水库管理面临多部门数据分散无一致性、海量监测数据“采而不用”、业务依赖人工效率低下的堵点。江西省防汛信息中心联合相关单位聚焦水库数据分散、价值挖掘不足、智能化应用缺失等痛点，构建全生命周期数据管理体系，以“ 一库一码 ”融合多源数据， 通过AI与水文模型打造“ 四预 ”“ 四全 ”等核心应用 ，推动水库管理数字化智慧化 ，助力水利事业高质量发展。

图1 总体架构图

一是多源数据全面汇聚 ，筑牢数据应用根基。项目创新数据汇 聚与共享机制 ，打破“ 数据孤岛”， 汇聚涵盖水库基础信息、水文 特征、工程建设、设备信息等基础数据，气象、水文、工程监测（位移、渗流等）、地理信息（卫星影像、三维模型等）等动态数据，以及应急管理、防汛调度、巡检维养等业务数据 ，还有生态环境、社会经济等关联数据。

二是政产学研用全面协同 ，实现数据可持续汇聚。项目摒弃传 统分散管理与人工经验决策模式，建立合规治理标准体系， 以统一 标准汇聚多源数据 ，通过物联网采集、平台同步、接口服务等方式 获取数据， 与水利部、气象局等多部门建立共享机制 ，采用政产学研用协同模式，依托共建平台与长期更新机制实现数据可持续汇聚。

三是融合多源异构数据 ，构建闭环管理体系。建设四大核心场景， 融合多源异构数据，依托大数据、AI 、机器学习技术 ，经“ 汇 聚－治理－挖掘－应用”流程，应用于水库“ 四全”智能监管、“ 四预 ”智能防控、动态化评价及“ 数据+AI ”智能巡检 ，构建闭环管理体系 。项目搭建省级共享平台， 与12个部门建立常态化数据共 享通道， 日均交换数据超500MB；向农业、能源行业提供定制化数据服务 ，推出“ 数据+AI ”增值服务 ，聚焦公共服务与行业赋能。

四是建立水库动态考核标准 ，赋能水利基础设施高质量发展。 项目创新数字画像与动态考核机制 ，通过 AI 模型深度挖掘数据价值 ，实现智能预警、 自动化巡检与实时评价 ，数据应用转化率提升至89%， 隐患发现提前30天，巡检效率提升23倍，打破行业“ 数 据壁垒 与“ 人工依赖 ”困局 。经济效益显著 ，年综合节支4500万元 ，减淹耕地190余万亩 ，避免灾害损失超1.4亿元 ，农田灌溉水利用系数与城市供水保证率大幅提升，节水发电增收明显。社会效益突出，实现防汛“零伤亡”，安全转移群众93.5万人，建立水库动态考核标准 ，库区“ 四乱”识别精准度提升 40%，为全国水利数据治理与数字化转型提供可复制、可推广的“ 江西模式”。

（本项目获得2025 年“数据要素 ×”大赛全国总决赛绿色低碳赛道优秀奖－应用实践奖）