□李成林

随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用愈发广泛。在水利水文学领域，水文信息的自动化处理对于水资源管理、防洪减灾等工作至关重要。本文聚焦人工智能在水文信息自动化处理中的应用，分析其在数据采集、处理、预测等环节的具体表现，并对其效能进行探讨，旨在为水利水文学领域的发展提供参考。​

关键词:人工智能；水文信息；自动化处理；效能分析；水利水文学​

引言​

水文信息是水利工程建设、水资源管理、防洪减灾等工作的重要基础，其处理的效率和准确性直接影响着相关决策的科学性和合理性。传统的水文信息处理方式多依赖人工操作，不仅耗时耗力，而且容易出现误差，难以满足现代水利事业发展的需求。

人工智能在水文信息自动化处理中的应用​

数据采集与预处理​：在水文信息处理中，数据采集是基础环节。传统的数据采集方式往往需要大量的人力物力，且采集范围有限、时效性较差。人工智能技术与传感器、无人机、卫星遥感等设备相结合，实现了水文数据的自动化、智能化采集。同时，利用机器学习算法对历史数据进行分析，可以优化传感器的布设位置和采集频率，提高数据采集的效率和准确性。在数据预处理方面，人工智能中的深度学习算法能够自动提取数据的特征，对缺失数据进行填充，大大提高了数据预处理的质量和效率。​

水文数据挖掘与分析​：水文数据具有海量、多维、复杂等特点，蕴含着丰富的水文规律和信息。人工智能技术能够对这些海量数据进行深度挖掘和分析，发现其中的隐藏模式和关联关系。此外，人工智能技术还可以结合地理信息系统（GIS）和遥感技术，对水文数据进行空间分析，揭示水文现象的空间分布规律，为流域规划、水利工程建设等提供科学依据。​

人工智能在水文信息自动化处理中的效能分析​

提高处理效率​：传统的水文信息处理需要大量的人工操作，数据录入、整理、分析等环节耗时耗力。人工智能技术实现了水文信息的自动化处理，大大提高了处理效率。人工智能算法能够快速处理海量的水文数据，相比传统的人工处理方式，处理速度提高了数十倍甚至上百倍。

提升处理精度​：水文信息处理的精度直接影响着相关决策的科学性。人工智能技术通过对大量历史数据的学习和训练，能够捕捉水文过程的复杂规律，提高处理精度。例如，LSTM神经网络能够准确预测洪水的水位和流量，相比传统的统计方法，预测误差率仅为传统模型的1/5。处理精度的提升，使得水文信息更加可靠，为水利工程建设、水资源管理等工作提供了更科学的支持。​

提升人工智能在水文信息自动化处理中应用的挑战和效能提升对策​

现存挑战：人工智能在水文信息自动化处理中的应用面临多重挑战。首先，数据质量问题显著制约模型性能。由于传感器故障、环境干扰等因素，水文数据常存在缺失、异常等问题，导致模型训练效果下降，预测精度降低。其次，技术应用难度大，水利行业缺乏既懂水文学又掌握人工智能的复合型人才，且基层单位因资金和技术限制难以承担AI系统的开发与维护成本。此外，模型泛化能力不足，现有模型多基于特定区域或水文条件训练，难以适应复杂多变的水文环境，影响其在新场景下的适用性。

提升对策：为提升人工智能在水文信息自动化处理中的效能，需从以下四方面着手：首先，加强数据质量管理是提高人工智能应用效能的基础。完善水文监测网络，优化传感器布局，提升数据连续性与准确性；建立数据质量控制体系，通过实时校验与AI算法清洗修复异常数据；推动数据共享与标准化，制定统一接口规范，确保数据一致性与可用性。其次，加强数据质量管理是提高人工智能应用效能的基础。高校应增设水利与人工智能交叉课程，培养具备跨学科能力的专业人才；同时加强在职人员培训，提升其对AI技术的理解与应用能力，促进产学研协同。

结语​

人工智能技术在水文信息自动化处理中的应用，为水利水文学领域带来了巨大的变革，在提高处理效率、提升处理精度、降低成本投入和增强决策支持能力等方面发挥了重要作用。然而，在应用过程中也存在数据质量、技术应用、模型泛化能力和隐私安全等问题。针对这些问题，需要采取加强数据质量管理、培养复合型人才、提高模型泛化能力和加强隐私安全保护等对策，以提升人工智能技术的应用效能。

参考文献：

[1]方寿军.基于GIS技术下水文地质领域的研究[J].山西水利,2022,(06):54-55+64.

[2]吕大勇.北斗定位的人工智能水文环境信息监测系统研究[J].绿色环保建材,2021,(07):31-32.

[3]吴美玲,杨侃,张铖铖.基于KG-BP神经网络在秦淮河洪水水位预测中的应用[J].水电能源科学,2019,37(02):74-77+81.

（作者单位：河北省邢台水文勘测研究中心，054000）