灌區(qū)信息化是一個綜合性的過程，旨在通過集成各種模型和技術來提高灌溉效率、優(yōu)化水資源配置，并實現(xiàn)灌區(qū)的現(xiàn)代化管理。在灌區(qū)信息化過程中，需要集中多種模型來支持決策、優(yōu)化運行和實時監(jiān)測。以下是一些關鍵的模型及其在灌區(qū)信息化中的應用：

1. 灌區(qū)高精度旱情監(jiān)測與智能預測預警模型

該模型融合了氣象學、水文學和農田水利等多學科機理進行旱情演變和變化趨勢監(jiān)測，通過實時獲取灌區(qū)的氣象、水文、土壤等多源數據，利用歷史旱情資料，構建基于機器學習算法的高精度旱情預測模型，預測未來旱情發(fā)生的可能性和程度。該模型根據實時監(jiān)測和預測結果，結合旱情的風險等級，及時發(fā)出智能預警，幫助灌區(qū)管理部門采取有效的抗旱措施。模型采用C++語言開發(fā)并提供API接口，通用性較好，可針對灌區(qū)需求進行優(yōu)化，具有一定的定制性。

2. 中長期來水預報模型

該模型融合相似年法、周期均值疊加法及回歸分析方法實現(xiàn)了對灌區(qū)骨干水源中長期來水總量及來水過程的定量預報。模型采用Java語言開發(fā)，并以API接口形式提供模型服務，參數依賴簡單，運行消耗資源少，部署應用方便。模型適合于骨干水源為水庫的灌區(qū)，尤其是已具備30年左右雨量、徑流量系列資料的地區(qū)。

3. 基于短期與中長期集合天氣預報的實時灌溉需水預測模型

該模型為灌區(qū)提供短期（15天內）和中長期（3個月內）灌溉預報決策。根據田間實時水位數據以及短期逐日氣象預報，計算田間水量變化量預測值，推演預測項目區(qū)未來田間水位/墑情動態(tài)變化，進而預測田間排水與指導項目區(qū)科學灌溉；中長期能夠預測未來田間水位/墑情變化趨勢，作出干旱預警。示范案例與當地常規(guī)灌溉管理相比，提高了降雨利用效率，減少了灌水次數與排水的產生，進而減少了灌溉用水量與管理成本。

4. 基于框架式流速儀的明渠測流水力仿真數學模型

該模型基于框架式流速儀測流原理，以點流速、邊壁流速、單寬流量、斷面流量等參數為基礎，借助大數據云計算技術，繪制不同渠道斷面的流量與水位關系，實現(xiàn)流量快速模擬，并通過實測數據對模擬流量進行實時修正。模型適用規(guī)則渠道流量計量、實測與模擬值比測及校正等。為灌區(qū)流量精準計量提供了技術支持，也為灌區(qū)水價改革、水費收取提供技術依據，可有效合理分配灌溉水資源。

5. 灌區(qū)輸配水網實時交互式仿真模型

該模型采用自研的水動力多過程統(tǒng)一表征方法，以相同的數學形式描述一維/二維、有壓/無壓水動力學過程，實現(xiàn)渠道/管道水動力學仿真、實時交互式仿真(人工/控制算法)、洪水淹沒推演、調度預案的推演與仿真優(yōu)化。模型采用C++語言開發(fā)并提供API接口，示范案例10天的渠道/管道運行控制過程和地表水運動推演過程計算耗時約4分鐘。模型適用于水庫-渠系/溝網-農田/排水區(qū)混合的灌區(qū)渠道/管道系統(tǒng)供水及防汛調度預演、泄露風險辨識以及洪水淹沒風險評估。

6. 灌區(qū)水資源配置調度模型

該模型包含了“來水-需水-配水-調水”子模型，匯集了中長期來水預報和短期來水預測模型、作物灌溉需水模型、工業(yè)生態(tài)需水模型、渠道優(yōu)化配水模型、粒子群優(yōu)化算法和按需供水調度模型等，實現(xiàn)流域系統(tǒng)“來水-需水-配水-調水”全過程模擬。模型可預測灌區(qū)月、旬、日多時間尺度來水，預報農業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)需水，通過供需平衡分析后，按“缺水最少、損耗最小”原則進行渠道水量優(yōu)化配置，輸出配水方案，模擬仿真各分水閘閘門開度、過閘流量，輸出配水調度方案。該模型采用Java語言開發(fā)并提供API接口。

7. 灌區(qū)渠系優(yōu)化配水模型

該模型包括三個子模型，傳統(tǒng)配水模型、輪灌分組模型，以及算法求解模型。傳統(tǒng)配水模型是一種自上而下的配水方式，考慮了水在渠道中運動時間的影響，確保了最終配水方案的準確性，適用于間距大、控制面積差距大、無自動控制的渠系；輪灌分組模型采用“組間輪灌，組內續(xù)灌”的灌溉方式，通過合理分組讓灌區(qū)管理員操作方便，適用于間距小、控制面積差距小、能夠自動控制的渠系；算法求解模型通過遺傳算法求解，求解效果好、收斂速度快。該模型提供了靈活豐富的數據接口，可部署在單位內部平臺或互聯(lián)網平臺。模型適用范圍廣，能為明渠灌溉的灌區(qū)提供配水方案。

8. 灌區(qū)渠系/溝網閘/泵群優(yōu)化調度模型

該模型包括產匯流模塊、渠系/溝網閘/泵群聯(lián)合調度模塊和調度評價模型，實現(xiàn)雨洪資源的預報、各類供水調度方案的編制及運行效果預評估。模型采用C++語言開發(fā)并提供API接口，示范案例10天的產匯流預報和供水調度計算耗時約為1分鐘。模型適用于有側向洪水入渠的灌區(qū)渠道供水調度管理，以及單灌單排和灌排兩用渠道供水和排水調度管理。

9. 明渠灌溉配水全渠系智能控制模型

該模型以積分時滯模型為基礎，對多輸入多輸出的渠系控制系統(tǒng)進行二次型優(yōu)化，輸出全部控制部件的調控動作，實時感知、智能控制，全渠系多目標并行執(zhí)行，解決了灌區(qū)渠系配水管理相互影響、工況復雜、工作量大和控制不準的問題，可實現(xiàn)灌區(qū)輸配水過程的精準控制、自動灌溉。模型調控過程穩(wěn)定、調控結果高效、適用范圍廣，適合大中小型灌區(qū)，串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)的樹狀、網狀渠系，梯形、梯弧形、復式等各種斷面形狀的引水渠道。輸配水精準度大于96%，節(jié)水率大于8%，管理效率提升50%以上。提供API接口，可嵌入和集成到灌區(qū)已有灌溉管理系統(tǒng)和數字孿生平臺。

10.泵站實時在線優(yōu)化運行模型

該模型由基于泵組特性曲線的水泵模型、可自定義解區(qū)間的目標函數、支撐快速求解的離散型并行遺傳算法構成，針對變揚程泵站，可提供預測揚程的LSTM、GRU等時間序列預測模型。模型已形成標準框架，提供API接口，可與第三方系統(tǒng)便捷交互，示范案例降低能耗約1%，24小時揚程預測均方差小于0.2米，運算耗時小于30秒。模型適用于葉片角度可調、不可調的軸流/混流泵站，也適用于工頻、變頻離心泵站，還適用于變揚程泵站的優(yōu)化運行。可部署于國產操作系統(tǒng)，直接對接泵站自動化系統(tǒng)，滿足能耗最小、費用最少等優(yōu)化需求。

11. 基于多源數據融合的灌區(qū)水稻需水預測及灌溉決策模型

該模型耦合機器學習算法、植被指數與田間水分轉換關系、植被水分指數、能量平衡模型，通過作物需耗水原理和田間水量平衡分析，實現(xiàn)灌區(qū)作物種植結構的提取、實際灌溉面積的監(jiān)測、水稻灌溉水量的預報和決策。模型采用Java和Python編程語言聯(lián)合開發(fā)，作物種植結構提取精度大于90%，農田灌溉面積識別誤差小于8%，節(jié)約灌區(qū)農田灌溉水量5%以上。模型適用于灌區(qū)種植結構提取、灌溉面積識別、需水預測和灌溉決策。

12. 數字孿生灌區(qū)AI視頻識別模型

該模型基于人工智能模型與幾何引擎，融合灌區(qū)地理信息、水源、供排水設施、水利工程等數據，實現(xiàn)灌區(qū)數字孿生可視化實時管理。模型通過攝像頭及物聯(lián)設備，采集灌區(qū)渠系/溝網等水域、建筑物、入侵人員等實時狀態(tài)視頻數據，運用自主研發(fā)的視頻識別算法進行視頻識別分析，實現(xiàn)灌區(qū)多場景、多元素實時自動監(jiān)測；運用AIGC和三維重建技術實現(xiàn)灌區(qū)大場景快速建模。模型采用C++/Python/Java等語言開發(fā)，可提供API接口。智能識別響應時間為秒級，三維重建響應時間為分鐘級。

13. 數字孿生灌區(qū)可視化場景模型

該模型集成DEM、DOM、BIM等多種異構數據，可高效構建高逼真全灌區(qū)虛擬地理場景，程序化生成作物、河流、渠道、建筑物等地理實體，實現(xiàn)水情、氣象、工情等數字孿生場景模擬，以及各種模擬推演，滿足“預演”需求。模型基于C++語言開發(fā)，知識產權自主可控，適用于灌區(qū)數字孿生場景構建、渲染和模擬仿真。

（內容源于水利部）

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