水库群防洪调度纷繁复杂,水情,工情等数据的支撑。而这些数据多源异构,数据交换共享不畅,往往存储部门多,数据格式多,不便查询和访问。并且在防洪调度决策中,对知识的需求量大,对检索速度要求快,对知识的关联程度要求高。为此,全面的掌握信息,有效组织与表示防洪调度知识,充分挖掘数据价值,是亟需解决的问题。目前已经进入大数据时代,如何处理海量数据并从中挖掘知识成为研究的热点,知识图谱的出现改变了这种现状,它能构建一张方便人类和计算机“阅读”的知识网。防洪调度知识图谱构建是进行汛前防洪调度决策和调度方案编制的基础,也是利用人工智能领域的知识图谱技术对防洪调度知识管理的创新。本文构建淠河流域水库群防洪调度知识图谱,从智能知识支持的角度研究辅助防洪调度决策的方法。防洪调度知识图谱的构建包括知识建模、知识抽取、知识存储、知识应用。主要研究内容如下:（1）本体模型的构建:基于获取到的数据,以防洪预报调度信息为基础,进行模式层的建立,采取斯坦福大学提出的七步法半自动化的构建防洪调度知识图谱的模式层,把模式层分为预报节点（水库、断面、闸坝）、水文监测站点、防洪工程、防洪保护对象、控制区域、预报模型共六个本体类型。并在专家的指导下对其属性关系进行定义。（2）数据层的构建:以构建好的模式层为约束,对数据知识进行抽取,结构化数据采用D2RQ工具转为RDF形式。非结构化数据利用BILSTM-CRF模型对文本进行处理。将抽取出来的数据存储到Neo4j数据库中构成防洪调度知识图谱。（3）图谱应用:对业务情景特征进行分析,设计知识匹配搜索功能及查询界面,并以Echarts工具对知识图谱可视化展示。基于构建的防洪调度知识图谱,进行其知识匹配功能应用设计,通过分析业务情景和用户特点,全面、快速、准确的获取所需要的知识,实现领域知识的智能获取,辅助决策。