2026智慧水利 -数字孪生流域-知识平台研究与建设方案

数字孪生流域—知识平台研究与建设方案数字孪生流域背景和现状知识平台建设目标和任务建设内容和技术标准知识平台设计和开发案例分享目

录25314为深入贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想,积极践行“节水优先、

空间均衡、

系统治理、

两手发力

"

的治水思路,水利部党组把智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六条实施路径之一。水利部已发布《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》

《智慧水利建设顶层设计》

《"十五五

”智慧水利建设规划》

《"十五五

"

期间推进智慧水利建设实施方案》等政策文件。

1.1智慧水利建设背景按照“需求牵引、

应用至上、

数字赋能、

提升能力”要求,以数字化、

网络化、智能化为主线,以数字化场景、

智慧化模拟、

精准化决策为路径,以构建数字孪生流域为核心,全面推进算据、

算法、

算力建设,加快构建具有预报、

预警、

预演、

预案功能的智慧水利体系。预报基础预警前哨预演关键预案目的

1.2智慧水利总体目标数字赋能

提升能力需求牵引

应用至上统一标准

互联共享急用先行示范引领风险可控

安全可靠整体谋划

分步实施六原则数字孪生流域是以物理流域为单元、

时空数据为底座、

数学模型为核心、

水利知识为驱动

，

对物理流域全要素和水利治理管理活动全过程进行数字映射、

智能模拟、前瞻预演

，

与物理流域同步仿真运行、

虛实交互、

迭代优化

，

实现对物理流域的实时监控、

发现问题、

优化调度的新型基础设施。

1.3数字孪生流域定义数字孪生流域的本质是多种信息技术的高度集成

，

是以技术能力为核心

，

以流域涉水应用需求为导向

，构建一个复杂巨系统作为数字孪生流域技术体系。为流域提供数据“血液”传输能力

，采集涉水实时运行数据

，并通过标识与模型集成。为流域提供基础骨架

，实现物理流域的精准刻画与极致的可视化呈现。为流域提供集成底板、参照基准和位置服务。不断将流域运行规则、业务模型、深度学习预测结果等

，模拟仿真呈现给所有涉水业务的用户。

1.4数字孪生流域-技术支撑体系虚实交互为流域用户参与流域治理、获取水利服务提供互动操作支撑。地理信息+建模渲染+感知标识+算法仿真+数字孪生流域更加注重全量、

全域、

全局、

全流程的流域整体视角，实现对“人、

地、

事、

物、情、

组织”等要素数字化全覆盖

，

形成河湖运行生命体征指标体系

，

突出以数据为导

向的水利“规、

建、

运、

管”一体化。数字孪生流域建设需要充分考虑国情、水情、

社情

，

做到既要兼顾顶层

设计、

又可实施落地。形成有效的运管机制突破流域碎片化治理困境

1.5数字孪生流域-创新试验场河湖智能综合评价智能预警运营中心动态感知

协同治理数字孪生流域是信息技术与水利“规、

建、运、

管”相结合的产物

，

和传统水利信息化系统相比

，数字孪生流域呈现“技术密集、

资金密集、

系统密集、

应用密集”的特点

，

其复杂性、

专业性、

时效性和技术性

，决定了它的建设应用将是一个长期持续迭代、

优化升级的过程。作为智慧水利建设的重点

，数字孪生流域已从“萌芽阶段”逐步转为“迭代+应用场景落地”的大力发展阶段

，推动数字孪生流域的地方和相关建设项目数量不断上升

，

同时覆盖的业务应用不断拓展、

技术应用水平不断提升。单一场景水利全业务单个项目产业规模化

1.6数字孪生流域-复杂巨系统数字孪生流域背景和现状知识平台建设目标和任务建设内容和技术标准知识平台设计和开发案例分享目

录25314水利部已经发布《数字孪生流域建设技术大纲（试行）

》《数字孪生水利工程建设技术导则（试行）

》《水利业务“四预”基本技术要求（试行）

》《数字孪生流域共建共享管理办法（试行）

》。

2.1数字孪生流域建设56家先行先试单位94个项目建设推进水利部及七大流域的数字孪生项目建设。组成“1+7”八个指导组流域为单元数据引擎地理空间数据水利数据模型监测数据业务管理数据预报调度方案知识推理专家经验知识融合知识抽取知识表示业务规则水

利

知

识知识平台水利工程安全水土保持泥沙动力学水力学水生态环境水资源

2.2数字孪生流域建设框架云管理平台存储资源网络资源工控网

实时控制区过程控制区业务网

广域网城域网部门网传统水利监测站

新型水利监测网政务云

行业云可视化模型自然背景流场动态水利工程水利机电设备智能知识模型遥感识别视频识别语音识别模拟仿真引擎

模型管理

场景配置

仿真设计

信息化基础设施水利云水利信息网数字孪生流域水利感知网水利知识引擎数据底板模型平台水利对象关联关系水利专业模型数理统计模型机理分析模型水利网格模型数据模型数据资源跨行业数据知识存储历史场景自

建云数据服务数据治理数据挖掘计算资源基础数据数据汇聚混合模型水文水利对象关联关系

水利规律组合原理

规律

规则

经验

技能

方法数字孪生流域

正向智能推理

反向溯因分析模拟仿真引擎

2.3知识平台-架构组织知识推理知识可视化模型水利知识引擎知识平台水利知识知识图谱机器学习管理抽取利用水利知识引擎实现水利对象关联关系、

预报调度方案、

业务规则、

历史场景和专家经验等通用知识的管理，提供知识平台开发和知识调用、

共享技术标准及接口开发流域专用知识组件或服务开发省级专用知识组件或服务开发工程专用知识组件或服务水利部流域管理机构省级水行政主管部门有关水利工程管理单位国家级知识平台流域级知识平台省级知识平台知识平台功能

2.4知识平台-共建共享水利部组织对数字孪生流域(水利工程）

共建共享情况开展监督检查

，

将结果作为评优评先、

预算安排等的参考内容。

各流域管理机构、

省级水行政主管部门应加强所辖范围内数字孪生流域（水利工程)共建共享情况的监督检查。

2.5知识平台—业务架构国家级水利知识平台各省水利知识子平台...水资源管理司子平台水土保

持司子平

台水

库

移民司子平

台政策法规司子平台三峡工程

管理司子

平

台南

水北调工程

管理司各流域委子平台运

行

管理司子平

台调

水

管理司子平

台水

文司子平

台水利工程

建

设司子平

台水旱灾害防御司子平台农村水利水电司子平台规划计划司子平台河

湖

管理司子平

台数字孪生流域背景和现状知识平台建设目标和任务建设内容和技术标准知识平台设计和开发案例分享目

录25314知识（Knowledge）信息（Info

r

m

at

i

o

n

）数据（Data

）集体联合整体形成部件关联部件集成

3.1知识-DIKW模型智慧（Wi

s

d

o

m）DIKW模型：

数据

、

信息

、

知识与智慧的关系信息

知识调查

吸收

操作

交互

趋利避害过去的未来的数据智慧理

解

力创新经验数字孪生系统里面需要有五要素（主体、

行为、客体、

时间、

空间）

，

以及问题、

目标的预置的相关知识作为驱动

，

如果没有特定任务语境下的、

目的约束下的相关事实进入数字孪生系统

，

系统是静止不动的。在数字孪生建设中

，

实体空间的相关主体、

行为、

客体、

关系等映射到数字空间的“范式”中

，结合预置的知识

，

激活社会体系的事实信息被“编码”化、数字化后进入数字空间范式中

，

激活了数字系统运转。

3.2知识-数字孪生空间的驱动力知识是最根本的经济资源成为自然资源取商品石油资金食品人力知识数字孪生空间海量数据代在我们的社会生产活动中

，

“有样子的活会干

，没样子的活不会干。

”而掌握这些知识

的往往是经验丰富的老同志

，

当他们退休离岗回家

，

这些很有“价值”的经验和知识就流失了。

因此老专家和单位骨干的知识高效“重复利用”就是迫切需要解决的问题。对历史知识的积累、传承和重用有效地解决应用场景中的实际问题实施基于知识的创新和应用.

有没有灵丹-妙药

？

3.3知识工程变成当然

！那就是知识工程无知识弱知识死知识有知识强知识活知识实现隐性知识的显性化表达知识工程的目标解

决三大

问题知识获取是将某种知识源（如人类专家、

教科书、

数据库等）

的专门知识转换为计算机中知识采用的表示形式。

知识获取的主要步骤包括识别阶段、

概念化阶段、

形式化阶段、

实现阶段、测试阶段五个阶段。用若干实例来测试知识系统

，以确定知识库和推理结构中的不足之处。知识获取是专家和知识工程师合作的过程

，专家把知识通过容易接受的方式教给知识工程师。在知识形式化过程中

，首先要对概念形式化

，即将概念转换成计算机所要求的形式

，再将形式化的概念连接起来形成问题求解的空间。建造知识库

，

它是对整个智能问题的知识库框架填入各子问题的形式化知识

，并保持整个问题知识的一致性和相容性。问题概念化过程从实际问题的原型系统中得到基本概念、子问题和信息流特征。概念是实际问题的基础。

3.4知识获取测试阶段识别阶段概念化阶段形式化阶段实现阶段知识引擎提供知识图谱

、

语义提取

、

知识推理

、

知识更新

、

集成应用等服务能力

，

支撑流域防洪、水资源管理与调度等2+N的各类业务应用

。

提升数字孪生流域的决策精准化

、

智能化水平。模拟仿真引擎提供模型版本管理

、

参数配置

、

加载调用等服务能力

，

数据底板的数据加载

、

仿真建模、空间分析

、

三维渲染

、

特效处理等服务能力

。

支持流域防洪

、

工程建设运行全过程高保真模拟

，

工程安全前瞻预演。数据引擎提供多维多时空异构数据汇聚

、

清洗

、

转换

、

共享

、

展示

、

计算

、

更新等服务能力

，

具备多类型多层次数据仓库

，

实现各类数据的采集清洗

、

标准化治理

、

数据服务

、

应用服务

，

宜采用人工智能算法处理各类数据。

3.5知识平台—智能引擎312针对多源知识的同一性与异构性

，构建实体连接、属性映射、关系映射等融合能力。通过监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等算法

，构建水利推理性知识。利用人机协同的方式构建水利领域基础本体和业务本体

，实现陈述性和过程性知识表示。结合场景配置需求和数据供给条件

，构建实体一关系三元组知识

，并抽取各类水利对象实体的属性

，对水利领域实体类别及相互关系、领域活动和规律进行全方位描述。知识建模一般有自顶向下和自底向上两种途径

，

自顶向下拥有结构良好的分类层次结构

，

自底向上的方法则多用于开放域知识图普的本体构建

，满足概念不断增长的需要。知识图谱的运维过程是个工程化的体系

，覆盖了知识图谱的从知识获取至知识计算等的整个生命

周期。知识编码是提高知识显性化程度

，将知识从无序到有序、隐性到显性的过程。知识服务通常有如下几种方式：知识时空搜索、知识可视化、知识分析、知识统计、知识问答、外部服务。

3.6知识引擎—基本模块知识推理知识存储知识抽取知识服务知识运维知识建模知识融合知识编码知识表示采用图计算引擎管理和驱动水利知识

，实现超大规模数据存储。序

号建设内容建设主体指标参数或技术要求更新频率1水利对象关联

关系水利部各类水利对象基础信息及其相互之间的空间关系、

水流关系、

管理关系等实时更新2流域管理机构/省级水

行政主管部门在水利部基础上按需补充按需拓展3历史场景与预

报调度方案水利部国家水文站降雨-洪水场景

，

水利部职范围内洪水预报方案和调度方案按洪水场次更新4流域管理机构大江大河中下游、

重要支流降雨-洪水-调度方案场景

，

调沙-调度方案场景

，

流域来水供用水需求-调度方案场景按洪水场次更新5省级水行政主管部门辖区内水文站降雨-洪水-调度方案场景

，

辖区水环境/水生态需求-调度方案场景按洪水场次更新6业务规则水利部水利部职责范围内洪水预报规则和调度规则；

水利行业相关法规、

制度及标准年更新7流域管理机构流域水文手册的结构化处理；

流域洪水预报规则

，

流域防洪工程调度规则

，

联合调度规则；

流域水资源管理与调配

规则库；降雨-洪水-影响人口-经济损失关系年更新8涉河建设项目合规研判规则按需更新9省级水行政主管部门辖区防洪工程调度规则、

防洪预案、

洪水风险图年更新10专家经验水利部大江大河历史大洪水、

旱灾、

防洪专家经验；

不同流域产汇流特性和洪水演进规律按需构建11流域管理机构流域历史典型洪水、

旱灾、

防洪专家经验；

流域产汇流分区域特性和洪水演进规律按需构建12省级水行政主管部门辖区流域防洪及调度经验按需构建13水利知识引擎水利部知识表示

：

对各类水利知识构建知识图谱

，

通过基于本体的语义网表示或基于表示学习的向量嵌入表示

，

构建水利

知识的实体一关系三元组模型按需构建14知识抽取

：

对各类结构的水利数据进行知识抽取与挖掘

。

包括面向结构化数据使用映射规则和工具

，

从关系数据库

生成语义网表示数据集；

面向半结构化数据

（网页、

百科等)采用手工、

包装器归纳和自动抽取等方法将其抽取还原

为结构化数据；

面向非结构数据采用概率模型和深度学习模型等方法实现实体、

属性和关系的抽取15知识融合

：

针对知识本体异构和实例异构问题进行本体映射和实例匹配

，

知识匹配技术包括基于自然语言处理的术

语比较、

基于本体结构进行匹配以及基于实例特征的机器学习等16知识推理

：

知识推理运用于知识发现和异常检测；图挖掘计算用于搜索、

推荐和评分等17知识存储

：

以三元组、

属性表或垂直分割为方案进行单一式或混合式存储18流域管理机构/省级水

行政主管部门在水利部基础上按需补充

，

例如淤地坝安全度汛预案等按需拓展

3.7技术指标-水利知识引擎平台数字孪生流域背景和现状知识平台建设目标和任务建设内容和技术标准知识平台设计和开发案例分享目

录25314对行业和产业公司开放对国家其他部委平台联动开放对水利系统内部各业务单位开放

对社会公众开放

D 4.1设计理念—创新、开放内容

创新理论

创新思想

创新模式

创新技术

创新“开放”“创新”ABC4.2知识平台-整体架构知识导航地图

，罗列出知识资源的分类

，

并显示不同的知识存储之间重要的动态联系。

它是知识管理系统的输出模块

，输出的内容包括知识的来源

，整合后的知识内容

，知识流和知识的汇聚。

它的作用是直观展示出知识资源

，

协助发掘知识资产的价值

，所有权

，位置和使用方法。

4.3知识图谱-知识地图知识配置策略知识图谱知识配置策略知识配置策略利用矢量图符号确定业务流程的主要步骤的主知识

，以及各步骤之间的衔接关系

，以数学逻辑的方式定制知识搜索的方向、知识的配置路径以及知识之间的联结关系

，然后利用知识图谱的关系搜索功能加快主知识的搜索

，提高知识供给的有效性。知识配置服务流程 4.3知识图谱-知识配置策略知

识服

务系

统

平

台矢量连接知识图谱用

户需

求

路

径知识地图输出调用用

户需

求反馈提问

业务逻辑流程

知识资源知识资源知识资源知识资源知识产品知识引擎需求输入图引擎知识路径主要流程数据逻辑业务关联主知识提供输出输入社会经济涉水工程自然地理 4.3知识图谱-五大知识生命树水文水资源水文水资源运营管理图

指

标

计

算

库图

分

析

算

法

库图

模

型

与

推

理其

他

服

务……图

查

询

接口点

查

询

路

径

查

询子图

查

询全图

查

询

W

orker计算引擎图引擎内核增量计

算单

元通信优化

图结构管理索引管理并发管理图属性管理版本管理权限管理公有云基础服务&设施结合目前图计算领域的特性和需求来看

，

平台可用性和易用性的关键点或许在于四点：l

支持大规模的超大图计算和

查询；l

兼顾图计算和图查询的高并

发、

低延时要求；l

能对接标准的查询接口和查

询语言；l

可集成实现计算、

查询、

存储等一体化需求（例如，Neo4j、

Titan等擅长于图数据的实时查询

，但并不能高效地对图数据进行离线分析；

Turi、

GraphX侧重图数据的离线分析和挖掘

，却不能对属性图进行管理

，且不支

持实时查询）

。REST

APIs

/嵌

入

宿

主

语

言智能服务Gremlin查

询

语言标

准

查

询

语

接口图引擎服务：

针对以“关系”为基础的“图”结构数据

，进行查询、

分析的服务。图计算领域细分为查询分析、

计算引擎、

存储管理、

可视化等子方向。

4.4

图引擎服务基于边集流的图形计算单元图存储和管理数据存储基础服务计算模型切分管理高性能Mas

t

er调度器……在对事件进行解构时

，拆分出关于事件描述的相关要素

，例如事件名称、事件分类类型、领域、

区域、主动系统与对象系统要素、

问题、

目标、指标等要素。应用到信息系统中需要转化成数学模型与算法实现。以上只是搭建起了模型结构

，最后还需要根据历史数据求参数

，可以获得解析解的。提取已经发生事件的规律

，变成未来可能发生的同类事件的原理、方法、工程、规则、要求、条件。事件的分类对应人类社会的三种形态

，即发展态、秩序态、突发态

，分为发展事件、秩序事件、突发事件。

4.5知识平台-事件建模知识平台的事件建模

，

涉及事件分类、

事件要素、

模型抽取、

模型运用、

模型优化等几个方面。事件分类模型优化模型抽取模型运用事件要素

4.5智能算法—学习算法根据学习系统的输入信息

，机器学习方法分为监督学习、半监督学习、非监督学习和强化学习等。机器学习一般流程专家系统是利用大量的专门知识，通过知识推理来解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。

从出现的现象（已知事实）

推断出产生这种现象的本质原因是运用知识推理的方法来完成的。专家系统结构包括知识库、

推理机、

知识获取和人机接口四个基本模块

，

其中核心模块是知识库和推理机。用户行业专家人机接口

4.5智能算法—专家系统专家系统结构知识获取程序全局数据库解释程序知识库推理机推荐算法就是利用用户常用的搜索关键词

，推测用户可能关注的领域，通过数学算法

，推测出用户可能喜欢的内容或者东西

，

可分为决策类知识、业务管理类知识、

操作类知识。

同时采用决策支持推荐系统进行业务支撑，解决由计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库中大量数据的存取和处理

，

达到更高层次的辅助决策能力。决策支持推荐系统

4.5智能算法-推荐算法知识库建设内容在共享水利部、流域管理机构等部门相关知识库的基础上

，完善L1、

L2、

L3数据底板

，构建各类综合知识库。构建包括总体预案、部门预案、专题预案、专项预案、专题工程防汛预案、入库预报方案、工程调度预案、防汛抗旱应急预案、超标准洪水防御预案等在内的预报调度方案库。构建包括工程风险隐患、隐患事故案例、事件处置案例、工程安全会商、工程安全鉴定、专项安全检查、专家经验、相关标准规范、技术文件等在内的工程安全知识库

，涵盖常识类知识、累积知识、策略知识、其他类知识。构建包括防洪调度、水资源管理调度、工程调度运用规程、机电设备运行操作规程、工程安全监测资料整编规程、工程安全现场检查规程、工程安全应急预案等在内的业务规则库。包括历史数据的收集、整理、存储、归档、查询和分析。挖掘提取历史场景中气象信息、水文信息、灾情信息、决策信息、调度信息。通过文字、公式、图形图像等形式固化专家经验

，进行抽取、融合、挖掘和结构化处理等

，支撑有效复用和持续积累。收集整理水利科普数据资源

，构建水利科普知识库

，通过科普视频、

山洪案例、百科词条、知识竞赛等形式

，培训演练

，面向水利各级管理机构、水利工程工作人员、社会公众提供水利知识科普服务

，全面提高国家综合防灾减灾救灾能力。收集整理水与中华文明、水与农业、水与政治、水与战争、水与工程、水与思想、水与文学、水与艺术、水与民俗、水与治理等水文化数据资源。水文化知识库从新时代治水的角度理解中国水文化

，把握文化内涵

，传播文化正能量。 4.6知识平台—主题知识库数字孪生流域背景和现状知识平台建设目标和任务建设内容和技术标准知识平台设计和开发案例分享目

录25314最终用户水利政府机构、相关企事业单位、

民众政府水利部、各流域委、各省水利厅等统筹需求

，各部门协同运作。内容提供商提供专业的水利专

题知识内容服务运营商项目投资、承建、运维等基础服务01政府

02最终用户03方案提供商04运营商05内容提供商方案提供商

水利行业咨询、规划、建设方案等技术支持及数据服务

5.2构建水利知识产业生态水利知识产业生态针对国务院灾害调查组《河南郑州“7·20”特大暴雨灾害调查报告》问题和改进措施

，聚焦郑州市防洪总体目标

，实现郑州市防洪预报、预判、预警、预演及预案的智能化、智慧化管理

，提升郑州市防洪管理与决策水平。其中智能预案模块在水利知识平台的基础上

，以知识图谱和知识引擎为技术框架

，构建预案知识库平台

，具体包括预案信息库、智能算法引擎、业务规则库、知识图谱、历史场景库、专家经验库、

防洪预案智能应用等。

5.3郑州市防洪五预系统