摘要：运用-空天地人，及其物联感知网，感知水雨情等多源信息，涉及到水文、水动力、工程等信号同步获取。一旦水质异常，系统会自动发出预警，有利于及时采取措施防止水质污染...

怎样解决复杂的水环境调控问题？

应综合考虑物联感知、系统思维、系统学习、调度行为等层面

将人工智能与水环境调控有机融合，满足“四预”的要求，并实现科学精准调度。

水环境调控场景下的人工智能

【感知】预警：

终端具备智能感知能力

运用-空天地人，及其物联感知网，感知水雨情等多源信息，涉及到水文、水动力、工程等信号同步获取。一旦水质异常，系统会自动发出预警，有利于及时采取措施防止水质污染。

【输出】水资源管理与调度

相结合水量、气象等数据，建立水资源管理模型，优化水资源调度策略。通过预测需求与优化供水方案，实现水资源的高效利用和合理分配。计算机可以具备决策调控的预案，并且可以对工程发出指令，启动闸门、泵站等工程运行。

【思维】水环境模拟和预测

运用大数据和人工智能技术，模拟分析水环境的动态变化趋势，预测未来水环境的变化状况。这有助于提早做好水环境调控的准备工作，确保水环境的可持续发展。

河网模型“智能”模拟技术需求：

1.模型需具备空间多尺度嵌套模拟要求

2.模型应具有基础数据动态更新功能

【学习】水污染治理及修复

通过深度学习和图像识别等人工智能技术，对水污染源进行快速识别和定位，实现对水污染的精准治理。与此同时，可在元中不断更新调度预案仓库，形成调度预案闭环，优化治理方案和资源配置，提升治理效率与成效。

基于实况调度应用，系统自动进行历史调度过程的复演，集成“执行调度预案”汇入“综合调度数据仓库”

每次调度执行过程也是一次机器学习过程

精准调度，需要将历史过程的调度方案、效果全方位展示与发布。

形成“调度知识库“，以支撑智慧大脑的智能训练。形成”感知-专业模型模拟-大数据集成分析-系统决策-物联网控制“的联控联调过程

【输出】水体健康评估及管理

相结合多源数据和水体监测指标，建立水体健康评估模型，实现对水体的综合评估及管理。这有助于及时掌握水体状况，制定合理的保护措施，推动水环境的健康发展。

【输出】水灾风险评估与应急管理

依据地理信息和环境数据，对水灾风险进行模拟和评估。与此同时，相结合智能决策系统，提供灾害预警和应急响应的决策支持，提升水灾管理与抗灾能力。