当前位置: 首页 > news >正文

智慧水利新引擎,数字孪生流域解决方案

数字孪生流域作为智慧水利建设的核心,以星图云开放平台为技术底座,通过对物理流域全要素及治理活动的数字化映射与智能化模拟,实现虚实流域的同步仿真与迭代优化。依托时空数据架构、数学模型内核与水利知识驱动,构建起覆盖全流域的数字化管理体系,推动水利行业从传统管理向智慧化决策转型。

、行业痛点:传统水利管理的关键挑战

数据价值挖掘不足风险普查、洪水分析等数据因算力与算法限制难以深度应用,监测数据与业务系统存在数据孤岛。

监测网络覆盖缺口中小河流与水库监测设施覆盖率不足,多数小型水利工程缺乏安全监测能力。中小河流、中小水库监测设施缺口较大、大部分小型水库和堤防没有配备安全监测系统。

智能决策能力薄弱传统系统以信息管理为核心,以填报传输、汇总统计等简单的功能为主,依赖人工经验进行决策分析,缺少精准化的决策分析功能,缺乏基于人工智能的自动分析能力。

二、星图云开放平台数字孪生流域解决方案架构

数字孪生流域解决方案以GEOVIS iWater平台为核心引擎,基于星图云开放平台技术体系构建层架构:

1. 基础设施层

融合卫星遥感、物联网监测与北斗定位等技术,部署边缘计算节点与分布式存储系统,实现数据的实时采集与低时延处理。

2. 数字孪生平台层

构建全流域标准化数据底板与重点工程高精度模型,集成空天大数据可视化引擎,支持三维场景的实时渲染与交互操作。 

三、聚焦四大核心场景,实现智慧化管理

• 防洪四预:以流域为单元,在水情、雨情、工情、墒情、灾情等信息采集基础上,实现气象水文耦合以及预报调度一体化的流域智慧防洪体系,提升水灾害防御智能化决策支撑能力。

• 水资源智能调配:通过实时监测、智能决策支持、资源调配优化等手段,实现流域水资源管理的精细化、智能化和协调性,从而更好地满足社会经济发展对水资源的需求,保障流域水资源的可持续利用。

水生态智能监管:利用卫星遥感、无人机、地面监控的监测手段实现对流域水质、排污口等全面监控,基于数字孪生平台,实现流域水生态环境的预报推送、信息预警、预演分析、应急预案,从而为管理部门提供高效管理和决策支持。

• 智慧河湖管理:利用远程监测技术,大数据分析技术、人工智能技术、物联网技术等技术、对河流、湖泊等水体资源进行高效、智能化的规划、保护,监测和管理,通过智慧河湖管理,可以实现对水资源的精准监测,快速响应和科学决策,提高水资源的利用效率和保护水体生态环境。 

、四大核心竞争力,赋能流域智能化管理

全栈AI技术赋能。自主研发的智能感知、智能交互、决策优化等AI算法,可以实现水位识别、墒情分析等场景的自动化处理,深度融合数字孪生技术全面提升流域管理智能化水平。

全域数据融合能力。数字孪生流域解决方案支持地理信息、水利业务、气象环境等多源数据的高效接入与治理,通过构建统一的数据生态体系,为数字孪生流域场景应用提供全面数据支撑。

高性能仿真引擎。星图云开放平台自主研发的空天大数据可视化平台和视景仿真可视化引擎,提供沉浸式交互体验,能够实现洪水演进、水资源调度等场景的动态模拟与可视化呈现。

跨部门协同平。基于数字可视化技术构建在线协作体系,打破部门数据壁垒,实现流域管理数据的共享与协同决策,提高管理的协调性和高效性。

、实践典范:数字孪生乐安河防汛平台

图云开放平台针对乐安河流域防汛管理痛点,构建了数字孪生流域解决方案:通过集成水情、雨情、工情、断面、模型等水利基础信息与监测信息资源,搭建全流域 L2 级与重点工程L3 级数据底板。并在此基础上建立婺源 (乐安河) 流域防汛四预体系、中小型水库预警服务机制,提高洪水预报响应速度,提升预报效率,实现预报调度一体化,并以预演为手段,用预演成果迭代优化形成预案,推动防汛决策从“被动应对”向“主动预控转型,达到决策智慧化的建设目标。

综上所述,星图云开放平台的数字孪生流域解决方案,以GEOVIS iWater平台为核心,通过多源数据融合、自主AI技术及高性能仿真引擎,构建起覆盖“四预”业务的闭环管理体系。该方案从技术架构上实现了数据采集到决策支持的全流程贯通,有效解决传统水利管理中数据利用率低、监测覆盖不足、智能决策薄弱等问题,推动流域治理向数据驱动转型,为智慧水利建设及流域治理现代化提供技术支撑。

相关文章:

  • 生成式AI与智能体改写互联网、IT与工业经济格局
  • 深度学习:PyTorch卷积神经网络(CNN)之图像入门
  • 【Leetcode】有效的括号、用栈实现队列、用队列实现栈
  • 成都芯谷金融中心文化科技产业园:构建文化科技产业融合新标杆
  • MySQL 8.x配置MGR高可用+ProxySQL读写分离(二):ProxySQL配置MySQL代理及读写分离
  • 【GoLang】3、基于虚拟头尾节点快速实现双向链表
  • 计算Transformer的Flops
  • 从 0 到 1 打造社区产品:短说社区助力开启社交新篇
  • Java编程中的设计模式:单例模式的深度剖析
  • 深度解析 Caffeine:高性能 Java 缓存库
  • LED-Merging: 无需训练的模型合并框架,兼顾LLM安全和性能!!
  • iOS App 上架步骤解析:适合资源有限团队的上架流程与注意事项
  • 【Verilog】Verilator的TestBench该用C++还是SystemC
  • OpenSSL 混合加密
  • 16.数据聚合
  • C++的前世今生-C++11
  • 进入python虚拟环境的方法
  • hive集群优化和治理常见的问题答案
  • 「ECG信号处理——(18)基于时空特征的心率变异性分析」2025年6月23日
  • 实时反欺诈:基于 Spring Boot 与 Flink 构建信用卡风控系统
  • 东莞阿里巴巴网站建设/seo优化效果
  • 网站多少流量够用/google关键词推广
  • 如何为公司建立网站/武汉seo优化服务
  • 做网站教程如乐/百度推广四川成都地区服务中心
  • 湖北网站推广技巧/谷歌seo详细教学
  • 做网站南京/厦门seo优化外包公司