水利行业智能化水资源管理与防洪方案

水利行业智能化水资源管理与防洪方案TOC\o"1-2"\h\u24110第一章智能水资源管理概述 2245881.1智能水资源管理背景 2156011.2智能水资源管理意义 2291061.3智能水资源管理发展趋势 322608第二章智能水资源监测与数据采集 382622.1监测技术概述 3301142.2数据采集系统设计 4193952.3数据传输与存储 427892第三章智能水资源分析与评价 5276683.1数据处理与分析方法 577583.1.1数据预处理 5127393.1.2特征提取 536263.1.3分析方法 5135893.2水资源评价模型 6191073.2.1模型构建 6284093.2.2模型训练与优化 618333.2.3模型验证与评估 6211073.3智能评价系统开发 627443.3.1系统架构设计 6211033.3.2系统功能实现 6114943.3.3系统部署与测试 6161603.3.4系统维护与更新 616452第四章智能水资源调度与优化 6325954.1水资源调度策略 7319734.2优化算法研究 734234.3智能调度系统设计 821518第五章智能水资源管理与决策支持 873255.1决策支持系统概述 877595.2智能决策模型构建 9131915.3系统应用与案例分析 924484第六章智能防洪技术与方案 10102266.1防洪技术概述 10310466.2防洪方案设计 1056356.3智能防洪系统开发 118016第七章智能防洪预警与应急响应 11286167.1预警系统设计 11226457.1.1设计原则 11293427.1.2系统架构 12164567.2应急响应机制 12309247.2.1应急响应流程 12186677.2.2应急资源保障 1243507.3案例分析与评估 13243577.3.1案例选取 13211207.3.2案例分析 13113057.3.3评估 1323661第八章智能水资源管理与防洪信息化建设 13190948.1信息化建设现状 1379778.2信息化建设规划 14124098.3信息化技术应用 1419168第九章智能水资源管理与防洪政策法规 15241509.1政策法规概述 15212249.2智能水资源管理政策法规 1590909.2.1法律层面 15136179.2.2政策层面 1526519.2.3地方政策法规 15281999.3防洪政策法规 15212749.3.1法律层面 1512009.3.2政策层面 15231219.3.3地方政策法规 1514134第十章智能水资源管理与防洪未来发展 162876310.1发展趋势分析 162300210.2技术创新与应用 16442210.3智能水资源管理与防洪战略规划 16第一章智能水资源管理概述1.1智能水资源管理背景我国社会经济的快速发展，水资源需求日益增长，水资源管理与防洪任务愈发艰巨。传统的水资源管理方式在应对复杂多变的水资源问题时，已逐渐显露出诸多不足。为了更好地保障水资源的安全、高效利用，以及实现水资源的可持续开发，智能化水资源管理应运而生。智能水资源管理依托现代信息技术、物联网、大数据、人工智能等先进技术，为水资源管理提供了一种全新的解决方案。1.2智能水资源管理意义智能水资源管理具有以下几方面的意义：（1）提高水资源利用效率：通过智能水资源管理系统，可以实现水资源信息的实时监测、分析和预测，为水资源调度和优化配置提供科学依据，从而提高水资源利用效率。（2）保障水资源安全：智能水资源管理能够及时发觉和预警水资源安全隐患，为防洪减灾提供有力支持，保证水资源安全。（3）促进水资源可持续发展：智能水资源管理有助于合理开发、利用和保护水资源，实现水资源可持续发展。（4）提升水资源管理水平：智能水资源管理可以提高水资源管理的科学性、精准性和有效性，为水资源管理决策提供有力支持。1.3智能水资源管理发展趋势当前，智能水资源管理正处于快速发展阶段，以下为智能水资源管理的发展趋势：（1）技术融合与创新：智能水资源管理将不断融合物联网、大数据、人工智能等先进技术，推动水资源管理技术的创新与发展。（2）智能化程度不断提高：技术的进步，智能水资源管理系统的智能化程度将不断提高，能够实现更精准的水资源预测、调度和决策。（3）跨部门协同：智能水资源管理将实现跨部门、跨区域的信息共享与协同，形成水资源管理合力，提高水资源管理水平。（4）广泛应用：智能水资源管理将在我国水资源管理领域得到广泛应用，为水资源保护、开发和利用提供有力支持。第二章智能水资源监测与数据采集2.1监测技术概述科学技术的不断发展，水资源监测技术也在不断更新。监测技术主要包括遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等。这些技术在水资源监测领域具有广泛的应用，能够实时、准确地获取水资源信息，为水资源管理和防洪决策提供科学依据。遥感技术通过卫星遥感图像获取地表水资源信息，具有覆盖范围广、实时性强、数据获取速度快等特点。遥感技术在水资源监测中的应用包括水体面积提取、水质监测、水文参数反演等。地理信息系统（GIS）是一种以地理空间数据为基础，采用计算机技术进行数据管理、分析和可视化的技术。GIS在水资源监测中的应用主要包括水资源空间分布分析、水文过程模拟、水资源评价等。全球定位系统（GPS）是一种通过卫星信号实现对地面目标精确定位的技术。GPS在水资源监测中的应用包括水位监测、降雨监测、地形变化监测等。2.2数据采集系统设计数据采集系统是智能水资源监测与管理的核心部分。系统设计应遵循以下原则：（1）全面性：数据采集系统应能够全面覆盖水资源监测的各个方面，包括水量、水质、水位、降雨等。（2）实时性：数据采集系统应能够实时采集水资源信息，以满足实时管理和防洪决策的需求。（3）准确性：数据采集系统应具有较高的测量精度，保证监测数据的准确性。（4）可靠性：数据采集系统应具备较强的抗干扰能力，保证在复杂环境下稳定运行。数据采集系统主要包括以下组成部分：（1）传感器：用于采集水资源信息的各种传感器，如水位传感器、水质传感器、降雨传感器等。（2）数据采集模块：将传感器采集的数据进行预处理、存储和传输。（3）通信模块：实现数据采集模块与监测中心之间的数据传输。（4）监测中心：对采集到的水资源数据进行处理、分析和展示。2.3数据传输与存储数据传输与存储是智能水资源监测系统的关键环节，关系到监测数据的实时性和可靠性。以下是数据传输与存储的几个方面：（1）数据传输：数据传输采用有线和无线相结合的方式。有线传输包括光纤、电缆等，无线传输包括GPRS、CDMA、LoRa等。根据实际情况选择合适的传输方式，保证数据传输的实时性和稳定性。（2）数据格式：监测数据采用统一的数据格式，便于数据的处理和分析。数据格式包括时间戳、站点编号、参数类型、参数值等。（3）数据存储：监测数据存储采用数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。数据库管理系统具有数据存储、查询、备份等功能，保证数据的安全性和完整性。（4）数据加密：为保障数据传输和存储的安全性，对数据进行加密处理。加密算法可选择AES、RSA等。（5）数据备份：定期对监测数据进行备份，以防数据丢失。备份方式包括本地备份和远程备份。通过以上措施，实现智能水资源监测与数据采集系统的高效运行，为水资源管理和防洪决策提供有力支持。第三章智能水资源分析与评价3.1数据处理与分析方法在智能化水资源管理与防洪方案中，数据处理与分析方法起到了的作用。本节主要介绍数据预处理、特征提取及分析方法。3.1.1数据预处理数据预处理是数据分析和评价的基础，主要包括以下步骤：（1）数据清洗：对收集到的水资源数据进行去噪、缺失值填充、异常值处理等，保证数据的准确性。（2）数据整合：将不同来源、格式的水资源数据整合到一个统一的数据框架中，便于后续分析。（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同量纲对分析结果的影响。3.1.2特征提取特征提取是数据分析的关键环节，主要包括以下方法：（1）相关性分析：分析各指标间的相关性，筛选出具有较高相关性的指标。（2）主成分分析：通过主成分分析，将多个指标综合为一个或几个主成分，降低数据维度。（3）因子分析：分析各指标间的内在关系，提取具有代表性的因子。3.1.3分析方法（1）统计分析：利用描述性统计方法，对水资源数据进行分析，了解其分布特征。（2）聚类分析：根据样本间的相似性，将样本划分为若干类别，进行分类分析。（3）回归分析：研究变量间的依赖关系，建立回归模型，预测未来水资源变化。3.2水资源评价模型水资源评价模型是智能化水资源管理与防洪方案的核心部分，主要包括以下内容：3.2.1模型构建根据水资源数据的特点，构建适合的评价模型。常见的水资源评价模型有：多元线性回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。3.2.2模型训练与优化利用已知数据对模型进行训练，通过调整模型参数，提高模型的预测精度。还可以采用交叉验证、网格搜索等方法对模型进行优化。3.2.3模型验证与评估利用验证集对模型进行验证，评估模型的泛化能力。常用的评估指标有：均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。3.3智能评价系统开发智能评价系统是基于水资源评价模型，结合现代信息技术，实现水资源管理与防洪的智能化。以下是智能评价系统开发的关键环节：3.3.1系统架构设计根据水资源管理与防洪需求，设计系统架构，包括数据采集与处理、模型训练与优化、评价结果展示等模块。3.3.2系统功能实现利用编程语言和开发框架，实现系统功能。主要包括：数据预处理、模型训练、评价结果展示等。3.3.3系统部署与测试将开发完成的智能评价系统部署到服务器上，进行实际运行测试，保证系统稳定、高效运行。3.3.4系统维护与更新对系统进行定期维护和更新，以适应不断变化的水资源管理与防洪需求。主要包括：数据更新、模型优化、系统功能扩展等。第四章智能水资源调度与优化4.1水资源调度策略水资源调度策略是智能水资源管理系统的核心组成部分，其主要目标是在满足水资源合理利用和防洪安全的前提下，实现水资源的最优分配和调度。在本节中，我们将对水资源调度策略进行详细阐述。根据水资源调度的基本原则，我们将制定一系列调度规则。这些规则主要包括：优先保障生活用水，合理安排农业、工业和生态环境用水，兼顾发电、航运等特殊需求。还需考虑水资源调度的实时性、预见性和适应性，保证调度策略的灵活性和有效性。根据不同地区的水资源状况和用水需求，我们将制定差异化的水资源调度方案。具体包括：跨流域水资源调度、流域内部水资源调度、城市水资源调度和农业水资源调度等。这些方案将充分考虑水资源时空分布不均、用水结构差异等因素，实现水资源的高效配置。结合现代水资源调度技术，我们将运用水资源调度模型对调度策略进行优化。这些模型包括：线性规划模型、动态规划模型、神经网络模型和遗传算法模型等。通过模型模拟和计算，为水资源调度提供科学依据。4.2优化算法研究优化算法在水资源调度中具有重要意义，它能够帮助我们在复杂的水资源系统中找到最优解。本节将重点介绍几种常用的优化算法及其在水资源调度中的应用。线性规划算法是一种广泛应用于水资源调度的优化方法。它通过建立线性规划模型，将水资源调度问题转化为求解线性方程组的过程。线性规划算法具有计算简单、收敛速度快的特点，适用于求解水资源分配和调度中的线性优化问题。动态规划算法是一种求解多阶段决策问题的优化方法。在水资源调度中，动态规划算法可以用来求解具有时间序列特点的水资源优化分配问题。通过将问题分解为多个阶段，动态规划算法能够逐步求解出每个阶段的最优决策，从而实现整体最优。神经网络算法作为一种模拟人脑神经元结构的计算方法，其在水资源调度中的应用也日益广泛。神经网络算法具有自学习、自适应和泛化能力，能够处理非线性、时变和不确定性问题。在水资源调度中，神经网络算法可以用来建立水资源系统模型，预测未来水资源变化趋势，为调度决策提供依据。遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的优化方法。它通过模拟生物进化过程，求解水资源调度中的非线性优化问题。遗传算法具有较强的全局搜索能力，适用于求解复杂的水资源调度问题。4.3智能调度系统设计智能调度系统是水资源调度与优化的关键载体，它能够实现水资源调度的自动化、智能化和高效化。本节将从系统架构、功能模块和关键技术三个方面对智能调度系统进行设计。系统架构方面，智能调度系统采用分层设计，包括数据层、模型层、应用层和用户层。数据层负责收集和处理水资源相关的数据信息；模型层主要包括水资源调度模型、优化算法模型等；应用层实现水资源调度的业务功能；用户层为用户提供操作界面和交互功能。功能模块方面，智能调度系统主要包括以下模块：数据采集与处理模块、水资源调度模型模块、优化算法模块、决策支持模块、预警与应急模块、系统管理与维护模块等。这些模块相互协作，共同实现水资源调度的各项功能。关键技术方面，智能调度系统主要涉及以下关键技术：大数据技术、云计算技术、物联网技术、人工智能技术、网络安全技术等。这些技术的应用为水资源调度提供了强大的技术支持，保证了智能调度系统的稳定运行和高效功能。第五章智能水资源管理与决策支持5.1决策支持系统概述水资源管理决策支持系统（WRMDSS）是集成了水资源信息采集、处理、分析和决策功能的信息系统。其主要目的是为水资源管理者提供科学、合理、高效的决策支持，保证水资源的可持续利用。决策支持系统主要包括以下几个关键组成部分：数据采集与处理、模型库、知识库、用户界面和决策支持模块。数据采集与处理模块负责从各种监测设备、遥感系统和统计数据中收集水资源信息，并对这些数据进行预处理、整合和存储。模型库包含了一系列水资源模型，如水文模型、水资源优化模型、水质模型等，用于模拟和预测水资源状况。知识库则包含了水资源管理领域的专业知识、规则和标准，用于辅助决策。用户界面为用户提供了一个友好的人机交互环境，方便用户进行数据查询、模型调用和决策分析。决策支持模块则是系统的核心，负责根据用户需求，调用模型库和知识库中的资源，为用户提供决策建议。5.2智能决策模型构建智能决策模型是决策支持系统的核心部分，主要包括以下几种类型：（1）基于数据驱动的模型：这类模型通过收集大量的历史数据，运用机器学习算法进行训练，从而建立水资源管理与防洪的预测模型。常用的算法包括回归分析、神经网络、支持向量机等。（2）基于规则的模型：这类模型根据水资源管理领域的专业知识，建立一系列规则，用于指导决策。例如，可以根据水位、降雨量等因素，制定相应的调度规则。（3）基于优化模型的决策模型：这类模型通过构建水资源优化模型，求解最优解或满意解。常用的优化方法包括线性规划、非线性规划、动态规划等。（4）基于多目标决策的模型：这类模型考虑水资源管理的多目标性，如防洪、供水、发电等，通过多目标优化方法，寻求各目标之间的平衡。5.3系统应用与案例分析在实际应用中，智能水资源管理与决策支持系统可以应用于以下几个方面：（1）洪水预警与防洪调度：通过实时监测降雨量、水位等信息，结合气象预报，对可能发生的洪水进行预警，并根据预警结果，制定合理的防洪调度方案。案例：某地区发生强降雨，决策支持系统根据实时监测数据，预测未来一段时间内可能发生洪水。系统根据预警结果，自动制定防洪调度方案，包括水库蓄水、河道疏浚、人员转移等，保证防洪安全。（2）水资源优化配置：根据水资源需求、供水能力等信息，优化水资源配置方案，实现水资源的合理利用。案例：某地区水资源紧张，决策支持系统根据用水需求、供水能力等因素，制定最优水资源配置方案，包括水源调度、输水工程、用水结构优化等，提高水资源利用效率。（3）水质监测与预警：通过实时监测水质指标，对可能发生的水质污染事件进行预警，并为管理者提供治理建议。案例：某地区发觉水质恶化，决策支持系统根据监测数据，分析污染原因，制定治理方案，包括污染源治理、水质净化、生态修复等，保证水质安全。（4）水资源管理决策分析：为水资源管理者提供各类水资源管理决策分析报告，辅助管理者制定政策、规划等。案例：某地区水资源管理部门需要制定水资源规划，决策支持系统根据历史数据、现状分析和发展趋势，为管理者提供规划建议，包括水资源开发、保护、利用等方面的内容。第六章智能防洪技术与方案6.1防洪技术概述科技的不断进步，防洪技术逐渐由传统的经验性方法转向智能化管理。智能防洪技术主要利用现代信息技术、自动化控制技术、遥感技术、地理信息系统（GIS）等手段，对洪水进行实时监测、预测和分析，以提高防洪工作的效率和准确性。智能防洪技术包括以下几个方面：（1）洪水监测技术：通过布置在河流、湖泊等水域的传感器，实时监测水位、流量、降雨等数据，为防洪决策提供基础信息。（2）洪水预测技术：利用气象、水文数据，结合数值模拟方法，对洪水过程进行预测，为防洪调度提供依据。（3）防洪工程自动化控制技术：通过自动化控制系统，对防洪工程进行实时调控，提高防洪工程的调度效率和安全性。（4）防洪决策支持系统：整合各类防洪信息，为部门和企业提供科学的防洪决策支持。6.2防洪方案设计智能防洪方案设计应遵循以下原则：（1）系统性：充分考虑防洪工作的整体性，将洪水监测、预测、调度、预警等环节有机结合，形成一套完整的防洪体系。（2）实用性：针对不同地区、不同类型的洪水，设计具有针对性的防洪方案，保证方案在实际应用中的有效性。（3）安全性：在防洪方案设计中，充分考虑工程安全、人员安全和生态环境安全，保证防洪工程的安全运行。以下是一个典型的智能防洪方案设计：（1）洪水监测：在重点防洪区域布设水位、流量、降雨等传感器，实时收集洪水信息。（2）洪水预测：利用气象、水文数据，结合数值模拟方法，对洪水过程进行预测。（3）防洪调度：根据洪水预测结果，对防洪工程进行实时调控，保证工程安全运行。（4）预警发布：当预测到可能发生洪水灾害时，及时发布预警信息，指导相关部门和群众采取应对措施。（5）防洪决策支持：整合各类防洪信息，为部门和企业提供科学的防洪决策支持。6.3智能防洪系统开发智能防洪系统开发主要包括以下环节：（1）系统需求分析：明确系统功能、功能和用户需求，为系统开发提供依据。（2）系统设计：根据需求分析，设计系统架构、数据库结构、界面和功能模块。（3）系统开发：采用编程语言和开发工具，实现系统功能。（4）系统集成：将各个功能模块整合为一个完整的系统，并进行调试和优化。（5）系统部署：在服务器上部署系统，保证系统稳定运行。（6）系统维护：定期检查系统运行状况，及时修复故障，保证系统正常运行。通过智能防洪系统的开发与应用，可以有效提高我国防洪工作的效率和准确性，为保障人民群众生命财产安全和社会稳定提供有力支持。第七章智能防洪预警与应急响应7.1预警系统设计7.1.1设计原则为保证水利行业智能化水资源管理与防洪方案的有效实施，预警系统设计应遵循以下原则：（1）实时性：预警系统应能实时监测水位、雨量、地质等关键参数，为防洪决策提供及时、准确的数据支持。（2）准确性：预警系统应具有较高的预测精度，保证在发生洪水等灾害时，能够提前发出预警。（3）可靠性：预警系统应具备较强的抗干扰能力，保证在各种环境下稳定运行。（4）易用性：预警系统应界面友好，操作简便，便于相关人员快速掌握和使用。7.1.2系统架构预警系统主要包括数据采集与传输、数据处理与分析、预警发布与反馈三个模块。（1）数据采集与传输：通过传感器、遥测设备等手段，实时采集水位、雨量、地质等关键参数，并传输至数据处理与分析模块。（2）数据处理与分析：对采集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据融合、特征提取等，为预警决策提供支持。（3）预警发布与反馈：根据数据处理与分析结果，及时发布预警信息，并通过短信、电话等方式通知相关人员。同时收集预警响应情况，为系统优化提供依据。7.2应急响应机制7.2.1应急响应流程应急响应机制主要包括预警发布、应急调度、应急抢修、应急撤离、应急恢复五个环节。（1）预警发布：根据预警系统发布的预警信息，及时启动应急响应。（2）应急调度：根据预警信息，调整水利设施运行状态，保证水资源合理调配。（3）应急抢修：对损坏的设施进行紧急修复，保证水利设施正常运行。（4）应急撤离：组织受洪水威胁的人员有序撤离，保证人员安全。（5）应急恢复：洪水过后，及时组织恢复生产生活秩序，减少灾害损失。7.2.2应急资源保障为保证应急响应的顺利进行，应加强以下应急资源保障：（1）人员保障：加强应急队伍建设，提高应急人员素质。（2）物资保障：储备必要的应急物资，如沙袋、水泵、救生器材等。（3）技术保障：研发和应用先进的防洪技术，提高防洪能力。（4）资金保障：设立应急响应资金，保证应急响应的顺利进行。7.3案例分析与评估7.3.1案例选取以某地区近年来发生的洪水灾害为案例，分析预警系统设计和应急响应机制在实际应用中的效果。7.3.2案例分析（1）预警系统设计：在洪水来临前，预警系统能够实时监测到水位、雨量等关键参数的变化，提前发出预警。（2）应急响应机制：在预警发布后，相关部门能够迅速启动应急响应，采取有效措施，保证人员安全。7.3.3评估通过对案例的分析，可以得出以下评估结论：（1）预警系统设计合理，能够为防洪决策提供及时、准确的数据支持。（2）应急响应机制有效，能够迅速应对洪水灾害，保证人员安全。（3）在今后的工作中，应继续优化预警系统和应急响应机制，提高防洪能力。第八章智能水资源管理与防洪信息化建设8.1信息化建设现状我国经济社会的快速发展，水利行业信息化建设取得了显著成果。在水资源管理与防洪领域，信息化建设主要体现在以下几个方面：（1）水资源信息采集与传输系统：我国已建立了一系列水资源信息采集站点，通过自动监测设备实时采集水资源数据，并通过有线和无线网络传输至数据处理中心。（2）水资源管理系统：各地水利部门纷纷开展水资源管理系统建设，实现了水资源数据的统一管理、分析与调度。（3）防洪预警系统：我国已建立了一套完善的防洪预警系统，通过实时监测雨情、水情、工情等信息，为防洪决策提供技术支持。（4）信息化基础设施建设：各地水利部门加大投入，完善信息化基础设施建设，包括数据中心、通信网络、服务器等。8.2信息化建设规划为进一步提升水利行业智能化水平，未来信息化建设规划应着重以下几个方面：（1）完善水资源信息采集与传输系统：扩大信息采集范围，提高数据传输速度，保证信息的实时性和准确性。（2）加强水资源管理系统建设：整合各类水资源数据，实现水资源优化配置与调度，提高水资源利用效率。（3）提升防洪预警系统功能：增加预警范围，提高预警精度，实现多部门协同作战，降低灾害损失。（4）加强信息化基础设施建设：提高数据中心处理能力，优化通信网络，保证系统安全稳定运行。8.3信息化技术应用在水资源管理与防洪信息化建设过程中，以下几种技术应用：（1）物联网技术：利用物联网技术，实现对水资源信息的实时采集、传输和处理，为水资源管理与防洪提供数据支持。（2）大数据技术：通过大数据分析，挖掘水资源管理与防洪领域的规律和趋势，为决策提供科学依据。（3）云计算技术：利用云计算平台，实现水资源管理与防洪数据的存储、计算和共享，提高系统功能。（4）人工智能技术：运用人工智能算法，对水资源管理与防洪数据进行智能分析，辅助决策制定。（5）卫星遥感技术：利用卫星遥感数据，实现对水资源和防洪设施的实时监测，提高预警能力。通过以上信息化技术的应用，我国水利行业智能化水资源管理与防洪水平将得到进一步提升，为保障水资源安全和社会经济发展贡献力量。第九章智能水资源管理与防洪政策法规9.1政策法规概述水资源管理与防洪是关系国计民生的重要领域，我国高度重视水资源管理与防洪工作，制定了一系列政策法规，以保证水资源的高效利用和防洪安全。这些政策法规涵盖了水资源管理、水利设施建设、防洪减灾等多个方面，为智能水资源管理与防洪提供了坚实的法律基础。9.2智能水资源管理政策法规9.2.1法律层面在法律层面，我国《水法》、《水土保持法》、《环境保护法》等法律法规为智能水资源管理提供了法律依据。这些法律法规明确了水资源管理的基本原则、管理体制和法律责任，为智能水资源管理政策的制定和实施提供了法律保障。9.2.2政策层面在政策层面，我国出台了一系列政策措施，推动智能水资源管理的发展。例如，《关于加快推进生态文明建设的意见》、《国家水污染防治行动计划》等政策文件，明确提出要运用现代信息技术，提高水资源管理智能化水平。9.2.3地方政策法规各地根据实际情况，制定了一系列地方性政策法规，推动智能水资源管理的实施。如《北