近年来，淮安分局立足基层水文工作实际，聚焦水情值班值守中人工重复操作繁琐、报表制作效率偏低等痛点难点，逐步构建起基于RPA-AI技术的全流程自动化系统，推进水情值班智能场景成功应用，在汛期值班工作中发挥了实实在在的支撑作用，切实提升水文服务质效。

值班值守提质增效。传统值班模式下，值班人员需逐一核查全市130余处遥测站点的雨量、水位等核心数据，再手动统计制表，单轮操作耗时久且易出现数据误差。针对这一问题，分局依托RPA-AI流程机器人优化值班流程，每日8时自动完成所有站点巡检，同步开展数据校验、异常标记及智能插补工作，有效保障水文数据的准确性和完整性，缩短值班基础工作耗时。

水情简报智能生成。完成值班基础工作后，RPA流程机器人可自动生成标准格式的各类报表、水情简报等，无需人工手动编制、校对，大幅节省数据整理、文书撰写的时间成本，确保水情信息能够及时、规范地传递至相关部门，为防汛工作研判提供快速支撑。

预警预报触发及时。利用20232025年岔河站水位、雨量、流量数据，训练CEEMDAN-LSTM-Ridge融合模型，该模型以连续3天864步水雨情数据为输入，通过CEEMDAN分解剥离噪声、LSTM精准捕捉汛期水位时序变化规律、Ridge加权融合重构，实现5分钟单步水位实时预测。预测水位值设置预测值±2CM的统计置信区间，利用AI代码功能编写的水位过程线插件，由程序判断出现异常值时，自动将该站过程线置顶，提醒人为介入，实现被动查看水位过程线分析数据可靠性向AI机器人实时跟踪数据转变。

“第二大脑”初具雏形。根据Karpathy的LLM WIKI框架，在QCLAW上部署搭建LLM本地知识库，训练入库WORD文档和EXCEL文档，可由微信对话询问，AI快速响应反馈知识库水文相关内容，整合水文规范、历史数据、预报方案等，实现专业知识一键查询、秒级应答，大幅减少资料查阅耗时，助力经验传承与高效研判，为水情会商、应急处置与决策支撑提供稳定可靠的智能辅助，显著提升值班响应速度与专业服务能力。

水情智能值班系统的落地应用，使值班人员能够将更多精力投入到水情趋势研判、应急会商处置等核心工作中，进一步提升了水文监测预警的精准度和时效性。下一步，淮安分局将结合实际应用情况，完善模型算法、优化知识库文档的收集、推进大模型本地化部署，从单站试点推向全覆盖的水文值班小助手，为全面服务防汛抗旱提供更加及时高效的水文支撑。

（供稿：淮安分局 责编：省局办公室 何慈旺）