“十五五”期間，國(guó)家水利投資規(guī)模預(yù)計(jì)突破7萬億元，標(biāo)志著水利建設(shè)正式邁入“黃金十年”。在“雙碳”目標(biāo)與高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略引領(lǐng)下，智慧水利、國(guó)家水網(wǎng)、防洪減災(zāi)、農(nóng)村供水保障、水生態(tài)修復(fù)等重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)@得空前投入。水利部明確提出以數(shù)字孿生流域?yàn)楹诵淖ナ郑嫱七M(jìn)水利工程智能化、數(shù)字化升級(jí)，強(qiáng)化水資源優(yōu)化配置與安全保障能力。大規(guī)模投資不僅將拉動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，更將系統(tǒng)性提升我國(guó)水治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平，為糧食安全、生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展筑牢水支撐、水保障。水利行業(yè)由此迎來歷史性發(fā)展機(jī)遇期。

一、引言

推進(jìn)智慧水利建設(shè)是新階段水利高質(zhì)量發(fā)展的核心戰(zhàn)略之一，也是落實(shí)國(guó)家“數(shù)字中國(guó)”“智慧社會(huì)”重大部署的關(guān)鍵舉措。2021年，水利部明確提出將智慧水利作為推動(dòng)新階段水利高質(zhì)量發(fā)展的六條實(shí)施路徑之一，強(qiáng)調(diào)以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主線，構(gòu)建具有“預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案”（簡(jiǎn)稱“四預(yù)”）能力的現(xiàn)代水治理體系。在這一背景下，人工智能（Artificial Intelligence, AI）作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，正加速融入水利業(yè)務(wù)全鏈條，為傳統(tǒng)水利向智慧水利躍遷提供強(qiáng)大技術(shù)支撐。

當(dāng)前，我國(guó)水資源時(shí)空分布不均、水旱災(zāi)害頻發(fā)、水生態(tài)退化、水利工程老化等問題依然突出，傳統(tǒng)的水利管理模式在應(yīng)對(duì)復(fù)雜水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化時(shí)面臨響應(yīng)滯后、精度不足、協(xié)同困難等瓶頸。而人工智能技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別、智能推理和自主學(xué)習(xí)能力，能夠有效提升水文預(yù)測(cè)精度、優(yōu)化水資源調(diào)度、強(qiáng)化工程安全監(jiān)測(cè)、提升河湖治理效能。因此，系統(tǒng)梳理人工智能技術(shù)在智慧水利中的組成架構(gòu)、典型算法、應(yīng)用現(xiàn)狀與未來前景，不僅有助于厘清技術(shù)賦能路徑，也為加快構(gòu)建數(shù)字孿生流域、實(shí)現(xiàn)水利治理現(xiàn)代化提供理論支撐與實(shí)踐指引。

二、人工智能技術(shù)的組成及主要算法模型

人工智能技術(shù)體系在智慧水利中的落地，依賴于四大核心技術(shù)模塊：計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision, CV）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）、知識(shí)圖譜（Knowledge Graph, KG）和自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）。這些技術(shù)相互協(xié)同，共同構(gòu)成智慧水利智能中樞的基礎(chǔ)能力。

計(jì)算機(jī)視覺是人工智能感知物理世界的重要手段。在水利場(chǎng)景中，CV技術(shù)通過分析衛(wèi)星遙感影像、無人機(jī)航拍圖像、視頻監(jiān)控畫面等多源視覺數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水面漂浮物、非法采砂、河道侵占、堤防裂縫等目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別與定位。主流算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列目標(biāo)檢測(cè)模型、U-Net語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)等。例如，基于改進(jìn)型YOLOv5的水面垃圾識(shí)別模型，在復(fù)雜光照和波浪干擾下仍可實(shí)現(xiàn)90%以上的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

機(jī)器學(xué)習(xí)是智慧水利智能決策的核心引擎。其涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)（如支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RF）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如K-means聚類）以及深度學(xué)習(xí)（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Transformer）等多種范式。在水文預(yù)報(bào)中，LSTM因其對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)期依賴關(guān)系的建模能力，被廣泛用于徑流、降雨、蒸發(fā)等要素的預(yù)測(cè)；在灌區(qū)需水預(yù)測(cè)中，集成學(xué)習(xí)模型（如XGBoost）可融合氣象、土壤、作物生長(zhǎng)等多維特征，顯著提升預(yù)測(cè)精度。近年來，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也開始應(yīng)用于水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化，通過模擬“狀態(tài)—?jiǎng)幼鳌?jiǎng)勵(lì)”機(jī)制，探索最優(yōu)調(diào)度策略。

知識(shí)圖譜則為水利領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)構(gòu)化表達(dá)與智能推理提供支撐。水利業(yè)務(wù)涉及水文、工程、生態(tài)、管理等多學(xué)科知識(shí)，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)跨域知識(shí)融合。知識(shí)圖譜通過構(gòu)建實(shí)體（如河流、水庫(kù)、閘門）、屬性（如庫(kù)容、警戒水位）和關(guān)系（如“流入”“調(diào)控”“影響”）的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，形成可計(jì)算、可推理的水利知識(shí)庫(kù)。例如，構(gòu)建“流域—工程—災(zāi)害”知識(shí)圖譜，可支持洪澇災(zāi)害成因追溯、應(yīng)急資源匹配與預(yù)案推薦，實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“知識(shí)驅(qū)動(dòng)”的躍升。

自然語(yǔ)言處理技術(shù)則打通了人機(jī)交互與信息提取的“最后一公里”。在智慧水利平臺(tái)中，NLP可用于解析政策文件、歷史災(zāi)情報(bào)告、公眾投訴文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵事件與風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)；同時(shí)支持語(yǔ)音助手、智能問答系統(tǒng)等交互方式，提升基層水利人員的操作效率。典型應(yīng)用包括基于BERT模型的水利輿情監(jiān)測(cè)、基于命名實(shí)體識(shí)別（NER）的災(zāi)情信息抽取、以及基于文本生成（Text-to-SQL）的智能查詢接口。

上述四大技術(shù)并非孤立存在，而是通過“感知—分析—認(rèn)知—交互”的閉環(huán)邏輯深度融合。例如，在河湖監(jiān)管場(chǎng)景中，CV識(shí)別水面異常→ML判斷污染等級(jí)→KG關(guān)聯(lián)污染源與責(zé)任主體→NLP生成處置建議并推送至管理人員，形成端到端的智能治理鏈路。

當(dāng)前，人工智能技術(shù)已在四大核心水利業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，初步展現(xiàn)出提質(zhì)增效、降本減災(zāi)的顯著價(jià)值。

灌區(qū)綜合管理方面，AI技術(shù)正推動(dòng)灌溉從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)灌區(qū)依賴人工巡查與粗放調(diào)度，水資源利用效率低。如今，通過部署土壤墑情傳感器、氣象站與無人機(jī)巡田系統(tǒng)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可實(shí)現(xiàn)作物需水量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。例如，寧夏引黃灌區(qū)應(yīng)用LSTM-XGBoost混合模型，融合NDVI植被指數(shù)、蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與歷史灌溉記錄，需水預(yù)測(cè)誤差控制在8%以內(nèi)。同時(shí)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的輸配水調(diào)度系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)來水、渠道水位與用戶訂單，動(dòng)態(tài)優(yōu)化閘門開度，減少輸水損失15%以上。

水利工程結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，AI正成為大壩、堤防、水閘等基礎(chǔ)設(shè)施的“智能體檢醫(yī)生”。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)依賴人工巡檢與閾值報(bào)警，難以發(fā)現(xiàn)早期隱患。AI技術(shù)通過融合GNSS位移、滲壓計(jì)、應(yīng)變計(jì)等多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建健康評(píng)估模型。例如，三峽集團(tuán)采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）對(duì)大壩變形進(jìn)行時(shí)空建模，可提前7天預(yù)警異常變形趨勢(shì)；浙江某水庫(kù)引入自編碼器（Autoencoder）對(duì)滲流數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督異常檢測(cè)，成功識(shí)別出傳統(tǒng)方法遺漏的微滲漏通道，避免了潛在潰壩風(fēng)險(xiǎn)。

中小流域水文預(yù)報(bào)是防汛抗旱的“第一道防線”。受限于觀測(cè)站點(diǎn)稀疏、下墊面復(fù)雜，中小流域預(yù)報(bào)歷來是難點(diǎn)。AI技術(shù)通過融合雷達(dá)降水、衛(wèi)星遙感、地形地貌等多源數(shù)據(jù)，顯著提升短臨預(yù)報(bào)能力。水利部長(zhǎng)江委開發(fā)的“AI+水文”融合模型，將ConvLSTM與物理水文模型耦合，在漢江支流預(yù)報(bào)中，6小時(shí)洪峰流量預(yù)報(bào)合格率提升至89%，較傳統(tǒng)模型提高22個(gè)百分點(diǎn)。此外，基于遷移學(xué)習(xí)的跨流域預(yù)報(bào)方法，可在無資料或少資料流域快速構(gòu)建可用模型，解決“數(shù)據(jù)孤島”問題。

河湖管理則借助AI實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)防控”的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)河湖監(jiān)管依賴人工巡查，覆蓋面窄、時(shí)效性差。如今，通過布設(shè)視頻監(jiān)控與遙感衛(wèi)星，結(jié)合CV與ML技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)“四亂”（亂占、亂采、亂堆、亂建）問題的自動(dòng)識(shí)別。例如，江蘇省水利廳利用高分衛(wèi)星影像與深度學(xué)習(xí)模型，每半月自動(dòng)生成全省河湖岸線變化圖斑，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92%；深圳市水務(wù)局部署AI視頻分析系統(tǒng)，對(duì)河道漂浮物、非法排污口進(jìn)行7×24小時(shí)監(jiān)控，事件發(fā)現(xiàn)效率提升5倍。

1. 河湖管理：從視覺識(shí)別到水質(zhì)預(yù)測(cè)

河湖管理是生態(tài)文明建設(shè)的重要陣地。AI在此領(lǐng)域的應(yīng)用已從單一目標(biāo)識(shí)別拓展至水質(zhì)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與生態(tài)健康評(píng)估。水面漂浮物識(shí)別方面，主流方案采用改進(jìn)型Mask R-CNN或YOLOv7，通過引入注意力機(jī)制與多尺度特征融合，有效克服水面反光、波浪擾動(dòng)等干擾。部分先進(jìn)系統(tǒng)還結(jié)合無人機(jī)自主巡航與邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)“識(shí)別—定位—告警—取證”一體化。

河湖水質(zhì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)則更具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)依賴定點(diǎn)采樣，成本高、頻次低。AI技術(shù)通過融合多源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)水質(zhì)“軟測(cè)量”：一方面，利用高光譜遙感影像反演葉綠素a、總磷、透明度等指標(biāo)；另一方面，構(gòu)建水質(zhì)預(yù)測(cè)模型。例如，太湖流域采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）建模水體空間關(guān)聯(lián)性，結(jié)合LSTM捕捉時(shí)間演化規(guī)律，構(gòu)建“GCN-LSTM”水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，對(duì)藍(lán)藻暴發(fā)的提前3天預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)85%。此外，知識(shí)圖譜被用于構(gòu)建“污染源—傳輸路徑—受納水體”因果鏈，支撐污染溯源與責(zé)任認(rèn)定。

水文預(yù)報(bào)是智慧水利“四預(yù)”功能的核心。AI在此領(lǐng)域的突破體現(xiàn)在三個(gè)方面：數(shù)據(jù)融合能力增強(qiáng)——整合雷達(dá)QPE（定量降水估計(jì)）、衛(wèi)星土壤濕度、社交媒體災(zāi)情上報(bào)等非常規(guī)數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)地面觀測(cè)不足；模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新——發(fā)展物理約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-Informed Neural Networks, PINNs），在損失函數(shù)中嵌入水文守恒方程，確保預(yù)測(cè)結(jié)果符合物理規(guī)律；不確定性量化——采用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或蒙特卡洛Dropout，輸出預(yù)報(bào)區(qū)間而非單一值，為決策提供風(fēng)險(xiǎn)參考。

典型案例包括：珠江水利委員會(huì)開發(fā)的“珠江AI洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)”，融合XGBoost與HEC-HMS水文模型，在北江流域?qū)崿F(xiàn)1–3小時(shí)預(yù)見期的山洪預(yù)警，漏報(bào)率低于5%；黃委利用Transformer模型處理長(zhǎng)序列降水?dāng)?shù)據(jù)，在黃河中游無資料區(qū)實(shí)現(xiàn)日徑流預(yù)測(cè)NSE（納什效率系數(shù)）達(dá)0.82。

3. 水利工程結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)：從異常檢測(cè)到壽命預(yù)測(cè)

水利工程安全關(guān)乎人民生命財(cái)產(chǎn)。AI應(yīng)用已從“異常報(bào)警”進(jìn)階至“健康評(píng)估”與“壽命預(yù)測(cè)”。機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析：支持向量回歸（SVR）用于溫度-位移關(guān)系建模，孤立森林（Isolation Forest）用于多變量異常檢測(cè)，深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）用于滲流場(chǎng)重構(gòu)。更前沿的方向是數(shù)字孿生大壩——通過BIM+IoT+AI構(gòu)建虛擬映射，實(shí)時(shí)仿真結(jié)構(gòu)響應(yīng)。例如，白鶴灘水電站部署的數(shù)字孿生平臺(tái)，集成有限元模型與在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可模擬不同工況下壩體應(yīng)力分布，并預(yù)測(cè)剩余使用壽命。

此外，知識(shí)圖譜在事故預(yù)防中發(fā)揮獨(dú)特作用。通過構(gòu)建“材料老化—環(huán)境侵蝕—荷載變化—損傷演化”知識(shí)鏈，系統(tǒng)可自動(dòng)推薦檢修策略。如某土石壩知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)了“凍融循環(huán)次數(shù)>50次”與“防滲體裂縫風(fēng)險(xiǎn)↑”的關(guān)系，觸發(fā)預(yù)防性灌漿指令。

灌區(qū)是糧食安全的命脈。AI在此領(lǐng)域的應(yīng)用聚焦兩大方向：灌區(qū)需水預(yù)測(cè)與輸配水智能調(diào)度。需水預(yù)測(cè)模型通常采用多輸入多輸出（MIMO）結(jié)構(gòu)，輸入包括氣象預(yù)報(bào)、作物類型、生育期、土壤類型等，輸出為分區(qū)需水量。河南某大型灌區(qū)應(yīng)用LightGBM模型，融合Sentinel-2遙感數(shù)據(jù)與氣象網(wǎng)格數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)誤差較傳統(tǒng)Penman-Monteith公式降低30%。

輸配水調(diào)度則更具系統(tǒng)性。傳統(tǒng)調(diào)度依賴規(guī)則庫(kù)，難以應(yīng)對(duì)突發(fā)來水變化。AI調(diào)度系統(tǒng)采用“模型預(yù)測(cè)控制（MPC）+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”框架：MPC基于短期預(yù)報(bào)滾動(dòng)優(yōu)化未來24小時(shí)調(diào)度方案，強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過長(zhǎng)期試錯(cuò)學(xué)習(xí)全局最優(yōu)策略。山東位山灌區(qū)試點(diǎn)系統(tǒng)顯示，AI調(diào)度使配水準(zhǔn)時(shí)率提升至98%，節(jié)水率達(dá)12%，同時(shí)減少人工干預(yù)70%。

五、人工智能技術(shù)在智慧水利業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用前景

面向“十五五”及更長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，人工智能將在水利部“需求牽引、應(yīng)用至上、數(shù)字賦能、提升能力”的指導(dǎo)思想下，深度融入數(shù)字孿生流域建設(shè)，支撐“四預(yù)”功能全面實(shí)現(xiàn)。其技術(shù)載體即為水利數(shù)字孿生平臺(tái)，該平臺(tái)由三大核心組件構(gòu)成：

數(shù)據(jù)底板是數(shù)字孿生流域的“地基”，旨在匯聚天空地一體化感知數(shù)據(jù)。未來將重點(diǎn)突破：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合——統(tǒng)一遙感、物聯(lián)網(wǎng)、BIM、社會(huì)感知等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；時(shí)空大數(shù)據(jù)治理——建立水利數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄與質(zhì)量評(píng)估體系；邊緣-云協(xié)同架構(gòu)——在前端實(shí)現(xiàn)視頻、傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)處理，降低傳輸帶寬壓力。例如，長(zhǎng)江流域數(shù)字孿生平臺(tái)已接入超10萬處監(jiān)測(cè)站點(diǎn)、200+顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)，形成覆蓋全流域的“水利一張圖”。

2. 模型平臺(tái)：打造智能算法工廠

模型平臺(tái)是AI能力的“孵化器”，包含水文模型、水動(dòng)力模型、AI模型等。發(fā)展方向包括：模型標(biāo)準(zhǔn)化封裝——將LSTM、GCN等AI模型封裝為可插拔組件；模型耦合引擎——支持物理模型與AI模型的動(dòng)態(tài)耦合（如SWAT+LSTM）；模型訓(xùn)練即服務(wù)（MaaS）——提供自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）工具，降低基層單位建模門檻。水利部正在建設(shè)國(guó)家級(jí)水利模型庫(kù)，首批納入50余個(gè)AI水文模型，支持跨區(qū)域共享復(fù)用。

3. 知識(shí)平臺(tái)：沉淀水利領(lǐng)域智慧

知識(shí)平臺(tái)是數(shù)字孿生的“大腦”，通過知識(shí)圖譜、規(guī)則引擎、案例庫(kù)等形式固化專家經(jīng)驗(yàn)。未來將構(gòu)建流域級(jí)水利知識(shí)圖譜，涵蓋水法規(guī)、工程參數(shù)、歷史災(zāi)情、調(diào)度規(guī)程等百萬級(jí)實(shí)體；開發(fā)智能推理引擎，支持“如果上游持續(xù)暴雨且水庫(kù)超汛限，則啟動(dòng)Ⅱ級(jí)應(yīng)急響應(yīng)”等復(fù)雜規(guī)則推理；建立預(yù)案推薦系統(tǒng)，在預(yù)演階段自動(dòng)生成多套處置方案供決策參考。

在此框架下，AI將深度賦能“四預(yù)”：

• 預(yù)報(bào)：實(shí)現(xiàn)“延長(zhǎng)預(yù)見期、提高精度、量化不確定性”；

• 預(yù)警：建立“閾值+趨勢(shì)+關(guān)聯(lián)”多維預(yù)警機(jī)制，減少誤報(bào)漏報(bào)；

• 預(yù)演：通過數(shù)字孿生平臺(tái)模擬洪水演進(jìn)、工程調(diào)度、人員轉(zhuǎn)移全過程；

• 預(yù)案：基于知識(shí)圖譜自動(dòng)匹配最優(yōu)應(yīng)急預(yù)案，并動(dòng)態(tài)調(diào)整。

六、結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)正以前所未有的深度與廣度重塑智慧水利發(fā)展格局。從計(jì)算機(jī)視覺對(duì)河湖亂象的精準(zhǔn)識(shí)別，到機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)水文過程的智能預(yù)測(cè)；從知識(shí)圖譜對(duì)水利知識(shí)的結(jié)構(gòu)化沉淀，到自然語(yǔ)言處理對(duì)人機(jī)交互的無縫銜接，AI已成為推動(dòng)水利治理能力現(xiàn)代化的核心引擎。

然而，挑戰(zhàn)依然存在：數(shù)據(jù)孤島尚未完全打破，模型可解釋性有待提升，基層應(yīng)用能力參差不齊，安全隱私風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。未來，需堅(jiān)持“業(yè)務(wù)主導(dǎo)、技術(shù)適配、標(biāo)準(zhǔn)先行、安全可控”原則，加強(qiáng)水利專用AI芯片、輕量化模型、可信AI等前沿研究，完善水利AI倫理與治理框架。

可以預(yù)見，在數(shù)字孿生流域建設(shè)的牽引下，人工智能將與水利業(yè)務(wù)深度融合，推動(dòng)水利從“治已病”向“治未病”、從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)見”、從“局部?jī)?yōu)化”向“系統(tǒng)協(xié)同”的歷史性跨越，為保障國(guó)家水安全、建設(shè)人水和諧的美麗中國(guó)提供堅(jiān)實(shí)支撐。

117頁(yè)P(yáng)PT智慧水利信息化解決方案2025年防汛、水文、水庫(kù)、大壩安全、灌區(qū)、供排水、流域、閘泵站、中小河流、水質(zhì)監(jiān)測(cè)等