基于大数据的水利水电工程防汛风险分析与预警技术规范

基于大数据的水利水电工程防汛风险分析与预警技术规范范围本文件规定了基于大数据的水利水电工程防汛风险分析与预警技术体系的总体要求、数据资源与预警模型技术、系统功能与技术架构、数据交换与集成、预警分级发布与联动响应、运行维护与模型全生命周期管理、网络与数据安全、系统验收与评价等要求。本文件适用于水利水电工程（包括水库、水电站、闸坝、堤防、泵站及其附属设施）运行期防汛风险分析与预警系统的规划、建设、运行与评价；在建工程度汛、施工围堰度汛以及流域工程群联合预警应用，可参照执行并结合阶段性风险与组织体系进行适配。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T1.1—2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则GB/T22239—2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T35273—2020信息安全技术个人信息安全规范术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

防汛风险floodcontrolrisk在一定降雨、来水、工程状态与外部环境条件下，洪涝灾害或工程险情发生的可能性及其后果严重程度的综合表征。

风险分析riskanalysis基于数据与模型对风险来源、演进路径、发生概率或可能性、影响范围与后果进行识别、评估与分级的过程。

预警warning根据监测数据、预测结果与阈值规则，对未来可能发生的洪涝灾害或工程险情及其影响作出的提前提示信息，用于触发响应与处置行动。

多源异构数据multi-sourceheterogeneousdata来源不同、结构不同、时空分辨率与质量特征不同的数据集合，包括结构化、半结构化与非结构化数据。

数据治理datagovernance对数据全生命周期实施制度化管理的活动集合，包括数据标准、质量控制、主数据管理、元数据管理、权限与安全管理、共享交换与责任体系等。

数据质量dataquality数据满足业务使用目的的程度，通常包含完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、可追溯性与可用性等维度。

风险指标riskindicator用于刻画防汛风险状态、风险变化趋势或触发预警条件的可量化变量或综合指标，可来源于监测数据、衍生计算或模型输出。

预警阈值warningthreshold用于判定预警触发与分级的临界值或规则集合，可为固定阈值、动态阈值或情景阈值，并应与工程安全边界与业务响应能力相匹配。

预警模型earlywarningmodel基于数据与算法对风险状态进行识别、预测并输出预警等级、影响范围或建议措施的模型体系，可包含统计模型、机器学习模型、机理模型或融合模型。

可解释性interpretability模型输出结果能够被业务人员理解并追溯其关键影响因素、决策路径或贡献度的能力。

闭环管理closed-loopmanagement将“预警触发—发布—响应—处置—反馈—评估—改进”形成可追溯、可核验、可优化的全过程管理机制。总体要求基本原则基于大数据的防汛风险分析与预警应遵循工程安全优先、数据驱动与业务牵引相结合、分级分域管理、模型与规则协同、预警与响应联动、持续评估迭代、网络与数据安全并重的原则。技术体系架构要求技术体系宜采用“数据层—治理层—模型层—服务层—应用层—安全与运维保障层”的分层架构，支持多源数据接入、统一治理、统一计算、统一预警发布与统一效果评估。技术体系应支持水利水电工程单体应用与工程群（梯级、库群）联动应用，具备跨区域协同、统一口径与权限隔离能力，避免预警口径冲突。技术体系应与现有监测系统、调度系统、运维管理系统、视频系统及应急指挥平台实现接口对接，形成数据共享与业务联动。业务范围与场景覆盖要求风险分析与预警应至少覆盖以下场景：a)雨情水情风险：强降雨、暴雨中心移动、上游来水突增、洪水演进与错峰削峰风险；b)工情风险：库水位逼近控制线、泄洪能力约束、闸门启闭异常、机组运行受限、供电通信中断等；c)工程安全风险：坝体渗流、变形、浸润线异常，堤防渗漏管涌、滑坡崩塌、冲刷淘刷等；d)下游影响风险：下游控制站超限、重要防护对象受威胁、人口转移窗口期不足等；e)复合风险：多点险情并发、灾害链耦合、关键通道受阻等。各场景应形成明确的预警对象、指标体系、阈值规则、预警等级、发布对象、响应动作与反馈要求，确保可执行。数据与模型管理要求应建立数据标准体系与数据质量控制机制，保证数据源可追溯、口径可统一、质量可评价、异常可处置。应建立模型全生命周期管理机制，包括模型选择、训练、验证、上线、监控、再训练与退役管理，确保模型在汛期关键时期稳定可靠。应建立阈值与规则库管理机制，支持动态阈值更新与版本控制，确保阈值调整有依据、可追溯、可回退。预警发布与响应联动要求预警发布应坚持统一口径、分级发布、权限控制与多渠道触达原则，确保预警信息到岗到人、到点到位。预警应与应急响应、调度指令、物资调配、巡查抢险等业务形成联动触发机制，建立反馈回传与闭环评估。网络与数据安全要求技术体系应落实网络安全等级保护相关要求，开展安全建设与运行管理。涉及个人信息处理的，应符合个人信息保护相关规范性要求，落实最小必要、授权管理、脱敏去标识化与审计追踪等措施。应建立数据分级分类、权限控制、加密传输与存储、日志审计、备份恢复与灾备切换机制，确保关键时期系统韧性。数据资源与预警模型技术数据资源范围与接入要求数据资源应覆盖气象、水文、工程运行、工程安全监测、视频与遥感、巡查运维与险情灾情、调度与应急处置等多域数据，并满足风险分析与预警的时效性与空间覆盖需求。数据接入应采用统一接口规范与接入管理机制。对实时数据应明确采集频率、延迟上限与断点续传策略；对批量数据应明确同步周期、校验规则与增量更新方式。对关键数据源应建立冗余机制与可信校核机制。关键时期应确保至少一种备用数据来源可用于风险研判与预警触发。数据接入前应完成数据资产登记，至少包括数据来源单位、数据责任人、数据口径说明、更新频率、质量要求、权限等级与使用范围。数据标准化与数据治理要求应建立数据标准体系，至少包括：编码规则、时间基准、空间参考、单位与量纲、站点与设备主数据、事件类型与险情分类、阈值与等级口径、数据交换格式等。应建立元数据管理与血缘追踪机制，实现数据从采集、清洗、融合、计算到预警输出的全链路可追溯，支持审计与复盘。应建立数据质量管理机制，至少包括质量指标、质量检测规则、质量评分、异常数据处置流程与质量改进闭环。对质量不满足要求的数据应进行隔离、修复或降权使用，并记录处置过程。数据融合应支持多源时空对齐与一致性处理。对不同时间分辨率数据应明确对齐策略；对空间数据应明确栅格化、矢量化、流域分区或工程分区的映射规则。数据质量控制指标与验收要求应针对不同数据域设定可量化质量控制指标与验收要求。质量指标宜包括：完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、可追溯性与异常率等。雨量、水位、流量、闸门开度、渗压、位移等关键监测数据应设置异常检测规则并形成自动告警与人工复核机制。数据资源类型、关键字段与质量控制要点建议见表1。数据资源类型与质量控制要点数据域典型数据源关键字段要点质量控制要点气象数值预报、雷达、卫星、站点雨量降雨强度、累计雨量、回波/云图、预报时段时效与延迟控制；空间对齐；极值与突变校核水文雨量站、水位站、流量站、洪水预报雨量、水位、流量、预报过程站点一致性对比；缺测补全策略；口径统一工程运行库水位、库容、出入库流量、闸门/机组状态控制水位线、开度、启闭次数、出力约束设备状态一致性；时序连续性；关键参数越界告警工程安全监测渗压、浸润线、变形、裂缝、振动阈值、变化率、趋势特征漂移识别；多点相关性；触发阈值复核与现场核验运维与事件巡查工单、缺陷记录、险情灾情、抢险记录事件类型、时间地点、严重度、处置结果结构化编码；事件重复去重；证据材料关联视频与遥感视频监控、无人机、遥感反演影像时间、位置、目标识别结果质量分级；关键片段留存；识别结果抽检风险指标体系构建要求风险指标体系应采用分层分域结构，宜包括：a)基础监测指标：雨量、水位、流量、渗压、位移、开度等；b)衍生特征指标：雨强历时指数、累计雨量阈值、上升率、变化率、回落率、稳定性指数等；c)业务综合指标：库容调节裕度、泄洪能力裕度、闸门可靠性指数、设备健康指数、下游承洪压力指数等；d)风险评价指标：综合风险得分、风险等级、影响范围与置信度等。指标应满足可计算、可解释、可验证要求。指标定义应明确计算口径、时间窗口、空间范围、数据源依赖与缺测处理策略。指标阈值体系应与工程安全控制边界、度汛方案与应急响应能力相衔接。对不同工程等级、不同库区特征与不同下游保护对象，应支持差异化阈值配置。应建立指标版本管理机制。指标定义、阈值更新与参数调整应形成变更记录，包含变更原因、验证结果、生效范围与回退策略。预警模型构建、验证与上线要求预警模型宜采用“规则+统计+机器学习+机理约束”的融合策略，避免单一算法在极端情景下失效。模型选择应与数据可得性、业务可解释性与工程安全要求相匹配。模型训练数据应覆盖足够的历史洪水过程与险情样本，并包含代表性极端事件。样本标注应明确标签口径、来源依据与一致性校核要求。模型验证应至少包括：a)准确性验证：命中率、漏报率、误报率、提前量等；b)稳定性验证：不同年份、不同站点、不同工况下的鲁棒性；c)可解释性验证：关键特征贡献度、敏感性分析与业务合理性校核；d)安全性验证：阈值边界下的保守性与极端情景压力测试。模型上线应实行审批与灰度机制。上线前应完成：接口联调、性能压测、异常回退策略、日志审计配置与运行监控配置。上线后应实施在线监控与定期复训机制，确保模型漂移可发现、可纠偏。预警分级、触发规则与发布要求预警分级应与防汛应急响应体系相衔接，明确每一等级预警的触发条件、影响范围表达方式、建议响应动作与信息发布对象。预警触发规则应支持多条件组合，包括阈值越界、趋势异常、模型风险得分超过阈值、复合条件满足（如“强降雨+库水位裕度不足+闸门健康指数下降”）等，并支持人工复核与人工确认机制。预警信息应至少包含：预警等级、预警对象、触发原因摘要、关键指标状态、预测时间窗、可能影响范围、建议措施、发布单位与联系人、下一次更新时点。预警等级与建议响应动作关系建议见表2。预警等级与建议响应动作预警等级风险含义（建议口径）典型触发规则类型建议响应动作要点Ⅳ级风险抬升，需关注单指标接近阈值或趋势异常加密监测与滚动研判；核查关键设备与通信电源；预置调度与物资清单Ⅲ级风险较高，需准备处置多指标越界或模型风险得分较高启动专题会商；前置关键物资与队伍；必要时启动预泄或限流策略建议Ⅱ级风险显著，需立即处置复合条件触发或险情征兆明确提升应急响应；下达调度/处置指令建议；组织现场核查与抢险准备Ⅰ级风险极高或险情已发生关键安全边界逼近/突破或重大险情确认最高级别响应；统一指挥与快速抢险；多渠道发布预警与下游联动系统功能与技术架构一般要求防汛风险分析与预警系统（以下简称系统）应面向防汛业务全流程，具备从多源数据接入、治理加工、风险分析、预警触发、预警发布、联动处置到闭环评估的端到端能力，并满足汛期高并发、高可靠、可持续运行要求。系统应支持单工程应用与工程群（梯级、库群、区域）协同应用，支持跨单位协同但应实现权限隔离、口径统一与责任可追溯，避免越权访问与多头发布。系统应具备可配置、可扩展能力。对数据源新增、指标新增、阈值调整、模型迭代、预警分级策略变化等，应支持配置化管理与版本控制，减少对底层代码的频繁改动。功能构成要求系统功能宜至少包括以下模块，并实现模块间数据与状态贯通：a)数据接入与采集模块：支持实时流数据与批量数据接入，支持断点续传、补采与重放；b)数据治理与质量控制模块：支持标准化、清洗、去噪、对齐、融合、质量检测、异常处理、血缘追踪与数据资产管理；c)指标计算与特征工程模块：支持指标口径管理、时间窗配置、空间聚合与衍生特征计算；d)风险分析模块：支持风险识别、风险评估、风险分级与趋势研判，输出风险对象、风险等级与置信度（如适用）；e)预警模型与规则引擎模块：支持阈值触发、规则组合触发、模型输出触发与融合触发，支持人工复核与人工确认；f)预警发布与触达模块：支持多渠道发布与回执，确保预警到岗到人；g)联动响应与任务派发模块：支持联动调度建议、巡查任务、物资调配建议、抢险处置建议等任务化输出与反馈；h)运行监控与运维模块：支持系统资源监控、数据流监控、模型服务监控、告警与自愈；i)评估复盘与持续改进模块：支持预警效果评估、误报漏报分析、模型漂移识别、阈值优化建议与复盘报告生成；j)安全与权限模块：支持身份鉴别、访问控制、加密、审计、备份与灾备。技术架构与部署要求系统宜采用分层解耦架构，至少包括数据层、计算与模型层、业务服务层、展示与交互层、安全与运维保障层。各层之间应通过标准接口交互，避免紧耦合导致的维护困难。系统部署宜采用主备冗余或集群部署方式，关键服务应具备横向扩展能力，满足汛期峰值负载需求。对关键链路（数据接入、预警触发、发布通道）应配置故障切换与降级策略。系统应支持本地部署、专有云部署或混合部署。涉及跨单位数据共享时，应明确边界与数据出域控制策略，必要时采用数据脱敏、汇总指标共享或联邦计算等方式降低数据泄露风险。系统应具备离线应急能力。当外网或部分网络链路中断时，应能在核心网络内维持关键数据采集、阈值触发与预警发布的最低能力，并在恢复后完成数据补录与状态对账。性能与可靠性要求系统应满足实时性要求。对关键实时数据与预警触发链路，应设定端到端时延指标，并建立监测与告警机制。实时性指标宜结合工程规模与业务需要确定，但应满足“预警提前量不被系统处理延迟显著侵蚀”的要求。系统应满足可用性要求。汛期关键时段宜实施7×24小时连续运行保障，关键服务应具备故障自检、自动重启、自动切换或人工快速切换能力。系统应满足可恢复性要求。应制定备份恢复策略，明确备份对象、备份频次、恢复时间目标与演练要求，确保在灾备场景下可按目标恢复。数据交换与集成接口原则系统接口应遵循标准化、可扩展、可审计、安全可控原则。接口应明确输入输出字段、数据类型、单位与量纲、时间基准、空间基准、错误码与重试策略。系统应支持与监测系统、调度系统、工程安全监测系统、视频系统、运维工单系统、应急指挥平台等集成，避免形成信息孤岛。数据交换要求数据交换应明确交换模式，包含实时推送、定时拉取、事件触发同步与批量交换等方式，并明确各方式的更新频次、延迟上限与补偿机制。数据交换应建立一致性校核机制。对关键字段（站点、设备、时间戳、单位等）应进行校验；对同一对象多源数据冲突应明确优先级规则与人工核查流程。数据交换应保留交换日志与对账机制。对数据缺失、重复、延迟、异常值等，应可追溯到数据源、接口调用与处理环节。模型与服务接口要求模型服务应支持标准化调用，包含输入特征、输出结果、置信度或不确定性、解释信息等，并应支持版本号输出与请求追踪标识。模型服务应具备限流、熔断与降级能力。汛期高负载时应优先保障关键预警模型与关键区域/关键工程对象的服务请求。模型服务应支持回退策略。当模型服务不可用或输出异常时，应自动切换至规则阈值触发或保守策略，确保预警链路不中断。第三方数据与外部协同接口要求使用第三方气象、水文、遥感等数据时，应明确数据授权范围、使用期限、共享限制与合规要求，并建立数据连续性风险应对方案。对跨区域协同预警，应建立跨单位协同接口与统一发布口径机制。协同接口输出宜以汇总指标、预警结论与建议措施为主，避免不必要的原始数据出域。预警分级发布与联动响应预警对象、范围与表达要求预警对象应明确到工程对象与空间单元，至少包括工程名称（或工程群名称）、风险位置（库区、坝段、闸孔、堤段、下游控制站等）、影响范围（空间范围与时间窗）及主要风险类型。预警信息表达应兼顾专业性与可执行性。除预警等级外，应给出触发原因摘要、关键指标状态、趋势判断、建议响应动作与更新频次建议，避免仅给出“红黄蓝”而缺乏处置指引。预警输出应支持空间可视化展示，宜包括风险热力分布、关键站点趋势曲线、工程对象状态卡片与影响范围示意，并可追溯到支撑数据与计算口径。预警发布机制要求预警发布应实行分级发布与权限控制。不同等级预警的发布权限、审批流程与发布渠道应明确，确保“谁发布、发布给谁、发布后谁负责响应”清晰可追溯。预警发布应支持多渠道触达，宜包括系统平台、短信、电话外呼、对讲/专网消息、电子邮件或应急指挥平台推送等。对关键岗位应支持回执确认与二次提醒机制。预警发布应具备统一口径控制。对同一风险对象同一时间窗内的预警信息，应确保多渠道内容一致；对口径更新应形成“版本号+更新时间+变更摘要”，避免前后不一致引发误判。预警触发后的联动响应要求系统应支持预警与响应动作联动配置。不同预警等级应关联相应的响应动作包，响应动作包宜包含：加密监测、会商触发、现场巡查派单、设备检查与保障、调度建议生成、物资前置建议、抢险队伍预警与下游联动通知等。联动响应应支持任务化管理。任务应明确责任单位、责任人、完成时限、验收要求与反馈字段，并支持闭环追踪。对涉及工程运行控制的建议（如预泄、限泄、启用备用泄洪通道等），系统输出应定位为“决策支持”，不得替代法定调度权限；系统应提示需履行的会商与审批流程，并记录采用或未采用的原因。人工复核与人工确认要求对高等级预警或重大影响预警，应设置人工复核或人工确认机制。复核应重点核查数据质量、模型输出合理性、阈值口径一致性及工程安全边界约束。人工复核结果应形成记录，包含复核人、复核时间、复核结论、调整内容与依据。对人工调整阈值、规则或预警等级的，应进行版本化管理并可回溯。当系统判断与现场观测或专家判断存在显著差异时，应启动“人机协同校正流程”，对数据、模型与阈值进行专项核查，必要时临时采用保守策略并加密监测。反馈回传与闭环评估要求预警发布后应收集响应反馈，包括处置动作执行情况、现场核查结论、险情发展情况、调度执行情况及下游影响信息等，并回传至系统形成闭环数据。闭环评估应覆盖误报、漏报、迟报与提前量不足等情形，并形成原因分类（数据问题、模型问题、阈值问题、流程问题、执行问题），用于持续改进。系统应支持自动生成预警事件档案，至少包含触发数据快照、模型版本、阈值版本、发布记录、回执记录、联动任务、反馈与最终结论等，实现可审计、可复盘。运行维护与模型全生命周期管理运行维护总体要求系统应建立汛前、汛中、汛后分阶段运维机制。汛前应完成数据源联通测试、关键模型与规则回归测试、预警发布通道测试、备份恢复演练与应急预案演练；汛中应实施7×24监控与告警处置；汛后应完成复盘、补丁升级与能力改进。应建立运维值守与升级变更管理制度。汛期关键阶段应限制非必要变更；确需变更的应开展影响评估、回退预案与变更审批，并优先采用灰度发布方式。应建立系统健康检查清单，至少包括数据延迟、缺测率、异常率、模型调用成功率、接口错误率、预警触发耗时、发布成功率、回执成功率、资源利用率等指标。数据运维与质量运营应建立数据质量日常运营机制，对关键数据域实施质量评分与异常清单管理。对持续性异常应追溯数据源并推动整改。应建立数据版本与口径管理机制。对站点变更、设备替换、口径调整、空间分区调整等，应同步更新主数据与映射规则，避免历史与现状混淆。应建立关键数据应急保障机制。关键数据源中断时，应启用备用数据源或推导数据，并标记数据可信度等级，必要时触发保守预警策略。模型全生命周期管理模型应实施全生命周期管理，至少包括立项评估、数据准备、训练与验证、上线审批、运行监控、漂移识别、再训练、版本切换与退役。模型上线前应完成测试与验收，至少包括：数据输入边界测试、异常数据鲁棒性测试、极端情景压力测试、可解释性输出检查、性能与资源占用测试、回退策略验证。模型运行中应监测性能退化与概念漂移。漂移识别可采用输入分布变化、输出分布变化、误报漏报率变化、关键特征贡献度突变等方法；一旦发现漂移风险，应触发再训练或阈值调整流程。模型版本切换应可控可回退。新模型上线宜采用灰度方式并与旧模型并行对比一段时间；切换应记录生效范围、生效时间与关键差异。阈值与规则库运维阈值与规则库应实行版本管理与审批管理。阈值变更应具备依据，依据可来自历史统计、工程安全边界、专家评审、复盘评估或模型校正结果。阈值应支持分区分工程差异化配置，并支持随季节、库水位阶段或工程工况变化的动态阈值策略。动态阈值策略应设定安全下限，避免阈值过度“自适应”导致漏报。规则库应支持组合规则与优先级控制。当多条规则同时触发时，应按“工程安全优先、影响范围优先、可信度优先、等级优先”的原则确定最终预警输出，并保留决策轨迹。网络与数据安全分级分类与权限控制系统应对数据与功能实施分级分类管理，至少区分公开信息、内部信息、敏感信息与重要信息（或核心业务信息），并与访问权限、导出权限、共享范围相匹配。系统应实施最小权限原则与岗位权限原则，支持多因素认证（如适用）、强口令策略、定期权限复核与离岗权限回收。传输存储与加密要求数据传输应采用加密通道并具备完整性校验机制。对跨网络边界或跨单位传输，应采用更高强度的加密与访问控制。数据存储应对敏感字段采取加密或脱敏处理，模型参数、规则库、阈值库、账号密钥等应采用安全存储与访问审计。应建立密钥管理与证书管理机制，明确生成、分发、轮换、吊销与应急处置流程。安全审计与日志要求系统应对用户登录、权限变更、数据访问与导出、模型发布与切换、阈值调整、预警发布与撤销、接口调用等关键行