水利部将推进数字孪生水利建设作为发展水利新质生产力、推动水利高质量发展、保障国家水安全的实施路径，坚持“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”，加快构建具有“四预”功能的数字孪生水利体系，为水利治理管理提供前瞻性、科学性、精准性、安全性支撑。水利部自2021年提出数字孪生流域以来，先后经历了 3 个阶段：第 1 阶段（2021—2022 年），主要是顶层设计阶段，从行政、规划、实施、技术等层面相继出台了一系列文件，明确了推进数字孪生水利建设的路线图、时间表、任务书、责任单；第 2 阶段（2022—2024 年），主要是先行先试阶段，全面完成了数字孪生流域（含数字孪生水利工程）建设先行先试，数字孪生水网建设先行先试有序推进，3 年的先行先试，成果在应对各地流域防洪、水资源管理与调配、工程安全等业务工作中取得成功实践，实现了多项突破，取得了经验和启示；第 3 阶段，自 2025 年起将进入全面推进阶段，长江流域全覆盖水监控项目（即数字孪生长江）正加快实施，国家数字孪生水利建设工程（一期）即将立项建设，重大水利工程规划设计、建设实施、运行管理将全面落实数字孪生水利建设要求。

1 建设进展

自 2021 年 6 月水利部提出建设数字孪生流域以来，数字孪生水利建设有序推进，具体体现在顶层设计和先行先试 2 个方面。

1.1 顶层设计

水利部围绕数字孪生水利建设，从行政、规划、实施、技术等层面相继出台一系列文件。

1）在行政层面出台的文件确定了数字孪生水利建设的工作要求。

2）在规划层面出台的文件明确了数字孪生水利建设的目标、任务。

3）在实施层面出台的文件规定了实施数字孪生水利建设的路径和工作措施。

4）在技术层面出台的文件规定了规范了实施数字孪生水利建设的技术要求。

数字孪生水利建设顶层设计系列文件

1.2 先行先试

自 2022 年开展数字孪生流域建设先行先试以来，数字孪生水利框架体系构建已基本完成，实现了数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生水利工程协同推进。主要从以下 4 个方面开展先行先试：

1）数字孪生流域建设先行先试。2022—2023 年，水利部开展了 56 家单位 94 项数字孪生流域、数字孪生水利工程建设先行先试工作。历经中期评估和案例评选，2023 年底—2024 年初围绕完成情况、成果应用、共建共享情况和特色亮点等方面进行验收总结。经过多轮评审核查，评选出 28 项典型案例和十大样板。在应用实战方面，先行先试成果在流域防洪、水资源管理与调配、工程安全等业务工作中发挥了重要作用。

2）数字孪生水网建设先行先试。自 2023 年 7 月至 2025 年，以水网先导区建设为抓手，同步推进数字孪生水网先行先试，探索形成一批可借鉴、可推广的典型案例和经验，示范引领数字孪生水网建设。

3）数字孪生灌区先行先试。自 2023 年至 2025 年，开展数字孪生灌区建设，在促进业务协同、创新工作模式、提升服务效能等方面不断取得突破，形成一批可推广、可复制的应用成果。

4） 测雨雷达建设与应用先行先试。构建雨水情监测预报“三道防线”，到 2025 年底，在重要流域暴雨洪水集中来源区、山洪灾害易发区，以及大型水库、重大引调水等工程防洪影响区完成测雨雷达建设与应用先行先试，凝练形成可复制、可推广的成果。

2 发展思考

经过 3 年的建设，由数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生水利工程组成的数字孪生水利框架体系基本构建完成，算据获取、算法优化和算力提升取得突破，赋能洪水灾害防御、水资源管理与调配等决策支持成效显著。但总体来说，数字孪生水利建设仍处于初步应用和探索阶段，存在算据不足、算法不强、算力不够、预报不准和预演不实等问题，网络安全隐患也普遍存在。

数字孪生水利作为一个体系，其中“三算”是重要建设内容，“四预”是主要实现功能，网络安全和保障体系是支撑。在“三算”中，算据是基础，算法是关键，算力是支撑；在“四预”中，预报是基础，预警是前哨，预演是关键，预案是目的。

数字孪生水利建设框架体系

下一步围绕实现业务“四预”目标，应重点夯实算据和预报两大基础，突破算法和预演两个关键，做实算力和网络安全两项支撑，并强化数字孪生水利建设在水利建设项目全生命周期的管理。

2.1 夯实两大基础

2.1.1 夯实算据基础

算据是基础，强化算据建设，可全面提升水利对象全要素和治理管理全过程监测感知能力，推进物理对象监测系统科学建设和高频乃至在线运行。具体措施如下：

1）构建与数字孪生水利相适应的监测感知体系。只依靠地面监测站网，投资大且难以全覆盖，不具备现实可行性。因此必须以地面站网监测为基础，充分利用卫星遥感、北斗卫星、无人机、无人船、视频和水下机器人等技术手段，构建“天空地水工”一体化监测感知体系，实现历史数据积累分析、实时数据同步交互、未来数据预测预演，为算据建设打牢基础。

在构建“天空地水工”一体化监测感知体系的基础上，统筹应用多种监测技术装备方法，形成在时空、范围、精度和频次等方面协同融合及互补协同的一体化技术体系。具体包括：a. 对象监测感知一体化；b. 业务监测感知一体化；c. 共建共享一体化；d. 数据融合一体化。

2）建设数据底板。有序汇集组织不同类型、形态、来源的数据，覆盖基础、监测、业务管理、跨行业共享、地理空间等数据资源。其中，构建地理空间数据底板是难点之一，可采取以下技术和方法进行建设：a. 三级地理空间数据底板构建技术；b. 流域下垫面特征提取技术；c. 顾及水系连通性的 HDEM（Hydro DEM）构建方法；d. 水上、水下地形数据融合技术。

2.1.2 夯实预报基础

建立以流域为单元的多维、多时空、全要素预报体系，通过预报为预警工作赢得先机，关键是延长预见期和提高精准度。

1） 延长预见期。主要通过构建区域数值降雨预报模型、 强化水文气象耦合延长预见期。

2） 提高预报精度。提高预报精度涉及多方面，其中基于同化模拟的模型精度提升技术是一种有效途径，主要通过对模型参数、结构和状态 3 个方面的同化模拟提升模型模拟精度。

3） 建设“三道防线”，实现延长洪水预见期与提高洪水预报精准度的统一。a. 第一道防线，指气象卫星和测雨雷达加降雨数值预报、产汇流水文、洪水演进水动力学 3 种模型，实现“云中雨”监测预报并延伸产汇流及洪水演进预报。b. 第二道防线，指雨量站加产汇流水文、洪水演进水动力学 2 种模型，实现“落地雨”监测并开展洪水形成演进预报。c. 第三道防线，指水文站加洪水演进水动力学模型，实现洪水演进过程监测预报并延伸洪水演进传导预报。

雨水情监测预报“三道防线”

2.2 突破两个关键

2.2.1 突破算法关键

数字孪生技术通过在数字世界中对物理对象建立模型，实现对现实世界的模拟、预测和优化，这些都依赖于高效、精准的算法支持。具体措施如下：

1） 建设通用和专用模型组成的水利专业模型体系。水利部本级组织各流域管理机构，共同建设水文、水力学、泥沙动力学、水资源、水土保持、水生态、水利工程安全等水利专业通用模型；各流域管理机构和省级水行政主管部门，充分结合本地区的自然地理条件、水资源特点及经济社会发展需求等因素，建设具有流域/区域特色的专用模型。

2） 建设机理和数据双驱动的水利专业模型。在建模时，同时考虑物理约束和可优化参数，设计满足数据规律和物理机理约束的人工智能算法，结合大量实际观测数据训练，满足水利“四预”业务要求。主要融合模式有：以并行模式共同输出结果；以串行模式通过数据驱动，修正机理模型结果；以反馈模式通过数据方法，修正机理模型的相关模块或参数；以引导模式实现知识或规则融入数据驱动方法建模。

3） 研发 AI 智能识别模型。针对传统卫星遥感、视频水利业务中依赖人工经验等问题，运用 AI 技术研发智能识别模型，攻克自动识别中存在的样本标注依赖度高、复杂环境目标识别困难、多角度旋转检测框不准确等技术难题，研制临河房屋、采砂场、网箱养殖、拦河坝、光伏电板、大棚、耕地、片林、桥梁、码头、水体等河湖水域空间主要地物智能识别模型，提高识别效率和精度，解决传统人工目视判读效率低、主观性强等难题。

2.2.2 突破预演关键

预演是关键，构建全过程、多情景的模拟仿真防灾预演体系，可为预案制定提供支撑。具体措施如下：

1） 构建降雨—产流—汇流—演进综合推演模型体系。基于“天空地水工”一体化监测预报信息，构建集气象模式、水文模型、水力学模型、水库调度模型于一体的降雨—产流—汇流—演进全过程滚动预报和综合推演体系。利用卫星遥感、无人机等各类数据，实时调整二维水动力学模型计算边界和模型参数，研发边界搭接耦合和重叠耦合等空间网格匹配技术，形成适用于不同耦合边界条件的时空耦合方式。

2） 构建基于超额水量分配与轮库补偿迭代的联合调度逆向计算模型。轮库补偿迭代依据“自上而下”的顺序，充分考虑水库之间的水文、水力、库容补偿效益，以水位控制、出库控制、错峰补偿、预报预泄等为目标，采用最优化算法快速生成防洪调度方案。超额水量分配依据“自下而上”的顺序，先给定下游防洪控制节点的控制条件，再综合考虑水库的空间位置、空闲库容、入库洪水过程及后续降雨 4 个因素，自动生成上游工程群的安全运行边界条件。

3） 在数字流场中按照“正向—逆向—正向”的思路，及时推演水工程调度方案。“正向”预演风险形势和影响，标定洪水威胁区域“；逆向”快速推演流域水工程运用次序、时机、规模，决策最优方案；再“正向”模拟推演、优化方案。在发生应急事件时，要在数字流场中改变约束条件，动态设置目标与边界条件，结合最新的 GIS 和 DEM 数据，快速计算出洪水淹没范围，并重新推演水工程调度方案，为险情处置提供决策支持。

2.3 做实两项支撑

2.3.1 做实算力支撑

数字孪生水利建设，算力是支撑。随着数字孪生水利建设和 AI 的运用，数据需求大幅增长，特别是区域降水预报模式和预演需求的显著提升导致计算需求猛增，常规通用算力已不能满足要求，需要扩充计算资源，升级通信网络。具体分析如下：

1） 扩充计算资源。按照“集约高效、共享开放、按需服务”的原则，提升物理分布、逻辑集中、协同工作的高性能算力，采用自建专有云、高性能计算集群，有条件的可利用超算中心资源，重点满足相控阵雷达、区域降雨预报、分布式水文模型、格网化水力学模型等超大规模方程团迭代解算，以及精细化时空分析、海量数据挖掘、大场景渲染展示等情景所需的高性能海量计算需求。

2） 升级通信网络。为实现水利系统网络无盲区、无死角互联，满足各类信息及时高效传输要求，需要充分利用通信卫星、北斗卫星、5G 等新一代网络技术，保障监测站网在极端恶劣环境下的安全可靠传输。尤其针对断电、断网、断路情况，需要强化重点区域、点位的韧性建设，确保在恶劣天气条件下信息测得到、报得出、报得及时。

2.3.2 做实网络安全支撑

数字孪生水利建设将形成海量数据，数据安全应用面临严峻挑战。数据底板的部分高精度地理空间数据成果涉及秘密，但防汛等业务需要在非涉密环境应用，为此，应加强数字孪生水利网络安全建设。具体措施如下：

1） 地理空间数据安全应用。对于水利基础矢量、DOM 等数据，利用已有高精度地形数据成果加工处理生成的河道断面等各类地理空间数据，采用国家认定的地理信息保密处理技术进行处理，调整各类水利对象平面位置的绝对定位精度，形成在非涉密环境下使用的数据成果。其中，对于分辨率优于 0.5 m 的 DOM 数据，先重采样至0.5 m，再进行处理。

2） 严格水利信息网的防护。按照《网络安全法》《数据安全法》《密码法》《关键信息基础设施安全保护条例》，以及网络安全等级保护 2.0 等法律法规的要求，同步开展网络安全体系设计、实施和使用，强化水利业务网、工控网安全防护，尤其要保障关键信息基础设施的安全。

3） 全生命周期数据安全防护。在数据采集、传输、存储、使用、共享等方面通过密码技术强化全生命周期防护。采集环节，严格采集管理，确保数据来源合法合规；传输过程，采用密码等技术保障数据安全；存储阶段，实施数据加密与备份，防止数据泄露和丢失；使用时，落实访问控制与审计机制；共享环节，强化审批与脱敏处理；销毁阶段，确保数据彻底清除，防止数据恢复。

2.4 强化全生命周期管理

要确保数字孪生水利可持续发展，必须确保数字孪生技术贯穿水利工程的规划、设计、建设、运行维护全生命周期。

在水利建设项目规划阶段，应同步规划、专题论述数字孪生水利建设内容。例如在新修订的流域防洪规划和即将编制的“十五五”水安全保障规划中，都应专题论述数字孪生水利建设相关内容。

在水利建设项目设计阶段，应按照《水利部办公厅关于进一步加强重大水利工程雨水情监测预报“三道防线”、安全监测、数字孪生设计工作的通知》要求，在重大水利工程可研和初步设计阶段编制数字孪生水利设计专题报告。

在水利工程建设阶段，新建工程要按照《水利部关于推进水利工程建设数字孪生的指导意见》，同步开展数字孪生水利工程设计和建设，发挥数字孪生技术对水利工程建设高质量发展的驱动作用。

在水利工程运行维护阶段，已建工程要按照《水利部关于推进水库、水闸、蓄滞洪区运行管理数字孪生的指导意见》要求，强化数字孪生水利建设，推动已建水利工程运行管理数字赋能和转型升级。