构建基于GIS、BIM、IoT、倾斜摄影、卫星影像图等多维时空数据，技术难度高、建设成本大。
3) 前沿信息技术应用水平不高。高新信息技术的潜能尚未得到充分挖掘，水利业务应用系统主要以展示查询、统计分析、流程运转、信息服务等功能为主，大数据、人工智能、虚拟现实等技术尚未等到广泛应用，整体水平不能满足应用需要。
以上内容摘自 易知微和数字孪生世界企业联盟出品《数字孪生世界白皮书(2022)》
