数字孪生流域是智慧水利建设的核心和关键，通过实现数字化场景、智慧化模拟、精准化决策，形成预报、预警、预演、预案功能，赋能水旱灾害防御、水资源调配等业务。知识平台是数字孪生流域建设的智能内核，通过抽取和管理包括水利对象、历史场景、业务规则、专家经验在内的领域知识，以知识驱动业务流程，缓解传统业务应用中长期依靠领域专家人工经验带来的低效问题，提升业务效率和智能决策能力。随着全国范围内数字孪生流域建设的开展，水利知识平台得到了初步建设。然而，其关键技术尚处于探索阶段，针对结构化与非结构化的知识仍缺乏统一有效的挖掘和组织方法，水利知识对业务应用的智能支撑能力仍显薄弱。

围绕数字孪生流域中的物理流域全映射与孪生流域可互动等应用要求，本研究提出了一种基于知识图谱的数字孪流域知识体系架构。其中，利用图模型描述业务场景中的实体概念间关联关系，以事件为视角描述事件演化背后的机理与模式，以业务为导向形成业务-事件-要素间的关联网络，最终构建形成全景式耦合网络。基于全景式耦合网络，进一步建立了物理空间与数字空间、业务层与支撑层互动关联的闭环式应用架构。将此架构应用至数字孪生流域平台中，以事件为驱动，通过数据反馈形成决策闭环，支撑水利业务智能管理与决策。

本文的原创贡献体现为：针对多业务场景中的智能管理与决策应用需求，提出了一种基于知识图谱的知识体系架构，通过构建水利管理对象关系图谱、事理图谱、场景模式库，最终形成全景式耦合网络。该结构可以全面、高效地表征各类数据等外部信息和模型、经验、历史场景等内部经验中所蕴含的知识，从而实现水利数据跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的融合和算法及经验沉淀。该体系不仅可以支撑物理流域的全映射，也能够面向“四预”功能需求，实现事前预警、归因溯源、预测模拟和方案优化等智能应用，支撑数字孪生流域的互动需求。

（第一作者：冯钧为河海大学计算机与软件学院教授）

原文题目为：“面向数字孪生流域的知识平台构建关键技术”，于2023年发表在《人民长江》，DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.03.035.