摘要：灌区现代化改造是从传统水利迈向现代水利、可持续发展水利的转变，数字灌区作为现代灌区的重要阶段，涉及到多学科、多行业，覆盖面广、功能要求高的复杂且庞大的信息系统工程...
去年，水利部印发的关于开展数字孪生灌区先行先试的工作，在48处大中型灌区正式启功数字孪生灌区先行先试建设。并同时引发了数字孪生灌区技术指南（试行），解决建什么，如何建的问题。
灌区现代化改造是从传统水利迈向现代水利、可持续发展水利的转变，数字灌区作为现代灌区的重要阶段，涉及到多学科、多行业，覆盖面广、功能要求高的复杂且庞大的信息系统工程。
灌区感知层关键技术|全时态感控网络
数字孪生灌区的感知层是构建智能化灌溉系统的基础。感知层通过充分运用感知层的信息数据，实现对灌区环境的实时监测、分析与决策支持，为灌溉系统的智能化和精细化管理打下坚实基础。
那么感知层的关键技术点有哪些？
1.传感器技术：选择合适的传感器与监测设备，用以实时采集灌区内的数据。合适的传感器监测数据是分析灌区洪枯水情，区域旱情的基础，为灌区水资源调度、灌溉模型及其洪涝预警提供数据。
1.1灌区水情监测
监测参数：水位、流量
布置点位：灌区取水口、主干渠道断面、重要支渠断面、灌区内的水库和山塘。
1.2灌区雨量监测
监测参数：降雨分布、降雨量、降雨强度、降雨起止时间
布置点位：重要农业灌溉区
1.3灌区蒸发监测
监测参数：水面蒸发量、降雨量、溢流量、补水量、排水量等
布置点位：重要农业灌溉区
1.4灌区墒情监测
监测参数：土壤含水量
布置点位：农业灌溉区域
1.5灌区水质监测
监测参数：浊度、溶解氧、PH、温度、COD、DO等
布置点位：灌区地表水区域
1.6灌区工程安全监测
监测参数：位移、接缝开合度等
布置点位：灌区渡槽
1.7灌区视频监控
布置点位：重要渠道短卖、渠道岸线、渠系建筑物
2.建立传感器网络，将多个传感器相互连接，实现数据的集中采集与传输。传感器网络可采取无线传输技术，如4G、NB-IoT等实现数据的实时传输和监测。
3.物联网技术：应用物联网技术将传感器与设备连接到云平台或边缘计算设备，实现设备之间的互联和数据的远程访问。物联网技术包含网络通信协议、设备管理、数据安全等，为灌区的感知层提供可靠的通信和数据管理环境。
4.数据管理与存储：设计合理的数据管理和存储方案，包含数据采集、存储、清洗、处理与分析。通过云平台或边缘计算设备，实现数据的实时存储和后续的数据分析，为灌区智能决策给予支持。
5.数据质量控制：确保采集的数据质量可靠和准确，采用合适的质量控制方法和算法，如数据校准、异常检测、数据插补等，提升数据的可信度和准确性。
6.边缘计算与人工智能：运用边缘计算、人工智能和机器学习等技术，实现数据的实时处理和智能分析。通过边缘计算设备和人工智能算法，提供实时的决策支持、预测分析和优化控制能力。
灌区模型关键技术|精准调度配水矩阵
灌区涉及到多级渠道，系统构建一整个灌区渠系动态优化配水模型时，将总干、干渠及支渠作为研究对象。
数字孪生灌区调度配水矩阵都是基于数字孪生模型和实时数据，用以优化灌溉系统的水量分配和调度决策。矩阵依据灌区内不同区域、作物类型和土壤条件等因素，以实现精确、高效的水资源利用。精准调度配水矩阵主要涉及到两类模型。
No.1实时灌溉预报模型
实时灌溉预报模型都是基于实时数据和模型算法，用以预测灌溉需求与优化灌溉决策的模型。它利用气象数据、土壤水分监测、作物生长模型等信息，进行实时的灌溉需求预测和优化调度。
实时灌溉预报模型通常需要用到的算法：
1.水分平衡
水分平衡模型基于土壤水分监测数据和气象数据，通过计算作物蒸散发和土壤含水量变化，预测灌溉需求。模型依据作物类型、生长阶段和土壤特性，计算出科学合理的灌溉量。
2.物理模型
基于作物生理学和水文学原理，建立数学模型，通过计算作物需水量和水分利用效率，预测灌溉需求和最佳灌溉计划。这些模型通常涉及到土壤水分运动、作物蒸散发和水分利用效率等过程。
3.统计
运用历史数据分析和统计方法，建立灌溉需求与降水的关系模型。通过分析气象数据和灌溉数据的历史记录，建立预测模型，实时预测未来的灌溉需求。
4.机器学习
通过使用机器学习算法，运用实时的气象数据、土壤水分监测和作物生长信息，训练模型进行灌溉需求预测。这些模型可实时学习与优化，提供更精准的灌溉预报结果。
No.2实时灌溉预报模型
现代化灌区智能化配水调度模型都是基于现代信息技术和智能算法，用以优化灌溉水量分配和调度决策的模型。它充分考虑灌区内不同作物需水量、土壤水分状况、水资源供应等因素，通过数据分析和优化算法，实现智能化的水量配分和灵活调度。下面是现代化灌区智能化配水调度模型的关键要素：
1.数据采集与传输：通过传感器、监测设备等实时采集灌区内的环境数据，如土壤湿度、气象参数、水位等。运用物联网、传感器网络等技术将数据实时传输到数据中心或云平台。
2.数学模型：建立数学模型以描述灌区内的水分运动与需求。这些模型可以基于作物生理学、土壤水分特性、气象数据等，模拟灌溉系统中的水分平衡和水分供应。
3.智能优化算法：利用人工智能、机器学习和优化算法，对灌溉调度进行优化。依据实时数据和预测模型，调整灌溉计划，实现灌溉水量的精确配分和灵活调度。
4.水资源管理考虑：综合考虑水资源供应的可靠性和限制条件，针对不同水源的供应能力与需求进行灌溉水量的分配。考虑水资源的可持续利用和节约性。
5.多目标决策：考虑多个目标，如最大化作物产量、最小化水资源利用或灌溉成本等，建立多目标优化模型，实现权衡和决策。通过现代化灌区智能化配水调度模型，能够实现灌溉水量的智能配分和灵活调度，提升水资源利用效率、降低成本，同时确保农业生产的可持续发展。该模型相结合实时数据和优化算法，为灌区管理者提供科学决策支持，提升灌溉系统的效率和灌溉质量。
灌区孪生交互关键技术|孪生交互平台
以时空数据为底座，数学模型为核心，实际应用为驱动，构建数字孪生灌区平台。将地理信息、水雨情、工情、视频监控、工程巡查数据等整合集成在一张GIS地图上，通过图层进行控制，显示不同的对象要素，实现智能可视、智慧决策。
灌区专题数据库
数据资源目录梳理
数据库建设
数据共享交换
数据初始化与汇聚
灌区智慧运行管理应用
基础功能
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