【CAE案例】结合水动力仿真软件、地球观测和AI进行河流动态预测

深度学习辅助的河流形态预测与水动力仿真实践


摘要

本文旨在探索和实施利用深度学习技术对河流动态特性进行预测，并结合水动力学仿真软件来模拟河流形态演变的过程。通过整合气象数据与地面观测，构建了一套深度学习管线，即融合生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的神经网络结构。在这一系统中，利用包括降水、土壤湿度、地表反射率、浊度及各类气象数据的丰富卫星图像数据库，以及现场测量的水位、流量与浊度等多维度信息，实现对河流流量、水位及泥沙沉积物的准确预测。进一步，通过将预测结果应用于水动力模型，得以精细地模拟河流关键区域的形态变化。研究发现，利用AI辅助进行河流形态预测不仅提高了精准度，同时也为水动力仿真的应用提供了强有力的支撑。本研究的主案例选择为多瑙河下游的水运区段，旨在向大众展示AI与传统水利模型结合在水运管理和洪水预警中的潜力与效率。

引言

河流作为一种自然流动体系，其形态和功能受径流、冲积物影响，进而对下游地区的交通、生态和水资源管理产生深远影响。预测和理解河流动态特性对于水资源管理、河流形态演变分析与提升航行安全性至关重要。近年来，集成深度学习与地球观测数据的新型建模方法在全球水文科学领域崭露头角，为改善河流动力预测和水动力仿真提供了重要工具。本文聚焦于基于深度学习的方法，挖掘气象和地缘信息中的隐性关联，通过统一表征和预测算法，实现对河流水位、流量和沉积物沉积的实时预测与动态模拟。

深度学习模型架构与数据整合




本文构建了一套深度学习预测框架，选用GAN、CNN和LSTM作为核心组件。使用历史卫星数据中的气象信息如降水模式、土壤湿度等参数训练其多元输入能力，结合现场测量的数据集细化模型的输入参数范围，构建包含时间序列预测和空间变化表达的复杂算法结构。GAN在模型中用于处理缺失数据与排除异常值，CNN负责识别不同地形特征，LSTM则捕获时间序列动态与跨时预测的相关性。

数据获取方面，本研究依赖于较具代表性的卫星数据源ADAM，提供了横跨多年全球的地理信息，包括但不限于河流水位、流量和沉积物沉积的关键时刻。在多瑙河区域，通过本地水文站及气象节点的数据收集，确保预测结果的准确性和针对性。此外，现场测量的数据包括但不限于水位、流量和浊度，而国家气象与水文数据中心提供的历史沉积物和土壤湿度数据为后续模型校准与训练提供充分的背景信息。

模型验证与应用案例

研判AI预测模型的有效性，我们重点参考了三个典型水文站点的流量预测与河流状态模拟。结果显示，模型对于缺失或者异常数据表现出优异的填补与修正能力，从而优化预测计算的连贯性和准确性，尤其在处理大尺度卫星图像时。此外，模型所预估的流域水位与实际水位数据比对，展示了其与具体情况的强相关性。在进行河流形态动态模拟时，AI模型应用于水动力学仿真，结果表明其能有效预测形态变化，并在模拟的河流关键区域提供了精确的预测分段，如Svishtov水文站周边地势的预测数据与实际深度比对，显示了预测方法的可行性和可靠性。

结论与展望

本文阐述了一种整合深度学习框架与大数据源的方法，旨在实现河流形态预测与结构动态模拟。通过多源数据整合与模型优化，深入挖掘气象和地表参数与河流动态的关系，为河流管理系统提供实时、精准的决策依据。本研究成功应用在多瑙河下游通航区的案例研究中，展示了AI技术与水动力学结合所具有的潜力，具有应用于其他河流流域管理与规划的示范意义。

鉴于水动力学模拟与AI预测领域正在加速融合，未来研究可能聚焦于算法的优化与迭代、新试验地点的拓展，以及跨领域技术集成，以进一步提高预测系统的智能化和自动化水平。此外，针对AI算法与物理模型融合的持续评估、AI模型对极端天气事件的响应能力以及构建内置解释性的AI模型，将是促进该领域持续发展的关键方向。通过促进AI与水利科学的跨界合作，可推动数据驱动决策在海洋、大气与地面水体管理中的广泛应用，助力可持续发展蓝图的实现。

在当前数字时代背景下，一个国产可控云端仿真平台应运而生，旨在以高可用性、易操作性及高性能计算能力为设计基础，将结构、流体与水动力仿真技术融入工业流程中，支持多格式网格导入，提供高性能并行计算功能，降低工程计算门槛，推动数字化转型进程。此外，通过构建云端应用生成与交互式仿真社区，实现行业专业知识的软件化转译，提高模拟应用场景的通用性和可操作性，从而加速资源最佳利用，激发创新活力。