一、教师简介

(研究方向、科研成效、指导大创项目的经历）

徐斌，河海大教授，博士生导师，水文水资源学院副院长，国家优秀青年科学基金获得者，水利部水循环与水动力重点实验室副主任，中国气象局水文气象重点开放实验室副主任，中国气象局水文气象重点开放实验室副主任，河海大学淮河研究中心副主任，国际水电学会（IHA）新兴发展中国家委员。水利部水工程调度专班核心成员，入选江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师，江苏省“十佳研究生导师团队”骨干成员。兼任中国自然资源学会水资源专业委员会委员，中国水力发电工程学会水电与新能源运行管理专委会委员。任Water Resources Research、Journal of Hydrology、等十余个水文水资源领域权威SCI期刊特邀审稿人。

长期面向国家水网体系下水资源优化配置与调控、风光水火储能源系统规划与互补调度、基于大数据与人工智能的防洪抗旱模型、数字孪生水工程调度专业模型及平台、流域防洪排涝体系预报调度与智能决策等国际前沿问题与热点方向开展创新性研究。主持国家自然科学基金优青、面上项目、国家重点研发计划子课题、中国博士后科学基金（面上/特别资助）等科研项目30余项；发表学术论文90余篇（含发表于Water Resources Research、Journal of Hydrology等水文水资源领域TOP刊源SCI期刊论文70余篇），授权20余项国家专利。服务国家重大战略，参与研发的水工程群调度决策支持系统支撑了三峡梯级、南水北调东线等60余座重大水利枢纽的调度管理，获中国大坝工程学会科技进步一等奖等多项科技奖项；研究成果中的模型模块被美国华盛顿大学、美国太平洋西北国家实验室（PNNL）等知名研究机构使用并开源推广。

在教学及教研方面，主讲课程《水库群优化调度》获2022年全国水利类专业青年教师讲课竞赛二等奖；参与水利类专业培养体系改革实践，获得国家级教学成果二等奖、江苏省教学成果特等奖等教学奖项。自2017年以来指导大学生创新创业训练项目6项，获得国家级立项2项，省部级立项1项，校级立项3项。通过大学生创训指导本科生发表河海大学高质量期刊论文5篇，开展学生创训-毕设-攻博贯通式培养，依托创训中指导的6名学生选择攻读博士学位。指导研究生同获2023江苏省优秀硕士学位论文、全国水利类优秀硕士学位论文。

二、项目简介

（简要介绍该项目的前沿行业技术背景，围绕该研究主题开展大学生创新实践研究的范围和方向，以及能为学生提供的实验条件，如场所、软硬件设备、实验平台等）

1.  前沿行业技术背景

我国大江大河已建成不同防洪标准的防洪工程体系，在控制常遇洪水、减少洪涝损失、维护人民生命财产安全等方面发挥重大作用。近年来，环境气候变化使极端洪涝事件呈现多发、频发、急转态势。巢湖2020年特大洪涝灾害等极端事件暴露出现有防洪体系在应对超标准洪水时的短板。巢湖流域是长江中下游调蓄洪水的重要区域，暴雨洪水多发、河流水系密布、江湖关系复杂、蓄泄矛盾尖锐，长期面临防洪不利局面。流域内洪水组合复杂，巢湖高水位和大面积洪涝灾害与暴雨量级、时空分布和洪水蓄泄条件等因素关系密切。针对超标准洪水的场景模拟、智能调度技术是提升超标洪水应急处置能力，完善流域防洪体系的重要途径。

我国正在建设以数字孪生技术为支撑的防洪“预报、预警、预演、预案”业务体系，其中洪水预演是应对超标准洪水的关键。现有的预演技术多遵循正向逻辑，即按照洪水预报、工程调度、洪水演进的顺序开展，而面对特定控制断面的精细化调度需求时，则需应用逆向预演技术。根据各个水库的入库洪水、可用库容、控制断面的安全泄量等信息，采用人工智能技术，快速搜索出针对控制断面的精细化调度方案，以最大化发挥水库群的防洪功能。另外，现有预演技术往往以历史过程加物理模型为基础，难以满足样本稀少、水情复杂、工况多变的超标准洪水精准快速预演需求。

2024年国务院政府工作报告提出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。2024年全国水利工作会议强调，要大力推进数字孪生水利建设，推动人工智能大模型算法落地应用，提升防洪“2+N”智能业务水平。当前，人工智能的核心技术从“AI判别式小模型”向“AI产生式大模型”飞速演进。大模型技术通常指在人工智能领域，特别是机器学习和深度学习中拥有大量参数的复杂模型。庞大的参数数目使得大模型能够捕捉、学习数据中细微的规律与模式，从而在实现具体任务上具有较高的性能。大模型技术为快速、精准、高效的超标准洪水的逆向预演体系提供了新的研究思路和实践工具，对于流域超标准洪水预演所需气象、雨情、土壤、工情、灾情等具有变结构、高维度、多特征的影响因素，大模型可以通过融合空天地多源多模态数据，充分挖掘海量输入间的规律与联系，耦合历史过程、模拟方案和调度规程，实现流域超标准洪水的智能预测、智慧调度。融合数据驱动研发大模型技术，建立响应水雨工灾情动态变化的逆向预演体系，对于提高超标准洪水的应急决策效率以及减少洪涝损失有重大研究价值。

2.  研究范围与方向

巢湖地处安徽省中部、长江下游左岸，是我国五大淡水湖之一，湖面面积约780km2；由于其东西两头向北弯曲、中部向南伸展呈凹字形，形似鸟巢，故而得名。巢湖流域东濒长江，西北为江淮分水岭，东北邻滁河流域，南与陈瑶湖、菜子湖及皖河流域毗连，总面积13486km2，约占安徽省总面积9.3%，其中巢湖闸上面积9153km2，涉及合肥市区及肥西县、庐江县、巢湖市、肥东县、长丰县和六安市金安区、舒城县以及安庆市的岳西县；巢湖闸下面积4333km2，涉及芜湖市的无为市和马鞍山市的和县及含山县等5市16县区。

流域地势总体轮廓东西长、南北短，西高东低，中间低洼平坦。流域四周分布有浮槎山、凤凰山、银屏山、冶父山、大别山、防虎山等山脉，形成巢湖盆地。流域西南部为大别山余脉，南部和东部为沿巢及沿江圩区，西部和北部是江淮丘陵。全域按地形划分，山丘区9403km²，占流域面积69.7%；圩区3275km2，占流域面积24.3%；湖泊808 km²，占流域面积6.0%。

巢湖流域属北热带湿润季风气候区，四季分明、气候温和，雨量适中，季风显著。流域年平均气温在15-16℃之间，极端最高气温41.1℃，极端最低气温-20.6℃，无霜期224-225d，相对湿度为76%。流域多年平均降水量为 1000～1158mm，多年平均蒸发量为 1014 mm，总体分布规律具有年际变化大、年内分配不均的特点，表现为南高北低：南部及西南部山丘区降水量较高，北部及东部平原区降水量较低。汛期6-9月降雨量集中，约占全年的60%。

巢湖流域洪水与长江洪水遭遇复杂，滞洪、泄洪、蓄洪、排洪等防洪措施相互依存，巢湖闸闸上与闸下洪水调度和洪水安排矛盾尖锐。为兴利除害，新中国成立以来开展了多轮流域防洪治理规划。按照“蓄泄兼筹、以泄为主”的防洪治理方针和“上拦、下排、边分、固堤”的防洪工程布局，以“扩大泄洪通道、增设排洪泵站、开辟蓄洪圩口、加固干支堤防”为重点，建成了一大批防洪骨干工程，基本形成了以堤防为基础，分洪河道、排涝闸站、蓄滞洪区、水库相结合的防洪工程体系。上游地区建立了董铺、大房郢和龙河口等大型综合利用水库，防御山区洪水；中下游地区形成了环巢湖及南淝河、派河、裕溪河等主要河流的防洪堤圈；下游地区通过开挖牛屯河分洪道和建设巢湖闸、裕溪闸、凤凰颈新站等大型节制枢纽进行水流控制，同时临江加固了防御长江洪水的无为江堤、和县江堤。流域的防洪工程体系在多次流域性洪水事件中发挥了重要作用，大程度减轻了洪涝灾害损失，保障了流域的社会经济发展。流域防洪工程体系如图1所示。然而，面向2020年流域性特大超标准洪水，巢湖防洪体系依然面临严峻的防洪情势，尤其是超额洪水的逆向预演的技术还存在重大需求。

图1 巢湖流域防洪工程体系示意图

以巢湖流域防洪工程体系为研究区域，主要开展以下研究：

（1）超标准洪水时空遭遇规律分析与动态场景构建

基于巢湖流域实测洪水资料，采用Mann-Kendall检验、云模型以及Copula函数等方法，揭示巢湖流域超标准洪水洪峰、洪量等洪水特征的时间演变、空间遭遇规律；基于流域气象、降水、洪水等变量之间的复杂相关关系，构建极端气象-降水-洪水时空组合多场景模拟模型，建立超标准洪水样本库；基于灰色关联分析、机器学习等数据驱动方法建立相似洪水识别模型，通过输入实时水雨情及前期气象条件，结合超标准洪水样本，动态生成与实时水雨情发展态势最为相似的超标准洪水场景。

（2）水库-湖泊联合调度模型与超额洪量分配机制

基于不同频率及地区组成的超标准洪水大样本集，结合巢湖流域现行防洪排涝工程布局和调度预案、调度原则，建立基于超额洪量分配的水库-湖泊联合调度模型，求解不同洪水场景与调度需求的超标准洪水应急方案集；考虑巢湖流域当前工程布局和蓄泄能力，采用聚类分析等方法针对不同量级大小和空间组成的超标准洪水提出相应的超额洪量消纳方式，优化超额洪量分配机制。

（3）基于机器学习大模型的超标准洪水逆向预演技术

基于不同洪水场景和要求下的联防联控应急方案样本，采用Transformer、RWKV、Mamba等模型架构耦合注意力机制的机器学习方法构建、训练超标准洪水调度大模型；基于水、雨、工、灾情及调度需求的多类型要素输入，采用最优化算法对超额洪量进行时空动态分配，逆向推演出上游水库群的安全运行边界条件，快速生成水库群联合优化调度方案，实现根据防洪场景变化逆向预演与溯源。

3.  实验条件

1）该选题来自于申请人2024年起承担的国家优秀青年科学基金项目以及国家重点研发计划项目“长江下游洪涝灾害集成调控与应急除险技术装备”子课题的研究工作，可为项目的实验开展与路线安排提供了充足的技术支撑与坚实的科研基础保障。

2）申请人的研究课题小组具备开展研究工作所需的硬件设施、软件条件与办公环境，可为参与项目的学生提供开展跨流域调水系统建模研究所需的高性能运算实验平台与实验环境。申请人所在的水利部通用模型调度研发专班在管理楼设立专门工作办公室，可为学生开展实训实验提供宽松的研究环境与工位条件。

3）申请人所在的水资源研究所长期聚焦于变化环境下水资源评价、水资源配置及综合规划、防洪规划与调度、水利水能规划与水电站经济运行等方向研究。现有教职工21 人，研究成果获国家科技进步二等奖2项，省部级科技进步一、二等奖12 项，其他奖励数十项，发表高水平论文300 余篇，出版专著12 部。开发的流域实时洪水调度系统、水电站经济运行决策支持系统、水资源优化配置情景共享模拟系统等在全国的水库、水电站、防汛和水资源管理部门中获得推广应用。雄厚的师资及实验基础为本项目的顺利开展奠定了良好基础。

4）申请人现已初步组建了由3 名年轻教师，24 名研究生组成的研究团队。团队主持/参加国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家科技支撑计划项目、水利部公益性行业科研项目、中国博士后科学基金以及横向项目共计80 余项。在《Water Resources Research》、《Journal of Hydrology》、《Applied Energy》、《Energy Conversion and Management》、《Environmental Modelling & Software》、《水利学报》、《水科学进展》等国内外权威期刊发表论文100 余篇，出版专著5 部。授权国家发明专利20 余项，获批软件著作权30 余件。获省部级及以上奖励8 项。

三、招募学生要求

（学生参与项目研究所需的知识背景、技术能力等要求）

欢迎水文水资源（含大禹水文）专业有责任感、勇于创新、积极主动的同学参选。项目研究需学生掌握水库调度、防洪减灾以及水文统计与随机模拟的基本知识，具备matlab/python/R等人工智能领域编程平台的开发能力。