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　新浪财经讯 “2018中国500强企业高峰论坛”于9月1-2日在西安举行，论坛由中国企业联合会、中国企业家协会主办，陕西省人民政府承办，西安市人民政府协办，主题为“争创世界一流：新时代的大企业发展”。中国工程院院士、中国水利水电科学研究院水资源所名誉所长、水文与水资源学家、流域规划专家王浩出席并演讲，演讲题目：智慧流域关键技术及展望。

　　智慧流域理念

　　首先什么是流域？流域就是由分水线所包围的地表水河流的集水区，而流域作为水资源的重要载体，它的结构组成了三大要素，一个就是水流、水基，二元要件，它是一个物理对象；然后是自然、人工，二元水循环，为什么这样子呢？因为自从有了人类活动以后，纯粹的自然水循环就不存在了，一方面咱们一个流域、一条河流，有自然水循环的主框架，大气过程、地标过程、土壤过程、地下过程、另一方面由于人类的生产和生活，在河道的岸上形成了社会水循环，或者叫人工水循环，包括农村整个灌区系统，包括城市观望系统，这样就是自然、人工、二元构成；下来是生态+经济的二元功能，最基本的是生态功能，也就是绿水青山，在绿水青山的保障下还有一套社会经济系统，就是金山银山，这是认知流域。那么自然、人工、二元水循环的模拟和调控，作为研究流域水资源一个关键技术，可以实现流域水循环，及其伴生过程的综合模拟和预测。

　　什么是智慧流域呢？智慧流域是在双重情况下流域产生的各种新问题，我们要实行最严格的水资源管理，推动流域的信息化、现代化和可持续发展，从而形成全新的流域综合管理的战略理念。因此智慧流域是智慧地球、智慧城市、智慧乡村重要的组成部分。当前和智慧流域密切相关的就是我们过去说的数字流域，数字流域是以信息资源应用为中心，智慧流域是以更主动的服务、智能应用为中心。

　　智慧流域不但具有数字流域的特点，更加强调人类和物理流域的相互作用，因此智慧流域和数字流域的关系，可以说是源于生活、高于生活，简要的概括智慧流域就是通过汇集数据形成知识，最终凝聚成解决成问题的各种智慧。

　　怎么建设智慧流域？王浩认为可以从物联网技术、大数据技术和人工智能技术三个方面着手，物联网技术作为智慧流域的基础，可以现成万物间的数据传递，大数据技术作为智慧流域的大平台，而人工智能作为智慧流域的大脑，可以总结归纳并且灵活运用各种知识，凝聚成智慧。

　　智慧流域物联网建设

　　社会水循环的基本特征是什么呢？一个流域的大扇面，整个降雨，不断的汇流、汇流、支流变成泛流，最后一个出口；社会水循环正好反过来，从自然水循环的一点取水，散步到整个面上，有人类活动、有经济活动的地方，把水散的越公平、越有效率，智能的程度就越高，同时用水又是一个污染过程，还得有一套恢复过程，所以这就是自然、社会二元结构。

　　现有的流域检测平台，通常是按照水情、工情、工程安全、远程监控，这些不同系统分别建设烟囱式的系统架构，这种架构会导致信息孤岛，数据管理困难、设备联动困难、扩展性比较差这些问题，而这些问题唯一出路就是建立万物互联的物联网平台。

　　物联网平台的一个核心是什么呢？就是数据的获取，首先要建设空、天、地、网，一体化的检测网络，实现流域检测的全覆盖，另外一方面还要研发智能检测设备，比如智能的穿戴设备、智能的机器人(16.290, -0.01,-0.06%)这些，最终实现流域信息检测的智能化。

　　物联网平台的两个层次是什么呢？一个是万物接入，一个是万物联动，万物接入就是对水流、对机电设备、对水工结构物、对调度管理人员，这些不同对象的检测、控制、互动接口的全部接入，包括水情、工情的检测、视频的检测、安全的检测、指控指令的形成、人员的互动，以及相关的信息。由于这些信息都分布在各流域、各省、各工程管理单位这些不同的部分，并且分不同的网端，因此还要打破现有流域区域管理的模式以及网络安全管理的模式和标准，实现跨部门、跨网端接入万物。

　　万物的联动就是说接入万物之后，那么就有了无限的万物联动的空间，比如说调解大坝泄洪闸，除了这些传统的信息以外，还可以自动的调用附近的摄象头、无人机、机器人，这些智能设备进行动态的跟踪，一旦出现故障，还可以通过物联网平台实现应急处理，急控中心可以通过多个途径获取现场的各类检测、监控、控制、场景，这些信息，全面的掌握现场情况，及时的应对各类事件，实现闸门控制的无人或者少人职守。这一点大渡河公司在座涂扬举总经理，我参观过三四次大渡河公司，基本全流域都是无人职守。最终通过大数据处理数据，梳理数据、清洗数据，形成知识，以控制水域运行，这样就形成了物联网的检测、大数据的分析、智慧大脑的决策，最后形成物联网的控制，这么一个闭环。

　　智慧流域大数据平台

　　分以下五个技术，一是清洗、二是融合、三是同化、四是挖掘、五是可视化。

　　数据清洗技术，大数据进来以后，鱼龙混杂，需要进行数据清洗，具体到流域大数据来说呢，要开展数据的去尾，就是咱们常说的那句话，取粗取真，叫数据去尾，数据的拟合，数据的差补、数据的整编，各类关联数据之间上下游之间，数据的综合反复的调研，从而从数据源头这提升流域大数据的精度和细度。

　　多元数据的融合技术，不同来源的数据各有优势，那怎么融合不同来源的数据就是一个关键，采用多元融合数据可以考虑不同观测员的误差特性和它的优势，就拿咱们人人都见过的降水、下雨这个数据为例，你比如说任何一个气象站也好，它有降雨量口，上面有河，在这个点上它测的降雨量对这一点来说是最准确的，细度和精度都是最高的，谁也比不上，可是由于降水具有空间特性，所以离开这个测点一米以外就说不清楚，那还有点谱，离开三十米外就更说不清楚了，另外一个数据源的极端是什么呢？就是测雨微型，任何一个雨量站的精准、细度都不如你这一点来的高，但它有优势，在这一瞬间这八百个降雨测点相对关系它又是最准的，这一个照片，谁相对多一点、谁相对低一点，它又是最准的。那么咱们气象波谷雷达，扫描半径250公里，又介于这两个极端之间，所以多元数据怎么网格化的变分，怎么逼近真值，这就是数据融合里面相应的一些事情。

　　所以包括刚才说的降雨，包括河流的流量、水位，各种各类设备的状态，水工结构的状态，其它类型的数据，都需要多元数据的融合，从而进一步的准确掌握领域的水基站各个方面的真实做法。

　　数据同化技术，它内部隐含各种气象、水文、水动力学参数，没有实施检测的流量，水位边界，系统初试状态这些信息，通过流量、水位、水质检测信息，可以实施同化获得这些初期状态，边界条件，为什么精细模拟、精准预测提供支持、提供动态的参数修正。目前的同化技术，在气象领域应用是比较光的，那么在水文、水动力学方面，这些业务还有进一步加强的空间。

　　数据挖掘技术，数据本身能够传达的可供人类理解的信息量十分有限，需要通过数据挖掘技术，把数据按照一定的逻辑进行表达，形成支持，这样才能更好的发挥数据的作用。比如说相似形搜索，通过海量异构数据算法，从流量历史大数据中快速查询和当前流域形似的历史过程，这就是一种，并把历史过程作为调度手段，这是一种挖掘。更深一个层次的挖掘是什么呢？就是数据是这么形成了，流量的过程是这么形成了，我现在当前面临的这个流量过程和某一个历史过程，在过程的相似度上是完全对的，但是过程背后的动力形式，动力场它的相似点那是更深一层的挖掘。那么动力场后面还有更强的相似性，这些太专业了我就不细了，总之这个数据挖掘要深层次的。通过海量异构数据的相似算法，将历史过程的调度效果进行全方位展示，为当前形式下流域的调度、控制决策提供参考。

　　可视化技术，大数据挖掘技术，还要用可视化率把知识转化为人可以迅速理解的图形和图像，才能最终为流域调度、控制的科学决策提供有效的支撑。