科技日报记者 张晔 实习生 张鑫哲
国家气候中心监测显示，超强厄尔尼诺已形成，或成为有系统监测以来最强的一次；而且其影响还具有滞后性，2027年春夏季仍需保持警惕。
当极端降雨不断突破历史经验，当大坝、管网和水源同时承受压力，水安全防线应当怎样重构？如何提升重大基础设施的韧性，以及充分运用数智手段参与水网工程的运维，成为各界关注的话题。
近日，在南京举行的第五届水安全与可持续发展国际会议上，30余位中外院士给出的答案，指向同一个关键词：韧性。它不是保证每座工程永不失效，而是让系统在冲击中守住关键功能，并更快恢复。
“超标准”洪水能否硬扛
水库、堤防、城市排水在流域内是一条紧密咬合的链条，一处出险，风险可能沿链放大。
中国工程院院士贾金生给出的一组数据说明了这份工程家底的分量：中国符合国际大坝委员会定义的大坝有3.6万多座，占世界一半；百米以上高坝也超过世界三分之一。中国工程院院士冯夏庭因此强调，不仅要关注单项工程安全，更要关注工程之间、工程与生态之间的关系，以及极端条件下系统维持关键功能和快速恢复的能力。
韧性不是没有故障，而是故障之后能够恢复服务。从国家层面来看，从“单项设防”走向“系统韧性”，也已成为明确的政策方向。
《国家水网建设规划纲要》要求建立风险查找、研判、预警、防范、处置、责任等全链条管控机制；中办、国办关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见则提出，统筹管网与水网、防洪与排涝，健全城区与周边江河湖海、水库等应急洪涝联排联调机制。工程加固之外，还要给洪水留出路，让预警与停工、停运、关闭地下空间、人员转移等行动真正联动。
让人工智能学会“懂水”
要把风险防线前移，首先要看得见。卫星遥感、无人机巡检正与地面巡查结合，补齐“天空地水工”一体化监测感知短板，让广域监测服务于预警，尽早发现隐蔽险情。
2026年全国水利工作会议进一步明确，要在暴雨洪水集中来源区、高风险区和重点防洪流域，构建气象卫星、天气雷达和水利测雨雷达网、雨量站网、水文站网耦合贯通的雨水情监测预报“三道防线”，把延长洪水预见期与提高预报精度统一起来。
换句话说，不仅要看“河中水”，还要尽量提前看清“云中雨”和“落地雨”。
看见之后，还要算得准。中国工程院院士张建云介绍，一些中小河流过去缺少水文资料，传统模型难以率定；如今可以借助大数据挖掘和迁移学习分析无资料地区的模型参数，也可以对不同未来情景进行推演，比较各种调度决策的收益与损失。
但他特别强调，人工智能的基础仍是物理模型和流域监测数据，“没有数据、没有物理模型，AI再好也不能给出好的结果”。
真正的变量还在系统调度。在长江上游，防洪要腾库容、发电要蓄水、供水要保流量，多重目标在庞大水库群间交织。中国工程院院士王浩展示了一种复杂运算的方法：以葛洲坝以上151座水库为对象，把防洪、发电、航运、供水、生态五重目标放入同一框架，按效率、公平、公益“三次博弈”比选方案。其目的不是追求某一座水库、某一个目标的最优，而是寻找全流域综合效益更优、损益可追溯的方案。
不过，智能调度不能被理解为把决策权简单交给机器。英国皇家工程院院士德拉甘·萨维奇认为，人工智能可以提高分析速度，却不能自动保证结果正确，仍需理解工程机理的专业人员校验。“是协作，不是替代。”萨维奇说。
目前，水利部也提出相应技术路线：持续推动以机理模型为核心的水利专业模型研发应用，加强监测数据与数学模型耦合联动，并以效用为导向建设数字孪生平台，支撑预报、预警、预演、预案。
建起高坝不等于用水无忧
雨季防洪、旱季缺水，在一些地区，明明建了高坝，还要直面“水少”的悖论。
埃及阿斯旺高坝就是一个典型。它成功调节尼罗河洪峰，让农作物从一季变多季。但埃及工程师协会副主席穆斯塔法·阿布宰德指出，随着人口增长和用水需求激增，水资源依然供不应求。控制住洪水，填不平长期的供需缺口。
加拿大工程院院士斯洛博丹·西蒙诺维奇认为，应当把冰雪、湿地、含水层等自然“绿色蓄水”，与水罐、水库等人工“灰色蓄水”，组合成灵活多样的调蓄方案。从而回答在未来情景下，互联系统中有多少有效、可及、灵活且有韧性的蓄水。
在我国，系统调度的价值已有实战注脚。2022年长江流域遭遇严重干旱，长江委两次启动水库群抗旱保供水联合调度，统筹75座大中型水库向中下游补水62亿立方米。单库“各自为战”难以完成这样的任务。
从一座坝到一张网，从一套模型到一套治理机制，水安全防线的内涵正在改变：既要有抵挡冲击的“硬实力”，也要有感知风险、协同调度、快速恢复的“软能力”。通过工程与自然共生、技术与治理协同，可以让风险更早被看见，让关键功能少受冲击，让城乡在风雨之后更快回到正轨。这正是韧性重构的意义所在。
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