智能流域治理：天、地、水工深度融合的防洪监测与管理

智能流域治理：天、地、水工深度融合的防洪监测与管理目录智能流域治理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1基本概念与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.2天、地、水工深度融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4防洪监测系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.2观测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．102.2.1天文观测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．122.2.2地理信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．162.2.3水文监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172.3数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．182.3.1数据整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.3.2先验知识融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24防洪管理系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．263.1系统组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．263.1.1预警模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．283.1.2调度模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．313.1.3控制模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．343.2决策支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．353.2.1风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．373.2.2优化调度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．393.2.3应急管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．455.1成果与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．455.2发展趋势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．461.智能流域治理概述1.1基本概念与意义流域治理的智慧化转型已成为现代水利发展的核心议题，其essencein于如何运用先进的科技手段提升流域管理，特别是防洪减灾的综合能力。“智能流域治理”正是这一理念的集中体现，它强调将天空（遥感、气象）、地表（地理信息、移动监测）以及水工建筑物（水库、堤防等）三者进行有机结合，通过信息技术的深度融合，构建一个反应灵敏、调控高效、决策科学的流域综合管理体系。此模式下的“防洪监测与管理”亦随之革新，不再局限于传统的感知与被动应对，而是转变为能够进行实时监控、精准预测、智能预警和动态优化调度的高效过程。其fundamental意义在于：从“人汛对汛”的传统模式，迈向能够预见风险、精准防控、灵活调度的“智汛御汛”新阶段。具体而言，该理念的核心要素可概括为以下几个方面（见【表】）：◉【表】：智能流域治理关键要素核心要素详细内涵技术支撑天-空感知利用卫星遥感、雷达等技术，实现对流域范围的地表覆盖、水文情势、气象灾害（如暴雨、强风）的广域、宏观监测。卫星遥感、航空遥感、雷达、天气雷达网地-表信息通过GIS、北斗/GNSS定位、无人机倾斜摄影、传感器网络（雨量、水位、土壤含水量等）等手段，获取流域内地表形态、人文环境、水文站网数据的精细化、分布式信息。GIS、北斗/GNSS、无人机、物联网（IoT）传感器（水、雨、气、地等）水工-设施联动指对流域内各类水利工程（如水库、闸坝、堤防、水电站等）进行实时状态监测、运行控制与优化调度，使其能与其他监测信息协同响应。SCADA系统、BIM技术（用于结构健康监测）、水库大坝安全监测系统通过实现“天、地、水工”信息的互联互通、数据共享与智能融合，智能流域治理能够极大地提升防洪监测的时效性和准确性，增强对洪水灾害的预见期，优化资源配置和应急调度决策，从而显著降低灾害风险，保障人民生命财产安全，促进流域经济社会的可持续发展。它不仅是技术层面的革新，更是流域管理理念与模式的深刻变革。1.2天、地、水工深度融合在智能流域治理中，天、地、水工的深度融合是实现高效防洪监测与管理的关键。通过结合现代信息技术、地理信息系统（GIS）、遥感技术、物联网（IoT）等手段，可以实现对流域内天气、地形、水文状况的实时监测和分析，从而为防洪决策提供精确的数据支持。以下是天、地、水工深度融合的一些主要应用：（1）天气监测利用气象卫星、雷达等工具，可以实时获取大气中的温度、湿度、风速、风向等天气信息，以及降雨量、云量等气象参数。这些数据有助于预测未来的降雨趋势，为防洪调度提供依据。例如，利用降雨预报模型，可以预测短期内可能发生的暴雨风险，提前采取相应的防洪措施。（2）地形监测通过地理信息系统（GIS）和遥感技术，可以绘制流域内的地形地貌内容，包括山体、河流、湖泊等地理特征。这些数据有助于分析流域内的水流路径和洪水的传播规律，为防洪工程的设计和布局提供依据。此外利用无人机（UAV）等航空技术，可以对流域内进行实时监测，获取更详细的地形信息。（3）水文监测利用水位传感器、流量计等设备，可以实时监测河流、湖泊等水体的水位和流量数据。这些数据可以反映水体的变化情况，为洪水预警和调度提供依据。通过建立水文模型，可以根据实时的水文数据预测洪水峰值和洪峰时间，为防洪决策提供参考。（4）水工融合将天、地、水工的信息有机结合，可以实现防洪系统的智能化管理。例如，根据天气预报和地形信息，可以预测洪水可能的路径和规模，提前启动相应的防洪措施。同时根据实时的水文数据，可以调整防洪工程的运行状态，确保防洪效果的最大化。此外利用物联网（IoT）技术，可以实现对防洪工程设备的远程监控和管理，提高防洪工程的安全性和可靠性。◉表格以下是一个简单的表格，展示了天、地、水工深度融合在智能流域治理中的应用：应用场景关键技术应用效果天气监测气象卫星、雷达等预测降雨趋势地形监测GIS、遥感技术分析地形地貌水文监测水位传感器、流量计等监测水位和流量水工融合智能控制系统实现防洪工程的智能化管理通过天、地、水工的深度融合，可以实现对流域内天气、地形、水文状况的实时监测和分析，为防洪决策提供精确的数据支持，提高防洪效益。2.防洪监测系统2.1系统架构智能流域治理系统架构采用分层设计，旨在实现天、地、水工信息的深度融合，构建一个高效、协同的防洪监测与管理平台。该架构主要包括四个层次：感知层、网络层、平台层和应用层。（1）感知层感知层是智能流域治理系统的数据采集基础，负责实时获取流域内的各类信息。主要包括以下子系统：子系统功能描述主要设备气象感知子系统监测流域内的气象参数，如降雨量、风速、气温等自动气象站、雨量计、风向风速仪等水文感知子系统监测流域内的水文参数，如水位、流量、水质等水位计、流量计、水质监测仪等地面感知子系统监测流域内的地面状况，如地形地貌、植被覆盖等卫星遥感、无人机遥感、地面传感器网络等工程感知子系统监测流域内的水利工程状态，如大坝、堤防等振动传感器、位移监测仪、视频监控等感知层通过各类传感器和数据采集设备，实时采集各类数据，并通过物联网技术传输至上层网络。（2）网络层网络层是数据传输的通道，负责将感知层采集到的数据传输到平台层。主要包括以下网络：网络类型特点主要技术有线网络稳定可靠，适用于固定监测站点光纤网络、以太网等无线网络灵活便捷，适用于移动监测和偏远地区5G、LoRa、NB-IoT等网络层通过多种网络技术，确保数据的实时、可靠传输。（3）平台层平台层是智能流域治理系统的核心，负责数据的处理、分析和存储。主要包括以下模块：模块功能描述主要技术数据处理模块对感知层采集到的数据进行清洗、整合和预处理大数据处理、数据清洗技术等数据存储模块存储和管理各类数据，支持高效的数据查询和访问分布式数据库、云存储等分析决策模块对数据处理后的结果进行分析，并生成决策建议人工智能、机器学习、深度学习等辅助决策模块根据分析结果，生成辅助决策方案，支持防洪调度和应急管理专家系统、优化算法等平台层通过各类技术和算法，实现对流域内各类信息的深度融合和分析。（4）应用层应用层是智能流域治理系统的用户界面，向用户展示各类信息，并提供各类应用服务。主要包括以下应用：应用功能描述主要技术监测展示应用实时展示流域内的各类监测数据GIS、数据可视化等预警发布应用根据分析结果，发布洪水预警和防灾减灾信息消息推送、短信报警等决策支持应用提供各类决策支持方案，支持防洪调度和应急管理运筹学、决策模型等应用层通过各类应用服务，为用户提供直观、便捷的防洪监测与管理工具。智能流域治理系统架构的数学模型可以表示为：S其中：P表示感知层N表示网络层T表示平台层A表示应用层各层次之间的关系可以表示为：F其中：F表示数据和信息流动的函数O表示系统输出的防洪监测与管理结果通过这种架构设计，智能流域治理系统能够实现天、地、水工信息的深度融合，为流域防洪减灾提供强大的技术支撑。2.2观测技术（1）遥感卫星技术应用卫星遥感是跨学科研究、区域发展、防洪减灾等关键领域中的重要手段。利用高分辨率遥感卫星，通过提取地表特征参数，对土地利用划分、植被覆盖度、河网分布及变化等进行识别，为洪水灾害预警与评价提供数据基础。此外可以充分利用极轨卫星、小卫星和立方星以较低成本获取进一步的信息，根据不同需求定制探测任务。地理信息系统（GIS）与遥感资料的融合分析，可以更好地识别地表水文动态和洪泛区域。例如，利用遥感影像对洪泛区域进行监测、分析和预测，可以快速准确地掌握洪水动态，实现洪水灾害管理的科学化。（2）地面综合监测站网为了全面掌握地面水位、降水量等信息，需要构建地面综合监测站网，以实现对气象水文数据的连续观测。地面站监测项目包括气压、湿度、水面气压、水汽压、地面温度、地面干湿球温度、蒸发、辐射、降水、水位和流速等。这些数据对洪水预警、负责人力抢险和科学调配救援资源至关重要。地面监测在防洪工程布局、防洪指挥及应急管理工作中的作用不可替代，且在提升灾害应对能力、减少灾害损失等方面起到重要作用。（3）水文仪器仪表水文仪器是实现智能流域综合治理的关键工具之一，主要用于监测水位、流速、水温等水文参数。当前，市场上现有的水文仪器种类繁多，从传统手工光学读数的明渠流速仪、手动水位尺，到自动水位计、遥测流速仪、水文自动监测设备等，均能提供高效、可靠的水文数据。为满足复杂环境与实际需求，结合先进的内容像识别技术，最新发展包括依托机器人、无人机和水下自返式声学多普勒流速仪等技术，这些将大大提升数据获取的效率和质量。（4）地下水监测与资源管理地下水具有补充地表水资源、缓解干旱、保障生态环境等多种功能，但在不合理开发利用下同样也会引发水质变差和地面沉降等问题。通过常规的水位、溶解氧、PH值等监测，以及通过水质模型主动预测地下水污染趋势，可以有助于合理开发地下水资源，科学评价地下水环境与水地质灾害。了解地下水位与地表水位的动态关系，实现地下水与地表水的联合调度，可以保持地下水资源的长远可持续性。一些装置，如电池与高效能传感器的合理搭配，也是实现地下水观测的有效工具。通过所述多种观测技术，有效整合数据资源，结合先进的数据处理和数值模拟技术，能够构建起一个全面、实时、准确、可操作的防洪监测与管理平台，从而提高流域综合治理科学管理的效率与精度。2.2.1天文观测（1）观测目标与内容天文观测在智能流域治理中扮演着基础性角色，主要目标在于利用天体运行规律为防洪监测与管理提供关键的时间和空间基准信息。具体观测内容可分为两大类：时间基准信息:包括精确的地球自转、公转参数，用于建立高精度的流域时间参照系。通过观测月球的相位、太阳的周年视运动等天体现象，结合国际原子时（TAI），可以实现对流域内各监测站点统一、精确的时间同步。空间基准信息:主要利用全球导航卫星系统（GNSS）（如北斗、GPS、GLONASS等）进行天文观测。通过接收多颗导航卫星的信号，可以精确测定地面上测量点的三维坐标（经度、纬度、高度）以及大地水准面高程，从而构建流域高精度三维空间基准框架。（2）GNSS观测技术与数据处理GNSS技术的应用是天文观测在智能流域治理中最核心的方式。其基本原理是利用分布在天空中的导航卫星作为已知点，通过测量用户接收机与卫星之间的伪距（Pseudorange），并考虑卫星钟差、接收机钟差、电离层延迟、对流层延迟以及地球固体潮、海潮等误差修正项，最终解算出接收机位置。2.1伪距观测方程单个卫星的伪距观测方程可以表示为：ρ其中：ρ为测量的伪距。LxXs,Yc为光速（约为3imes10trtsb=br对于N颗卫星的观测，得到N个方程，结合接收机钟差未知数，即可求解用户的三个位置坐标和接收机钟差。2.2数据处理与成果应用通过长期、连续布设的GNSS基准站网络，可以实现对流域内地表形变的毫米级监测精度。数据处理主要包括：数据采集与原始数据处理:获取基准站持续观测的原始数据（如RINEX格式），进行数据质量检查、整周模糊度解算、各项误差修正。精密解算:利用精密卫星轨道和钟差产品，结合数据处理模型（如商用软件如TrimbleZenyx,LIcomplained参考站网解算；或开源软件如NovAtel切忌client或开源的城南圭电台），进行高精度的坐标和时间解算。成果应用:获取的高精度坐标和时间信息是智能流域治理的关键基础数据，可用于：高精度水位监测:将水下säulen形变监测点与陆基GNSS基准站进行联测，实现水位的精确推算。流域大地基准构建:建立覆盖全流域的统一高精度三维坐标系统和水准高程系统。地表形变监测:动态监测水库大坝、堤防、桥梁等关键水利设施及流域内重点区域的地表沉降、水平位移。与其他观测系统融合:为多源数据（如遥感影像、气象数据）提供统一的时空基准。◉【表】.1：流域典型GNSS基准站网示例参数描述典型指标站点数量覆盖流域的关键节点数，通常根据流域大小和重要性确定5-20个，覆盖主要干流、重要支流、控制性工程aversoivity,mHz接收机同时跟踪的GNSS卫星数量>4个(北斗)或>6个(GPS/GNSS)水平精度长期监测的地表水平位移分辨率毫米级(mm)高程精度长期监测的地表垂直位移分辨率毫米级(mm)数据更新率数据采集和发布频率亚秒级(sub-second)至分钟级工作模式数据采集与处理方式常态连续运行(ContinuousOperation)2.2.2地理信息在智能流域治理中，地理信息是防洪监测与管理的重要基础。地理信息技术与流域治理的结合，使得空间信息的获取、处理、分析和表达更为精确和高效。◉地理信息数据的获取地理信息的获取主要依赖于遥感技术（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）等技术手段。这些技术能够快速获取流域的地理空间数据，包括地形、地貌、水系分布、植被覆盖等信息。通过遥感卫星、无人机、地面传感器等设备，实现对流域环境的实时监测和动态更新。◉地理信息系统的应用地理信息系统（GIS）在流域治理中发挥着核心作用。通过GIS，可以将获取的地理数据进行可视化表达、空间分析和模拟预测。例如，可以利用GIS制作数字高程模型（DEM）、水文模型等，为洪水预报和决策支持提供数据支撑。此外GIS还可以实现数据的多源融合、空间数据的叠加分析和空间统计等功能，为防洪减灾提供决策依据。◉地理信息在防洪监测中的应用在防洪监测方面，地理信息主要用于洪水监测站点布局、洪水淹没范围预测和洪水风险区划等。通过结合气象数据、水文数据等，利用GIS的空间分析功能，可以实时预测洪水的发展趋势，为抢险救灾提供有力支持。此外地理信息还可以用于灾害评估、灾情上报和灾后重建等工作。表：地理信息在防洪监测中的应用应用领域描述实例洪水监测站点布局基于地形、水系分布等信息，合理布局监测站点在河流交汇处、地势低洼区等设置监测站点洪水淹没范围预测结合气象、水文等数据，利用GIS预测洪水淹没范围制作洪水淹没模拟内容，辅助决策抢险救灾洪水风险区划根据洪水发生的频率、危害程度等信息，划分洪水风险等级划分不同风险等级的区域，制定相应的防灾措施公式：在地理信息数据处理和分析中，常涉及到坐标转换、空间距离计算等，这些过程可通过公式进行描述和计算。例如，坐标转换公式可将不同坐标系统下的数据转换为同一坐标系下，便于数据融合和分析。地理信息是智能流域治理中不可或缺的一部分，通过遥感技术、地理信息系统和全球定位系统等手段，可以获取准确的地理空间数据，为防洪监测与管理提供有力支持。地理信息的获取、处理和应用，有助于实现天、地、水工深度融合的防洪监测与管理，提高流域治理的效率和准确性。2.2.3水文监测智能流域治理要求对流域内的水资源进行全方位、多层次的监测，以便更准确地掌握水文状况，为防洪决策提供科学依据。水文监测作为智能流域治理的核心环节，其重要性不言而喻。（1）监测内容与方法水文监测主要包括降水、蒸发、地表径流、地下水位、流量等多个方面的内容。通过布置在流域内的观测站和传感器，实时收集这些数据，并运用统计学方法和遥感技术进行分析处理。◉【表】水文监测项目及主要指标监测项目主要指标降水降水量、降水强度等蒸发蒸发量、蒸发率等地表径流径流量、流速等地下水位水位变化、地下水储量等流量河道流量、水库入流等（2）数据处理与分析收集到的原始数据需要经过一系列的处理和分析过程，包括数据清洗、特征提取、模型建立等。利用专业的水文模型和算法，可以对流域内的水文过程进行模拟和预测，从而评估不同治理措施的效果。◉【公式】水文过程模拟公式F=f(P,E,S,Q)其中F表示流域内的水量平衡；P表示降水量；E表示蒸发量；S表示地表径流系数；Q表示地下水补给量。（3）集成与共享为了提高水文监测的效率和准确性，需要将各个监测站点的数据进行集成和共享。通过构建智能流域管理平台，实现数据的实时更新、远程监控和可视化展示，为决策者提供便捷的信息服务。水文监测是智能流域治理中不可或缺的一环，通过科学的方法和技术手段，可以实现对流域内水文状况的精准把握，为防洪减灾提供有力支持。2.3数据融合技术数据融合技术是实现智能流域治理中“天、地、水工”深度融合的核心环节。通过多源异构数据的集成与处理，可以有效提升防洪监测与管理的精准度和时效性。本节将详细介绍数据融合的关键技术及其在流域防洪中的应用。（1）数据融合的基本原理数据融合的基本原理是将来自不同传感器、不同平台、不同时间的多源数据进行整合、关联、分析与综合，以生成比单一数据源更准确、更完整、更可靠的信息。其核心思想体现在以下几个方面：信息互补：不同数据源具有不同的优势和局限性，融合可以弥补单一数据的不足。信息增强：通过融合处理，可以提高数据的分辨率、准确性和完整性。信息优化：融合后的数据可以提供更全面的态势感知，支持更优的决策制定。数据融合的过程通常包括数据预处理、特征提取、关联匹配、数据整合和结果生成等步骤。（2）多源数据预处理在数据融合之前，需要对多源数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。预处理的主要步骤包括：预处理步骤具体操作数据清洗去除噪声、异常值和缺失值数据对齐统一不同数据源的时间戳和空间坐标数据归一化将不同量纲的数据转换为同一量纲，消除量纲影响数据降噪采用滤波算法去除数据中的噪声干扰2.1数据清洗数据清洗是预处理的首要步骤，其目的是提高数据的质量。常用的数据清洗方法包括：缺失值处理：采用均值填充、中位数填充或插值法等方法处理缺失值。异常值检测：利用统计方法（如3σ准则）或机器学习算法（如孤立森林）检测异常值。噪声去除：采用滤波算法（如均值滤波、中值滤波）去除数据中的噪声。2.2数据对齐数据对齐是指将不同数据源的时间戳和空间坐标进行统一，以确保数据的一致性。常用的数据对齐方法包括：时间对齐：采用插值法（如线性插值、样条插值）将不同时间戳的数据对齐到统一的时间序列。空间对齐：采用地理信息系统（GIS）技术将不同空间分辨率的数据对齐到统一的空间网格。（3）特征提取与选择特征提取与选择是数据融合的关键步骤，其目的是从原始数据中提取出最具代表性的特征，以提高融合的效率和效果。常用的特征提取与选择方法包括：3.1特征提取特征提取是将原始数据转换为更具信息量的特征向量，常用的特征提取方法包括：主成分分析（PCA）：通过线性变换将原始数据投影到低维空间，提取主要特征。小波变换：利用小波函数对数据进行多尺度分析，提取不同频段的特征。傅里叶变换：将时域数据转换为频域数据，提取频率特征。3.2特征选择特征选择是从提取的特征中选择最具代表性的特征子集，常用的特征选择方法包括：过滤法：基于统计指标（如方差、相关系数）进行特征选择。包裹法：结合分类器性能进行特征选择，如递归特征消除（RFE）。嵌入法：在模型训练过程中进行特征选择，如L1正则化。（4）数据关联与匹配数据关联与匹配是数据融合的核心步骤，其目的是将不同数据源中的相关数据进行关联和匹配。常用的数据关联与匹配方法包括：4.1基于空间关系的关联基于空间关系的关联方法利用地理信息系统（GIS）技术，根据空间坐标将不同数据源中的相关数据进行关联。常用的方法包括：最近邻匹配：找到空间位置最接近的数据点进行匹配。空间聚类：将空间位置相近的数据点聚类，进行关联。4.2基于时间关系的关联基于时间关系的关联方法利用时间戳将不同数据源中的相关数据进行关联。常用的方法包括：时间窗口匹配：将时间上相近的数据点进行匹配。时间序列分析：利用时间序列模型（如ARIMA）进行数据关联。（5）数据整合与融合数据整合与融合是将预处理、特征提取和关联匹配后的数据进行整合，生成最终融合结果。常用的数据整合与融合方法包括：5.1基于统计的融合基于统计的融合方法利用统计模型对多源数据进行融合，常用的方法包括：加权平均法：根据数据源的可靠性赋予不同权重，进行加权平均融合。Z其中Z为融合结果，Xi为第i个数据源的数据，wi为第贝叶斯融合：利用贝叶斯定理进行数据融合，计算融合后的后验概率分布。P其中A为待融合的数据，B为观测数据。5.2基于机器学习的融合基于机器学习的融合方法利用机器学习算法对多源数据进行融合。常用的方法包括：支持向量机（SVM）：利用SVM进行数据融合，提高分类和回归的准确性。神经网络：利用神经网络进行数据融合，提取更复杂的特征关系。（6）数据融合技术在流域防洪中的应用数据融合技术在流域防洪中具有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：洪水监测：融合遥感影像、气象数据、水文数据和工情数据，实时监测洪水发生、发展和消退过程。洪水预警：融合气象预报、水文模型和实时监测数据，进行洪水预警，提高预警的准确性和时效性。洪水评估：融合遥感影像、灾害损失数据和工情数据，进行洪水灾害评估，为灾后恢复提供依据。防洪决策：融合多源数据，进行防洪决策支持，优化防洪调度方案，提高防洪效果。通过数据融合技术，可以有效提升流域防洪监测与管理的智能化水平，为保障人民群众生命财产安全提供有力支撑。2.3.1数据整合在智能流域治理中，数据整合是至关重要的一环。它涉及到将来自不同来源和格式的数据进行清洗、转换和合并，以便为防洪监测和管理提供准确、及时的信息。以下是数据整合的一些关键步骤：◉数据源识别首先需要确定数据的来源，包括气象站、水文站、卫星遥感数据、传感器数据等。这些数据源可能分布在不同的地理位置，因此需要进行地理定位和坐标转换。◉数据清洗收集到的数据可能存在缺失值、异常值或错误信息，需要进行清洗和预处理。这包括填补缺失值、剔除异常值、校正错误信息等操作。◉数据转换由于不同数据源的数据格式可能存在差异，需要进行数据转换，以便于后续的分析和应用。这可能包括数据类型转换、数据格式转换等操作。◉数据合并将所有清洗和转换后的数据进行合并，形成一个完整的数据集。这可以通过数据库管理系统（如MySQL、SQLServer等）或者专门的数据集成工具（如ETL工具）来实现。◉数据存储将合并后的数据存储在合适的数据库中，以便后续的查询和分析。这需要考虑数据的存储结构、索引优化、性能调优等方面的问题。◉数据可视化为了更直观地展示数据整合的结果，可以使用数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）将数据以内容表的形式展现出来，便于分析和决策。◉数据应用将整合后的数据应用于防洪监测和管理中，通过数据分析和挖掘，发现潜在的问题和风险，制定相应的应对措施。通过以上步骤，可以实现智能流域治理中的数据整合，为防洪监测和管理提供有力支持。2.3.2先验知识融合在智能流域治理中，先验知识融合是一种关键的技术手段，它旨在将不同领域、不同来源的知识和信息进行整合，以提高防洪监测和管理的效率和准确性。先验知识融合包括celestial（天）信息、geographical（地）信息和hydraulic（水工）信息的融合。这些信息可以帮助我们更好地理解流域的生态系统、地貌特征、水文过程以及水利工程的特点，从而为防洪决策提供更加全面和准确的信息支持。（1）天文信息与地理信息的融合天文信息主要来源于卫星遥感数据，如可见光、红外、微波等波段的内容像。这些数据可以提供关于流域的地表覆盖、植被覆盖、水体分布等方面的信息。通过结合地理信息（如地形、地貌、土壤类型等），我们可以更准确地分析流域的自然特征及其对洪水的影响。例如，利用遥感技术可以识别出易发生山体滑坡、泥石流等地质灾害的风险区域，从而为防洪措施提供依据。（2）地理信息与水文信息的融合地理信息和水文信息是互相关联的，地形、地貌、土壤类型等地理特征直接影响水文过程，如流域的水量、流速、流量等。通过结合地理信息，我们可以更好地预测洪水发生的可能性及发展趋势。例如，利用GIS（地理信息系统）技术可以分析流域的流域面积、坡度、排水系数等参数，进而推算出不同降雨条件下流域的水流量。此外水文观测数据（如水位、流量等）也可以为地理信息提供实时的补充和验证。（3）水文信息与水工信息的融合水工信息主要包括水利工程的设计参数、运行状态、调度方案等。这些信息对于防洪具有重要意义，通过将水文信息与水工信息相结合，我们可以评估水利工程在防洪中的作用和效果，如水库的调蓄能力、水闸的启闭时间等。例如，当洪水来临时，可以根据水文预测结果调整水库的蓄水量，以减轻下游洪水的冲击。尽管先验知识融合在智能流域治理中具有很大的潜力，但仍面临一些挑战。首先不同领域之间的数据标准和格式可能不统一，导致数据融合难度较大。其次先验知识的质量和准确性也直接影响融合结果，因此我们需要加强对数据质量的控制和评估，并探索更加有效的融合方法。随着人工智能、大数据等技术的不断发展，先验知识融合的应用将更加广泛和深入。未来，我们可以期待基于深度学习的模型能够自动提取和处理不同领域的数据，实现更加智能化和自动化的信息融合，从而提高防洪监测和管理的水平。3.防洪管理系统3.1系统组成智能流域治理系统是集成了天空地一体化观测网络、水文情势模拟预测平台、工程调度控制中心以及智能化决策支持系统的综合性平台。系统通过多源数据的深度融合与智能分析，实现对流域内洪水事件的实时监测、智能预警和科学调度。其核心组成部分包括：（1）天空地一体化观测网络天空地一体化观测网络是系统的数据采集基础，通过多层次的观测手段获取流域内的降雨、径流、水位、土壤湿度等关键数据。该网络主要包括：卫星遥感系统：利用卫星遥感技术获取大范围、高分辨率的降雨量、土地利用变化等信息。设有个数用Ns表示，单次观测降雨量记为PS地面气象站：分布式的地面气象站网络，用于实时监测降雨、气温、风速等气象要素。设有Ng个气象站，每个站点的降雨量为pG水雨情监测站：用于监测河流水位、流速、降雨量等水情数据。设有Nw个监测站点，每个站点的实时水位记为hW（2）水文情势模拟预测平台水文情势模拟预测平台基于观测数据，通过水文模型对流域内的洪水演进过程进行模拟和预测。该平台主要包括：分布式水文模型：采用如SWAT、HEC-HMS等分布式水文模型，对流域内的降雨-径流过程进行模拟。预测预警模块：基于水文模型预测结果，生成洪水预警信息。设预测结果为Ft，预警阈值为Text预警条件不确定性分析模块：对模型预测结果进行不确定性分析，提高预测精度。不确定性表示为σ。σ（3）工程调度控制中心工程调度控制中心负责对流域内的水利工程进行实时调度，以最大程度地减轻洪水灾害。该中心主要包括：工程设计参数库：存储各类水利工程（如水库、堤防等）的设计参数。设计水位记为Hd，设计流量记为Q实时调度模块：根据洪水预警信息和工程状态，生成调度方案。调度方案包括水库放水流量Qout和闸门开度dext调度方案仿真评估模块：对调度方案进行仿真评估，优化调度策略。仿真结果用Es表示，调度目标为最小化淹没范围Amin（4）智能化决策支持系统智能化决策支持系统基于各模块的数据和分析结果，为防汛决策者提供科学、智能的决策支持。该系统主要包括：数据可视化平台：将流域内的实时监测数据、模拟预测结果、调度方案等进行可视化展示。应急响应模块：根据洪水等级和影响范围，生成应急响应预案。预案包括疏散路线、救援队伍配置等。通过以上四个核心组成部分的深度融合与协同工作，智能流域治理系统能够实现对流域内洪水事件的全面监测、智能预警和科学调度，有效提升流域防洪减灾能力。3.1.1预警模块智能流域治理的核心组件之一是预警模块，该模块通过实时数据分析和机器学习算法，预测灾害的发生并发送预警信息，以提升防洪减灾的能力。预警模块主要包括以下几个方面：◉数据来源预警模块依赖于多源数据，包括气象数据、水文数据、地理信息、遥感数据等。这些数据通过无线传感器网络、无人机巡检、卫星定位系统等技术手段实时收集。数据类型数据频率数据来源数据内容气象数据实时/分钟地面气象站、卫星气象监测气温、湿度、气压、风速、风向、降雨量等水文数据实时/分钟水位站、流量监测站水位、流量、水质参数等地理信息固定/实时无人机、卫星遥感、地理信息系统河床、地貌、植被、土地利用等遥感数据定期/实时卫星、航空遥感地表温度、地表水分、植被覆盖度等◉数据分析算法预警模块采用先进的机器学习算法进行数据分析和模式识别，主要包括时间序列分析、异常检测、回归分析、深度学习等技术。这些算法能够从大量数据中提取出隐含的规律和趋势，从而预测灾害的发生和发展。算法类型描述时间序列分析用于分析历史和实时数据，预测未来趋势异常检测识别数据中的异常值，预警可能的灾害威胁回归分析通过建立数学模型，预测灾害发生的概率和强度深度学习利用神经网络模型，从大数据中提取出复杂特征，提高预测准确率◉预警信息的生成与发布预警模块通过算法处理得到潜在灾害的风险等级，并将预警信息发送至相应的数据平台和终端设备。这些终端设备包括手机App、电子看板、短信推送等，确保预警信息能够及时传达给相关人员。预警信息内容包括但不限于：风险等级：使用红、橙、黄、蓝四个等级表示风险严重程度。预警类型：如洪水、山体滑坡、泥石流等。预警级别：依据风险等级划分，建议采取的具体措施。建议行动：建议民众或管理部门采取的行动，如转移、准备物资等。预警类型风险等级预警级别建议行动洪水红色Ⅰ级紧急撤离橙色Ⅱ级高度警戒黄色Ⅲ级一般警戒蓝色无行动正常状态泥石流红色Ⅰ级紧急避让预警模块的成功运作不仅依赖于高效的数据收集和强大的分析能力，还要结合本地实际情况进行灵活调整。智能流域治理中的预警模块正努力实现天(气象、气候)、地(地形、地质)、水工(水利设施、水文资料)的深度融合，以此提升防洪监测与管理的精准度和有效性。通过跨部门、跨学科的协同工作，智慧流域将成为应对灾害、保护生态和保障人类安全的重要基石。3.1.2调度模块调度模块是智能流域治理系统的核心组成部分，负责根据实时监测数据、预测信息和预设规则，自动或半自动地生成并执行防洪调度方案。该模块整合了天空地一体化监测数据、水工建筑物运行状态信息以及流域水文模型预测结果，通过先进的优化算法和决策支持技术，实现对流域内水资源和防洪工程的精细化调度。（1）调度决策流程调度决策过程遵循闭环控制逻辑，具体流程如下：数据输入：接收来自天空地监测网络（雨量、水位、流量、地形等）、水利工程传感器（闸门开度、坝体应力等）以及水文气象模型的预测信息。状态评估：基于实时数据和历史数据，评估当前流域洪水状态，包括洪水位、淹没范围、水流速度等关键指标。目标制定：根据流域防洪等级、水工建筑物运行规程以及下游风险分区，确定优化调度目标（如最大降低淹没损失、保障关键节点安全等）。方案生成：利用多目标优化算法（如模型预测控制MPC或遗传算法GA）自动生成调度方案，优化水闸、水库等水工建筑物的运行参数。调度决策流程可表示为：ext调度方案（2）联合调度机制2.1多尺度协同调度基于天空地监测的三维空间分辨率优势，调度模块实现流域多尺度（流域级、干流级、区域级）水工联合优化调度：水工类型调度优化变量监测指标优化约束条件大型水库水位/放流率入库流量、下游水位预设防洪限制水位、防洪库容中型水闸开度邻近水位、下游需求流量最大/最小开度、过流能力限制恶劣天气预案应急响应等级雷达降雨率、洪水演进速度上下游联合调控协议多尺度协同调度通过设定水工建筑物间的联动规则（如阈值触发机制），实现：ext水库泄洪其中Hext库表示水库水位，Hext限表示防洪限制水位，Qext上游2.2动态规划与自适应调整调度模块采用动态规划策略，根据实时监测到的水情变化对调度方案进行滚动优化：短期（0-6h）：使用MPC算法基于当前0-6h预测数据生成超短期调度计划中期（6-72h）：适用鲁棒优化方法考虑不确定性集合长期（>72h）：基于水气象模型演进路径制定周期性调度预案自适应调整机制利用天空地监测的快速响应能力，实现：ext调度方案其中SDamage表示淹没损失函数，SPumping表示抽排水能耗函数，权重系数λ根据实时气象预警自动调整。（3）人机协同决策支持调度模块提供可视化界面展示以下关键信息：必要性3.1.3控制模块◉控制模块概述◉控制策略与算法实时数据采集与处理：控制模块通过与传感器网络实时连接，收集河道水位、流量、降雨量等关键数据，并对这些数据进行处理和分析。风险预警系统：基于历史数据和模拟模型，建立风险预警机制，当洪水风险超过预设阈值时，系统自动触发警报，为相关部门提供决策支持。动态调度：根据实时数据，智能控制系统可以动态调整水利设施的运行状态，以优化洪水流量分配，减少洪峰冲击。自动化决策支持：利用人工智能和机器学习技术，控制系统能够根据实时情况自动评估不同控制方案的效果，并推荐最优方案。◉控制系统的组成部分数据采集与通信单元：负责与各种传感器和监测设备进行数据通信，确保数据的准确性和完整性。数据处理与分析单元：对采集到的数据进行预处理、分析和挖掘，提取有价值的信息。决策支持单元：基于分析结果，生成控制策略和建议。执行单元：根据决策单元的指令，控制水利设施的运行状态。◉控制系统的优势高效性：通过实时数据分析和自动化决策，控制系统能够快速响应洪水事件，提高防洪效率。准确性：结合多种信息源，提高预报和控制的准确性。灵活性：系统可以根据不同的流域条件和需求进行调整和优化。可扩展性：随着技术的发展和需求的变化，控制系统易于升级和扩展。◉应用案例成都平原防洪系统：通过智能控制模块，成都市成功减少了洪水灾害造成的经济损失和人员伤亡。黄河流域治理：该系统有效缓解了黄河流域的洪水压力，保障了沿岸地区的安全。亚马逊河治理：智能控制系统帮助减少了亚马逊河流域的洪水灾害，保护了生态系统。◉结论智能流域治理中的控制模块通过集成先进技术和分析方法，实现了对洪水过程的精确监控和控制，显著提升了防洪效果。随着技术的不断发展，控制模块将在未来的流域治理中发挥更加重要的作用。3.2决策支持智能流域治理的核心在于实现高效、精准的决策支持。通过天、地、水工深度融合的数据采集与处理，系统能够实时感知流域内的水文、气象、地质、土壤等关键信息，为防洪决策提供全面、可靠的数据基础。本节将详细阐述智能流域治理中决策支持的具体实现。（1）数据融合与处理首先系统需要对来自不同来源的数据进行融合与处理，数据融合的目的是综合各传感器的信息，生成更具决策价值的数据产品。常用的数据融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法等。例如，利用加权平均法对不同传感器的流量数据融合，公式如下：Q其中：Q融合wi表示第iQi表示第i（2）预测模型基于融合后的数据，利用机器学习和数据挖掘技术构建预测模型，对流域内的洪水进行预测。常用的预测模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、长短期记忆网络（LSTM）等。以LSTM为例，其基本公式如下：h其中：ht表示第tσ表示sigmoid激活函数。Whbhhtxt表示第t（3）决策支持系统基于预测模型生成的预测结果，结合流域内的防洪规则和策略，构建决策支持系统。该系统可以实现以下功能：实时监测与预警：系统实时监测流域内的关键参数，当监测值超过预警阈值时，自动触发预警。防洪调度模拟：通过模拟不同防洪调度方案的效果，为决策者提供最优调度建议。风险评估：根据预测结果和实时监测数据，评估不同区域的洪水风险，为救援资源的合理分配提供依据。3.1决策支持系统的架构决策支持系统的架构主要包括数据层、模型层和应用层。具体架构如下表所示：层级功能数据层数据采集、存储和处理模型层预测模型构建与优化应用层实时监测、预警、调度模拟、风险评估3.2决策支持系统的实现决策支持系统的实现主要通过以下几个步骤：数据采集与融合：利用天、地、水工传感器采集流域内的水文、气象、地质等数据，并通过对数据进行融合处理，生成统一的数据产品。模型构建与训练：利用融合后的数据构建预测模型，通过数据训练优化模型参数。实时监测与预警：实时监测流域内的关键参数，当监测值超过预警阈值时，自动触发预警。防洪调度模拟：模拟不同防洪调度方案的效果，为决策者提供最优调度建议。风险评估：根据预测结果和实时监测数据，评估不同区域的洪水风险，为救援资源的合理分配提供依据。通过以上步骤，智能流域治理的决策支持系统能够为防洪决策提供全面、可靠的依据，实现高效、精准的防洪管理。3.2.1风险评估在智能流域治理体系中，风险评估是实现科学防洪减灾的基础环节。通过对流域内各类致灾因素的动态监测与数据分析，结合气象水文预测，构建风险评估模型，能够实现对洪水、干旱等灾害风险的定量评估，为决策制定提供依据。（1）风险评估方法风险评估主要包括风险识别、风险分析、风险评价三个步骤。其中风险识别主要利用遥感影像、地理信息系统（GIS）等技术，对流域内的河流、湖泊、水库、防洪工程等致灾要素进行空间布设和属性分析；风险分析则采用概率分析、频率分析等方法，建立灾害发生的概率模型；风险评价则结合风险发生的可能性和可能造成的影响，采用多准则决策分析（MCDA）等方法，对风险进行综合评价。（2）风险评估模型其中R表示风险值，P表示灾害发生的概率，S表示灾害可能造成的社会、经济、环境等综合影响。通过该模型，可以定量评估不同区域、不同类型灾害的风险等级。（3）风险评估结果根据上述方法，对某流域进行风险评估，结果如下表所示：区域风险等级主要致灾因素建议措施A区高洪水、溃坝加强洪水预报预警，提升防洪工程标准，实施❐强行迁人B区中洪水、干旱建设调蓄工程，优化水资源配置，提高抗旱能力C区低洪水、滑坡加强地质灾害监测，完善防洪设施，提高应急响应能力（4）风险动态更新风险评估结果需根据流域内各类要素的动态变化进行实时更新，确保评估结果的准确性和时效性。通过天地一体化监测网络，可以实时获取流域内水位、气象等数据，动态调整风险值，为防洪减灾提供科学的决策依据。3.2.2优化调度◉调度系统概述智能流域治理中的优化调度是防洪监测与管理的重要组成部分。通过集成先进的传感器技术、数据分析工具和智能算法，优化调度系统能够实现水资源的合理分配和高效利用，同时确保流域防洪安全。◉调度策略与目标优化调度策略旨在实现以下目标：提高洪水预报的准确性和时效性。优化水库、河道等水体的调度计划，确保防洪与供水、发电等功能的平衡。降低洪水灾害损失，保障人民生命财产安全。◉技术手段为实现优化调度，可采取以下技术手段：传感器网络：部署水位、流量、降雨等传感器，实时监测流域水情。数据分析：利用大数据、云计算等技术，对传感器数据进行实时分析和处理。智能算法：采用先进的优化算法，如线性规划、非线性规划、遗传算法等，求解优化调度模型。◉调度流程优化调度流程包括以下步骤：数据采集：通过传感器网络实时采集流域水情数据。数据处理与分析：对采集的数据进行实时处理和分析，提取有用的水情信息。预报与预警：根据数据分析结果，进行洪水预报和预警。调度决策：根据预报和预警信息，结合水库、河道等水体的实际情况，制定优化调度方案。方案实施与评估：将调度方案付诸实施，并对实施效果进行评估，不断优化调度策略。◉示例表格与公式◉示例表格监测项目数据内容阈值备注水位XX米XX米超过阈值报警流量XX立方米/秒XX立方米/秒同上降雨XX毫米/小时XX毫米/小时同上◉公式示例（以线性规划为例）假设流域优化调度的目标函数为：maxZ=c1x13.2.3应急管理智能流域治理中的应急管理是确保治理效果的重要环节，它涉及到灾害预警、应急响应和灾后恢复等多个方面。通过天、地、水工深度融合的技术手段，可以实现对流域洪水灾害的精准监测和及时应对。（1）灾害预警利用现代科技手段，如卫星遥感、地面观测站和无人机巡查等，建立完善的灾害预警系统。这些系统能够实时收集和分析流域内的水位、降雨量、流速等数据，通过大数据分析和机器学习算法，提前预测可能发生的洪水灾害，为应急响应提供足够的时间。（2）应急响应根据灾害预警信息，迅速启动应急响应机制。这包括调动流域内的水资源调度、堤防加固、河道清淤等工程措施，以及组织疏散、搜救、医疗救助等社会力量。通过智能化指挥系统，实现跨部门、跨区域的协同工作，提高应急响应的效率和效果。（3）灾后恢复灾害过后，及时开展灾后恢复工作至关重要。利用遥感技术和地理信息系统（GIS）分析受灾区域，评估灾害损失，并制定科学的恢复方案。通过生态修复、河道整治、岸坡稳定等措施，尽快恢复流域的生态环境和防洪能力。（4）预案与演练制定详细的应急预案，涵盖各类可能的洪水灾害场景。定期组织应急演练，检验预案的可行性和有效性，提高应急队伍的实战能力。同时加强应急管理培训和公众教育，提高全社会的防灾减灾意识。（5）综合效益评估对应急管理的效果进行综合效益评估，包括减少的人员伤亡、财产损失、社会影响等方面。通过评估结果，不断优化应急预案和应急管理措施，提升智能流域治理的整体水平。通过上述措施，智能流域治理中的应急管理能够有效地减轻洪水灾害带来的损失，保障人民生命财产安全，促进流域的可持续发展。4.应用案例智能流域治理强调天、地、水工系统的深度融合，通过集成遥感监测、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）传感器网络、水力模型以及大数据分析等技术，实现对流域内洪水灾害的精细化监测与管理。以下列举几个典型应用案例，以展示该理念在实际中的应用效果。（1）案例一：长江中下游流域防洪监测系统长江中下游流域是中国洪水灾害最为频发的区域之一，近年来，该流域部署了基于天、地、水工深度融合的智能防洪监测系统，显著提升了防洪预警和应急响应能力。1.1系统架构该系统主要包括以下四个层面：天基监测层：利用卫星遥感技术获取流域范围内的降雨量、植被覆盖、土地利用等信息。地基监测层：通过地面传感器网络（包括雨量站、水位站、流量计等）实时监测水文气象数据。水工模型层：构建高精度的流域水力模型，用于洪水演进模拟和预警。数据融合与决策支持层：基于大数据分析技术，融合多源数据，生成洪水预警信息，并支持应急管理决策。1.2技术实现天基监测：采用多颗卫星（如风云系列、高分系列）获取高分辨率遥感数据，并通过反演算法计算流域内的降雨量分布。公式如下：R其中R为流域平均降雨量，Pi为第i个区域的降雨量，Ai为第i个区域的面积，地基监测：部署2000余个地面传感器，实时采集降雨量、水位、流量等数据，并通过物联网技术传输至数据中心。水工模型：采用SWAT（SoilandWaterAssessmentTool）模型进行洪水演进模拟，模型输入包括降雨量、蒸发量、土壤湿度等数据。数据融合与决策支持：利用大数据平台（如Hadoop、Spark）对多源数据进行融合分析，通过机器学习算法（如支持向量机）预测洪水风险等级。1.3应用效果预警时间提升：从传统系统的2小时预警时间提升至30分钟。预警精度提高：洪水预警精度达到90%以上。应急响应效率提升：通过实时数据支持，应急部门能够更快速地调度资源，减少灾害损失。（2）案例二：黄河流域水资源调度与防洪管理黄河流域是中国重要的水资源调配和防洪区域，该流域的智能治理系统通过天、地、水工深度融合，实现了水资源的精细化管理与防洪减灾。2.1系统架构该系统主要包括以下三个层面：天基监测层：利用卫星遥感技术监测流域内的水资源状况，包括土壤湿度、水体面积等。地基监测层：通过地面传感器网络监测水库水位、流量、水质等数据。水工模型层：构建流域水资源调度模型，优化水库调度策略。数据融合与决策支持层：基于大数据分析技术，融合多源数据，生成水资源调度方案和洪水预警信息。2.2技术实现天基监测：采用遥感卫星获取流域内的土壤湿度分布，并通过反演算法计算水资源储量。公式如下：SW其中SW为土壤湿度，heta为土壤湿度比，V为土壤体积。地基监测：部署1000余个地面传感器，实时采集水库水位、流量、水质等数据。水工模型：采用MIKESHE（HydrologicalModel）进行水资源调度模拟，模型输入包括降雨量、蒸发量、水库容量等数据。数据融合与决策支持：利用大数据平台对多源数据进行融合分析，通过优化算法（如遗传算法）生成水资源调度方案。2.3应用效果水资源利用率提升：从传统调度方法的70%提升至85%。洪水预警精度提高：洪水预警精度达到85%以上。水资源调度效率提升：通过实时数据支持，应急部门能够更快速地调度水资源，减少洪水灾害损失。（3）案例三：珠江流域生态防洪体系珠江流域是中国南方重要的生态和经济区域，该流域的智能防洪系统通过天、地、水工深度融合，实现了生态防洪与经济发展的协调。3.1系统架构该系统主要包括以下四个层面：天基监测层：利用卫星遥感技术监测流域内的生态状况，包括植被覆盖、土地利用等。地基监测层：通过地面传感器网络监测水文气象数据、水质数据等。