[1]王征,高洋,万宇,等.大模型驱动的防洪-水资源配置-水生态保护协同决策技术体系[J].江苏水利,2026,(06):35-39.
　WANG Zheng,GAO Yang,WAN Yu,et al.A large model-driven integrated decision-making technology system for flood control, water resource allocation and water ecosystem protection[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2026,(06):35-39.
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大模型驱动的防洪-水资源配置-水生态保护协同决策技术体系()

《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2026年06期
页码:
35-39
栏目:
水利信息化
出版日期:
2026-07-02

文章信息/Info

Title:
A large model-driven integrated decision-making technology system for flood control, water resource allocation and water ecosystem protection
文章编号:
1007-7839（2026）06-0035-0005
作者:
王征; 高洋; 万宇; 李俊岭; 杨晓燕
（盱眙县水务局，江苏 盱眙 211700）
Author(s):
WANG Zheng;  GAO Yang;  WAN Yu;  LI Junling;  YANG Xiaoyan
（Xuyi County Water Affairs Bureau, Xuyi 211700, China）
关键词:
流域协同治理; 环境影响评价; HEC-RAS模型; 贝叶斯网络; 随机森林模型
Keywords:
watershed collaborative governance;  environmental impact assessment;  HEC-RAS model;  Bayesian network;  random forest model
分类号:
TV698
文献标志码:
A
摘要:
为提升流域治理的协同性、数据处理能力以及防洪-水资源利用-水生态保护系统评估的综合性，提出一种融合物理模型与数据驱动模型的协同评估方法。该方法依托遥感图像、水文、水质、生态及社会经济数据，结合HEC-RAS水动力模型、贝叶斯网络生态评估模型和随机森林洪涝风险预测模型，构建一个能够处理复杂动态场景并为决策提供支持的协同评估模型。在此基础上，利用淀山湖流域的部分公开数据进行模拟分析。结果表明，相较于基准方案，在协同优化调度流程下，最大淹没面积减少34.5%，农业灌溉保障率提高8.2%，生态健康指数（IBI）提升24.6%。此外，模型识别出降雨强度、地形湿润指数和不透水率为洪涝风险的主要因素，并确定了相应的权重，为流域防洪风险预警、水资源配置和水生态保护提供了全面的决策支持。
Abstract:
To enhance the synergy of watershed management, data processing capabilities, and the comprehensiveness of flood control-water resources allocation-water ecosystem protection assessments, a collaborative assessment method integrating physical and data-driven models is proposed. This approach leverages remote sensing imagery, hydrological, water quality, ecological, and socio-economic data, combined with the HEC-RAS hydrodynamic model, Bayesian network ecological assessment model, and random forest flood risk prediction model, to construct a collaborative assessment framework capable of handling complex dynamic scenarios and supporting decision-making. Based on this, a simulation analysis was conducted using partial publicly available data from the Dianshan Lake watershed. Results indicate that under the optimized collaborative scheduling process, the maximum inundation area decreased by 34.5%, agricultural irrigation assurance rate improved by 8.2%, and the Ecological Integrity Index （IBI） increased by 24.6% compared to the baseline scenario. Additionally, the model identified rainfall intensity, terrain wetness index, and impervious surface ratio as key factors influencing flood risk, assigning corresponding weights to provide comprehensive decision support for flood risk early warning, optimal water resource allocation, and water ecosystem protection.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2026-03-04
作者简介：王征（1968—），男，工程师，大专，主要从事节水管理研究及水文水资源规划。E-mail:1471722760@qq.com
通信作者：高洋（1992—），男，工程师，硕士，主要从事水利工程建设及质量安全管理研究。E-mail:15250858795@163.com
更新日期/Last Update: 2026-06-01