数智水文是新一代信息技术与传统水文业务深度融合的现代化工作模式，其核心是让水文监测、预报、调度从“经验判断”转向“智能驱动”^[1]。

一、数智水文的基本概念

数智水文（也称智慧水文）是现代化水文工作的一种新型模式，其核心是综合运用人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，与传统的水文机理模型（即基于物理规律构建的数学模型）深度融合，使水文监测、预报、调度等业务流程实现转型升级^[1]。而“水文”本身，指的是自然界中关于水的变化、运动的各种规律^[2]。

二、数智水文的主要体现

（一）科技赋能智能预报与监测

在洪水预报领域，通过海量历史水文数据训练和模型参数智能优化，推动预报更加精准^[1]。例如，2026年5月强降雨过程中，淮河王家坝站关键涨水过程流量预报误差仅控制在3%^[1]。

（二）构建数字孪生水利体系

在数字世界为真实河流、水库等“复制”高保真虚拟模型，对洪水演进、水资源调度等进行“预报、预警、预演、预案”的“四预”操作^[1]。

（三）强化业务智能应用

全面强化水旱灾害防御、水资源管理等业务的“四预”功能。例如，安徽水文在迎战台风期间滚动开展洪水预报1500余站次，实时精度超90%^[3]。

三、小结

数智水文不是单纯的技术堆砌，而是以科技创新为驱动，对传统水文工作方式的系统性升级，其根本目标是提高水旱灾害防御、水资源优化配置能力，最终保障人民群众生命财产安全和水安全^[1]。

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参考来源：

[1] 智慧水文是什么 — 系统阐述数智水文定义、技术内涵与应用方向

[2] 水文是什么？ — 解释水文的基础概念与学科定义

[3] 直面防台之问 数智水文作答 — 安徽水文迎战台风的数智化实践与成效数据

一、数据感知与智能采集技术——装“眼睛”

这是数智水文的基础，目标是构建**“天空地水工”一体化监测感知系统**，实现全要素、全天候的立体监测^[1][2]。

1. “天”基感知：包括测雨雷达和水利遥感卫星。测雨雷达可每5分钟对重点区域扫描一次，精度达60米网格，能提前3小时外推暴雨中心，实现“追云看”；遥感卫星则提供宏观水情信息^[1][2]。

2. “空”基感知：主要是无人机测流和激光雷达。无人机可快速抵达现场测流，激光雷达用于高精度地形测绘，为数字孪生建模提供基础^[2][3]。

3. “地”基感知：包括北斗面雨量仪、雷达水位计、遥控船ADCP（声学多普勒流速剖面仪）以及无人船、水下机器人。其中北斗面雨量仪是“三道防线”的第二道防线，提升雨量监测密度；遥控船ADCP和无人船则用于流量测验和水下地形测量^[1][2][3]。

二、数据传输与物联网通信技术——建“神经”

感知到的数据需要实时传输。关键技术包括测雨雷达组网、北斗卫星通信和物联网技术，它们共同支撑监测数据的实时采集与传输，为数智水文的模型计算提供源源不断的“数据燃料”^[1][3]。

三、智能预报与决策支持技术——用“大脑”

这是数智水文的核心价值，让预报调度从“经验判断”转向“智能驱动”^[3]。

1. 气象水文耦合预判：将气象数值模式与水文模型耦合，实现洪水超前预判^[1]。

2. 精细化模型体系：自主研制防洪预报调度系统，并构建如颍河河系等精细化洪水产汇流模型，以及应用于平原水网区的非线性虚拟水库调度分析技术^[1]。

3. 人工智能（AI）融合驱动：利用历史相似雨洪智能识别和AI融合驱动径流预报技术，通过海量历史数据训练和优化模型参数^[3]。

4. 数字孪生与“四预”应用：构建数字孪生水利体系，实现“预报、预警、预演、预案”的“四预”功能，为决策提供高保真模拟支持^[2][3]。

四、大数据处理与智能分析技术——做“支撑”

这些技术是“大脑”运转的底座。大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与传统水文机理模型深度融合，通过构建智能模型体系和开发智能问数应用，实现了从海量数据中提取规律、优化参数和辅助决策^[2][3]。

综上所述，数智水文的关键技术是一个从感知到传输、从计算到决策的完整技术链条，其根本目标是提高水旱灾害防御和水资源优化配置能力，最终保障水安全^[2][3]。

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参考来源：

[1] 直面防台之问 数智水文作答——安徽水文迎战台风“白海豚”纪实 — 详述测雨雷达、北斗面雨量仪等感知技术及气象水文耦合预判在实战中的应用

[2] 实施中面临的主要技术或资金挑战？ — 涉及“天空地水工”一体化监测感知系统组成及数字孪生水利体系建设

[3] 智慧水文是什么 — 系统阐述人工智能、大数据、云计算等新技术与传统水文机理模型融合的核心理念与应用方向

一、总体集成思路

现有水文业务系统的集成，可沿“感知—数据—模型—应用”四个层面展开。智慧水文的核心就是综合运用人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，与传统水文机理模型（即基于物理规律构建的数学模型）深度融合，使水文业务流程从“经验判断”转向“智能驱动”^[1]。

二、感知层集成

构建“天空地水工”一体化监测感知系统，将卫星遥感、无人机、无人船、视频监控等新型监测装备接入现有水文站网^[2]。集成时需要修订现有监测感知标准规范，推动水文数据从低频向高频乃至在线运行转变，确保新装备的数据能进入现有业务数据库^[2]。

三、数据层集成

围绕站网监测、情报预报、水资源、水环境、水土保持、水文政务六大核心业务，建设水文知识库^[3]。通过资料的全量收集、元数据（即描述资料标题、作者、形成时间、版本等信息的数据）建设、规范命名、数据清洗等治理工作，形成高质量资源库^[3]。再利用自然语言处理技术（如Word2Vec、BERT）将知识向量化（即将文字转换为计算机可计算的数值形式），存入结构化数据库并与大模型工具对接^[3]。

四、模型层集成

在传统水文机理模型基础上，引入人工智能技术，利用海量历史水文数据训练模型、优化参数，提升预报精度^[1]。同时建设数字孪生水利体系，即在高保真虚拟模型中复现真实河流水系，支撑“四预”（预报、预警、预演、预案）操作，在洪水来临前预先推演演进过程和调度方案^[1]。

五、应用层集成

（一）资源智能匹配

“皖土智配”平台通过跨区域土石方智能调配，节省企业费用约2亿元，类似模式可迁移至水资源调度、应急水源调配、泥沙资源化利用等水文业务^[4]。

（二）AI知识中枢

以大模型为核心构建覆盖法规、监测数据、典型案例的知识库，支持水文监测规范、洪水预报知识库、历史径流案例的智能检索与问答^[5]。

（三）政务服务一网通办

将审批服务全程网办模式迁移至取水许可审批、水文资料查询、水资源论证在线办理等场景^[5]。

（四）水文知识图谱

通过构建水文站知识图谱，立体化呈现站点空间分布与上下游衔接关系，辅助流域管理和决策分析^[3]。

六、实施挑战

当前集成仍面临低枯水流量监测、自动测沙等关键技术攻关难题，以及信息化投资需求快速增长带来的资金压力^[2]。

以下为技术集成架构示意：

参考来源：

[1] 智慧水文是什么 — 阐释人工智能与水文机理模型融合、数字孪生与四预体系的核心内涵

[2] 实施中面临的主要技术或资金挑战？ — 指出天空地水工监测建设、关键技术攻关及资金保障挑战

[3] 水文知识库建设方案 — 详述水文知识库六大分类、资源治理、向量化及平台搭建方法

[4] 皖土智配做了什么工作？水文局主要工作是什么？安徽水文在全国工作情况如何？今年水情如何 — 介绍皖土智配平台的功能、成效及可迁移场景

[5] 什么是智慧水土保持和智慧办公 — 概述AI知识中枢、一网通办等创新模式对水文业务的借鉴价值