水信息学的主要研究内容

(1)数据采集与处理。水力学研究中,量测数据的采集与处理,是最基本的工作。水信息学的出现,水力学专家可以通过与感觉相似的感知手段将在计算机上与多彩的、动态的、生动的自然界接触。近几年来,各水力学试验室都先后采用了这种先进的手段,对量测资料进行处理。

(2)数学模型。水信息学应用的一种主要的形式是数值模拟,这也是由计算水力学改为水信息学的主要原因。在水利信息学中,数学模拟的范围很广,它可以用于分析、预报、优化、决策、控制等方面。按模型的空间维数,它可以有零维、一维、二维、三维模型。按应用领域可分为水文模型、水力学模型、环境模型、生态模型、经济模型、资源模型、控制模型等等多种,在水信息学中就是利用这些手段对不同的问题开展研究。

(3)优化技术。优化技术是运筹学中的一个部分,在水信息学研究领域内,优化技术应用的重要之处,在于将水体与环境的相互影响中所引入的非物理或非数学的约束条件,如法律条款、社会效益、环境效益、景观效益等体现在目标函数中,得到所需要解答的问题的答案。

(4)可视化技术。可视化是一门多学科交叉和整合的新技术。其实质上就是用图形与图像来表征数据,它是用来展示大量数据最为有效的手段。可视化环境可用于大型水利水电工程的空间查询和系统分析。(www.xing528.com)

(5)人工智能。人工智能是当前科技发展中的一门前沿学科,它将人类智能在机器上进行模拟。人工智能在其他领域里早已有应用,但在水力学研究中尚处起步阶段。例如,洪水预报与防洪决策系统、快速水力学数值模拟、水质控制及水量调度等等。

(6)3S技术。人类信息资源的80%与空间位置有关,水信息更是与空间位置有密切联系。因此,3S技术在水利行业中有着广泛的应用前途。当然,在3S技术应用方面,还需要有数学模型、模式识别、决策支持系统等的其他信息技术的支撑。