流域防洪“四預”關鍵技術研究與應用

Research and application of key technologies of the “forecast, early-warning, rehearsal and plan” for basin flood control

何健，肖堯軒，劉國慶，王在艾，趙牧晨

（1.江蘇省水文水資源勘測局，210029，南京；2.水利部珠江水利委員會珠江水利綜合技術中心，510611，廣州；3.水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院，210029，南京；4.湖南省水利水電科學研究院，410007，長沙；5.中國長江三峽集團有限公司，430010，武漢）

摘要：流域防洪“四預”（預報、預警、預演、預案）是數(shù)字孿生流域建設的出發(fā)點和落腳點，是提升流域防洪減災能力、保障人民生命財產安全的重要手段。在智慧水利體系和數(shù)字孿生流域技術框架下，設計了流域防洪“四預”通用業(yè)務流程框架，建立了預案執(zhí)行驅動的預報結果滾動調整、預警信息動態(tài)更新、預演干預對象調整的動態(tài)互饋機制；構建了“三道防線”驅動的流域洪水預報調度技術框架，支撐滾動預報和正反向預演；研究了由核心智能體和方案匹配、方案評估、自學習、自優(yōu)化輔助智能體組成的“1+4”多智能體系統(tǒng)架構，提出了流域防洪預案自學習自優(yōu)化智能決策新模式。成果可為流域防洪“四預”業(yè)務流程標準化、雨水情監(jiān)測預報“三道防線”建設應用、水利行業(yè)大模型研發(fā)提供支撐。

關鍵詞：流域防洪；“四預”；“三道防線”；預報調度一體化；多智能體決策

作者簡介：何健，高級工程師，主要從事水文情報預報方面工作。

基金項目：廣西壯族自治區(qū)科技計劃項目“平陸運河全生命周期數(shù)字孿生平臺技術研究及示范應用”（桂科AA23062053）；江蘇省水利科技項目“城市極端暴雨綜合風險動態(tài)評估關鍵技術與應用”（2023008）；水利部重大科技項目“基于數(shù)字孿生的百色水利樞紐工程安全運行關鍵技術研究項目”（SKS-2022158）。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.07.003

隨著全球氣候變化影響日益顯著，極端天氣事件頻發(fā)重發(fā)，水旱災害的復雜性和不確定性顯著增加，對國家水安全構成嚴峻威脅。習近平總書記關于網(wǎng)絡強國的重要思想和關于治水重要論述，強調利用現(xiàn)代信息技術手段提升水利治理能力的重要性。水利部高度重視數(shù)字孿生水利建設，將其作為發(fā)展水利新質生產力、推動水利高質量發(fā)展、保障國家水安全的實施路徑之一。流域防洪“四預”（預報、預警、預演、預案）是數(shù)字孿生流域建設的出發(fā)點和落腳點，是提升流域防洪減災能力、保障人民生命財產安全的重要手段。在智慧水利體系和數(shù)字孿生流域技術框架下，緊扣流域防洪業(yè)務，錨定“四預”目標，開展流域防洪“四預”關鍵技術研究與應用，為數(shù)字孿生水利建設探索可復制、可推廣的技術思路與實現(xiàn)路徑，具有現(xiàn)實的借鑒和指導意義。

當前數(shù)字孿生流域建設取得階段性進展，流域防洪“四預”應用場景成果相對較多，但仍存在不少亟須研究和解決的問題，主要表現(xiàn)在防洪“四預”流程需要進一步通用化、規(guī)范化、精細化，“三道防線”預報預警作用需要進一步發(fā)揮，正算反演過程交互能力、模擬效率需要進一步提升，“四預”中預案功能應用效果需要進一步夯實等方面。重點針對以上問題，以流程優(yōu)化配置為核心內容，構建流域防洪“四預”通用流程體系，通過流程驅動預報、預演、預案相關關鍵技術研究，明確“三道防線”驅動的流域洪水預報、流域防洪“正向—反向—正向”預演、流域防洪預案功能自優(yōu)化智能決策等關鍵技術框架，保障“四預”業(yè)務流程、核心功能與關鍵技術的相互匹配和相互支撐；最后聚焦三峽工程、洞庭湖流域等典型工程、典型流域，通過流程移植和技術應用，對防洪“四預”通用流程體系、關鍵技術體系的適用性進行驗證。

流域防洪“四預”業(yè)務流程優(yōu)化

1.業(yè)務流程總體框架

防洪“四預”業(yè)務中的預報、預警、預演、預案四者既環(huán)環(huán)相扣、層層遞進，也存在隨預案執(zhí)行過程的動態(tài)變化反饋邏輯。這些業(yè)務環(huán)節(jié)是建立在“三道防線”監(jiān)測與模型預報基礎上，對防汛起到輔助會商決策的智能支撐作用。反饋邏輯主要體現(xiàn)在隨著工程調度信息的更新，預報結果會滾動調整，預警信息會動態(tài)更新，預演的目標和干預對象隨之發(fā)生變化。防洪“四預”業(yè)務流程框架如圖所示。

流域防洪“四預”業(yè)務流程框架

實況是對“三道防線”監(jiān)測信息的實時接入與全面呈現(xiàn)；預報是對水文、水動力、洪水風險要素的提前預判；預警是對不同水利對象各類預警信息及時發(fā)布提醒；預演是對流域防洪場景進行“正向—反向—正向”調度優(yōu)化推演；預案是對水利工程調度運用與組織實施的動態(tài)執(zhí)行；會商是對實況信息的綜合態(tài)勢分析與防洪“四預”結果的科學運用。

2.“三道防線”支撐風險要素預報

預報是防洪“四預”的首個核心業(yè)務環(huán)節(jié)。以“三道防線”為基礎，結合感知與模型聯(lián)合模擬同化技術，形成從傳統(tǒng)水文水動力要素預報向風險要素預報轉變的核心流程。該流程包括“三道防線”接入、利用模型的自動預報任務配置、作業(yè)預報及成果發(fā)布等階段。

（1）監(jiān)測要素與模型接入

加密監(jiān)測站網(wǎng)與預報要素，提高預見期與預報精度。在構建現(xiàn)代化的雨水情監(jiān)測預報“三道防線”體系基礎上，進一步加密監(jiān)測站網(wǎng)，并接入降雨預報模型、產匯流水文模型和洪水演進水動力學模型，實現(xiàn)預報要素的同步加密與增加。通過逐級延伸洪水演進傳導預報，有效提高洪水預報精度和應急響應速度。

（2）自動預報配置

增加數(shù)據(jù)同化效率與預報場景，形成集合預報多類成果?？紤]“三道防線”實測降雨與預報降雨的融合，接入氣象水文實時庫，同步驅動模型計算引擎。通過配置預見期與預報頻率，實現(xiàn)實況數(shù)據(jù)實時同化與初始場自動校正。自動預報模型庫考慮配置多種邊界組合場景，通過并行算法實現(xiàn)多預報模式的同步模擬，并輸出多類集合預報成果。

（3）作業(yè)預報制作

融合滾動成果與預報方案，強化預報調度同步運行。充分利用預報模型參數(shù)自率定功能，承接不同自動預報模式熱啟動狀態(tài)，縮短作業(yè)時間?？紤]專家經驗和歷史相似案例，對多種預報方案進行比較優(yōu)選。強化預報調度一體化，實現(xiàn)實時在線互通，提高預報時效性。預報會商環(huán)節(jié)組織相關部門進行聯(lián)合會商，形成綜合意見。成果發(fā)布環(huán)節(jié)及時將預報成果報送相關部門并向社會統(tǒng)一發(fā)布。

3.潛在洪水風險靶向預警

預警是防洪“四預”的第二個業(yè)務環(huán)節(jié)。以雨水情監(jiān)測預報“三道防線”體系為基礎，形成洪水靶向預警的核心流程，包括感知預報加密獲取、預警信息靶向發(fā)布、響應措施精準服務三個階段

（1）感知預報加密獲取

加強與模型耦合，增加預報對象并延伸預報要素。充分利用雨水情監(jiān)測預報“三道防線”體系，加密監(jiān)測感知站網(wǎng)密度，耦合模型提升預見期和預報精度。預報要素由傳統(tǒng)水文要素向水動力、風險要素延伸擴展，為預警工作贏得先機，并擴大預警對象范圍。

（2）預警信息靶向發(fā)布

加強與多行業(yè)銜接，拓寬發(fā)布渠道并加快警情發(fā)布。制定水災害風險指標和閾值，確定預警對象、范圍和等級。構建動態(tài)預警模式，及時將預警提示推送至一線人員和社會公眾。利用防洪“四預”系統(tǒng)預演功能進行防汛會商，拓寬預警信息發(fā)布渠道。

（3）響應措施精準服務

加強與地方聯(lián)動，科學制定響應措施并動態(tài)更新。加強超標準、極端洪水情景下的預案編制，確定啟用條件與程序。構建動態(tài)響應業(yè)務流程，為采取響應措施提供指引和信息服務。

4.“正向—反向—正向”預演

預演是防洪“四預”的第三個業(yè)務環(huán)節(jié)。以水文-水動力耦合通用模型和數(shù)據(jù)底板支撐實例化模型為基礎，形成“正向—反向—正向”工程調度優(yōu)化迭代流程。

（1）正向預演

干預工程規(guī)則調度，推演現(xiàn)狀工程體系下洪水風險形勢與影響。承接預報功能中當前滾動預報方案，模擬現(xiàn)狀工程體系下洪水風險形勢與影響。若存在洪水警情或險情，干預模型邊界條件庫或調度規(guī)則庫，優(yōu)化調度對象與執(zhí)行方案。

（2）反向預演

設置調度目標約束，推演現(xiàn)狀工程體系下最優(yōu)動態(tài)調度方案。在明確控制斷面調度目標條件下，通過建立多目標優(yōu)化調度模型或構建干預模型調度規(guī)則的調度方案集，采用人工智能算法優(yōu)化聯(lián)合調度，解決超額洪水量再分配、調度方案最優(yōu)化問題。

（3）正向預演

基于最優(yōu)調度方案，推演現(xiàn)狀與應急狀態(tài)洪水風險形勢與影響。正向推演流域洪水最優(yōu)化調度防御過程，掌握關注斷面水文水動力特征、堤防安全及漫溢風險狀況?？紤]超標準洪水情景下的人工干預場景，增設預防潰口、加高擋水防線的臨時應急工程，推演洪水對下游的影響。

5.動態(tài)優(yōu)化調度執(zhí)行預案

預案是防洪“四預”的最終目的。預案功能包括水利工程調度運用、非工程措施制定、組織實施等。根據(jù)預演確定的方案，考慮水利工程最新工況、經濟社會情況，明確規(guī)定各類水利工程的具體運用方式。非工程措施制定包括值班值守、物料設備配置、查險搶險人員配備等應對措施。組織實施包括落實執(zhí)行機構、權限和職責，明確信息報送內容、方式和要求，在預演的基礎上，可以有效增加準備時間，實現(xiàn)預案執(zhí)行過程的動態(tài)化、科學化和精準化。

流域防洪“四預”關鍵技術研究

1.“三道防線”驅動的流域洪水預報技術

（1）基于“三道防線”的多源降雨融合

降雨是“降雨—產流—匯流—演進”鏈條的首要環(huán)節(jié)，是預報、預警、預演、預案“四預”流程的關鍵驅動因子。傳統(tǒng)洪水預報基于“落地雨”，預見期不超過流域匯流時間；氣象水文耦合洪水預報從“云中雨”出發(fā)，降雨預報的精度和預見期直接影響洪水預報的精度和預見期?！叭婪谰€”提供了氣象衛(wèi)星、測雨雷達、雨量站等多種來源，實測、估測、外推等多種類型，以及時空尺度、預見期、精度各不相同的降雨監(jiān)測預報數(shù)據(jù)。在“三道防線”建設背景下，構建多源降雨融合方案（見下圖），充分發(fā)揮氣象衛(wèi)星覆蓋范圍廣、雷達時空分辨率高、數(shù)值模式預見期長、雨量站精度高的優(yōu)勢，為洪水預報滾動提供時空精度最優(yōu)、預見期無縫銜接的降雨監(jiān)測預報輸入，是現(xiàn)階段實現(xiàn)延長洪水預見期與提高洪水預報精準度有效統(tǒng)一的可行路徑。融合過程以當前時刻分為實測降雨融合和預報降雨融合。在自動預報和作業(yè)預報流程中，可根據(jù)實際業(yè)務需求和雨情發(fā)展趨勢靈活選用“實測融合”“預報融合”“實測融合+預報融合”作為降雨輸入。融合降雨以網(wǎng)格形式呈現(xiàn)，便于進一步處理成流域洪水預報計算單元所需的面雨量。

基于“三道防線”的多源降雨融合方案

①實測降雨融合技術

國家氣象信息中心在多源降雨融合方面的研究與應用起步相對較早，從“地面-衛(wèi)星”二源融合到“地面-雷達-衛(wèi)星”三源融合，時空分辨率不斷提高，同時證實了融合降雨精度優(yōu)于任何單一來源降雨。參考國家氣象信息中心三源降雨融合技術框架，對氣象衛(wèi)星反演降雨、雷達估測降雨和雨量站實測降雨進行融合，主要包括系統(tǒng)誤差訂正、背景場構建、空間降尺度、三源降雨融合四個步驟。系統(tǒng)誤差訂正采用概率密度函數(shù)匹配法，一定程度上消除了衛(wèi)星、雷達降雨的系統(tǒng)誤差，訂正后的雷達、衛(wèi)星降雨保持了原來的空間分布形態(tài)，但量值上與雨量站更加接近。背景場構建基于貝葉斯模型平均原理，以后驗概率作為權重對衛(wèi)星、雷達降雨進行加權平均，得到最接近雨量站降雨的背景場。空間降尺度引入更多來自雷達降雨的關鍵降雨細節(jié)（如強降雨中心等），利用比例訂正因子對背景場進行空間降尺度，得到更高分辨率的背景場。三源降雨融合采用最優(yōu)插值，在高分辨率背景場基礎上，加上一定空間范圍內雨量站降雨與背景場偏差的加權估計，實現(xiàn)衛(wèi)星、雷達、雨量站三源降雨融合。最終的三源融合降雨覆蓋完整，保留了雷達降雨的高分辨率、雨量站降雨的高精度特征。

②預報降雨融合技術

氣象衛(wèi)星現(xiàn)階段側重于強對流云團覆蓋范圍內強降雨風險預警等定性應用，重點關注基于雷達外推和數(shù)值模式的預報降雨融合。融合過程的實質是“取長補短”，按預見期可分為0~1h、1~6h、6h以上無縫銜接的三個階段。預見期0~1h完全采用雷達外推預報，主要是考慮到數(shù)值模式在起始階段預報誤差均較大，不及雷達外推預報效果好。預見期1~6h采用雷達外推預報與數(shù)值模式預報加權平均，雷達外推權重逐漸減少，數(shù)值模式權重逐漸增大，主要考慮到雷達外推預報能力隨預見期延長而迅速下降，而數(shù)值模式經過預熱和同化，預報能力隨預見期延長而提高。動態(tài)權重可以按照雷達外推、數(shù)值模式預報技巧評分賦值，也可采用正弦權重、雙曲正切權重、實時滾動權重等方法計算確定。預見期6h以上完全采用數(shù)值模式預報，主要考慮到雷達外推預報6h以后已不具備參考價值，而包含動力學過程的數(shù)值模式仍保持一定的預報能力。

未來氣象衛(wèi)星外推由定性向定量發(fā)展，臨近預報降雨融合也可以從二源向三源深入；三個階段的劃分不是一成不變的，需根據(jù)各類型降雨預報技術的進步適時調整；延長短臨、短中期降雨預報模型預見期和提高精準度仍十分必要，如將氣象衛(wèi)星和雷達監(jiān)測數(shù)據(jù)同化融入數(shù)值模式背景場，開展降雨集合預報等。

（2）基于“三道防線”的預報調度一體化

洪水預報和防洪調度是防汛工作的重要技術支撐。預報以調度為邊界條件提前預知洪水，調度以預報為主要依據(jù)合理安排洪水，調度調整觸發(fā)預報滾動更新，預報更新驅動調度實時調整。從業(yè)務邏輯層面，預報與調度相輔相成、互饋互益，本就是一體的；而在實際業(yè)務層面，預報一般由水文部門進行作業(yè)，調度則由水旱災害防御部門組織實施，預報調度一體化機制主要依靠“離線”人工方式實現(xiàn)，兩者融合度還不夠?，F(xiàn)階段，數(shù)字孿生水利建設大力推進，為賦能預報調度一體化從“離線”走向“在線”帶來了機遇

數(shù)字孿生水利建設背景下的預報調度一體化，應充分發(fā)揮雨水情監(jiān)測預報“三道防線”和數(shù)字孿生水利知識平臺的支撐能力。如下圖所示，“三道防線”通過“硬件”（氣象衛(wèi)星和測雨雷達、雨量站、水文站等）和“軟件”（降雨預報模型、產匯流水文模型、洪水演進水動力學模型等）耦合應用，形成貫通“云雨水”、覆蓋“天空地水工”的完整監(jiān)測預報鏈條，是實現(xiàn)預報調度一體化在線的關鍵基礎。水利知識平臺通過定制訓練，掌握了現(xiàn)有調度方案預案、歷史調度案例、調度經驗習慣、調度對象關聯(lián)關系等調度領域知識，具備了調度方案動態(tài)生成能力，是實現(xiàn)預報調度一體化在線的智能核心。知識平臺依據(jù)“三道防線”提供的雨水情信息，對當前防汛形勢進行解析，推理生成推薦的預見期調度方案，驅動水文水動力學模型模擬預見期洪水過程。當預演結果不符合預期調度目標，請求知識平臺再次推薦預見期調度方案，以此循環(huán)；若符合預期則提交會商決策，形成正式調度方案。調度方案在執(zhí)行過程中實時進行效果評估，如無法達到預期調度目標應適時進行人工干預；對于執(zhí)行效果好的調度方案，應反饋至知識平臺，進一步增強未來調度方案的生成能力

基于“三道防線”和知識平臺的預報調度一體化框架

①預報模型實時交互技術

隨著“三道防線”建設的加快推進，流域下墊面遙感、水文實時監(jiān)測、水工程調度運行等多源數(shù)據(jù)高頻匯集，形成豐富的算據(jù)資源。將反映物理流域最新狀態(tài)的監(jiān)測信息實時融入“三道防線”產匯流水文預報模型、水動力學預報模型，動態(tài)干預模型運行軌跡，促進預報滾動迭代，有助于提高預報精準度和可靠性

數(shù)據(jù)同化是將多源監(jiān)測信息應用于模型模擬預報的一種有效手段，被公認是提高模型模擬預報精度、量化不確定性方面最具前途的方法?！叭婪谰€”監(jiān)測感知信息不僅可以作為輸入直接驅動預報模型，還可以通過數(shù)據(jù)同化實現(xiàn)與模型更深層次的交互。上圖中，預報模型可以看作是由一組包含狀態(tài)和參數(shù)的方程構成，與模型的實時交互實際上是對其狀態(tài)和參數(shù)的動態(tài)調整。數(shù)據(jù)同化基于最優(yōu)控制、誤差估計等數(shù)理統(tǒng)計理論，通過不斷引入新的實測信息，尋求預報模型狀態(tài)或參數(shù)的最優(yōu)解并反饋至模型，從而達到減小預報誤差、獲得更高精度預報結果的目的。

土壤濕度是流域洪水預報模型重要的狀態(tài)變量，對預報精度影響極大。挖掘利用“第一道防線”衛(wèi)星遙感反演土壤濕度和土壤墑情站監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效信息，借助數(shù)據(jù)同化技術，改進預報模型土壤濕度狀態(tài)模擬。由于衛(wèi)星遙感反演土壤濕度僅能反映表層情況，必要時需向深層進行推算，以符合預報模型土壤濕度狀態(tài)變量的物理意義。“第三道防線”水文站實時精準監(jiān)測本站洪水，一方面可實現(xiàn)向下游的洪水演進傳導預報；另一方面可與“第一道防線”“第二道防線”產匯流水文預報模型交互，將最新的徑流監(jiān)測數(shù)據(jù)不斷同化至模型內部，滾動優(yōu)化模型狀態(tài)，進而提高洪水預報精度。

②正反向預報調度模擬技術

水利部印發(fā)的《水利業(yè)務“四預”基本技術要求（試行）》中指出，流域防洪前瞻預演應同時具備“正向”與“反向”功能。正反向預演的關鍵在于實時、快速且精準的預報調度模擬，在洪水預報由傳統(tǒng)水文水動力要素預報向風險要素預報轉變、洪水預警由閾值預警向風險預警轉變的背景下，氣象、水文、水動力等多過程耦合模擬成為趨勢，同時也面臨速度與精度的雙重挑戰(zhàn)。目前，主要有三種正反向預報調度模擬方法展現(xiàn)出一定的實用效果與推廣潛力。

基于超額水量分配與輪庫補償?shù)姆聪騼?yōu)化調度：主要用于流域水庫群防洪聯(lián)合調度。從防洪控制斷面的超額水量出發(fā)，依據(jù)水庫的空間位置、空閑庫容、入庫洪水過程、后續(xù)防洪形勢等因素，確定各水庫的超額水量分配額度，將超額水量分配給各水庫，通過水庫群輪庫補償調度，達到給控制斷面削減洪峰的目的。

基于水文水動力過程概化與多目標聯(lián)合的反向優(yōu)化調度：數(shù)字孿生永定河利用多元回歸、曲線擬合等方法概化河道洪水演進及泛區(qū)口門分洪過程，以河道流量預測泛區(qū)口門流量，將單次洪水計算時長由水力學的8min壓縮至0.08s；基于差分進化算法對全河段11個關鍵節(jié)點進行多目標優(yōu)化求解，借助并行加速計算，支持實時決策。

基于靜態(tài)-動態(tài)變量解耦的洪澇風險快速模擬：適用于水工程調度控制的水網(wǎng)地區(qū)洪澇風險快速分析。在精度方面，基于精細化網(wǎng)格的水文水動力學模型，構建多組降雨條件下的積淹水深方案，形成插值采樣點；在速度方面，將靜態(tài)變量（降雨預報網(wǎng)格、水文模型匯水單元、水動力學模型網(wǎng)格之間的空間疊置關系以及計算方案的采樣點等）與動態(tài)變量（降雨量、水深等）進行解耦處理，對于靜態(tài)變量采用離線預計算，并通過分布式數(shù)據(jù)庫進行存儲，以提升計算性能。

2.流域防洪預案功能自優(yōu)化智能決策技術

流域防洪預案功能自優(yōu)化智能決策技術是結合防洪調度運用方案知識圖譜，構建防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化多智能體系統(tǒng)，基于歷史事件場景、調度規(guī)則、洪水風險和應急搶險等信息，適時嵌入專家經驗，通過自優(yōu)化互饋機制，支持調度運用方案正向智能推薦和反向評估優(yōu)化，使其能夠根據(jù)預報、預演、實測、響應等變化條件自優(yōu)化滾動學習，實現(xiàn)防洪調度運用方案自生成、自評估、自優(yōu)化、自驗證等全鏈條智能化管理，為防汛會商指揮調度提供科學合理的最優(yōu)方案比選智能支撐。流程如圖所示。

流域防洪預案功能自優(yōu)化智能決策技術流程

（1）防洪調度運用方案事件知識圖譜

以流域防洪調度事件為驅動，通過事件知識抽取、事件知識融合和事件知識更新，對防洪調度運用方案的組成要素、時空變化、應急搶險和防御調度過程進行知識圖譜構建，為流域防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化提供知識化的推理支撐。調度運用方案事件知識圖譜構建流程主要包括知識建模、知識抽取、知識表示、知識融合。構建流程及知識圖譜表示如下圖所示。

調度運用方案事件知識圖譜構建流程

調度運用方案事件知識圖譜表示

（2）防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化多智能體系統(tǒng)

流域防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化多智能體系統(tǒng)能夠對流域防洪調度運用方案進行自適應學習、合理性科學性評估、知識積累更新和互饋持續(xù)進化，提高流域防洪調度指揮的適應性、靈活性、準確性和科學性。系統(tǒng)包括核心智能體、方案匹配智能體、方案評估智能體、自學習智能體和自優(yōu)化智能體。核心智能體負責管理和協(xié)調各個智能體，其他智能體通過核心智能體交互模塊調用，用于執(zhí)行特定規(guī)劃任務。組成結構如圖所示。

防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化多智能體系統(tǒng)結構

①核心智能體

核心智能體負責管理和協(xié)調各個智能體，主要包含規(guī)劃、記憶、動作、工具、感知和交互六個模塊。其組成結構如圖所示。

防洪調度運用方案自學習自優(yōu)化核心智能體組成結構

規(guī)劃模塊是核心智能體的關鍵組成部分，負責將防洪調度運用方案優(yōu)化任務分解成自學習規(guī)劃、自優(yōu)化規(guī)劃、方案經驗積累、方案優(yōu)化改進、方案推薦改進等步驟，并高效地分配資源和調度任務執(zhí)行順序。記憶模塊負責存儲、管理和讀取上下文數(shù)據(jù)和經驗知識，包括調度方案樣本庫、推薦庫、歷史場景庫、業(yè)務規(guī)則庫、專家經驗庫和自學習自優(yōu)化訓練的匹配權重參數(shù)等。動作模塊負責執(zhí)行數(shù)據(jù)處理、方案自動生成、最優(yōu)方案推薦和參數(shù)調整設置等動作。工具模塊包括方案匹配算法、方案評估算法、方案優(yōu)化算法、方案推薦算法和數(shù)據(jù)同化等工具。感知模塊負責感知自學習自優(yōu)化過程中指令變化，以更好地完成任務和適應極端天氣和突發(fā)潰壩潰口等情況，包括應急響應觸發(fā)、專家參與觸發(fā)、數(shù)據(jù)同化觸發(fā)、預演功能觸發(fā)、學習訓練觸發(fā)和其他智能體觸發(fā)。交互模塊負責與其他智能體進行交互調用。

②方案匹配智能體

方案匹配智能體根據(jù)預報洪水量級、預演風險范圍、工程調度建議方案、應急預案等信息，利用調度方案匹配/優(yōu)化算法和知識圖譜事件屬性相似度計算，結合歷史事件場景、調度規(guī)則和專家經驗等已有經驗知識，對工程調度建議方案及應急預案或調度運用方案樣本知識進行知識智能推理，自動生成調度運用方案，實現(xiàn)調度運用方案正向智能構建。

③方案評估智能體

方案評估智能體包括合理性評估和優(yōu)化性評估。一方面對自學習智能體生成的調度運用方案樣本知識進行方案合理性評估，具體包括方案可行性評估（評估工程調度設施的可用性、人員轉移路線和物資準備情況等）、適應性評估（應對不同洪水場景的適應能力）等。另一方面對自優(yōu)化智能體生成的調度運用方案進行方案優(yōu)化性評估，包括靈活性評估（應對極端天氣事件或突發(fā)潰壩潰口事件能力）、風險性評估（評估水庫超蓄水位風險、下游防洪堤防安全風險）和效益性評估（評估防洪調度對于減少淹沒面積、受淹人口和經濟損失的貢獻）等。同時，實時感知突發(fā)潰壩潰口事件或應急搶險過程中的其他突發(fā)事件，結合突發(fā)事件新增預警風險和實測數(shù)據(jù)同化，自動觸發(fā)反向預演功能及滾動優(yōu)化，對調度運用方案進行多目標優(yōu)化、多指標風險評估和多維度效益分析。

④自學習智能體

自學習智能體根據(jù)核心智能體的訓練配置信息及自學習規(guī)劃任務，負責對生成的初步調度運用方案進行滾動學習訓練，學習不同時間、不同地點、不同成因、不同類型條件下的流域防洪調度運用知識，不斷積累調度運用方案自學習經驗，為后續(xù)調度運用方案匹配生成提供豐富多樣、可借鑒、可復制的樣本。

⑤自優(yōu)化智能體

自優(yōu)化智能體根據(jù)核心智能體的自優(yōu)化規(guī)劃任務，負責對多次學習訓練后生成或初步推薦的調度運用方案進行持續(xù)優(yōu)化。同時，自優(yōu)化智能體通過實時感知自優(yōu)化過程中突發(fā)事件觸發(fā)、應急響應觸發(fā)、數(shù)據(jù)同化觸發(fā)等環(huán)境變化，實現(xiàn)與方案評估智能體的互饋交互，不斷完善優(yōu)化策略，進一步提升調度運用方案的科學性和準確性。

流域防洪“四預”典型應用構建

1.具有發(fā)電功能的水利工程調度解決方案

（1）具有發(fā)電功能的水利工程調度業(yè)務需求分析

具有發(fā)電功能的水利工程主要任務是在保證工程安全的前提下，充分發(fā)揮防洪、發(fā)電、航運、水資源利用等綜合效益，“四預”業(yè)務應用是發(fā)揮水利工程綜合效益的主要抓手。防洪調度方面，“四預”應用需求較為廣泛：一是利用雨水情超前預報，合理制定調度計劃，指導水庫運行；二是利用相關水文監(jiān)測數(shù)據(jù)，調用水利專業(yè)模型進行分析計算，對超標準洪水、庫水位漲幅、入庫泥沙等進行預警；三是調用水利專業(yè)模型，結合雨情、水情和工情等，對水利工程調度運用進行模擬仿真，模擬風險形勢和影響，迭代優(yōu)化調度方案；四是根據(jù)預演結果，結合知識庫，制定調度決策預案。傳統(tǒng)水利工程在信息化建設時，通常未按照“四預”業(yè)務內涵和技術要求設計業(yè)務流程和目標，尤其在防洪“四預”的應用上存在短板。

（2）具有發(fā)電功能的水利工程調度業(yè)務流程梳理

具有發(fā)電功能的水利工程調度是一個復雜的業(yè)務體系，其業(yè)務流程總體按“氣流—水流—電流”的流向開展，主要包括降雨預報、水文預報、水庫調度方案制定、發(fā)電計劃制定與執(zhí)行、水庫實時（應急）調度等多個環(huán)節(jié)。其中預報入庫流量和預報出庫流量之差是計算和制定電廠發(fā)電計劃的關鍵輸入，實時（應急）調度以調整發(fā)電計劃、閘門運行狀態(tài)進而改變出庫流量為手段，水利工程的水庫調度和電力調度是有機結合、不可分割的整體。其具體流程如圖所示。

具有發(fā)電功能的水利工程調度業(yè)務流程

降雨預報是實現(xiàn)水文預報的前提。按預見期的長短，氣象預報主要開展流域短時臨近降雨預報、短期面雨量預報。

水文預報是制作水庫調度方案的輸入。短期水文預報預見期一般為數(shù)小時至數(shù)天，基于流域內“落地雨”和上游河道斷面流量，根據(jù)上游水庫調蓄和氣象預報，每日滾動降雨徑流預報和河段洪水預報。

水庫調度方案體現(xiàn)了工程的調度目標。在調度規(guī)程范圍內，考慮到水利工程防洪、航運、發(fā)電、電網(wǎng)運行等復雜調度目標，編制長中短期調度方案，指導水庫消落期、汛期、蓄水期等不同時期的調度工作，并提高水電站發(fā)電效益。

對水庫調度方案進行優(yōu)化可提高工程的綜合效益。通過建立水電站長中短期優(yōu)化調度（發(fā)電量最大、收益最大、棄水量最?。┠Ｐ停瑢⒎篮?、航運、供水等目標轉化為模型的約束條件，以水量平衡原理為基礎，考慮不同時段水庫水位、水量、出庫流量、出力、機組振動區(qū)、左右廠分電比例、電價等條件對模型求解。

發(fā)電計劃是銜接水與電的橋梁。根據(jù)以水定電原則，通過讀取徑流預報、出庫預報成果，計算并制作電站全廠發(fā)電計劃。發(fā)電計劃制作完成后，報電網(wǎng)調度審核、批準，待其下達正式計劃后遵照執(zhí)行。

水庫實時（應急）調度是應對突發(fā)事件的手段。在發(fā)生突發(fā)事件時，應在保證樞紐安全穩(wěn)定運行的前提下，在調度規(guī)程、水庫調度應急預案的指導下調整水庫的出庫流量，并重新計算電站全廠總出力，調整發(fā)電計劃，報電網(wǎng)調度審核、批準后執(zhí)行。

（3）具有發(fā)電功能的水利工程調度業(yè)務流程優(yōu)化

通過對現(xiàn)有降雨預報—水文預報—調度方案—發(fā)電計劃—實時調度業(yè)務鏈條的梳理，可在不對整體業(yè)務流程進行大規(guī)模改造的前提下，引入“三道防線”驅動、“正向—反向—正向”預演、預案自優(yōu)化智能決策等流程，實現(xiàn)業(yè)務流程再造，提升防洪調度智能決策水平（見下圖）。

具有發(fā)電功能的水利工程調度業(yè)務流程優(yōu)化

擴展與加密降雨預報、水文預報的數(shù)據(jù)輸入。通過引入“三道防線”的各類多源數(shù)據(jù)，并耦合產匯流模型、洪水演進模型、水文水動力學模型等，實現(xiàn)從“落地雨”到“云中雨”預報的轉變，以提高預報精準度，延長預見期。同時，配置高頻滾動自動預報，強化短臨強降雨的捕捉和預報能力，其預報結果作為預演的數(shù)據(jù)輸入，提高緊急情況下的響應效率。

提高預警精準度，業(yè)務流程不作改變。水利工程發(fā)布的預警對象包括水利部、流域管理機構、工程運行管理機構等，通常不包含社會公眾?！叭婪谰€”提高了監(jiān)測預警、預報預警的前瞻性和及時性，“正向—反向—正向”預演提高了工程在影響范圍內預警的準確性，但總體并未改變業(yè)務流程。

預演賦能水庫調度方案制作、水庫應急調度流程。一是在水庫調度方案制定前增加“正向—反向—正向”預演流程，正向預演斷面水文水動力過程和水利工程群調度過程，并考慮上下游洪水風險形勢與影響，形成調度方案集；反向預演超額水量在水庫群的分配和錯峰、蓄滯洪區(qū)的啟用時機等，推演調度目標約束下、現(xiàn)狀工程體系下的最優(yōu)動態(tài)調度方案；基于最優(yōu)方案，再次正向預演現(xiàn)狀與應急狀態(tài)洪水風險形勢和影響，并重點關注是否會產生堤防潰決及漫溢風險，以及是否有新的風險點引入工程影響范圍。二是在發(fā)生緊急情況時，對工程調度決策方案進行預演，重點關注斷面水文水動力過程和工程影響范圍內的變化過程，預估應急處置效果。通過“正向—反向—正向”預演形成最終調度方案，其輸出的預報出庫流量作為發(fā)電計劃制作和調整時的輸入，以計算全廠總出力。

預案自動化生成與優(yōu)化，使調度決策方案更加智能。增加工程調度決策方案自優(yōu)化過程，實現(xiàn)工程調度決策方案的自動生成與自動優(yōu)化。在發(fā)生緊急情況時，自動推薦水庫調度方案，通過對方案進行預演，預估水利工程運用的次序、時機、規(guī)則，以及物料設備調配、查險搶險、人員轉移等措施的需求，驗證決策方案的科學性與合理性，輔助應急處置工作。

（4）防洪“四預”在三峽工程中的應用案例

三峽水利樞紐工程位于長江干流西陵峽河段。三峽工程正常蓄水位175m，汛期防洪限制水位145m，枯期最低消落水位155m。防洪方面，三峽工程可將荊江河段的防洪標準由約10年一遇提高到100年一遇，遭遇大于1000年一遇特大洪水時，輔以其他措施可防止發(fā)生毀滅性災害；發(fā)電方面，34臺機組總裝機容量2250萬kW，設計多年平均年發(fā)電量882億kW·h，對緩和華中、華東、華南地區(qū)能源緊張狀況有重要作用；航運方面，可改善長江特別是川江渝宜段（重慶—宜昌）的航道條件，對促進西南與華中、華東地區(qū)的物資交流和發(fā)展長江航運事業(yè)具有積極作用。

①防洪“四預”建設應用現(xiàn)狀

通過數(shù)字孿生三峽建設，在數(shù)據(jù)底板建設、大壩安全監(jiān)測、流域梯級預報與調度等方面取得了階段性成果，其總體架構如圖所示。

數(shù)字孿生三峽總體架構

在監(jiān)測預警方面，實時匯集了長江流域不同類型的監(jiān)測要素，并通過實時監(jiān)測信息融合預警評價指標進行預警，及時、全面、準確地掌握流域態(tài)勢，為開展調度預演提供支撐。

在預報模擬方面，研發(fā)了自主可控的機理、數(shù)據(jù)驅動、智能算法、預報調度等40余套各類專業(yè)模型，完成了全流域40余條河系共計約400個節(jié)點、1000余套預報方案的體系構建，支撐全流域水模擬高效運算。

在調度預演方面，以洪水預演為例，構建包含調度目標、預演節(jié)點、邊界條件等在內的預演場景，并基于水文模型、水動力學模型構建洪水演進方案，形成調度方案。在調度分析過程中，根據(jù)調度方案對洪水影響區(qū)進行預演，同步對三峽工程的防洪、航運和發(fā)電等綜合效益進行分析，以優(yōu)化調度方案。在預演仿真過程中，通過對洪水災害或風險事件發(fā)展變化和水利工程調度運用過程的可視化模擬，實現(xiàn)事件的實時、動態(tài)展示，并參考調度規(guī)則、典型歷史案例、專家經驗和智能分析等，優(yōu)化確定水利工程運行調度方案，進一步提升了以三峽工程為核心的流域防洪調度決策水平。

②防洪“四預”建設優(yōu)化提升方向

技術層面，強化“三道防線”應用，推進降雨預報模型、產匯流水文模型、洪水演進水動力學模型耦合，實現(xiàn)從“落地雨”預報向“云中雨”預報的延伸，延長洪水預見期，提高洪水預報精度；提升“正向—反向—正向”預演能力，推演水利工程運用次序、時機和規(guī)模，實現(xiàn)流域整體最優(yōu)的水利工程調控。

系統(tǒng)層面，以“需求牽引、應用至上、數(shù)字賦能、提升能力”為目標，構建“智慧態(tài)勢感知—智能‘四預’調度—日常運維管理”三層應用體系，提升數(shù)字孿生三峽的應急指揮決策能力、空間數(shù)據(jù)底板編輯能力、自定義預演能力，以擴大數(shù)字孿生三峽用戶范圍，并持續(xù)開展“四預”功能優(yōu)化迭代。

智能化層面，采用深度學習技術，應用多智能體系統(tǒng)結構，基于歷史場景、業(yè)務規(guī)則、專家經驗，自動生成和智能推薦防洪調度方案，為防汛會商及指揮調度提供精細化、智能化、科學化的決策支撐。

2.洞庭湖流域防洪“四預”解決方案

（1）防洪“四預”業(yè)務需求分析

①洞庭湖流域防洪特點

洞庭湖區(qū)為典型的平原水網(wǎng)區(qū)，水系錯綜復雜，干支流洪峰遭遇極易造成大洪水或特大洪水，受長江洪水頂托影響，高洪水位持續(xù)時間長，加之堤防多為沙基軟基，防洪標準偏低，易造成管涌甚至潰堤等較嚴重災害。以三峽水庫為核心的干支流水庫群聯(lián)合防洪調度體系建成后，通過水庫調洪蓄洪削峰減少了城陵磯附近地區(qū)超額洪量，緩解了洞庭湖區(qū)防洪壓力。但長江水庫群調節(jié)后洪水持續(xù)時間延長，與湘資沅澧“四水”入湖洪水疊加的概率增加；同時，上游水庫清水下泄導致沙市至螺山段洪水坡降減小，螺山站水位流量關系發(fā)生較大變化，螺山泄流能力的改變使洞庭湖流域防洪面臨新挑戰(zhàn)。

近年來極端氣候影響下的水文情勢變化是洞庭湖洪水泛濫的重要原因。2020年在長江上游來水偏大、“四水”來水一般的情況下，城陵磯站水位34.74m，洞庭湖超警戒水位55站次、超保證水位15站次，湖區(qū)堤防抵擋高洪水位2個月，發(fā)生險情2300處。2024年湘江、資水、沅水及洞庭湖區(qū)共發(fā)生11次編號洪水，全省46條河流超警戒水位171站次，12條河流超保證水位19站次，6條河流超歷史實測最高水位7站次，洞庭湖區(qū)團洲垸、湘江支流涓水流域發(fā)生堤防決口險情。內外交加使得洞庭湖流域的防洪形勢變得更加復雜。

②防洪“四預”業(yè)務需求

在防洪“四預”方面，目前湖南省對預報、預警工作已出臺工作規(guī)定，但是對如何開展防洪預演、怎樣進行預案優(yōu)化決策尚缺乏明確的制度安排。

洞庭湖流域防洪“四預”相關業(yè)務需求主要體現(xiàn)在：預報方面，需要充分利用雨水情監(jiān)測預報“三道防線”開展降雨和水文預報，實現(xiàn)延長預見期和提高預報精準度的有機統(tǒng)一，為預警轉移爭取寶貴時間，為預演預案提供準確的數(shù)據(jù)支持。預警方面，預警信息需要通過防洪“四預”應用多渠道直達一線和社會公眾，利用地理信息和遙感技術精準定位洪水災害可能影響的區(qū)域，根據(jù)受影響區(qū)域的地理特征和人口分布，確定預警信息的發(fā)布范圍和對象，實現(xiàn)對影響人群的靶向精準預警，并建立預警反饋機制，評估預警效果。預演方面，利用水文水動力模型、水利工程調度模型等開展正向洪水形勢和影響區(qū)域預演，以及在城陵磯、螺山水位流量約束條件下“四水”水庫、蓄洪垸等工程調度運用的反向預演，再正向開展調度方案執(zhí)行過程推演和突發(fā)情況下（如湖區(qū)潰垸）的洪水演進模擬。預案方面，要通過預演確定的工程調度方案制定執(zhí)行預案，實現(xiàn)調度方案自動優(yōu)選推薦，為防汛會商決策提供科學支撐；在出現(xiàn)險情時，及時有效轉移人員和財產是減少災害損失的重要手段，“四預”應用應能模擬推演不同洪水場景下的避險轉移方案和實施效果，不斷優(yōu)化完善防汛搶險應急預案，為應急搶險和人員轉移安置提供科學指導。

（2）防洪“四預”體系應用設計

①防洪“四預”流程應用

根據(jù)洞庭湖流域防洪“四預”相關工作要求，基于流域防洪“四預”通用流程框架，梳理對比目前的工作流程和通用流程之間的共性與差異，針對洞庭湖吞吐長江、洪水遭遇組合復雜、一線堤防堤線長、蓄滯洪區(qū)可聯(lián)合運用等特點，進行洞庭湖流域防洪“四預”流程優(yōu)化設計。

預報方面，以“三道防線”為基礎，通過多技術手段收集數(shù)據(jù)，強調防住為王、“預”字當先、“實”字托底，將獲取的數(shù)據(jù)利用水文模型、水動力學模型分別進行產匯流模擬、洪水演進模擬，實時更新預報結果，或根據(jù)需要進行長期、中短期、專題預報；預警方面，根據(jù)預報情況，結合預警相關管理制度規(guī)定和實地河流或工程，啟動相應的預警等級并由各級防汛責任部門發(fā)布；預演方面，將基礎數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、跨行業(yè)共享數(shù)據(jù)和地理空間數(shù)據(jù)等多源異構數(shù)據(jù)進行融合，結合模型邊界條件、模型調度規(guī)則和模型網(wǎng)絡拓撲匯總形成模型庫，可以用于洪水的多場景、多調度方案、多方案執(zhí)行過程的“正向—反向—正向”預演；預案方面，基于預演結果，可以通過持續(xù)優(yōu)化完善工程調度方案，使“四水”水庫群、湖區(qū)蓄洪垸等工程調度的規(guī)則、時機、次序更加科學合理，同時能高效組織實施，使各項預案要素完備、方案優(yōu)化、執(zhí)行便捷，還能通過預案明確防洪責任人、技術負責人、巡查安排、物資和人員等，使防洪過程更有序、高效和科學。優(yōu)化后的“四預”流程各環(huán)節(jié)密切協(xié)作、相互支撐，形成一個功能完備的有機整體，流程如圖所示。

洞庭湖流域防洪“四預”業(yè)務流程

②防洪“四預”關鍵技術應用

面對洞庭湖嚴峻的防洪形勢，需將“防”的關口前移，堅持做好預報、預警、預演、預案工作，結合洞庭湖流域特點，形成洞庭湖流域防洪“四預”應用方案框架，如圖所示。

洞庭湖流域防洪“四預”應用方案框架

多源降雨數(shù)據(jù)融合分析技術：洞庭湖流域面積廣闊，降雨分布不均，流域的暴雨主要集中在澧水上游區(qū)、雪峰山脈區(qū)及南嶺山脈區(qū)。由于氣象模擬的復雜性和不確定性，預報降雨和實際降雨常常存在較大偏差，湖南在全國率先開展水利測雨雷達應用試點，具備利用多源數(shù)據(jù)融合開展降雨預報的基礎。通過應用多源降雨數(shù)據(jù)融合分析技術，減少單一數(shù)據(jù)源的不確定性，提高降雨預報的準確性和時空分辨率，為后續(xù)的洪水預報和工程調度提供更為可靠的基礎。

融合“三道防線”的滾動預報技術：鑒于洞庭湖流域河道湖泊眾多，流域內地形涵蓋高山、丘陵和平原，下墊面情況復雜，且洪水遭遇組合多變，洪水預報工作面臨較大挑戰(zhàn)。滾動預報技術利用數(shù)據(jù)同化將流域內最新狀態(tài)的監(jiān)測信息實時融入預報模型，實時更新預報結果，反映最新的降雨和洪水情勢。通過不斷滾動迭代更新預報，可以及時調整防洪措施，提高防洪調度的靈活性和準確性。

預報調度一體化技術：洞庭湖流域的“四水”干流及其支流上具有防洪功能的水庫、水電站眾多，洞庭湖區(qū)有24個蓄洪垸，可組合成多種調度策略。預報調度一體化技術可以將洪水預報結果與防洪工程調度緊密結合，實現(xiàn)預報與調度的無縫銜接，提高防洪調度的效率和效果。目前湖南初步建成了“四水”流域預報調度應用系統(tǒng)，開展了預報調度一體化應用嘗試，但還需進一步加強研究和深化應用，并逐步拓展至整個洞庭湖流域。

水動力學洪水快速模擬技術：面對洞庭湖流域洪水演進過程的復雜性，包括山丘區(qū)的陡漲陡落及平原區(qū)的緩流甚至往復流，利用水動力學洪水快速模擬技術對洪水在河道、湖泊、蓄洪垸等多個區(qū)域的演進過程進行高效、準確的模擬，幫助決策者優(yōu)化工程調度運用方案。

多對象調度優(yōu)化反向預演技術：在洞庭湖流域蓄洪垸聯(lián)合運用方面，多對象調度優(yōu)化反向預演技術能夠精確模擬下游限制條件下的工程調度運用，并準確評估調度方案對防洪目標的具體影響。通過反復進行反向預演，可以不斷優(yōu)化調度策略，找到最佳調度方案，從而實現(xiàn)防洪效益的最大化。

工程調度方案自學習自優(yōu)化智能決策技術：鑒于洞庭湖流域防洪工程的復雜性和不確定性，智能決策技術可以自主學習歷史調度經驗和數(shù)據(jù)，優(yōu)化調度運用方案。通過引入人工智能和機器學習算法，降低人為因素導致的調度風險，實現(xiàn)對防洪工程調度方案的智能優(yōu)化和決策支持。

結論與展望

1.主要結論

流域防洪“四預”既存在環(huán)環(huán)相扣、層層遞進關系，也存在隨預案執(zhí)行過程的動態(tài)變化反饋邏輯。隨著工程調度的改變，預報結果滾動調整，預警信息動態(tài)更新，預演目標和干預對象也隨之變化。流域防洪“四預”通用業(yè)務框架主要包括“三道防線”支撐滾動預報、潛在洪水風險靶向預警、“正向—反向—正向”預演、動態(tài)優(yōu)化調度執(zhí)行預案等四大部分。

在數(shù)字孿生水利建設背景下，充分發(fā)揮氣象衛(wèi)星、測雨雷達、數(shù)值模式、雨量站各自優(yōu)勢，構建“衛(wèi)星-雷達-雨量站”三源降雨融合方案，有助于延長洪水預見期、提高洪水預報精準度；搭建雨水情監(jiān)測預報“三道防線”和數(shù)字孿生水利知識平臺聯(lián)合驅動的預報調度一體化框架，動態(tài)干預模型運行軌跡，智能生成工程調度方案，有助于支撐滾動預報和正反向預演；基于多智能體的流域防洪預案功能自優(yōu)化智能決策新模式，通過自主學習、知識推理、互饋優(yōu)化并作出最優(yōu)決策，有助于提高防洪調度運用方案的科學性與時效性。

通過對以三峽工程為代表的具有發(fā)電功能的數(shù)字孿生工程、以洞庭湖流域為代表的數(shù)字孿生流域防洪“四預”業(yè)務應用的優(yōu)化設計，驗證了“四預”業(yè)務流程具備較強的通用性，總體可復制、可推廣。

2.展望

①全面總結先行先試經驗，推動防洪業(yè)務流程標準化，拓展水利行業(yè)“四預”體系。進一步深入分析和提煉數(shù)字孿生水利先行先試項目經驗，積極推動防洪“四預”流程標準化，制定統(tǒng)一的技術規(guī)范和標準，提高各級水利部門在防汛工作中的工作效率和協(xié)同作戰(zhàn)能力。同時，不斷拓展水利行業(yè)“四預”應用，將“四預”的理念和技術方法貫穿于水資源管理與調配、水土保持、河湖管理、水利工程建設運行管理等業(yè)務領域，逐步形成全面覆蓋、高效協(xié)同的智慧水利體系。

②深度耦合監(jiān)測信息與專業(yè)模型，推進“三道防線”建設，提升流域防洪預報精準度與預見期。持續(xù)推進雨水情監(jiān)測預報“三道防線”建設，重點做好降雨預報模型、產匯流水文模型、洪水演進水動力學模型的創(chuàng)新、研發(fā)、應用和迭代，實現(xiàn)短期、中期、長期降雨洪水耦合預報的無縫銜接，以及延長預報預見期與提高預報精準度的有效統(tǒng)一，不斷提升洪水預報分析能力；重點強化有防洪任務的中小河流防洪“四預”功能，實現(xiàn)洪水預報預警全覆蓋，提升突發(fā)水事件快速應急預報預演和風險分析能力。

③充分利用通用大模型能力，加快水利行業(yè)大模型研發(fā)，推動流域防洪“四預”向智能化邁進。強化水利行業(yè)大模型與氣象學、地理學、社會學、語言學等多學科知識融合，構建人機協(xié)同的高效決策模式，提供更加精準的延長預報、靶向預警、風險預演和調度預案；推動水利行業(yè)大模型與專業(yè)小模型協(xié)同建設，強化自學習滾動訓練，積累更多可復用的模型算法樣本知識和優(yōu)化經驗知識，為防御復雜多變的洪水和突發(fā)水災害事件提供持續(xù)迭代優(yōu)化的“四預”智能支撐。

④系統(tǒng)整合數(shù)字孿生流域建設成果，加強與數(shù)字孿生水網(wǎng)、數(shù)字孿生工程的銜接，賦能支撐水旱災害防御能力。加強數(shù)字孿生流域算據(jù)、算法、知識和應用等已建成果的整合集成共享，推進“天空地水工”一體化全要素全天候動態(tài)監(jiān)測感知體系建設，強化數(shù)字孿生流域與數(shù)字孿生水網(wǎng)、數(shù)字孿生工程之間的數(shù)據(jù)融合、模型耦合、業(yè)務協(xié)同和有機聯(lián)動，持續(xù)提高預報精度和預演智能模擬水平，不斷優(yōu)化水旱災害防御快速應急響應機制和應對措施，賦能水旱災害防御精準化決策支撐能力提升。

致謝：本研究是首屆水利部卓越水利工程師培養(yǎng)工程（數(shù)字孿生水利班）五位學員于培訓期間，在蔡陽、朱躍龍、高玉琴、袁山水等導師指導下完成的，導師對論文提出了許多寶貴建議，在此表達誠摯謝意。

Abstract: The “forecast, early-warning, rehearsal and contingency planning” for basin flood control, serving as the starting and ending points for the construction of digital twin basin, represents a crucial means to enhance the capability of basin flood control and ensure the safety of people’s lives and property. Under the framework of the smart water system and digital twin basin, this study designed a general process framework of the “forecast, early-warning, rehearsal and plan”for basin flood control. A dynamic mutual feedback mechanism was established, which includes rolling adjustments of forecasts driven by the implementation of the plan, dynamic updates of the early-warning, and dynamic mutual feed mechanism for the adjustment of rehearsal intervention objects. A technical framework for basin flood forecast driven by the “three lines of defense” was constructed to support rolling forecasts and forward/backward rehearsals. This study explored an “1+4” multi-agent architecture, which consists of a core intelligent agent and auxiliary intelligent agents for plan matching, plan evaluation, self-learning and self-optimization. A new intelligent decision-making mode featuring self-learning and self-optimization for basin flood control was proposed. The results can provide support for the process standardization of the “forecast, early-warning, rehearsal and contingency planning” for basin flood control, the construction and application of the “three lines of defense”,and the research and development of water conservancy large models.

Keywords: basin flood control; the “forecast, early-warning, rehearsal and contingency planning” process; the “three lines of defense”; integration of forecasting and operating; multi-agent for decision-making

本文引用格式：

何健，肖堯軒，劉國慶，等.流域防洪“四預”關鍵技術研究與應用[J].中國水利，2025（7）：14-29.

封面攝影李先明

責編張瑜洪

校對李博遠

審核王慧

監(jiān)制軒瑋

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