日前，在《试点工作全面开展，数字孪生流域建设怎么做？》一文中，我们介绍了数字孪生流域的总体建设思路，了解了数据底板是构建数字孪生流域的数据基础。今天，我们将基于SuperMap GIS技术，通过“理数”“聚数”“治数”“存数”“更数”“用数”六个步骤介绍如何构建多级融合的流域数据底板。
01
理数
流域数据种类繁多、结构复杂、来源多样，因此在数据底板建设初期应首先对现有数据资源体系进行梳理，梳理过程包括以下两步——
第一步：梳理数据底板建设需求，分析不同类型数据建设指标。
第二步：调研数据来源，摸清数据家底，明确数据职责。
来源于数据生产：包括流域内相关的河、湖、水库及其管理范围、水闸、水坝、监测站、堤防等设施及其机电设备新生产的二三维模型数据。
来源于感知监测：包括流域上监视河流、湖泊、水库、水闸、水坝等水利对象的监测站采集的实时水情、雨情、工情、墒情、视频等数据。
来源于部门共享：包括行业内已建水资源、水工程、水环境、水安全、水生态等业务系统共享的二三维数据、生产数据以及跨行业部门共享的数据，如自然资源部门土地利用数据，气象部门降雨量数据，天地图在线地图等。
02
聚数
数据汇聚是整个数据底板的入口。通过数据汇聚功能，我们可以借助SuperMap GIS软件提供的海量多源异构数据汇聚能力，按照“一数一源”原则、数据接入标准，将上述多来源多类型的流域数据接引到原始数据库中来。
03
治数
通过数据汇聚功能接入的原始数据，普遍存在标准尺度不统一、数据冗余异常、质量差等问题，不能直接使用，需要通过专业GIS数据治理软件对数据进行处理，以提升数据的质量，最终保证数据的一致性、权威性、完整性、合法性与唯一性。
统一标准：数据标准统一是解决数据一致性与准确性的前提。在行业标准《SL T 801-2020水利一张图空间信息服务规范》、《SL T 701-2021 水利信息分类与编码总则》、《SL T 809-2021 水利对象基础数据库表结构及标识符》等规范基础上，结合自身项目的实际需求，对数据进行标准化处理，处理内容包括坐标系统一、格式统一、字段属性统一、业务含义统一、表达式规则统一等·。
数据治理：数据治理工作能够解决数据存在的错误、重复、冲突等问题，治理内容包括拓扑处理、合并拆分、压缩纹理、光滑、重采样、裁剪、空间连接、整合等方式。
数据美化：数据美化能够使场景更具真实感，满足流域孪生建设要求，美化内容包括模拟日照、天气效果，支持泛光、屏幕空间反射、动态模糊等方式。
数据融合：流域数据按照建设要求可将数据尺度分为L1、L2、L3级，通过数据融合将多尺度、多类型的流域单体化数据形成涵盖地上地下、水面水底、室内室外、二三维一体化的数字空间。
数据质检：数据质检是保障数据质量最重要的环节，基于SuperMap全组件式GIS软件开发平台快速定制质量检查工具，对数据完整性、正确性、一致性、拓扑关系等方面进行检查，为流域业务应用提供高质量的数据。
04
存数
流域数据具有种类多、体量大、尺度不一致等特性，这些数据如何存储成为数据底板建设的一个新挑战。SuperMap GIS空间数据库引擎提供了数据一体化存储能力，支持分布式部署，其先进的存储技术能够针对数据需求快速定制不同的存储方式，满足海量多源流域数据的一体化存储。
05
更数
按照数据分级管理模式，建设部级-流域级-工程级三级数据更新机制，保障数据的现势性与准确性。更新机制依托于《数字孪生流域建设技术大纲（试行）》、《数字孪生水利工程建设技术导则（试行）》中提出的技术指标要求，按照对应更新频次进行全量或增量更新，具体更新方式包括根据AI变化识别更新（如遥感影像数据），定期按区域或对象更新（如倾斜摄影数据），根据业务需求实时更新（如监测数据）等。
06
用数
用数的核心是通过数据共享释放数据价值。数据底板通过统一的API服务为上层支撑平台与业务应用提供多样化的能力。API服务主要参考国家或行业内通用的标准进行制定，如二维数据按照国际OGC标准提供服务，三维数据按照行标S3M标准提供服务，感知数据以流数据服务接口提供，业务数据按照RESTFUL接口提供服务。基于这些数据，我们深入挖掘其潜在价值，以期提升监管工作的精确性和有效性，推动决策科学化、执行高效化、服务优质化。
作为数字孪生流域的算据部分，数据底板可支撑数据、模型、知识三个平台引擎的建设，后续我们将继续探索数据、模型、知识平台的建设过程，打造在数据+平台的模式下物理流域与数字流域之间的实时同步仿真运行，实现流域防洪、水资源管理调配、水利工程建设运行等上层业务的“预报、预警、预演、预案”。
超图集团
撰文：资源环境行业发展中心 刘芙蓉
编辑：王宇卫
审核：吴晓燕
审签：刘宏恺
关注『超图集团』视频号
关注『超图集团』，精彩内容不错过