智启水利新篇 赋能乡村振兴——人工智能在水利类专业助力乡村建设的路径探讨

党的二十大报告明确提出,全面推进乡村振兴是新时代新征程“三农”工作的总抓手,要求坚持农业农村优先发展,加快建设农业强国。2024年中央一号文件进一步强调,要强化乡村基础设施建设,提升农村生态环境治理水平,其中水利设施的智能化、生态化升级被列为重点任务。水利作为农业的命脉、农村生态的基石,其发展水平直接关系到乡村振兴战略目标的实现。在人工智能技术与实体经济深度融合的背景下,高校水利类专业依托学科优势、科研资源与人才储备,通过AI算法创新、智能装备研发与水利工程实践的交叉应用,为破解乡村水治理难题、推动生态振兴与产业振兴协同发展提供了新方案。

一、水系连通智联:构建乡村水网智慧中枢

1.1全域感知与动态监测

高校可联合地方水利部门,构建覆盖乡村河道、湖泊、灌溉渠系的立体监测网络。在物理层部署多类型传感器,包括超声波水位计、电磁流量计、多参数水质传感器等,实现水位、流量、水温、pH值、溶解氧等数据的分钟级采集;在空天层运用无人机搭载高光谱相机、激光雷达,定期开展河道地形测绘与水面巡查;在数据层采用边缘计算技术对原始数据进行预处理,通过5G网络实时传输至云端数据中心。

基于深度学习框架,构建水情预测模型。采用长短期记忆网络(LSTM)结合注意力机制,分析历史水文数据与气象预报信息,实现72小时洪水过程精准预测;运用卷积神经网络(CNN)对无人机影像进行目标识别,可自动检测河道垃圾堆积、非法围垦等违规行为。通过地理信息系统(GIS)将监测数据与空间信息融合,生成动态可视化的水系“健康地图”,为管理部门提供决策依据。

1.2智能调度与精准配水

针对乡村水资源时空分布不均、供需矛盾突出的问题,开发基于强化学习的智能调度平台。该平台以水资源综合效益最大化为目标,将水库、泵站、闸坝等水利设施作为决策主体,农业灌溉、生活用水、生态补水等需求作为约束条件,通过深度Q网络(DQN)算法优化调度策略。在旱季,系统可根据土壤墒情、作物需水模型动态分配灌溉水量;在汛期,通过模拟洪水演进过程,制定水库联合调度方案,实现防洪与兴利的平衡。

结合数字孪生技术,构建乡村水系虚拟仿真系统。利用实时监测数据驱动虚拟模型运行,通过模型预测不同调度方案的实施效果,提前评估对上下游的影响。这种“以虚控实”的模式,使水资源调配决策从经验驱动转向数据驱动,显著提升水资源利用效率与系统韧性。

二、生态护坡智管:筑牢乡村水土保护屏障

2.1健康诊断与风险预警

基于无人机倾斜摄影与地面三维激光扫描技术,建立生态护坡的数字孪生模型。通过AI图像分割算法,可对护坡植被进行像素级分类,精确计算草本、灌木、乔木的覆盖度;运用光谱分析技术,检测植被的叶绿素含量、含水量等生理指标,识别病虫害早期症状。在土体稳定性监测方面,部署光纤应变传感器与GNSS位移监测设备,结合支持向量机(SVM)算法,对边坡位移数据进行趋势分析,实现滑坡风险的分级预警。

2.2智能设计与精准施工

在生态护坡设计阶段,采用生成式对抗网络(GAN)进行方案优化。通过训练大量已建成护坡案例,模型可自动生成满足工程安全与生态功能的设计方案,涵盖植被配置、固土结构选型、坡面防护材料选择等内容。利用有限元分析软件对方案进行力学性能模拟,筛选出最优设计。

施工环节引入智能建造技术,运用BIM 5D管理平台实现进度、成本、质量的精细化管控。智能机器人搭载视觉识别系统,可完成格宾网精准铺设、植被穴植等作业;三维激光扫描设备实时采集施工数据,与设计模型进行对比分析,及时纠偏。这种“设计-施工-监测”的闭环管理模式,可使护坡工程施工效率提升40%以上,生态修复周期缩短30%。

三、节水护水智控:激活乡村水资源利用潜能

3.1智慧灌溉精准施策

研发多源数据融合的智能灌溉系统,整合土壤墒情传感器、气象站、作物生长模型数据。采用模糊控制算法,建立土壤含水量、空气湿度、日照强度与灌溉决策的映射关系,实现按需供水。针对不同作物生育期,通过深度学习算法构建个性化需水模型,例如在小麦拔节期、玉米大喇叭口期等关键阶段自动调整灌溉策略。

系统支持移动端远程控制,农户可通过手机APP实时查看土壤墒情、灌溉设备状态,设置灌溉计划;管理人员可通过云平台对区域灌溉用水进行统一调度,实现“一屏统管”。这种精准灌溉模式较传统漫灌可节水30%-50%,同时提高作物单产15%-20%。

3.2水资源全周期管理

构建AI驱动的水资源管理决策平台,涵盖取水、用水、排水全流程数据管理。运用知识图谱技术,将分散的水资源数据进行语义关联,构建污染源传播路径模型;基于时空序列预测算法,对水质变化趋势进行7天滚动预测;采用多目标优化算法,制定污水处理厂运行参数调整方案,实现达标排放与能耗最小化的平衡。

平台还可开展水资源承载能力动态评估,通过机器学习算法分析经济社会发展与水资源利用的耦合关系,为产业布局、人口规模调控提供决策参考,促进水资源可持续利用。

四、生态保护智治:绘就乡村绿色发展画卷

4.1水环境实时监控

在乡村河道部署智能监测浮标,集成光谱分析、生物传感器等先进技术,可现场快速检测COD、氨氮、总磷等12项水质指标。采用卷积神经网络(CNN)对光谱数据进行特征提取,实现水质类别的自动识别;当检测到异常数据时,浮标自动启动加密监测,并触发采样装置留存水样。结合卫星遥感数据,构建“空天地”一体化监测网络,实现对乡村流域水质的全覆盖、全天候监控。

4.2生态修复智能规划

运用元胞自动机(CA)模型模拟生态修复过程,将土地利用类型、水文条件、生物多样性等要素纳入模型参数。通过AI算法快速生成100组以上修复方案,采用多准则决策分析(MCDA)方法,从生态效益、经济效益、社会效益三个维度进行综合评价,筛选最优方案。例如在湿地修复中,模型可模拟不同植被恢复模式对碳汇能力、物种丰富度的影响,为科学选择修复策略提供支持。

五、结论

人工智能与水利工程的深度融合,为乡村振兴战略实施提供了技术支撑与创新路径。高校作为科技创新的重要阵地,通过产学研协同创新,将前沿技术转化为乡村水利建设的实际生产力,在提升水资源利用效率、改善农村生态环境、保障农业生产安全等方面发挥了关键作用。未来,随着人工智能技术的持续突破,其在乡村水利领域的应用将向更智能化、集成化、人性化方向发展,为实现农业农村现代化提供更强有力的支撑。

（南昌工程学院：谢应兵、诸葛荣进、陈义绩、王艺娜、桂欣、温沁怡、温林峰、陈今）