人工智能与多源数据融合技术在流域防洪调度决策中的实践与优化

气候变化与城市化进程加速使洪涝灾害频发，传统流域防洪调度依赖经验判断与单一数据支撑，难以应对复杂水情态势，多源数据融合技术可整合水文、 气象、遥感等异构信息，人工智能则能实现数据深度挖掘与智能决策推演，二者融合成为提升防洪调度科学性的关键路径，当前全球流域治理仍面临数据获取失衡、模型能力不足与应用落地不畅等瓶颈，数据壁垒与质量差异制约技术效能发挥。

一、人工智能与多源数据融合技术在流域防洪调度决策中的实践应用

（一）多源防洪数据整合

多源防洪数据整合已形成立体监测网络架构，涵盖传统水文站网与新型感知设备的数据采集。传统体系依托国家级与省级水文站，配备水位计、 水文监测网络，而新型感知系统通过微型监测站、智能视频识别设备与物联网传 兴市平原河网地区已部署157 个微型水位监测站，密度提升至每25 监测系统，实现水文参数的全方位捕捉，数据处理环节采用层次化融合框架，通过改 箱线图法去除异常值，运用动态时间规整算法匹配时间分辨率，经变分插值实现空间数据统一投影，为后续调度提供标准化数据基础。

（二）AI 调度模型落地

AI 调度模型落地聚焦预测与决策两大核心环节，机器学习与深度学习技术得到广泛应用，基于历史水文数据训练的洪水经验预报模型，可建立精准的水位-流量关系，结合水文水动力模型描述河网水流状态，在算法选型上，随机森林与LSTM 模型常用于洪水预测，遗传算法与模拟退火技术则优化调度方案，形成“预测-优化-控制”的算法闭环。部分流域已构建数字孪生平台，通过虚拟映射实现数据与模型的实时交互，三峡、丹江口等大型水利枢纽部署的AI 系统，能整合水文、工程与社会经济数据，为多目标调度提供模型支撑。

（三）实战化调度应用

实战化调度应用已深度融入流域防洪全流程，从洪水预警启动到调度方案执行形成完整闭环，在水库群协同管控与城市防洪减灾中展现出关键支撑作用，AI 驱动的决策支持系统能够实时追踪水情变化，动态模拟不同情境下洪水的演进路径与影响范围，在此基础上生成针对性的闸门调节节奏与水库蓄泄计划，再通过自动化控制链路将方案精准转化为水利设施的实际操作，减少人工干预的滞后性与误差[1]。在平原河网区域，融合技术支撑的调度模型可精准预判洪峰出现时段与水位峰值，制定方案时能综合考量防洪安全、居民生活用水保障及河道生态平衡等多重需求，实现多目标协同优化，在流域性洪水应对中，部分智能化水利枢纽依托实时数据融合与AI 推演能力，根据水情动态调整设施运行状态，通过优化闸门开度控制下泄流量，有效减轻下游区域的洪涝压力，避免或降低灾害造成的损失，充分印证了技术成果向实战能力的有效转化，为防洪指挥提供了科学、高效的操作依据。

二、人工智能与多源数据融合技术在流域防洪调度决策中的优化策略

（一）技术层优化

技术层优化以提升数据融合精度与 数据处理环节引入集合Kalman 滤波器处理非线性水文数据，对高不确定性参数采用 理论实现决策层数据整合，可有效降低单一数据源的误差影响，模型升级需 优先启用T nsformer 模型处理时空序列数据，常规水情则采用随机森林 发跨部门数据共享接口，采用标准化格式实现水文、气象、应急等数 据传输安全与溯源可查，边缘计算与云计算协同架构的搭建，能将实时监测数据 分钟级，满足调度决策的时效性需求。

（二）机制层完善

机制层完善重点建立动态协同与反馈体系。 域层 构建跨区域调度协调平台，整合上下游水利枢纽运行数据，实现水库群联合调度的智能推 化的闭环机制，组建水利与AI 跨学科团队，定期收集一线调度人员反馈， 制定数据质量管控规范，明确不同来源数据的清洗标准与融合优先级， 化校准，建立调度效果评估体系，从预报精度、响应速度与减灾效益三个维度量化 动模型与流程优化，形成管理与技术的协同演进。

（三）性能层升级

性能层升级聚焦极端场景适配与系统可靠性强化，基于历史极端洪水数据扩充训练样本库，融入气候变化情景模拟数据，提升模型对百年一遇洪水等极端事件的预测能力，开发冗余感知与故障自愈模块，当部分传感器失效时，系统可通过数据插值与模型 演补全 盲区 保障数据连续性，优化模型运算效率，采用模型轻量化技术与并行计算架构，将洪水预报耗时控制在20 分钟以内，为应急处置预留充足时间，开展常态化压力测试，模拟设备故障、数据中断等突发状况，验证系统的抗干扰能力，通过迭代优化使极端场景下调度方案的可靠性提升至95%以上。

结束语：

总之，人工智能与多源数据融合技术为流域防洪调度决策提供了全新路径，其实践应用已在数据整合与智能推演方面取得显著成效，但技术适配不足与机制协同薄弱仍制约效能发挥，通过技术层的算法与数据优化、机制层的协同与反馈完善、性能层的极端场景适配，可构建更加精准、高效的智能调度体系。未来需进一步推动跨学科融合与技术落地，强化数据共享与模型迭代，使智能技术更好地服务于流域防洪减灾，提升水资源管理的科学化水平，为保障人民生命财产安全提供坚实支撑。

参考文献：

[1]郭磊,赵悦彤,田勇,等. 运动损伤预测中的多源数据融合与人工智能技术 [J]. 运动科学与健康研究, 2025,03): 66-80+65. DOI:CNKI:SUN:UDJK.0.2025-03-010.

[2]姬玉雷,刘晓伟,张阳,等. 电力变电站故障诊断与自动化巡检技术研究 [J]. 光源与照明, 2025, (04):127-129. DOI:CNKI:SUN:GYZM.0.2025-04-043.

作者简介：赖恭鹏（1992.01-），男，汉族本科,研究方向：水利方向。