流量报汛是水文测报的重要基础业务，是水旱灾害防御、水资源管理和水工程调度的重要数据支撑。传统相应流量推算主要依靠经验曲线和人工修正，存在人工依赖程度较高、成果稳定性易受影响等问题。随着数字孪生流域和水文现代化建设深入推进，流量报汛对时效性、连续性和精准性提出了更高要求。
针对传统推流业务中的难点，长江水利委员会水文局组织开展智能推流关键技术攻关，依托汉口水文站多年积累的水位、流量等实测资料，综合考虑水位流量关系、河道演变和水文过程变化规律，构建机理约束与数据驱动相耦合的智能推流模型。技术团队持续开展数据治理、模型训练、参数优化、独立样本检验和业务试运行，不断提升模型在不同水文情势下的适用性和稳定性。
经长期实测资料比测分析，智能推流模型整体精度已达流量一类精度站相关规范要求，具备业务化运行条件。目前，模型已嵌入数字孪生汉口水文站，实现流量自动推算、成果自动生成和报汛业务应用，有效提升了流量报汛效率和成果连续稳定性，为流域水情监测分析和防汛决策提供了更加及时、可靠的数据支撑。
下一步，长江水利委员会水文局将持续完善模型动态更新、精度评价和运行维护机制，推动水文测站由单项业务智能化向全流程协同智能运行转变，为数字孪生流域建设、水旱灾害防御等长江保护治理工作提供更加坚实的水文支撑。
