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水利水电工程施工管理概论
Introduction to the Construction Management of Water Conservancy and Hydropower Projects

根据用户提交的任务请求，在云端化技术、云服务综合管理技术、云安全技术和
云业务管理模式技术等支持下寻找符合用户需求的服务，并为云请求端提供按需
服务。

二、赋能领域

数字孪生流域系统通过借鉴产生于工业互联网领域的数字孪生理念，以水利
行业为例，结合流域防洪、水资源管理与调配、河湖管理保护、水利工程建设与
管理等业务，阐述数字孪生流域赋能领域，主要包括赋能流域感知、赋能流域认
知、赋能流域智能、赋能流域调控、赋能流域管理等方面。

（一）赋能流域感知
即利用数字孪生流域对流域自然规律掌握基础上，补充水利传感器的不足。
从理想角度而言，在流域自然社会系统布设更多的水利传感器能够更好地跟踪捕

捉流域自然水系、水利工程和水利治理管理活动的运行状态，但是庞大数量的水
利传感器要求前期投入大量资金以及后期还要投入很多运维成本，因而要求结合
潜在收益研究分析和实践验证，寻找最佳的水利传感器布设方式。数字孪生流域
和大数据相结合，基于“自然—社会”二元水循环规律和演变特征、部门共享数

据、天空地监测数据、社交媒体数据，可以对没有布设水利传感器的自然水系、
水利工程和水利治理管理活动对象的状态进行推算和了解。
（二）赋能流域认知
流域水利系统是以流域为单元，由水资源系统、生态环境系统、社会经济系

统组成的相互作用、耦合共生的复杂性系统，如极端降水和超标洪水形成机理、
自然水循环和社会水循环演变机理和变化规律、江河变化机理和泥沙冲淤规律等
基础性科学问题仍有待研究。可以采用整体论和还原论相结合的综合集成思路，
利用数字孪生流域的虚拟流域不断模拟水利系统的运行特性，形成水利大数据集，

以大数据分析方法探索未知物理流域对象的时空特征和变化规律。
（三）赋能流域智能
流域智能主要体现在物理流域对象的自我感知、自主学习、自主判断、自主
预测、自主决策和自主执行的进化能力。虚拟流域以在线、全面的运行方式，通

过在线实时的模拟仿真、历史数据的萃取、经验数据的积累形成海量的样本数据，
利用深度学习、强化学习总结物理流域对象的特征构建物理流域对象的运行规则

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