数字孪生海岸带建设 - 面向情景模拟与决策

研究背景与意义

随着全球气候变化、海平面上升与人类活动不断加强，海岸带人-地-海关系发展呈现出复杂性、敏感性和脆弱性等特征。

亟需建立集成环境感知、过程模拟和情景推演的海岸带综合研究体系。数字孪生作为一种融合数据、模型与知识的智能系统新范式，为海岸带复杂系统的精准镜像与智能调控提供了新思路。

面临的挑战

陆海多界面数据难集成
过程难模拟
情景难演绎
决策响应滞后

数字孪生海岸带内涵

以陆海交互过程为场景基底，人-地-海互馈为演绎主线的数字孪生海岸带建设思路与框架。

图1 海岸带孪生场景构建思路

自然过程特征

• 海洋水动力重塑海岸地貌
• 孕育沙滩、湿地、盐沼、潟湖等空间形态
• 为红树林、珊瑚礁等生态系统提供生境基础

人文活动特征

• 水产养殖、海盐制备等传统产业
• 滨海旅游、海上风电等新兴领域
• 港口航运、沿海工程等基础设施

系统架构设计

图2 数字孪生海岸带建设核心内容

信息集成与知识聚合

构建时空基准统一、陆海无缝衔接的海岸带场景数据模型，形成标准化、关联化的数据管理和时空数据应用模式。

自然过程模拟与人地耦合决策

建立"多物理场-多尺度-多过程"耦合数值模拟基础环境，集成生态、人文决策服务模型。

短期预测与长期监测

建立关键环境要素的预测模型，服务海岸带风险评估与灾害预警，探测系统韧性与临界点。

真实表达与智能交互

构建虚实映射的智能交互系统，通过对话式模型调度引擎，提供兼具空间认知与决策支持的智能服务。

关键技术体系

海岸带多源数据场景化融合与治理

全域要素分类体系

以地球圈层理论与海岸带空间划分相结合，涵盖水圈、地质圈、大气圈、生物圈和人类活动圈。

场景时空数据模型

构建陆海统一的时间基线与空间格网划分体系，实现跨尺度时空数据融合。

图3 海岸带数据分类体系（以圈层分类法为例）

海岸带人-地-海场景的精准模拟

陆海基础形态底座

统一垂直基准，融合地形建模、水深建模和海平面建模。

自然过程数值模拟

集成水动力、海水漫堤、风暴潮、天气模拟等过程模拟模块。

人-地-海耦合决策

衔接生态服务评估、空间优化等模型，实现智能化决策支持。

图5 数字孪生海岸带自然过程模拟与决策分析

海岸带系统短期预测与长期监控

短期预测能力

• 融合数据同化、机器学习与动态预测
• 构建多过程模拟集合系统
• 实现"模拟→校验→修正"闭环学习

长期监控体系

• 系统动力学演化异常与趋势分析
• 临界信号分析与风险累积阈值识别
• 海岸带系统韧性评估

海岸带场景表达与智能交互

构建面向场景化的数字孪生系统，以"物理机理-人文决策-未来情景"为核心功能架构。

图6 面向沿海漫堤过程的孪生场景服务框架

应用前景与展望

以多源数据时空融合场景为基础、以推演与干预能力为目标的数字孪生海岸带，将有助于突破传统海岸带数字化系统建设瓶颈，提升海岸带系统的可计算性与可管理性。

风险防控

海岸带风险评估与灾害预警能力显著提升

可持续发展

支撑气候变化背景下的海岸带可持续发展

治理现代化

为治理体系现代化提供新工具与新范式

未来发展方向

数字孪生海岸带不是单一领域的主场，而需要自然科学、人文科学、工程技术、装备制造等多领域之间的深度融合。作为未来海岸带综合治理与科学决策的重要技术支点，将成为推动多学科深度协同、技术系统联动与治理范式转型的关键锚点。