數字孿生淮河防洪“四預”系統關鍵技術

王凱，徐時進 ，劉昌軍 ，胡友兵 ，任明磊 ，陳勝

（1.淮河水利委員會水文局（信息中心），安徽 蚌埠 233001；2.中國水利水電科學研究院，北京 100038）

0 引言

淮河流域是長三角一體化、淮河生態經濟帶等國家重大戰略高度重疊區域，地處南北氣候過渡帶，天氣系統復雜多變，地勢低平，蓄排水條件差，洪澇旱災害頻發，迫切需要運用信息化手段提升流域防洪管理數字化、精細化水平[1-2]。智慧水利是新階段水利高質量發展的最顯著標志，數字孿生流域是推進智慧水利建設的核心和關鍵[3-6]。

按照水利部關于數字孿生流域建設先行先試工作部署，淮河水利委員會從 2021 年起，先后開展了淮河流域防洪“四預”試點和數字孿生淮河建設先行先試工作，率先建成了高標準、多要素的流域數據底板，構建了精細化水利專業模型和智能化防洪“四預”系統，并在淮河流域進行了應用，為數字孿生流域、洪水預報及工程調度提供技術支撐。

1 現狀與問題

淮河流域受特殊地形地貌、不對稱水系及黃河奪淮影響，洪澇頻繁。洪澇災害已成為制約流域可持續發展的主要因素，經過 70 年的系統治理，洪澇災害防御能力顯著增強，具備抗御新中國成立以來流域性最大洪水的能力。但與突飛猛進的信息技術和經濟社會對防洪日益增長的需求相比，淮河流域防洪在數字化、智能化等方面存在明顯短板。數字化方面，透徹感知不夠，感知覆蓋范圍和要素內容不全面，無人機、激光雷達、衛星遙感等“空天地”一體化技術應用不足，流域缺乏防洪數字化場景和數字流場建設。智能化方面，面向實時作業預報的分布式水文、二維水動力等模型的業務化應用程度和精度不高，時效性不足。

2 關鍵技術與方案

遵循先進與實用并重、創新與繼承統一、理論與實踐結合，以及問題導向原則，本研究聚焦淮河流域防洪減災重大需求面臨的預報、預警、預演、預案涉及的信息化和智慧調度關鍵科技難題，研發基于多源多尺度信息的數據底板構建技術，構建超大規模水文水動力并行分布式模擬技術，建立數字孿生淮河防洪“四預”平臺，總體思路如圖 1 所示。

2.1 基于多源多尺度信息的數據底板構建技術

2.1.1 高精度地形和河道斷面快速測量技術

圖1 總體思路圖

針對數字孿生流域數據底板快速迭代更新、傳統測量難以解決的難題，在淮河流域首次采用直升機加載激光雷達方式開展高密度數字高程信息采集工作，獲得淮河干流王家壩到正陽關河段及蒙洼等5 處行蓄洪區面積共 742 km2，分辨率為 1 m 的高精度地形數據。水下地形無法通過航測方式獲取時，采用測船搭載 ADCP 技術采集河道斷面數據，獲得淮河干流相關河段長為 130 km，間隔為 50 m 的河道斷面數據。

2.1.2 高精度流域下墊面快速智能分析處理技術

集成應用無人機、三維激光雷達、衛星遙感等“空天地”一體化技術，研發基于激光雷達數據的植被、建筑物、河道斷面等屬性的快速智能分析提取及三維可視化成套技術，提出面向對象和深度學習理論的高分辨率遙感影像及激光雷達數據的中小流域下墊面屬性的自動快速提取與分析關鍵技術，整體形成基于三維激光雷達和衛星遙感的流域高精度地形快速智能分析處理技術，并與 SVM（支持向量），CNN（卷積）和 FCN-8S（全卷積）等神經網絡算法進行對比，結果表明，地物分類精度由 60% 提高到 80%。

2.1.3 基于多源多尺度數據的高標準、多要素數據底板構建技術

率先建成高標準、多要素的流域L1級數據底板，獲取淮河流域 33萬km2，分辨率為 5 m 的高精度 DEM 數據，分辨率為 2 m的DOM數據和分辨率為 10 m 的土地利用數據。初步建成淮河王家壩以上流域全河段、全地形、高精度的 L2 級數據底板，地形高程精度達到 0.1 m以下，生成的河道地形圖比例尺精度高達 1 ：500，利用遙感反演技術生成分辨率為 2 m 的水上和水下地形融合數據產品，補測王家壩以上流域重點河段 2 m 分辨率的 DEM 數據。建成淮河干流重要工程 L3 級數據底板，完成淮河干流出山店水庫、王家壩閘、臨淮崗洪水控制工程等 3 個重要工程的 BIM 模型建設任務。新建王家壩以上流域防洪重點區域洪汝河、潢河等 7 條主要支流入河口水位觀測設施，獲取流域四省 3 000 余座小型水庫雨水情監測信息，集成數據大小約為 300 GB 的山洪災害、洪水風險圖和水利普查數據，以及基礎、地理空間、水文氣象、防洪工程、社會經濟、三維模型等多源多尺度數據，初步建成高標準、多要素的流域級數據底板[7]。

2.2 基于并行計算的超大規模水文水動力學分布式模擬技術

2.2.1 淮河流域分布式水文模型

提出不同地形地貌類型的暴雨響應機制，創立基于超滲與蓄滿產流動態轉換的淮河流域分布式水文模型[8]100-102，模型結構如圖 2 所示。具體內容如下：

1）不同水文響應單元的暴雨響應機制?；诟呔鹊匦?、地貌、土壤植被等數據，劃分水文響應單元；根據不同水文響應單元的產流機制，確定分區產流模型；建立基于超滲/蓄滿的“平面—垂向—時段”混合產流模型，采用組合虛擬水庫方法模擬飽和帶與非飽和帶土壤水量交換，利用 GARTO 非飽和土壤下滲模型模擬非線性下滲過程[8]103。

圖2 淮河流域分布式水文模型結構

2）蓄滿超滲時空組合產流模型。根據流域下墊面下滲過程特點和土壤含水量分布，辨識瞬時下滲率與下墊面下滲能力的關系，識別土壤含水量與持水能力的關系，模擬超滲/蓄滿產流的產流量變化，在每個水文響應單元精細化模擬超滲/蓄滿產流的時空動態轉化過程[8]103。

3）淮河流域分布式水文模型。構建基于流域、河段、節點、水庫、洼地、分水、水源等7類水文節點的拓撲結構圖，耦合基于運動波的坡面和河道匯流計算模型，整體建成基于水文響應單元的淮河蓄滿和超滲時空組合分布式水文模型，實現基于小流域水文響應單元的分布式暴雨洪水過程的精準模擬。將淮河正陽關以上流域劃分為 5 157 個小流域單元并進行實時洪水預報，結果表明，計算節點數量由原來的 9 個細化至 5 157 個，計算單元大小由原來的 9 648 km2細化至 17 km2，模型平均效率系數為 0.8，洪峰流量相對誤差低于 10%，實現了全流域全要素的精細化模擬。

2.2.2 基于分布式并行框架的超大規模水動力學模擬技術

構建淮河干流出山店水庫至正陽關站約 354 km河段，5 個行蓄洪區及 7 條重要支流超大規模、高時效性、一二維耦合的水動力模型。為提高模型計算速度，采用目前主流的 GPU 異構并行加速方法對二維水動力模型進行重構。模型在 CPU 中讀取數據，并對變量定義及初始化，將初始化后的數組變量復制至 GPU 顯存進行存儲后，再進行并行計算。按照矩陣方式將各項計算內容分配至每個 GPU 計算線程，采用并行方式對通量及源項等進行模擬計算，計算結束后將結果重新復制至顯存 CPU 中，極大減少了大量數據在 GPU 之間的傳輸次數，有效減緩了大量數據交換產生的損耗，極大提升了計算效率[9]?；春痈闪鞒錾降曛琳栮P 354 km 河段 3 d 洪水過程預報僅需 1.5 min。GPU和CPU 并行加速計算技術如圖 3 所示。

2.3 基于高精度算據、高性能算力和高精準算法的數字孿生淮河防洪“四預”平臺

針對模型標準化、智能化水平不高，實時預報調度方案制作時效性不足等問題，構建基于高精度算據、高性能算力和高精準算法的數字孿生淮河防洪“四預”平臺。具體內容如下：

1）研發復雜異構水利專業模型跨平臺應用技術。結合國產化軟硬件環境改造的要求，對不同平臺、開發語言、設計思路的復雜異構專業模型，進行編程語言規范化改造、標準化接口封裝、標準化數據預處理、標準化流程配置，構建適用于數字孿生淮河體系的標準模型庫。

圖3 GPU，CPU 并行加速計算技術

2）初步建成多元算力、一云多池、軟硬協同的淮河水利云?；?MPI+CUDA（多線程并行計算平臺和編程模型）的異構并行高性能服務器和 288 核CPU，6TB 的分區分域可控云計算資源池，初步建成多元算力（GPU，CPU）、一云多池（物理機、虛擬化）、軟硬協同的淮河水利云。

3）構建數字孿生淮河防洪“四預”平臺。以高精度時空數據為底座，以高性能算力為支撐，以集總式-分布式耦合、一二維耦合、水文水動力耦合、預報調度耦合的一體化模型為核心，構建基于高精度算據、高性能算力和高精準算法的數字孿生淮河防洪“四預”平臺，突破了防洪預演的數字映射、智能模擬等多項關鍵技術。

3 成果應用

數字孿生淮河防洪“四預”系統采用邊開發、邊應用、邊完善的模式，目前已成為淮河防洪調度核心業務系統，經實踐檢驗，淮河干流控制站最大流量預報相對誤差基本在 10% 以內，洪水預報預見期基本能夠達到2～4 d，系統在洪水復盤分析和多場關鍵洪水預報中發揮了重要作用。

3.1 2020 年淮河流域性較大洪水復盤檢視

利用數字孿生淮河防洪“四預”系統對 2020 年淮河流域性較大洪水復盤檢視，如圖 4 所示。利用精細化水文模型，精細分析不同前期條件、極端不均降水分布、干支流互相頂托及小型水利工程（生產圩）影響，預報王家壩站最大流量為 6 691 m3/s，最高水位為 29.81 m，與還原數據相比，流量相對誤差為 3%，水位絕對誤差為 0.09 m。在數字孿生流域中對正陽關以上流域的水庫、閘壩、行蓄洪區、分洪河道等水利工程調度進行精準復演，擬定多組方案進行模擬仿真，得到蒙洼、南潤段、邱家湖、姜唐湖等多個行蓄洪區啟用的優化調度方案。

3.2 淮河多場次洪水防御應用

2021 年臺風“煙花”強降水期間，基于數字孿生淮河防洪“四預”系統滾動開展洪水預報，及時發布“洪澤湖最高水位 13.7～13.8 m”的精準預報，為洪澤湖精準調度提供了可靠依據，贏得了防御主動權，及時避免了入海水道啟用，經濟社會生態效益顯著。防御淮河中上游2022年3 月歷史同期最大洪水過程中，精準預報王家壩站最大流量為 2 000 m3/s（實測最大流量為 2 050 m3/s）、最高水位為 25.90 m（實測最高水位為 25.88 m），流量預報相對誤差為 2%，水位預報絕對誤差為 2 cm，預報結果較好，為流域科學有序調度防洪工程提供了重要支撐。

4 結語

數字孿生淮河防洪“四預”系統聚焦淮河流域防洪減災重大需求面臨的預報、預警、預演、預案關鍵科技難題，取得了以下 3 項創新關鍵技術：

1）研發基于多源多尺度信息的數據底板構建技術，基于三維激光雷達和衛星遙感的流域高精度地形快速智能分析，解決了數字孿生流域全要素地形快速采集和智能分析難題。

2）創建了基于并行計算的超大規模水文水動力學分布式模擬技術，實現了洪水快速精細化模擬，解決了“四預”中預報的關鍵難題。

3）建立了數字孿生淮河防洪“四預”平臺，突破了防洪預演的數字映射、智能模擬等多項關鍵技術。

數字孿生淮河防洪“四預”系統已成為淮河防洪調度核心業務系統，在淮河流域進行了應用，為數字孿生流域、洪水預報及工程調度提供了技術支撐。通過系統建設，形成了可復制、推廣的成套技術體系，為全國大范圍推進數字孿生流域和防洪“四預”系統建設提供了可參考和借鑒的經驗。下一步，將重點在智能化模型、多工程聯合調度、多情景預演、多場景三維可視化展示等方面開展技術攻關，為流域經濟社會高質量發展提供更智慧、更精準、更全面的信息和技術支撐。