数字孪生技术的核心在于对多源异构数据的深度融合与智能解析，其应用场景的拓展 高度依赖于复杂数据的高效处理能力。地理数据处理通过整合 DEM、LiDAR 等数据，构 建高精度三维地质模型，结合 AI 算法实现地质灾害动态模拟（如滑坡预警、洪水淹没分 析），并应用于水利工程优化与城市规划决策。例如，黄河流域通过无人机测深技术实时 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 2 更新 ②高精度建模与动态更新 地形生成需兼顾分辨率（如 0.1 米 DSM）与性能优化（如降低分辨率提升运行效率）。 实时数据（传感器、无人机）的动态集成与孪生场景同步更新存在技术瓶颈。 ③复杂地质过程模拟 地质灾害（滑坡、泥石流）模拟依赖多参数耦合（坡度、岩性、降雨量），模型精度 受限于数据完整性与计算复杂度。 三维地质建模需融合稀疏钻孔数据与地形信息，存在地层边界不确定性。 ④多时序数据分析与标准化 地质图服务）、Sentinel-2 （地表覆盖）、Landsat（热红外分析地质活动）等提供的地质数据，对场地进行基础的地 质分析、灾害风险评估，在孪生场景中创建动态风险图层，根据粒子系统模拟地质灾害时 的滑坡运动轨迹，对地震波进行波动方程可视化。此外，在孪生界面可以专注于交互功能 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 20 开发，通过用户点击显示实时风险值

层级 L0：数据中心 L0：数据中心 L1：机房 L2：IT 硬件 L2：IT 硬件 L3：IT 软件 可靠因素 地质 基础资源 基础资源 组网 设备 架构 可靠性设计 地质灾害评估设计 风火水电冗余 电力、网络、线路冗余 组网可靠性 设备可靠性 软件架构可靠性 技术要求 避免地质原因导致多重故障 双路资源规划冗余设计 电力引入、网络出口、机柜布局 跨