针对通用分割模型作用在坝面混凝土表观裂缝时出现网络深度不断增加，导致模型参数过大，有效裂缝特征丢失，提出一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法，以减小网络内存占用和特征丢失问题。网络采用编码-解码结构，利用深度可分离卷积和轻量特征提取模块构建级联编码器，解码器则融合编码器第二阶段的跨尺度信息，重构特征提取中丢失的像素级几何信息，以提高网络分割精度。试验结果表明：网络在自制坝面混凝土裂缝数据集上训练得到的模型大小为10.8 MB，相较于U-Net减小了90.8%，验证集测试下交并比为73.30%，像素精准率为85.36%，数据结果验证了网络在坝面裂缝分割方面的可行性，为提高坝面检测效率及坝面结构后期维护提供有力支撑。

在双碳目标驱动下，风能与太阳能等新能源发电迅猛发展，解决其随机性、间歇性和波动性问题，亟需配套建设储能设施。本文将“以水为介质”的重力储能定义为“水储能”，并从技术原理、经济性、环境影响和设施安全等方面，对当前主要储能形式进行综合比较，研究表明“水储能”是当前和未来支撑新能源发展和新型电力系统构建的最佳储能方式。同时，本文还对抽水蓄能、水电扩机和梯级水电储能的规划思路、调节计算、评价方法和发展模式等关键技术及相关政策进行探索，展望其发展前景，可为新能源开发和新型电力系统规划设计提供参考。

本文回顾了大坝建造发展历程，总结了大坝智能建造的发展趋势和关键技术，梳理了大坝智能建造的关键问题与智能控制的关系，提出了大坝建造的智能控制理论，详细阐述了智能控制的概念、定义、特征、理论结构、要素，明确了“智能决策+自动控制”为智能控制的两大核心要素，构建了“自主感知与认知信息、智能组织规划与决策任务、自动控制执行机构完成目标”的大坝智能控制系统，并对其设计理念、组成要素、模块特征、应用层级进行了说明。本文所提出的智能控制理论为解决大坝建造过程中结构服役状态调控、全寿命周期安全性能评估、施工风险预测预警、成本造价控制难题，实现“高质、高效、安全、经济、绿色”的智能建设目标提供理论基础。

目前，中国建造了2.3万多座大坝（坝高15 m以上），占全球总数的40.6%，筑坝数量居世界之最。在国际反建坝背景下，揭示中国筑坝数量世界之最的原因具有重要意义。本文介绍了水坝发展历程，针对中国国情阐明了筑坝数量世界之最的原因，并展望了中国水坝的未来。结果表明：中国筑坝数量之最的原因既是人口、自然地理、气候、水情等国情所致，也是满足防洪减灾、农业灌溉、城市供水、水力发电等国家重大需求所致；水坝具有巨大的社会、经济和生态环境效益，按照未来国家战略刚需，中国筑坝的数量不是多了，而是不够，还需站在生态文明建设和高质量发展的国家战略高度，进一步建设和完善大坝体系。该成果对科学、合理、公正地认识与评价水坝具有参考价值。

系统量化气象干旱到不同等级水文干旱的传播阈值对水文干旱早期预警与精细化管理具有指导作用。本文以黄土高原沁河流域为例，采用标准化降水指数和标准化径流指数表征气象干旱、水文干旱，运用游程理论识别干旱事件，并对干旱事件进行合并、剔除及气象干旱与水文干旱事件的匹配，同时使用贝叶斯网络结合Copula函数构建模型求解气象干旱到不同等级水文干旱的传播阈值。结果表明：随着水文干旱等级的升高，气象干旱到水文干旱的传播阈值增大，在传播过程中气象干旱强度削弱；沁河流域引发中度、重度及极端水文干旱对应的气象干旱历时阈值分别为12.8月、21.8月、30.9月，烈度阈值分别为14.2、22.4、30.0；沁河流域耐旱能力强与流域气象及下垫面条件有关。

本文基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第五代大气再分析数据集ERA5，定义了两类复合高温干旱事件（即气象干旱或农业干旱与高温同时发生的事件），对长江流域2022年春夏复合高温干旱事件演变过程进行了分析，评估了其持续时间及覆盖面积等特征及变化规律。研究结果表明，长江流域2022年复合高温干旱事件时间上自6月开始，8月最严重，9月有所缓解，空间上由中下游开始，然后扩大到全流域，9月又缩小至中下游地区；与流域历史典型事件相比，2022年夏季复合高温干旱事件的各特征值均为最大；1979—2022年期间，两类复合高温干旱事件7—8月份的特征值呈现显著增加趋势。本文结果可加深对流域复合高温干旱事件的认识，对于应对气候变暖背景下的极端事件具有重要意义。

中国水电开发程度以及发展阶段存在说法不一、比较概念模糊、数据来源和统计口径不清等问题。为了准确判断中国水电的发展阶段及在全球所处水平，基于国际较为权威的水电资源量和发展现状统计数据，系统对比了中国与其他重点国家和区域的水电开发程度。中国水电技术可开发量达到2740 TWh·a-1，占理论蕴藏量比例为44.3%，水电资源丰富且开发条件较好。从重点国家和区域的对比来看，中国水电技术开发程度达到48.2%，在资源量前十和装机量前十的国家中仅次于美国，高出发达国家平均水平4.6个百分点。虽然总体开发程度较高，但中国西南区域部分河流水电开发程度仅为16%，调节性能较好的抽水蓄能电站在电力装机中比例仅为1.4%，存在区域发展不平衡、抽蓄作用偏弱等问题。新形势下，中国水电应重点推进西南流域重点区域常规水电开发，并加快推进抽水蓄能电站的规模化建设。

构建高精度的变形预测模型对于大坝风险评估及防治措施制定具有极其重要的意义。传统的大坝变形预测模型鲜有针对大坝的变形滞后性特点以及变形特征因子的影响性分析与评估，这会对模型的预测精度造成较大的影响，并导致模型缺乏可解释性。针对上述问题，本文提出一种结合时间注意力机制的门控循环单元神经网络（GRU）架构。首先通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）对原始大坝变形数据中由于监测器异常导致的随机噪声与异常值进行处理。其次，利用随机森林（RF）对各变形特征因子的重要性进行分析和评估，筛选模型输入的特征因子。最后，针对大坝变形的滞后性，利用时间注意力机制进一步提高GRU模型对时间维度上的动态特征关注度，增强模型对时间维度信息的自适应学习能力，且对时间注意力进行可视化进一步提高了大坝变形预测模型在隐藏状态阶段上的可解释性。通过工程实例研究结果表明，卡尔曼滤波在大坝变形监测中确实存在一定适用性，同时本文所提出的耦合时间注意力机制的变形预测模型有着较高的预测精度，对于预测过程中的隐藏状态层级有较强的解释性，并揭示了温度与水位因素对大坝变形的长期影响，为大坝变形安全监测提供了一种新的有效方法。

针对我国高混凝土坝建设“安全、高质、高效、经济、绿色”的目标，本文首先将数据驱动和机理驱动相结合，提出了融合信息与机理的数字混凝土技术，探讨了国内外已有数字混凝土理论的区别，建立了混凝土材料的数字孪生体；其次，根据数字混凝土架构从智能分析数据库、骨料生成与投放和水化动力特性赋能角度展开论述，诠释了数字混凝土构建与赋能过程，并回顾各种赋能技术的研究进展；随后，依托金沙江下游溪洛渡、向家坝和乌东德高混凝土坝，从数据抢救、高掺粉煤灰联合筑坝技术、低热水泥筑坝技术阐述数字混凝土的应用探索；最后对技术难点和应用前景进行总结。本文所提出的数字混凝土是混凝土材料另一个维度上的再现，能够联系纳-微-细-宏观角度结构性能演化机理进行跨尺度联动分析，从材料层次为大坝智能建设提供可靠的数据支撑和决策依据。

堆石坝变形监测数据是一种时间序列数据，可以用时序预测模型挖掘其规律并进行预测。本文利用时序预测模型提出一种堆石坝变形预测方法，该方法首先采用时间序列分解（seasonal-trend decomposition procedure based on loess，STL）将堆石坝变形监测数据分解为趋势项、周期项和不规则波动三部分，再使用经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）对不规则波动平稳化处理，最后利用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）预测分解后的序列，并利用贝叶斯优化方法进行超参数优化。为评估该方法的预测效果，以水布垭面板堆石坝为例，通过控制训练时长、预测时长、离群值数目等变量进行多组仿真实验，并与其他时序预测模型对比。结果表明该方法预测精度较高，适用性较广，对于堆石坝的性状评估具有一定的应用价值。

日常安全巡检是维护长距离调水工程安全运行的重要手段。目前巡检采集的非结构化文本数据主要依靠人工进行安全等级评判，在工作效率和准确率方面存在明显不足。本研究基于自然语言处理技术，提出了一种面向字符层面的卷积神经网络的巡检安全文本智能分类方法。该方法通过引入预训练的单个字符向量改进卷积神经网络的输入层，使得分类模型直接从原始文本中提取特征信息，不仅避免了传统分类方法对专业词库的依赖，而且不易受文本中出现的口语化表达和错别字的影响。以国内南水北调工程的巡检文本为案例，通过与多种深度学习算法进行全面比较，对比验证了所提方法的有效性和优越性。结果表明，字符级的分类方法明显优于传统基于词的分类方法，且卷积神经网络在巡检文本分类方面明显优于其他深度学习网络。该方法具有较高的分类准确率，以此为调水工程安全维护提供新的智能化手段。

为降低光伏出力波动性、提高水光互补综合系统的电量效益，本文以西藏装机容量最大的藏木水电站与其拟规划的光伏电站为例，选择晴天、阴天和雨天三种典型日，以系统总出力波动平均值表征水光互补综合系统协调性，以水光综合出力电量效益、水电旋转备用补偿效益之和表征系统经济性，建立考虑水光协调性与经济性的水电站机组尺度优化调度模型，在枯水期典型日下，揭示系统协调性与经济性转换关系，分析水电、光伏发电日内运行规律。结果表明：水光互补综合系统协调性与经济性呈现明显的竞争关系，晴天、阴天和雨天三种典型日系统总出力波动平均值由3.5 MW降低至2.5 MW，相应经济效益分别减少0.62%、0.38%、0.22%。研究结果对提升水光互补系统协调性与经济性具有实际指导意义。

机理与数据的融合对大坝建造-运维全生命周期性态准确高效评估与调控至关重要。本文梳理了大坝建造面临的主要难题与融合模型的发展历程，提出了融合模型串联、并联、混联的三种结构型式、基本特征及适用性，并通过混凝土拱坝温度场监测分析工程实例阐述了融合模型的应用方式及适用性。研究表明：融合模型分析预测能力强、准确性高、泛化能力强，能够处理复杂动态演化的数据；相比于非融合模型，三种结构型式的融合模型均体现出显著的优势，为解决大坝建造与运维过程中参数反演、监测分析、策略优化等问题提供一种新的视角和范式。

在对排水系统中的排水管道进行设计时，除沿程水头损失外，局部水头损失也会在特定情况下占比较大，同样不可忽略。为此，根据排水管道及雨水检查井模型的试验数据，计算了不同工况下雨水检查井的局部水头损失系数，并对计算结果进行了分析。分析结果表明：雨水检查井主支管流量比对局部水头损失系数的影响较大，为主要影响因素。随流量比的增加，局部水头损失系数增幅可达1.2；雨水检查井形状及主支管接合角度为非主要影响因素，二者对局部水头损失系数的影响均小于0.2，下游水深及出流总流量对雨水检查井局部水头损失系数几乎不产生影响；所得结果与已有成果的对比分析表明，设置对称侧支管可减小雨水检查井的局部水头损失。该结果有助于深入认识雨水检查井局部水头损失的变化特点，为实际工程中优化城市排水系统设计、完善城市洪水管理方案提供计算依据。

高村至陶城铺河段是黄河下游典型的宽滩过渡型河段，“二级悬河”发育严重。本文基于断面法和2000—2016年的水沙与实测大断面数据等资料，统计分析了小浪底水库运行后高村至陶城铺河段主槽和滩地的地形调整过程。结果表明：小浪底水库运行后，2000—2016年主槽持续冲刷，河相系数减小，断面形态更加窄深，平滩面积增幅普遍在200%以上，但是近年来调整强度明显减弱，高-孙段调整模式既有横向小幅展宽也有垂向冲深，孙-陶段调整模式以垂向冲深为主；主槽-滩区系统逐渐从沉积模式转为侵蚀模式，主槽侵蚀速率约0.07 m/a，滩区侵蚀速率在0.002 ~ 0.008 m/a之间，2000—2016年高村至陶城铺河段共累计侵蚀2.251亿m3。时间上看，滩面横比降有所增大；空间上看，滩面横比降集中分布在0.5‰ ~ 2‰之间。

水库对局地气候的影响是水电建设项目中环境影响评价的重要方面。本文基于天气研究与预报（WRF）模型开展了区域陆面-大气耦合模拟，分析了雅鲁藏布江首座大型水电站藏木水库对周边区域地表与大气之间的水热交换及天气过程的影响。根据模拟结果，藏木水库蓄水后坝址附近降水量在冬、春、秋三季变化并不显著，夏季在低海拔河谷区域降水量有所增加。库区空气比湿增加，其中春季增幅最大；水库对东北侧下风区和上游河谷区的比湿有较为显著的影响。库区上方气温升高，冬季增温幅度最大，增幅在2 ~ 3℃；夏季增幅最小，在0.4℃左右；库周边秋冬季气温升高，夏季略有降低。研究结果可为高原水库建设的环境影响评价提供参考。

目前我国非常规水资源开发利用程度较低，水资源配置的系统不确定性较大，水资源优化配置模型有待提升。本文将强化学习方法引入水资源配置模型，以水资源的经济效益为优化目标，建立了基于强化学习方法的水资源优化配置模型，采用Python语言编制计算分析软件；以北京市水资源优化配置作为案例分析，将非常规水资源纳入配置体系，得到了研究区水资源优化配置方案及收益区间。结果表明，本文建立的基于强化学习的非常规水资源优化配置模型能合理分析不同来水情况总体经济效益的收益范围，与区间两阶段随机规划模型相比，能在一定程度上提高预期经济收益；不同来水年的收益情况表明非常规水资源对缓解北京市水资源短缺有重要作用。

践行双碳战略，能源是主战场，电力是主力军，构建以新能源为主体的新型电力系统是实现碳中和的必由之路。在分析碳中和背景下电力行业减排目标、电力结构及其占比的基础上，针对构建新型电力系统面临的问题与挑战，提出加快常规水电和抽水蓄能电站建设是新型电力系统可靠性和长周期调节能力的重要基础。结合我国能源资源禀赋和开发利用现状，提出强化水电与新能源协同发展战略思路，依托流域梯级水电建设更大规模清洁能源基地，并加快抽水蓄能电站和储能工厂建设的发展路径，重新定义了水电在新型电力系统中既提供基础电量又发挥容量功能的新定位，进而提出促进清洁能源大基地和储能工厂建设的政策建议。研究成果可为清洁能源基地规划设计和相关政策文件的编制与修订提供一定参考。

混凝土坝施工信息多以文档文本的形式呈现，其体量大、分布广、内在关系复杂，人工操作难以准确、高效地提取信息知识内容，理清错综复杂的施工信息关系。在自然语言处理技术中，命名实体是文本信息知识的载体，实现精确快速的实体识别是施工知识挖掘的重要前提。本文提出一种融合深度学习与关联规则技术的混凝土坝施工文档知识智能识别及挖掘分析方法。该方法耦合双向长短期记忆神经网络（bi-directional long-short term memory，Bi-LSTM）与条件随机场（conditional random field，CRF），定义混凝土坝施工实体类型，构建命名实体识别模型，形成混凝土坝施工实体知识集合；在此基础上，考虑施工文本表达规律及实体类型，预定义实体之间关系，确定施工实体组合形式，形成实体关联规则提取技术；以实体关联规则提取技术为导向，改进Apriori算法计算频繁项集，获得实体间的强关联规则。该方法应用于实际混凝土坝施工监理周报中，经过计算得到命名实体识别的精确率为86.42%，验证了该方法的准确性。利用改进Apriori算法分析实体间的关联规则，证明了改进算法的优势，有助于提升混凝土坝施工文档知识分析的智能化与精细化水平。

雅鲁藏布江流域蕴藏着丰富的水资源，在气候变化背景下，近年来其上游（奴下水文站以上流域）的径流发生了显著变化。本文基于耦合冰冻圈过程的生态水文模型GBEHM，构建了雅鲁藏布江上游的分布式水文模型，对其水文过程进行模拟，计算得到上游水文要素的变化过程，并定量分析了气候变化对径流的影响。结果显示，1981—2010年雅江上游的年径流量和蒸散发量均呈显著增加趋势，降水增加是径流增加的主要因素；冰川和冻土发生显著退化，多年冻土面积占上游面积的比例减少约7%，多年冻土活动层厚度增加速率约30.6 cm/10a，季节性冻土的年最大冻结深度减少速率约7.3 cm/10a；流域冰储量以10亿m3/a的速率显著下降，而冰川融化径流以2.7 mm/a的速率增加。