灌區(qū)信息化是一個(gè)綜合性的過(guò)程，旨在通過(guò)集成各種模型和技術(shù)來(lái)提高灌溉效率、優(yōu)化水資源配置，并實(shí)現(xiàn)灌區(qū)的現(xiàn)代化管理。在灌區(qū)信息化過(guò)程中，需要集中多種模型來(lái)支持決策、優(yōu)化運(yùn)行和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。以下是一些關(guān)鍵的模型及其在灌區(qū)信息化中的應(yīng)用：

1. 灌區(qū)高精度旱情監(jiān)測(cè)與智能預(yù)測(cè)預(yù)警模型

該模型融合了氣象學(xué)、水文學(xué)和農(nóng)田水利等多學(xué)科機(jī)理進(jìn)行旱情演變和變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)，通過(guò)實(shí)時(shí)獲取灌區(qū)的氣象、水文、土壤等多源數(shù)據(jù)，利用歷史旱情資料，構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高精度旱情預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)旱情發(fā)生的可能性和程度。該模型根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合旱情的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，及時(shí)發(fā)出智能預(yù)警，幫助灌區(qū)管理部門(mén)采取有效的抗旱措施。模型采用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并提供API接口，通用性較好，可針對(duì)灌區(qū)需求進(jìn)行優(yōu)化，具有一定的定制性。

2. 中長(zhǎng)期來(lái)水預(yù)報(bào)模型

該模型融合相似年法、周期均值疊加法及回歸分析方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)灌區(qū)骨干水源中長(zhǎng)期來(lái)水總量及來(lái)水過(guò)程的定量預(yù)報(bào)。模型采用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，并以API接口形式提供模型服務(wù)，參數(shù)依賴簡(jiǎn)單，運(yùn)行消耗資源少，部署應(yīng)用方便。模型適合于骨干水源為水庫(kù)的灌區(qū)，尤其是已具備30年左右雨量、徑流量系列資料的地區(qū)。

3. 基于短期與中長(zhǎng)期集合天氣預(yù)報(bào)的實(shí)時(shí)灌溉需水預(yù)測(cè)模型

該模型為灌區(qū)提供短期（15天內(nèi)）和中長(zhǎng)期（3個(gè)月內(nèi)）灌溉預(yù)報(bào)決策。根據(jù)田間實(shí)時(shí)水位數(shù)據(jù)以及短期逐日氣象預(yù)報(bào)，計(jì)算田間水量變化量預(yù)測(cè)值，推演預(yù)測(cè)項(xiàng)目區(qū)未來(lái)田間水位/墑情動(dòng)態(tài)變化，進(jìn)而預(yù)測(cè)田間排水與指導(dǎo)項(xiàng)目區(qū)科學(xué)灌溉；中長(zhǎng)期能夠預(yù)測(cè)未來(lái)田間水位/墑情變化趨勢(shì)，作出干旱預(yù)警。示范案例與當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)灌溉管理相比，提高了降雨利用效率，減少了灌水次數(shù)與排水的產(chǎn)生，進(jìn)而減少了灌溉用水量與管理成本。

4. 基于框架式流速儀的明渠測(cè)流水力仿真數(shù)學(xué)模型

該模型基于框架式流速儀測(cè)流原理，以點(diǎn)流速、邊壁流速、單寬流量、斷面流量等參數(shù)為基礎(chǔ)，借助大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)，繪制不同渠道斷面的流量與水位關(guān)系，實(shí)現(xiàn)流量快速模擬，并通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模擬流量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。模型適用規(guī)則渠道流量計(jì)量、實(shí)測(cè)與模擬值比測(cè)及校正等。為灌區(qū)流量精準(zhǔn)計(jì)量提供了技術(shù)支持，也為灌區(qū)水價(jià)改革、水費(fèi)收取提供技術(shù)依據(jù)，可有效合理分配灌溉水資源。

5. 灌區(qū)輸配水網(wǎng)實(shí)時(shí)交互式仿真模型

該模型采用自研的水動(dòng)力多過(guò)程統(tǒng)一表征方法，以相同的數(shù)學(xué)形式描述一維/二維、有壓/無(wú)壓水動(dòng)力學(xué)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)渠道/管道水動(dòng)力學(xué)仿真、實(shí)時(shí)交互式仿真(人工/控制算法)、洪水淹沒(méi)推演、調(diào)度預(yù)案的推演與仿真優(yōu)化。模型采用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并提供API接口，示范案例10天的渠道/管道運(yùn)行控制過(guò)程和地表水運(yùn)動(dòng)推演過(guò)程計(jì)算耗時(shí)約4分鐘。模型適用于水庫(kù)-渠系/溝網(wǎng)-農(nóng)田/排水區(qū)混合的灌區(qū)渠道/管道系統(tǒng)供水及防汛調(diào)度預(yù)演、泄露風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)以及洪水淹沒(méi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

6. 灌區(qū)水資源配置調(diào)度模型

該模型包含了“來(lái)水-需水-配水-調(diào)水”子模型，匯集了中長(zhǎng)期來(lái)水預(yù)報(bào)和短期來(lái)水預(yù)測(cè)模型、作物灌溉需水模型、工業(yè)生態(tài)需水模型、渠道優(yōu)化配水模型、粒子群優(yōu)化算法和按需供水調(diào)度模型等，實(shí)現(xiàn)流域系統(tǒng)“來(lái)水-需水-配水-調(diào)水”全過(guò)程模擬。模型可預(yù)測(cè)灌區(qū)月、旬、日多時(shí)間尺度來(lái)水，預(yù)報(bào)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)需水，通過(guò)供需平衡分析后，按“缺水最少、損耗最小”原則進(jìn)行渠道水量?jī)?yōu)化配置，輸出配水方案，模擬仿真各分水閘閘門(mén)開(kāi)度、過(guò)閘流量，輸出配水調(diào)度方案。該模型采用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并提供API接口。

7. 灌區(qū)渠系優(yōu)化配水模型

該模型包括三個(gè)子模型，傳統(tǒng)配水模型、輪灌分組模型，以及算法求解模型。傳統(tǒng)配水模型是一種自上而下的配水方式，考慮了水在渠道中運(yùn)動(dòng)時(shí)間的影響，確保了最終配水方案的準(zhǔn)確性，適用于間距大、控制面積差距大、無(wú)自動(dòng)控制的渠系；輪灌分組模型采用“組間輪灌，組內(nèi)續(xù)灌”的灌溉方式，通過(guò)合理分組讓灌區(qū)管理員操作方便，適用于間距小、控制面積差距小、能夠自動(dòng)控制的渠系；算法求解模型通過(guò)遺傳算法求解，求解效果好、收斂速度快。該模型提供了靈活豐富的數(shù)據(jù)接口，可部署在單位內(nèi)部平臺(tái)或互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。模型適用范圍廣，能為明渠灌溉的灌區(qū)提供配水方案。

8. 灌區(qū)渠系/溝網(wǎng)閘/泵群優(yōu)化調(diào)度模型

該模型包括產(chǎn)匯流模塊、渠系/溝網(wǎng)閘/泵群聯(lián)合調(diào)度模塊和調(diào)度評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)雨洪資源的預(yù)報(bào)、各類供水調(diào)度方案的編制及運(yùn)行效果預(yù)評(píng)估。模型采用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并提供API接口，示范案例10天的產(chǎn)匯流預(yù)報(bào)和供水調(diào)度計(jì)算耗時(shí)約為1分鐘。模型適用于有側(cè)向洪水入渠的灌區(qū)渠道供水調(diào)度管理，以及單灌單排和灌排兩用渠道供水和排水調(diào)度管理。

9. 明渠灌溉配水全渠系智能控制模型

該模型以積分時(shí)滯模型為基礎(chǔ)，對(duì)多輸入多輸出的渠系控制系統(tǒng)進(jìn)行二次型優(yōu)化，輸出全部控制部件的調(diào)控動(dòng)作，實(shí)時(shí)感知、智能控制，全渠系多目標(biāo)并行執(zhí)行，解決了灌區(qū)渠系配水管理相互影響、工況復(fù)雜、工作量大和控制不準(zhǔn)的問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)灌區(qū)輸配水過(guò)程的精準(zhǔn)控制、自動(dòng)灌溉。模型調(diào)控過(guò)程穩(wěn)定、調(diào)控結(jié)果高效、適用范圍廣，適合大中小型灌區(qū)，串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)的樹(shù)狀、網(wǎng)狀渠系，梯形、梯弧形、復(fù)式等各種斷面形狀的引水渠道。輸配水精準(zhǔn)度大于96%，節(jié)水率大于8%，管理效率提升50%以上。提供API接口，可嵌入和集成到灌區(qū)已有灌溉管理系統(tǒng)和數(shù)字孿生平臺(tái)。

10.泵站實(shí)時(shí)在線優(yōu)化運(yùn)行模型

該模型由基于泵組特性曲線的水泵模型、可自定義解區(qū)間的目標(biāo)函數(shù)、支撐快速求解的離散型并行遺傳算法構(gòu)成，針對(duì)變揚(yáng)程泵站，可提供預(yù)測(cè)揚(yáng)程的LSTM、GRU等時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。模型已形成標(biāo)準(zhǔn)框架，提供API接口，可與第三方系統(tǒng)便捷交互，示范案例降低能耗約1%，24小時(shí)揚(yáng)程預(yù)測(cè)均方差小于0.2米，運(yùn)算耗時(shí)小于30秒。模型適用于葉片角度可調(diào)、不可調(diào)的軸流/混流泵站，也適用于工頻、變頻離心泵站，還適用于變揚(yáng)程泵站的優(yōu)化運(yùn)行?？刹渴鹩趪?guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)，直接對(duì)接泵站自動(dòng)化系統(tǒng)，滿足能耗最小、費(fèi)用最少等優(yōu)化需求。

11. 基于多源數(shù)據(jù)融合的灌區(qū)水稻需水預(yù)測(cè)及灌溉決策模型

該模型耦合機(jī)器學(xué)習(xí)算法、植被指數(shù)與田間水分轉(zhuǎn)換關(guān)系、植被水分指數(shù)、能量平衡模型，通過(guò)作物需耗水原理和田間水量平衡分析，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的提取、實(shí)際灌溉面積的監(jiān)測(cè)、水稻灌溉水量的預(yù)報(bào)和決策。模型采用Java和Python編程語(yǔ)言聯(lián)合開(kāi)發(fā)，作物種植結(jié)構(gòu)提取精度大于90%，農(nóng)田灌溉面積識(shí)別誤差小于8%，節(jié)約灌區(qū)農(nóng)田灌溉水量5%以上。模型適用于灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)提取、灌溉面積識(shí)別、需水預(yù)測(cè)和灌溉決策。

12. 數(shù)字孿生灌區(qū)AI視頻識(shí)別模型

該模型基于人工智能模型與幾何引擎，融合灌區(qū)地理信息、水源、供排水設(shè)施、水利工程等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)數(shù)字孿生可視化實(shí)時(shí)管理。模型通過(guò)攝像頭及物聯(lián)設(shè)備，采集灌區(qū)渠系/溝網(wǎng)等水域、建筑物、入侵人員等實(shí)時(shí)狀態(tài)視頻數(shù)據(jù)，運(yùn)用自主研發(fā)的視頻識(shí)別算法進(jìn)行視頻識(shí)別分析，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)多場(chǎng)景、多元素實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)；運(yùn)用AIGC和三維重建技術(shù)實(shí)現(xiàn)灌區(qū)大場(chǎng)景快速建模。模型采用C++/Python/Java等語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，可提供API接口。智能識(shí)別響應(yīng)時(shí)間為秒級(jí)，三維重建響應(yīng)時(shí)間為分鐘級(jí)。

13. 數(shù)字孿生灌區(qū)可視化場(chǎng)景模型

該模型集成DEM、DOM、BIM等多種異構(gòu)數(shù)據(jù)，可高效構(gòu)建高逼真全灌區(qū)虛擬地理場(chǎng)景，程序化生成作物、河流、渠道、建筑物等地理實(shí)體，實(shí)現(xiàn)水情、氣象、工情等數(shù)字孿生場(chǎng)景模擬，以及各種模擬推演，滿足“預(yù)演”需求。模型基于C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)自主可控，適用于灌區(qū)數(shù)字孿生場(chǎng)景構(gòu)建、渲染和模擬仿真。

（內(nèi)容源于水利部）

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