今年2月，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，提出“構建以數字孿生流域為核心的智慧水利體系”。如今，隨著應用場景不斷拓展，數字孿生流域建設正在防洪預警、供水調度、污染防治等方面發揮積極作用。

　　智慧測報，防洪預警更及時

　　微風拂面，綠水悠悠。潘期花家住江西省婺源縣蚺城街道文博社區，家中小院正對著穿城而過的樂安河主干流。剛下過幾場雨，河裡的水漲了，看上去碧波白浪，潘期花不時也去沿河步道遛彎散心。

　　往年，潘期花可沒有這心思，每每漲水，正是叫人發愁的時候。“2017年，婺源發洪水，我家離河近，由於漲水快、疏散時間緊，家裡的東西都來不及收拾，損失不小。”潘期花回憶。

　　“受自然地理條件影響，婺源暴雨強度大、山洪來勢猛。”婺源縣水利局防辦主任邱漢欣介紹，婺源過去十幾年不斷加強雨量站、水文站、水位站等建設，為實時測報雨情、地表徑流情況提供數據支撐，但洪水等相關預測仍需協調各部門數據，利用人工展開具體測算，“可以說是數據上報自動化，但預測預警並未智慧化。”

　　2017年，在水利部的支持下，江西省水利廳先后投入2000多萬元用於樂安河數字孿生流域建設。2020年4月1日，婺源智慧水文業務服務平台開始試運行。

　　在婺源縣水利局防汛抗旱指揮部，登錄婺源智慧水文業務服務平台，大屏幕上可以看到該系統集納了綜合信息服務、三維虛擬演示、洪水預報預警等功能。“從降水到洪水，其實是個復雜的過程。”邱漢欣介紹，相比以往用單一指標判斷或者人力測算，該智慧系統作為監測要素齊全的空天地一體化數據感知體系，可將雨量、地表徑流量、蒸發量、水位等要素匯聚在同一模型內，通過科學計算得出洪水可能發生的情況，提高運算效率和預報准確性。

　　邱漢欣指著三維虛擬演示界面上的藍色區域說：“根據運算結果生成的藍色區域，預報了在一定參數范圍內洪水可能淹沒的范圍，可做到快速、精准測報。”

　　2022年6月樂安河洪水，該系統提前15小時發布自動預報告警，提前7小時發出較為准確的預報信息。預報洪峰流量誤差為45立方米每秒，預報洪峰水位誤差0.22米，預報洪峰出現時間誤差為30分鐘，緊急轉移人口1.78萬。

　　去年，江西印發《江西省數字孿生流域建設工作方案》，成立數字孿生流域建設工作專班，數字孿生峽江水利樞紐工程、數字孿生樂安河、水庫聯合預報調度一體化、山洪災害防御能力提升等項目正積極建設中。

　　自動計量，供水調度更精准

　　“昌馬灌區東渠村需水30萬立方米，准備調水。”

　　收到指令后，工作人員在疏勒河閘門遠程控制系統上輸入目標水量，隨即，6公裡外的水閘自動抬升，頃刻間，渠水穿過閘門，順著渠道涌向田間地頭。與此同時，灌溉斗口水位高度和每秒鐘水流量在手機上實時顯示。

　　“這是數字孿生渠系智能配水和閘群聯合調度系統，利用測控閘門，實現從上游進水閘到下游取水閘的全渠道水量自動控制、按需配水。”甘肅省疏勒河流域水資源利用中心副主任李龍介紹，目前疏勒河灌區95%以上的斗口已實現水量自動計量和實時監測，“從粗放灌溉到精准調度，數字孿生流域建設發揮了很大作用。”

　　疏勒河發源於祁連山西段，干流全長670公裡。依托河流建起的疏勒河灌區總灌溉面積超過134萬畝。然而，由於深處內陸，降水稀少、蒸發量大，地多水少的矛盾突出，對精准調水需求迫切。

　　實現精准調度，數字化建設是關鍵。近年來，疏勒河流域水資源利用中心陸續建成覆蓋全灌區的通信網絡系統，設置地表水、地下水、水庫大壩、主要水閘等信息採集和監測點。“基於信息化成果，中心初步構建了符合流域實際的水資源調配、防洪管理等多種水利模型，對流域各項工作進行數字映射、智能模擬、前瞻預演。”李龍說。

　　“管護范圍內將近80公裡的干渠，全程使用視頻監控，不足半小時就能巡查完畢。測量水量也不用總跑現場，避免了人工誤差。”昌馬灌區管理處總干渠工程管理所職工張玉霞說。如今，隨著數字孿生疏勒河建設進程加快，灌溉過程實現全跟蹤，閘口計量精度也從“厘米級”升至“毫米級”。張玉霞介紹，以50厘米的渠道斷面為例，若閘口開度達到“毫米級”，每天每個斗口將節約用水860多立方米，而疏勒河灌區這樣的智能斗口有698個。

　　據了解，甘肅省水利廳已投資約4000萬元開展疏勒河、引洮工程、白龍江干流舟曲段數字孿生流域建設，讓數字賦能水資源管理和應用。

　　數字模擬，污染防治更高效

　　“坪山河新和河道上游氨氮濃度每升達8.1毫克，請組織排查。”5月12日，一條水質異常事件工單被提交到廣東省深圳市水務局的工單管理系統，系統自動分派給深圳市坪山區水務局。隨即，巡查人員展開實地溯源。

　　“坪山區一家公司圈養家禽，將產生的污水抽排至雨水管道並流入新和河道，導致水質異常。”已辦結的工單中詳細記錄著處置過程。在排污行為被叫停后，河道水質恢復了正常。

　　在深圳，借助數字孿生流域技術，這種“人在線、物在線、事在線”的水務設施運行管理模式已見雛形。全市“河、庫、廠、網、站、線”六大類約5300個重點水務對象的基礎數據按照統一標准歸集，再加上水情、雨情、工情等約6000個測站的實時監測數據，以及自然資源與空間地理數據，匯聚成“水務數字底座”，以“水務一張圖”的方式呈現，為水務應用場景數字化奠定了基礎。

　　“相當於為深圳河灣流域創造了一個數字‘雙胞胎’。”深圳市水務局信息辦負責人王曉輝介紹，目前已搭建出水環境達標、水旱災害防御等多項數字化應用場景，實現智慧化模擬、精准化決策。

　　在水環境達標應用場景中，全市河流水質實時情況和45座水質淨化廠的實時信息，以及420個河流斷面檢測數據一目了然。若遇到水質異常事件，則立即生成工單，派發相關單位處理。

　　對已發水污染事件的處置，仍屬事后監管。眼下，深圳市水務局正在依托數字孿生流域技術以及海量的水務數據，探索提升水污染預防能力。

　　“短時強降雨可能導致排水系統雨水量驟增，擠佔污水通道，污水溢流進入河道影響水質。為此，我們利用知識圖譜技術，建立數字孿生深圳河灣流域布吉河知識平台，分析不同降雨情勢下各類溢流污染成因、對河道水質的影響，為水污染事件的預防和溯源提供決策輔助。”深圳市水務局相關負責人吉海介紹。

　　作為探索，深圳市水務局對布吉河道2019年到2021年間的100多場降雨及斷面水質數據進行深度挖掘分析，形成了包含96項典型模式的歷史場景模式庫。

　　“我們根據雨情預報，分析出今年3月25日至27日特大暴雨的降雨雨型與2020年3月27日至31日的降雨相似，推理出可能出現溢流污染風險的位置，建議泵站提前做好部署、清疏風險管道等。”吉海說。

　　去年以來，深圳全市已有66個需重點關注的小流域和163個溢流風險排口被系統精准找出，得到迅速處理，深圳市生活污水收集率等穩步提升。

　　“我們希望數字化的深圳河灣流域無限接近真實，更高效地助力污染防治。”王曉輝說。

　　本期統籌：郭 玥

　　版式設計：蔡華偉

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