第1章绪论
1.1研究背景与意义
推进智慧水利建设要以数字孪生流域建设为核心，是顺应以流域为单元、强化流域治理管理、适应信息技术发展的需要。流域是降水自然形成的以分水岭为边界，以江河湖泊为纽带的空间单元。水的自然属性决定了由流域内上下游、左右岸、干支流和地表地下的自然联系，形成了天然的水系整体，流域内山水林田湖草沙等各生态要素紧密联系、相互影响、相互依存，构成了流域生命共同体。所以强调要以流域为单元，这是顺应自然规律。流域性是江河湖泊*根本、*鲜明的特性。这种特性决定了治水管水的思维和行为必须以流域为基础单元，坚持流域系统观念、坚持全流域“一盘棋”，实现流域统一规划、统一调度、统一治理、统一管理。推进数字孪生流域建设是由水利工作的空间特点决定的，水利是一项大尺度、大范围的工作，不可能在物理流域中试验不同方案，只能在数字空间进行反复预演，经过综合评估分析后选择*优方案，运用到实际工作中，这是顺应技术发展(蔡阳，2022)。
精准映射是数字孪生技术的基础特征之一。数字孪生流域作为数字孪生技术在流域管理治理中具体应用，精准映射亦是其基础特征之一，更是高保真模型的构建的基础。降水是数字孪生流域感知的重要水分通量和映射的关键要素。由于降水时间和空间的变率都很大，常表现为非正态分布，虽然运用地面雨量计和地基雷达可以监测区域性降水，但是地面监测站点在陆地上分布不均，很难通过这些手段获得大区域性和高分辨率降水分布。因此，精准地测量降水量及其空间分布，将其映射到数字孪生流域虚拟流域空间，服务于数字化场景构建、智慧化模拟和精准化决策，长期以来是一个颇具挑战性的科学研究目标。
我国水资源时空分布不均，其与人口、生产力和土地等分布不相匹配，需要通过水资源的时空合理化配置以及严格的水资源管理制度满足经济社会发展和生态环境改善的需求（粟晓玲等，2016）。而合理的水资源配置和严格的水资源管理制度需要以科学的水资源评价为支撑，因此，水资源动态评价是保障我国粮食安全、供水安全、生态安全、能源安全和经济安全的基础性工作，是实现水资源可持续利用的重要保障（卫孟茹等，2022）。随着我国城市化的加速，对水资源开发利用程度的加强和保护需求大幅提升，水资源供需矛盾也日益突出（任怡等，2017），迫切需要对水资源实行更加精细的管理，而当前水资源评价在时效性和精细化程度上均难以支撑日益迫切的需求。降水数据的时空分辨率会直接影响水资源评价的时效性和精细度，而当前降水产品的时空分辨率无法满足精细水资源评价的需求，因此，探索和构建一套高精度、高时空分辨率的降水数据集对水资源评价具有重要意义。
目前降水数据的获取手段主要包括雨量站观测、降水雷达反演、气候模型模拟和卫星遥感观测（邹磊等，2017）。通过雨量站点获取的降水数据准确，但只能代表一定区域内的降水，严重受到站点布设密度的影响，不能够有效的反映降水的空间分布（Xie et al.，2020；Jia et al.，2011）。地面雷达降水产品的校准和高不确定性使得它不能够在水文应用中获得广泛的使用，并且地面雷达一般用于监测有限时间跨度内的极端事件，由于其观测范围有限，不适合长期安排（Jing et al.，2016）。气候模型极易受到地区差异的影响，同时对大量基础气象数据的需求也使其不可能广泛地应用。这些手段均无法满足高质量降水数据的需求。随着卫星技术的发展，相比于其他的获取手段，遥感影像具有几何性质稳定、覆盖范围广、实时性强和信息量丰富的特点，成为降水数据可信赖的来源。目前已经有不少使用卫星遥感资料反演的降水再分析产品，如热带降雨观测卫星（tropical rainfall measuring mission，TRMM）、全球降水测量计划（global precipitation measurement，GPM）和美国气候预测降水中心融合技术降水产品（climate prediction center morphing technique，CMORPH）等。但应用于区域或流域范围内研究时，降水再分析产品的空间分辨率仍然过于粗糙，无法满足精细水文研究的需要，因此对高精度遥感降水数据空间降尺度算法的需求日益迫切。
本书研究所关注的滦河流域地处华北地区东北部，位于内蒙古自治区、河北省和辽宁省的交界地带（刘玉芬，2012）。滦河流域是引滦入津跨流域调水工程的重要水源所在地，滦河流域降水高精度评价对水资源精细化管理具有重要意义，降水作为滦河流域地表径流的主要来源，高质量降水数据的获取对天津、唐山的用水保障具有重要的价值。过去滦河流域的研究主要依靠地面气象站的观测数据，并通过插值算法获取滦河流域的降水数据。然而，该流域内气象站点分布稀疏，44 750km2的范围内只有5个***气象站点。因此，基于地面站点的插值降水数据误差显著，且分辨率有限，完全无法满足滦河流域降水高精度评价的需求。
综上所述，建立一套高精度的遥感降水数据统计降尺度模型并获取高空间分辨率和高精度的栅格化降水数据对研究滦河流域、整个京津地区甚至整个中国的降水、水资源、气候变化等领域具有重要的意义。
1.2国内外研究进展
1.2.1数字孪生流域研究进展
全球气候变化和人类活动叠加影响使得气候形势愈发复杂多变，导致局地强降水、超强台风、区域性严重干旱及累积水污染等极端事件的突发性、异常性和不确定性更为突出，且数量明显增多，如2021年郑州“7？20”暴雨、黄河中下游秋汛、塔克拉玛干沙漠地区洪水及珠江三角洲部分地区旱情。极端天气的超标准载荷极易造成水利工程隐患集中暴发，形成灾害链放大效应。水问题表象在河流，根子在流域，江河湖泊的流域特性决定了必须以流域为单元展开科学研究（Gerath，1996；Cheng et al.，2015）。解决水旱灾害频发、水资源短缺、水环境污染和水生态损害等问题，是国内外公认的科学命题（王浩等，2016；He et al.，2021）。流域是以水为纽带的复杂开放性系统。水系统演化具有很强的不确定性，科学本质上更具综合性、协作性、跨学科性，迫切需要新的工具来支撑新的研究范式（Blair，2021；Bauer et al.，2021a；Bauer et al.，2021b）。同时，可获得的前所未有的遥感、地表或地下仪器监测、社会公众以及网络可用的高度复杂且无序的各种数据，需要新的工具进行处理分析和洞察理解（Blair，2021）。此外，流域治理管理要求决策支持平台具有全息性、时效性、科学性和协同性等性能，亟须新的工具承载这种要求（蒋云钟等，2011；Kalehhouei et al.，2021；Tao et al.，2019）。
2019年Nature发表论文Make More Digital Twins（Tao and Qi，2019），数字孪生研究得到国际广泛关注（Tao et al.，2019），其核心是构建仿真模型以实现信息空间和物理空间的无缝集成与实时映射（贺兴等，2020），从而对物理空间对象进行全生命周期管控，降低复杂系统预测不确定性和规避应急事件带来的风险（Grieves et al.，2017）。数字孪生以实时同步、虚实映射、高保真度等特性为拓展流域科学研究提供了一种新的工具，它与流域科学研究和治理管理相结合推动了数字孪生流域概念的诞生（蔡阳等，2021）。数字孪生流域是数字流域的高级阶段（Li et al.，2021；张勇传等，2001），是实现智慧流域理想目标的*佳技术路径（Sepasgozar et al.，2021；冶运涛等，2020），是赋予流域智慧管理的重要设施和基础能力（Nativi et al.，2021）。
欧盟（European Union，EU）和美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）先后提出了数字孪生地球计划（Bauer et al.，2021a；Bauer et al.，2021b；Allen，2022），旨在建立一个可持续演进、可交互和集成多域多尺度的数字孪生化地球，通过对大自然和人类活动的可视化、监控和预测，模拟未来气候趋势，评估灾难性事件，保护生态环境，推进地球各项管理工作精细化。数字孪生流域作为数字孪生地球的一个重要区域层次，它的开发和研究是实施数字孪生地球的一个很好的试验场所和切入点（张勇传等，2001）。国际上，很多学者探索了数字孪生技术在水治理管理中的应用。Ghaith等（2021）基于数字孪生建立了城市尺度洪水防御框架；Bartos等（2021）提出了将水力求解与在线数据同化相结合的雨洪系统数字孪生模型；Alperen等（2021）研究了基于ANN的水文数字孪生防洪模拟；Ranjbar等（2020）建立了法国加莱渠道的数字孪生框架；Conejos等（2020）将数字孪生应用于西班牙巴伦西亚供配水网络；Pedersen等（2021）建立了城市水系统逼真的和原型的数字孪生。在国内，在理论探索方面，与NASA提出的数字孪生概念同期，蒋云钟等（2010）提出了智慧流域概念，定义中描述了通过物理流域与数字流域无缝集成实现对流域智慧化管理，已具备数字孪生的思想；此外，国内学者继而发展出“虚拟流域”理论与方法。虚拟流域属于数字流域范畴，但更强调了对真实流域对象的精准化描述（冶运涛等，2019）。这些研究为解析数字孪生流域提供了理论储备。在技术方面，水利部黄河水利委员会、清华大学、华中科技大学、天津大学等单位开展了虚拟化技术在流域管理、水利工程施工中的应用研究（冶运涛等，2019），但这些研究仅仅是利用数字化方式进行信息管理，还处于数字孪生技术的初级应用阶段，尚不具备数字孪生的特征。当前，在国家全力推动下，数字孪生流域已成为全社会焦点，如黄艳等（2022）探索了面向流域水工程防灾联合智能调度的数字孪生长江建设；刘昌军等（2022）研究了数字孪生淮河流域智慧防洪体系；李文学等（2022）、甘郝新等（2022）、廖晓玉等（2022）分别探索了数字孪生黄河、数字孪生珠江、数字孪生松辽流域的建设方案。由于对数字孪生范式认识不足、理论研究不充分和技术挑战尚未攻克，数字孪生的真实效用尚未真正发挥（Fuller et al.，2020；Li et al.，2018）。
综合分析已有研究成果可知，数字孪生流域的基础理论研究尚处于起步阶段，以下关键问题亟待厘清：数字孪生流域的定义及内涵特征，数字孪生流域基本模型，数字孪生流域的核心能力，数字孪生流域的关键技术，数字孪生流域亟须发展方向。通过上述问题探索，为中国数字孪生流域建设提供理论支撑。
1.2.2遥感降水降尺度研究进展
1.2.2.1卫星遥感数据源
卫星降水数据空间降尺度算法主要分为两类：动力降尺度和统计降尺度。动力降尺度方法建立在区域气候模式基础之上，使用全球模式提供的初始边界条件，通过高分辨率区域气候模式的数值积分获得高分辨率降水信息。动力降尺度采用数学物理方程描述气候系统内部的各种动力和热力学过程，具有坚实的数学物理基础（徐忠峰等，2019）。但是动力降尺度需要大量的计算资源，随着分辨率的提升，计算量将呈指数增长，而且模拟和配置困难（刘永和等，2011）。统计降尺度方法在较低分辨率下建立卫星降水数据和环境因子的统计关系，并假定上述统计关系在高分辨率下仍然适用，*终基于上述统计关系实现对降水数据的降尺度。统计降尺度方法计算量小、模型构造简单、方法众多形式灵活，并且能够纠正GCM的系统误差和控制下垫面有关模型的参数，受到了更广泛的关注（谭伟伟，2020）。
近年来，不断发布的多源卫星融合降水产品也为统计降尺度提供了充分的支持，使获取更高分辨率的降水产品成为了可能。表1-1展示了全球主要的卫星降水融合产品。CMAP(Center Merged Analysis of Precipitation)（张莉等，20
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