智慧水利现状与发展展望

引言

我国水资源分布不均，传统水利系统信息采集滞后、管理效率低、应急响应不及时，难以满足精细化、智能化管理需求。随着大数据、云计算、物联网和人工智能等技术的发展，“智慧水利”应运而生。智慧水利通过在传统水利工程中深度融合先进信息化与智能化手段，实现对水资源的全面感知、精准分析、科学决策与高效管理，既是数字化与信息化水利的进一步升级，也是数字中国和智慧城市建设的重要组成部分。本文将构建智慧水利技术框架，结合典型案例分析其应用成效，剖析核心技术挑战，并提出可行的优化路径与发展建议。

一、智慧水利的基本概念与技术框架

（一）智慧水利的定义与内涵

智慧水利是现代水利信息化发展的高级阶段，融合物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等前沿技术，围绕“全面感知、智能分析、科学决策、协同管理”四大核心理念，构建面向水资源全生命周期管理的一体化、智能化系统。智慧水利不仅仅是信息技术的简单叠加，而是一种面向未来的系统性变革，旨在推动水利业务向自动化、精细化、智能化和协同化方向发展。

其主要内涵包括：一是对水文、水资源、水环境、水工程、水灾害等多维信息的全域感知和动态监测，提升对自然水循环系统的实时掌控能力；二是借助人工智能和大数据技术，开展水情趋势预测、水资源合理配置、水污染溯源与分析等复杂问题建模与模拟；三是实现多部门间的数据共享与业务协同，增强突发水事件的应急响应与联动调度能力。通过上述功能，智慧水利最终目标是实现水资源的高效利用、水生态环境的有效保护以及人与水系统的协调共生，助力构建韧性更强、效率更高的现代水利治理体系。

（二）智慧水利的技术框架与核心组成部分

智慧水利依托“感知 — 传输 — 数据 — 应用 — 决策”的多层次技术体系，构建起智能化、系统化的水利管理生态。感知层作为系统的“神经末梢”，通过传感器、遥感卫星等设备，对水文、水资源、水环境等关键指标进行全天候实时监测，确保数据采集的全面性与及时性。这些海量数据经由传输层的5G、光纤通信等先进网络，以低延迟、高稳定性的传输效率，快速流向数据层。

数据层犹如智慧水利的“大脑存储”，运用云计算与大数据技术，对多源异构数据进行集成、清洗与标准化处理，为后续分析建模筑牢数据根基。在此基础上，应用层借助机器学习、深度学习等 AI 算法，将数据转化为水资源优化配置、水灾害预警等智能应用，实现对复杂水利场景的精准建模与快速响应。最顶层的决策管理层，则通过图形可视化、模拟仿真等功能，为水利管理者提供从战略规划到应急调度的全方位辅助决策支持，推动水利治理模式向科学化、智能化转型，最终实现水利系统的高效运行与可持续发展。

二、智慧水利的现状与应用实践

（一）智慧水利在水资源管理中的应用

智慧水利在水资源管理中的应用日益广泛，特别是在水资源调度、水量分配、水源地保护等方面展现出强大的数据分析和智能优化能力。通过融合遥感监测、地理信息系统（GIS）、气象预报与流域水文模型等技术，智慧水利能够实现对流域水量的动态调控与精准管理。例如，南水北调中线工程引入智慧调度平台，通过实时采集沿线水位、水质、用水需求等多维数据，结合预测模型，实现对调水计划的动态优化调整，显著提升了调水效率和用水公平性。

在农村灌溉领域，智慧水利系统利用土壤湿度监测、天气预报与作物需水模型，自动调整灌溉频率与水量，实现“按需灌溉”，不仅减少了水资源浪费，还提升了农业用水效率和粮食产出效益。该系统特别适用于水资源紧张和农业依赖度高的地区，对保障农村经济和生态可持续发展具有重要意义。

（二）智慧水利在防洪抗旱与水环境保护中的应用

防洪抗旱是智慧水利的重要应用方向。通过构建洪涝预警系统、模拟洪水演进过程，智慧水利可提前部署防控方案，显著提升灾害应对效率。2020 年长江流域洪水期间，多地依托智慧防洪系统实现精准调度，避免了重大人员伤亡。

在水环境保护方面，智慧水利系统能实现对水质指标的实时监测与超标预警。例如，在城市黑臭水体治理中，智慧排水系统可以实现对排水口的自动控制，有效改善水体质量。

三、智慧水利面临的技术挑战与问题

智慧水利建设中信息化技术与智能化系统的融合面临多重现实难题。水利行业在技术部署时，感知设备与信息平台因兼容性不足导致系统集成受阻，不同地区对智慧水利的理解差异及实施路径的分散性，进一步加剧了技术标准不统一的问题，制约了整体化解决方案的形成。与此同时，数据管理与分析环节的挑战尤为突出：水利系统采集的海量、高频、异构数据，在数据清洗、融合及深度挖掘方面存在技术瓶颈，难以高效转化为决策支持信息；而数据安全与隐私保护问题更不容忽视，水利系统关联国家基础设施，其数据一旦遭遇泄露、篡改或恶意攻击，可能对水安全、生态安全乃至国家安全造成严重威胁，需在技术架构与管理机制层面同步强化防护体系。

四、智慧水利的发展趋势与未来展望

（一）智慧水利技术的发展方向

未来智慧水利将在 AI 深度融合、平台一体化、边缘智能化和标准化建设方面取得突破。通过引入更先进的机器学习算法和大模型，可提高水情监测与调度的预警准确度；同时整合跨部门、跨区域信息平台，实现系统协同联动，打破信息孤岛；利用智能边缘计算提升现场设备的数据处理能力，使终端在突发事件中快速响应；并通过制定统一的数据格式与接口规范，规范数据采集、存储与调用，为系统集成和生态协同奠定基础，推动智慧水利向高效、可靠、协同的方向发展。

（二）智慧水利在智能化与可持续发展中的作用

智慧水利以科技赋能水资源管理，通过智能监测系统实时追踪水质水量，依托大数据分析优化水资源调度方案，既提升农业灌溉、工业用水等场景的利用效率，又通过动态预警机制强化水生态保护。其构建的“空天地一体化”监测网络，可精准识别污染源并联动治理，推动形成节水减碳的绿色发展模式，为生态文明建设提供技术支撑，助力“双碳”目标下水资源的可持续利用与人水和谐共生。

五、结语

智慧水利融合现代信息技术与传统管理模式，有效提升了水资源调度、防汛和灌溉等环节的效率与科学性。本文回顾了智慧水利的技术体系与应用实践，指出当前在技术集成、数据管理和系统协同方面仍存不足。要进一步加强顶层设计，推动信息技术与水利业务深度融合，完善标准规范与数据共享机制。未来研究应聚焦系统架构优化、高精度预警模型开发、智能调度机制构建和运维模式推广，以加速技术创新与应用落地。

参考文献：

[1] 龚振 . 智慧水利信息化系统在水利工程的应用研究 [J]. 水上安全 ,2024,(23):85-87.

[2] 陈鹤 . 智慧水利先行先试中的遥感技术实践 [J/OL]. 水利发展研 究 ,1-6[2025-06-03].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4655.TV.20230609.1653.004.html.

[3] 郭华 , 储梦溪 , 何莉 . 智慧水利感知体系建设思路初探 [J]. 水利建设与管理 ,2022,42(09):3-7.DOI:10.16616/j.cnki.11-4446/TV.2022.09.02.

[4] 蒋云钟 , 刘家宏 , 梅超 , 等 . 智慧水利 DIS 体系构建研究与展望 [J]. 中 国 水 利 水 电 科 学 研 究 院 学 报 ( 中 英 文 ),2022,20(06):492-496.DOI:10.13244/j.cnki.jiwhr.20210321.