推动水文模型综合化精细化标准化智慧化发展
发表时间：2026-03-20分享到：
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□郑金海 河海大学教授
流域产汇流理论发展
水文模型的进步，关键在于对流域产汇流物理机理认知的不断深化。近年来，河海大学不断深化产汇流的理论研究，主要体现在以下两方面：
一是将产汇流过程的宏观规律和微观机理深度融合，揭示了地形、土壤等因素对径流形成的控制机理，提出了产流时空动态变化理论、流域坡面水量-能量耦合理论等。
二是将研究视野从传统的湿润半湿润区拓展至岩溶发育区、冰雪冻土区、干旱半干旱区和高寒陡坡山地区，为复杂下垫面条件下水文模型的构建和模拟提供了理论基础。
水文模型发展趋势
随着信息技术和人工智能的发展进步，水文模型从内涵、技术、呈现形式等方面均发生深刻变化。
综合化要求越来越高。水文模型正在从传统的单一要素模拟，向“气象—水文—水动力—调度”全链条多要素综合模拟转型，通过构建智能融合的多模型预报调度中枢，实现“预报—调度”分钟级在线闭环。
精细化要求越来越高。针对中小河流洪水防御需求，能够捕捉局部特征的精细化分布式模型成为热点。通过开展模型计算单元尺度效应研究，创新提出计算单元划分准则及拓扑重构方法，使模型能够精准反映降雨空间分布、下垫面地形等要素的空间异质性，提高产汇流过程的刻画精度。
标准化要求越来越高。为满足数字孪生水利体系建设需求，模型标准化封装已成为共识。通过对主流产汇流模型的底层代码进行梳理与重构，定义统一模型架构与数据接口标准，构建配套标准实例数据库，采用微服务架构发布，实现模型的即插即用。
智慧化要求越来越高。人工智能的发展为水文模型提供了新契机，以物理机理模型为骨架，在产流、汇流等关键环节智能嵌入前馈神经网络、卷积神经网络等深度学习组件，实现参数自动寻优、不确定性量化，以及预测高精度与物理可解释性的统一。
相关建议
推进高分辨率分布式模型研发。针对中小河流和山洪灾害防御，建议充分挖掘测雨雷达超高时空分辨率降雨数据及数字孪生流域数据底板，解决分布式模型在不同尺度下机理适配与参数移植难题。
深化“水文机理—人工智能”深度耦合的一体化模型研究。建议深入推进精准可靠且具有机理可解释性的智能水文模型研究，解决无资料地区和极端气候下的水文模拟难题。
加快水利专业大模型建设。建议重点针对数据短缺、数据孤岛与融合精度三大瓶颈，构建“天空地水工”一体化的高质量水利数据集，训练具备全链条认知能力的智能体，实现从水文数据感知到产汇流过程知识的提升。
作者：郑金海
责任编辑：王瑜
