圖①：空中未來飛行小組操控無人機採集堤壩數據。 資料圖片

圖②：永定河盧溝橋分洪樞紐附近的測雨雷達。 張尤佳攝

圖③：大藤峽水利樞紐。 新華社記者 周 華攝

今年我國強降雨過程多、歷時長，江河洪水發生早、發展快，防汛形勢嚴峻復雜。防汛備汛，“預”字當先，汛情監測預報預警至關重要。

“數字河流”上線、“空中哨兵”上崗、測雨雷達投用……今年汛期，各地加強“技防”力量，加快建設“智慧防汛”體系，為打贏現代防汛戰提供有力技術支撐。

數字孿生預演洪水過程

在廣西壯族自治區桂平市，大藤峽水利樞紐工程橫臥於大藤峽峽谷出口弩灘處，它是珠江流域防洪控制性樞紐工程。

6月下旬至7月上旬，受連續強降雨影響，珠江流域西江上中游出現明顯洪水過程，西江相繼發生4輪編號洪水，大藤峽水利樞紐工程面臨防洪壓力與挑戰。

在大藤峽調度中心，大藤峽公司水調工程師李穎緊盯著監控大屏。面對來勢洶洶的洪水，一項新技術讓她更有底氣：“在今年防汛過程中，數字孿生水利發揮了重要作用。”

數字孿生水利是指通過大數據、雲計算、人工智能等信息技術與水利業務深度融合，將江河湖泊、水利工程實時映射到數字世界，從而推演洪水演進趨勢，有效支撐精准化決策。數字孿生大藤峽搭載了自主研發的“降雨—產流—匯流—演進”全鏈條預報調度模型。

大屏幕上顯示著大藤峽工程流域及水文站信息，李穎仔細查看著實時衛星雲圖以及上下游水位、流量等情況。突然，降雨實況圖中，柳江一帶出現一抹紫紅色，表明該區域出現了400毫米以上的特大暴雨，這意味著該流域即將出現新一輪漲水過程。

李穎根據最新氣象水文數據，開始利用數字孿生模型推演漲水趨勢。不到半分鐘，模型便推算出，未來48小時洪水流量將漲至30000立方米每秒以上，防汛形勢嚴峻。

調度中心立刻通知相關部門進行會商。會商過程中，李穎利用數字孿生模型對不同攔洪削峰調度方案進行了動態預演。預演結果顯示，不同調度方案對相關區域和人員的影響差異較大。

參會人員就不同調度方案產生的安全風險及調度成效展開討論，優選出最佳調度方案並及時與水利部珠江水利委員會溝通。在珠江防總統一指揮下，龍灘等上游水庫提前攔洪，削減大藤峽入庫洪峰﹔大藤峽水利樞紐精准控泄攔洪，有效減輕了西江中下游防洪壓力。

“數字孿生水利有效推動了預報、預警、預演、預案‘四預’功能的實現。今年汛期應對西江干流4次編號洪水時，我們基本做到了對洪水提前10天預判、提前48小時准確判斷漲水過程。”李穎說。

近年來，數字孿生水利建設持續推進，長江、黃河、淮河等七大江河加快構建數字孿生平台，有力支撐了流域防洪調度管理。

6月28日，長江2024年第1號洪水形成並持續發展演進，水利部長江水利委員會運用數字孿生行蓄洪空間平台研判后，對長江城陵磯河段嘉魚縣歸糧洲（單退垸）進行“叫應”提醒。當地及時轉移洲內人員，因早發現、早預警，有效降低了洪災損失。

7月18日，渭河形成2024年第1號洪水。小浪底水利樞紐利用數字孿生系統，對水庫水位、出入庫流量變化情況，水庫出沙時間、含沙量變化過程進行了推演，計算生成最優樞紐調度方案，為小浪底水利樞紐泄洪排沙做了充分准備。

無人機開啟“全知”視角

7月3日上午10點，江西空中未來科技創新集團（簡稱“空中未來”）的辦公室裡響起急促的電話鈴聲。應急管理部門來電，請空中未來派出無人機飛行小組，前往江西省湖口縣對長江堤防進行應急巡檢。

6月底、7月初，長江江西九江段水位持續超過警戒線，威脅著堤防安全。接到任務后，空中未來無人機飛行小組立即趕往湖口縣。

“前方沒有路了！”飛行小組成員李抒銳坐在車上，望著面前被淹沒的道路，眉頭緊鎖。此時距離目標圩堤還有4公裡左右的路程。“我們過不去，但無人機可以。”李抒銳邊說邊下車，與同事一起將無人機放置在一處開闊地。

飛行小組操控無人機騰空而起，朝堤壩上空飛去。無人機按照預設航線飛行，到達堤壩上空后，開始多視角拍攝堤壩的照片和視頻。

“通過這些照片和視頻，我們發現部分堤壩水位過高，還發現了山體滑坡災情。”李抒銳說，飛行小組將發現的情況報告給了應急管理部門。

無人機捕獲的圖像和視頻實時上傳至空中未來后方工作團隊，他們將這些數據快速生成三維模型，經過去噪、坐標校准等一系列操作后，將最終的高精度三維模型傳至應急管理部門。

“三維模型可以進行比例尺放大縮小、角度切換等操作，以便清晰查看堤壩的詳細情況。”李抒銳說，模型還能將無人機上傳的實時數據與歷史數據對比，從而預判潛在風險，發現隱蔽險情，為汛情評估與應對策略的制定提供技術支撐。

多次參加無人機防汛任務后，李抒銳表示，無人機已成為監測汛情的“空中哨兵”，相較傳統巡堤方式，無人機在機動性、安全性方面具有顯著優勢。

在防汛搶險一線，無人機以其高效、靈活、精准的特點，日益成為重要科技力量。

6月下旬，浙江省杭州市青山水庫大流量泄洪期間，智能巡航無人機進行閘前盲區巡查、水庫岸線比對、監控畫面AI自動分析，讓水庫管理人員在中控室內“一屏掌控”庫區情況。“無人機為我們開啟了‘全知’視角，幫助我們收集到水庫岸線淹沒范圍、泄洪閘門運行工況等第一手資料。”青山水庫負責人說。

7月18日，在四川省合江縣九支鎮鎖口水庫上空，一架無人機勻速飛行，採集鎖口水庫三維傾斜攝影數據。無人機航拍採集的高清影像，將用於制作防汛減災風險點VR全景圖和三維實景建模。

7月28日，湖南省湘潭市易俗河鎮四新堤發生決口險情。在搶險救援現場，工作人員操作測繪無人機，從上空對決口現場以及周邊進行戰術繪圖，開展360度全景影像採集，為隨后的封堵決口作業提供數據支撐。

測雨雷達監測“雲中雨”

在位於北京市豐台區的永定河盧溝橋分洪樞紐附近，矗立著一座45米高的鐵塔。鐵塔頂端，一台水利測雨雷達勻速轉動，每40秒掃描一圈，不間斷地輸出實況降雨數據。

今年汛期前，北京市水務局在北京永定河官廳山峽區間的白草畔、東大坨、盧溝橋建設了3部測雨雷達並組網應用，實現了永定河官廳山峽段監測“雲中雨”全覆蓋。

水利部水文首席預報員王琳介紹，傳統的洪水預報系統主要基於對“落地雨”的觀測進行洪水預報，預見期相對有限﹔而測雨雷達能監測“雲中雨”，延長洪水預見期。

水利測雨雷達與傳統的氣象天氣雷達也有明顯不同。王琳介紹，測雨雷達觀測的是地面以上至2公裡高度范圍內的近地面層大氣中的液態水，而氣象天氣雷達觀測的是地面以上至對流層頂、20—30公裡高度范圍內大氣中的全部氣象要素。測雨雷達在降雨監測的時間效率、空間分辨率、組網監測准確性和穩定性方面有著較為明顯的優勢，能為洪水預報提供更為全面可靠的數據支撐。

7月12日，北京市發生強降雨過程，3部測雨雷達組網監測效果初顯。測雨雷達外推1小時和2小時降雨預報與實況降雨量相比，命中率分別達到82%和79%。

去年以來，各地加快在重要流域暴雨洪水集中來源區、重大水利工程、山洪災害易發區先行建設一批測雨雷達，精准監測和預報雨情水情。

在四川省蘆山縣龍門鎮一處高山上，一個球形設施引人注意。這是四川省首部建成投用的測雨雷達。降雨雲體的三維結構、降雨強度等信息被測雨雷達探測到后，實時傳輸至蘆山縣水利局防汛值班室的電腦屏幕上。2023年8月，蘆山縣利用水利測雨雷達精准預測山洪，提前預警轉移危險區群眾100余人。

今年入汛以來，湖南省根據水利測雨雷達雨量監測和預報情況，有效發布致洪致災風險短信預警，成功預警金井河、圭塘河等中小河流水位變化情況，為水利部門決策搶佔先機。

王琳表示，下一步，水利部將重點推進測雨雷達在中小河流、暴雨洪水易發區的應用建設，充分發揮測雨雷達“雲中雨”監測能力，進一步延長洪水預報預見期、提高預報精准度。

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