人工智能在水文水资源管理中的创新应用与效益分析

水文水资源管理是生态安全和社会经济发展的重要支撑，正在经历从未有过的难题。极端天气频发，城市化和工业化进程加速，使得水资源需求变得越来越复杂，传统管理方式应对这些困难力不从心。传统监测依靠人工巡查和经验模型，数据处理慢，预测不准且缺少动态反应能力，人工智能有着很强的数据分析，模式识别以及自主学习的能力。故应积极转变管理模式，优化水文水资源环境管理理念，提升管理水平，通过智能监测站及时了解水环境变化情况，为防洪减灾工作的开展提供可靠支持。

一、人工智能赋能水文水资源管理的核心价值

（一）提升管理精准度

水文水资源系统是个受气象、地形、植被等许多因素交织影响的庞大动态体系，传统的管理方法大多依靠经验公式和人工分析，很难精确表现出各个因素之间的非线性联系和动态改变规律。人工智能里的深度学习、神经网络等算法，可以对大量异构数据做深入的特征提取和模式识别，经过对历史数据的学习和训练，可以创建出更符合实际水文过程的模型。从而作出高度精确的预估，给防汛抗旱、水资源调配等决策给予精确而可信的数据支撑。

（二）推动可持续发展

在水资源短缺和生态环境退化并存的情况下，怎样做到水资源的可持续利用成为全球关注的重点。人工智能可即时搜集并将检测、数字处理、 再联系环境改变趋向，随时修改水资源调配计划。而且，人工智能还能模仿不同水资源经营 长时间范围内的影响，从而给制订恰当的水资源规划给予依据，协调当下发展需求和长远生态利益，推动达成人与自然和谐共处的可持续发展目的。

二、人工智能应用的现实瓶颈与挑战

（一）数据应用待深化

检测设备与技术是水文水资源管理工作有效开展的保障，能为管理工作提供精准的数据支持，确保管理工作的有效性。当下，水文水资源经营领域已积累了大量监测数据，涉及水位，流量，水质，气象等诸多方面。不过，这些数据大多被分散储存起来，并没有得到有效的整合与发掘。形成了“信息孤岛”，极大地妨碍了人工智能技术在水文水资源经营方面的深入应用与价值体现。

（二）模型适应性不足

现有的水文预测和水资源管理模型大多以历史数据和经验公式为基础，导致传统的模型很难对水文过程实施精确的模拟和预测。极端天气事件的出现频率和强度加大，传统模型不能迅速调节自己的参数和结构，造成预测的精准度降低，进而影响到水资源管理决策的科学性和可靠性[1]。

（三）应用场景单一

人工智能在水文水资源管理中的应用多集中于数据处理、短期水文预测等较为基础的部分，对于水资源优化配置、水生态修复、水环境综合治理等较为复杂的场景应用较少。且往往针对某一具体问题或环节进行设计，缺乏对人工智能技术与水文水资源管理全流程深度融合的探索。导致人工智能技术的协同效应无法充分发挥，无法满足新时代水文水资源管理智能化、精细化、一体化的需求，阻碍了行业的智能化转型发展。

三、智能化管理的技术路径与实践策略

（一）构建智能预测模型以实现精准水文预报

机器学习算法有着很强的非线性拟合与模式识别能力，可以从大量历史水文数据当中找到降雨、蒸发、径流这些要素之间的复杂联系，长短期记忆网络（LSTM）属于一种特别的循环神经网络，它独有的门控机制，使得它可以很好地解决时间序列数据里的长时间依赖问题，经过多次训练，LSTM 可以学会历史水位、流量、降雨等数据所蕴含的水文过程动态变化规律，从而创建起较为精准的水文预测模型，这个模型能够对未来的水位涨落，流量改变等水文过程实施精确模仿和预报，给防汛抗旱决策赋予重要参考。

例如，长江水利委员会携手国内诸多高校及科研机构，凭借 LSTM 算法开发出长江流域洪水智能预测模型。研究小组选用了近20 年长江流域出现过的典型洪水过程数据，融合了长江流域上中下游数百个水文站点的即时监测数据[2]。2023 年在长江流域防洪抢险工作上，准确地提前 72 小时预报出多个重要河段站点的洪峰，水位预测偏差控制在 0.3 米内，给防汛指挥机构提早组织群众撤离、调遣水利工程设施赢取了宝贵的时机，把洪水灾害引发的人员伤亡与财产损失降到最低，经统计，靠这个模型预估，挽回的直接经济损失超越20 亿元。

（二）构建动态监测平台，加强实时数据处理能力

深度学习在图像、视频处理上有独到之处，卷积神经网络(CNN)可以自动从图像中提取特征信息，从而对图像内容进行快速识别和分类。在水文水资源管理时，利用 CNN 对水利工程设施的监控视频、卫星遥感影像、无人机航拍图像等展开分析，可迅速识别出堤坝裂缝、水体污染、非法采砂等异常情况。结合物联网技术，把所收集的实时数据与图像分析结果融合起来，形成一个动态监测平台。这个平台可以对水文水资源全要素、全过程实施即时感知并加以智能分析，从而及时发现问题并发出警报。

例如，太湖流域管理局为了加强太湖流域的生态环境保护和水资源管理，采用了深度学习技术搭建了太湖生态环境智能监测平台。CNN 算法会对摄像头所传输回来的视频进行帧帧的分析，从而对蓝藻水华的产生地点，产生面积以及扩散趋势进行准确识别[3]。同时也会对所使用的水质传感器所收集到的数据进行挖掘以及实时分析，一旦检测出水质指标出现超标或者存在异常时，则会立即发出预警信息。通过该平台自投入使用以来，已经成功的对于蓝藻水华事件发出了 12 次预警通知，相关部门根据预警通知进行及时的打捞以及调水引流工作，有效的遏制了蓝藻水华的蔓延，保护了太湖水域的水体环境。另外对于水利工程建设设施的视频监控数据进行实时的分析，提前发现在堤坝上存在隐患之处，共及时发现隐患处 3 处，有效的保证水利工程设施的正常使用。

（三）智能决策系统在水资源配置优化中的应用

强化学习依靠智能体和环境的不断互动，以获取最大长期奖励为追求，自动学习并改善决策策略。在水资源管理场景里，把水库蓄水情况、用水需求改变、河道生态流量需求、水质状况等当作环境状态，各种水资源调度方案作为决策动作，用经济效益、社会效益和生态效益的综合指标形成奖励函数。智能体在不断尝试错误的过程中，学会在不同环境状态下该怎样执行最佳调度策略，进而达成水资源的科学，合理分配，提升水资源利用效率。

例如，黄河水利委员会针对黄河流域水资源供需矛盾较大、用水结构复杂等情况，就采用强化学习算法来创建黄河流域水资源智能调度系统，通过对数百万次的水资源调度情景开展模拟，智能体持续提升自己的调度策略。到2024 年黄河出现严重旱情的时候，该系统按照当时水资源的实际情形和各个用水部门的用水需求，有效调配水量，保障了流域内3000 万亩农田灌溉，维护了粮食生产的安全；同时还安排好对环境生态的补水，保持了河口湿地的生态用水需求，守护了黄河口的自然生态。在这方面，比起传统的调度方法，利用这种智能调度系统以后，黄河上游地区利用黄河水时的效率提升了百分之十五以上，把黄河水资源合理地分配给了不同用水部门和生态保护方面，达到了可观的经济效益和社会效益[4]。

四、结论

人工智能技术加入后，给水文水资源管理带来全新机遇与发展动能，智能预测模型形成，搭建起动态监测平台，使用智能决策系统等新式应用被采用后，实现了水文水资源管理模式向智能化迈进的跨越。现阶段，人工智能技术应用于水文水资源管理过程中依然会遇到各种各样的问题，未来水文水资源环境监测的主要方向是自动化、数字化与智能化，能通过数字化水文站的建设，提升水文信息的精准性与可靠性，为防洪减灾工作的实施与开展奠定基础。需促进数据之间可以更好地共享与融合，并开展对复杂水环境之下人工智能算法的研究工作，使其能更好地在各个不同业务上得到广泛而全面的运用，以此来促成人工智能同水文资源管理之间的深度融合，给全球水资源的可持续发展贡献更大技术层面的帮助与更新颖化的方案设计成果。

参考文献

[1]于伟.数字技术赋能水文系统人力资源管理策略研究[J].高科技与产业化,2025,31(05):104-106.

[2]黄亦.大数据时代档案数字化建设应用与创新探索——以四川省水文水资源勘测中心为例[J].四川水利,2025,46(02):197-201.

[3]张作栋.水文与水资源管理在水利工程 中的应用与发展策略[J].农业灾害研究,2025,15(03):253-255.

[4]朱国宝.水文水资源监测数据自动化整编技术应用分析[J].水上安全,2025,(05):43-45.