数字孪生流域的本质是充分利用基础和监测数据，结合流域相关领域的知识，模拟和再现虚拟世界中与水相关的物理实体和决策要素，虚拟与现实相结合，更直观、更智能地实现模拟预测、防洪应急、资源配置等业务应用为流域管理决策提供更智能、更准确的技术支持。那么下面就来看看数字孪生流域建设的难点有哪些吧！

　　一、数据基础弱

　　1、物联网感知数据、时空数据不足。物联网感知设备存在于地面上。、地下少，预警设备多、监测设备少、水文监测设施不足、水土保持监测站人口密集、人类活动频繁的地区布局明显不足，水库布局明显不足、堤防、中小型水闸缺乏监测，收集的数据不全面；时空数据包括供水管网、高程数据、倾斜摄影数据、建筑BIM数据等。，存在二维数据多、三维数据少的问题。在数字孪生流域建设过程中，模拟模拟缺乏时空数据支撑。

　　2、感知自动化智能化程度低。监测手段自动化程度不高，只有部分河流湖泊。、大中型水利工程自动监测采集；新型传感设备；、智能视频摄像头、定位、卫星无人机遥感等新技术的应用尚未得到广泛应用；监控仍以单点信息采集为主，无法测量、测不准、测量不全等问题，缺点、线、面部协同感知；应急监测设备能力低；、缺乏应急监测手段。

　　3、多源水利数据、异构。水利大数据来源广泛，不同监控平台获得的数据具有不同的数据结构、存储系统、非结构化数据、、半结构化数据、结构化数据并存，时空数据坐标不统一、编码不统一。

　　4、数据多、质量差，数据清理困难。水利数据包括历史数据和各种监测数据，数据量巨大。由于观测条件的不同，数据可信度参差不齐，对数据清洗和质量保证提出了很高的要求。

　　5、数据收集、存储、管理困难。大量数据的存储和管理需要新数据库的支持来管理和使用大量数据。

　　二、数据多维时空分析难

　　1、水利数据具有时空分布的特点，时间、双维空间下的数据分析比较困难。

　　2、水利数据实时性高，数据处理速度高。

　　3、云计算能力不足。水利大数据管理和分析应用中存在大量非结构化数据。数据挖掘分析和大数据模型运算需要强大的并行计算能力，现有的基础软硬件无法提供支持。

　　以上就是数字孪生流域建设的难点介绍了，希望能够对你们有所帮助，想要了解更多有关于数字孪生流域建设的信息。欢迎咨询飞渡科技。