智慧灌区的架构、理论和方法之初探

我国灌区面临着多元化、精准化和智能化的管理需求。结合人工智能技术的发展趋势和水利学科本身特点,尝试提出智慧灌区的定义和基本功能。从灌区的感知智能、认知智能和管理决策三个方面讨论了智慧灌区研究的难点,初步论述了智慧灌区架构、理论和方法。在灌区感知智能方面,提出非接触式与接触式观测相结合、移动式和固定式观测相结合的观测体系,开发适用于灌区不同尺度观测的机器视觉技术、灌区特征解译技术和天地空数据智能交换技术;建立大数据环境下的信息理论,支撑灌区多源观测体系的研发和海量数据的解译和分析。在灌区认知智能方面,提出物理方程和机器学习相结合的灌区建模思路,建立"数据-物理"混合认知智能的理论基础,开发非完整先验物理机制下灌区水分、盐分、养分、污染物迁移转化以及作物生长和生态系统演化模型,开发灌区物理机制挖掘方法和动态建模方法。在灌区决策方面,提出可满足众多决策者需求以及可处理多种目标的智能优化决策系统,实现灌区尺度上的水量、水质和生态的最优化管理。