灌區基礎數據管理分析

張開學，張龍龍

(焦作市引沁灌區管理局，河南 濟源 459000)

0 前言

2020年3月黨中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》(以下簡稱意見)，分類提出土地、勞動力、資本、技術、數據五個要素領域的改革方向和具體舉措，部署完善要素價格形成機制和市場運行機制。有人比喻說，數據是數字經濟時代的石油，在數字經濟時代，數據發揮著重要作用，在這次新冠肺炎疫情防控工作中，政府基于前期建立的基礎數據庫進行的疫情數據分析起到了重要的支持作用?！兑庖姟钒选皵祿绷袨樾滦蜕a要素形態，為中國的數字經濟發展提供了支撐。

數據要素的提出，是這次意見最大的亮點，政府把它單列出來，這種提法是絕無僅有的。數據要素在生產中，特別是在現代服務業當中，起著關鍵作用。數據作為一個獨立要素，如何評估數據的應用方向，如何重新認識數據在灌區管理工作中的積極作用和巨大挑戰，如何為灌區未來的現代化建設提供基礎數據保障，還需要灌區管理者認真研究探索。

近期，水利部、國家發改委聯合發布《關于開展“十四五”大型灌區續建配套與節水改造實施方案編制工作的通知》，通知強調應充分利用GIS成果對灌區范圍及面積進行普查，同時將灌區現有水利設施信息進行調查整理后，在地理信息平臺上進行位置及信息標注。從通知中可以看到有關部委推進灌區基礎數據管理水平提升的決心。

隨著5G技術的成熟并逐步推廣，萬物互聯時代終將到來，而萬物皆數據正在被達成共識，習近平總書記曾指出“大數據是工業社會的‘自由’資源，誰掌握了數據，誰就掌握了主動權”。灌區的良性發展同樣離不開數據支撐，作為灌區管理者,應提前謀劃、提前布局，為灌區現代化建設做好前期基礎數據準備工作。

1 數據管理的內涵

數據是客觀世界中某個實體的數量、狀態和行為的符號，數據不僅僅是傳統意義上的數字，經過數字化處理后的文字、圖像、聲音和視頻等多媒體信息也屬于數據，數據已經滲入到當今社會各行各業，成為一項重要的生產要素。

無論是信息服務中的算法推送，還是智慧城市建設中的大數據分析，抑或是智能制造領域的智能優化，都離不開數據的提取、存儲、轉移和分析。數據管理是利用計算機硬件和軟件對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程，其目的在于充分有效發揮數據的作用。伴隨時代發展，科學技術進步，人類社會已經進入到大數據時代，對海量龐大的數據潛在價值進行挖掘運用，通過數據分析結果指導某一行業生產效率的提升，真正將數據轉化為生產力成為數據管理的主要內涵。

2 灌區數據管理的重要性

數據在灌區運行過程中是隨處可見的，如區域環境數據、工程數據、供水數據、財務數據、用水戶數據等都是常見的數據。隨著灌區現代化管理水平的不斷提升，尤其是前端感知及通信技術不斷在灌區推廣使用，各種數據通過多種傳輸方式源源不斷的進行匯聚。灌區具有工程布置分散、引水總量有限、水資源需求點多面廣、供水矛盾動態變化等特點，部分灌區還存在上游來水時空不均的現象。如何更高效的收集數據，如何對數據進行科學分類存儲，如何對數據進行甄別篩選處理，如何通過數據分析實現水資源的優化配置和高效利用，如何通過數據分析保證灌區工程的安全可靠，如何提升數據綜合應用能力來提升灌區現代化綜合管理效率，已經成為灌區管理者未來必須要解決的問題。而基礎數據管理工作是解決這些問題的基礎性工作，管理質量的好壞，已經成為項目前期立項審批的重要考核指標，也將成為灌區現代化建設的重要基礎成果。

3 灌區基礎數據現狀

3.1 區域環境數據

區域環境數據主要包括水文、氣象、墑情等數據。大部分自流灌區經過多年運行，水文數據主要由流域機構或當地水文局收集并保存，未完全掌握在自己手中，在分析研判水情發展趨勢時，往往沒有數據支撐，灌區區域的氣象數據雖有專人按時記錄，但規范性及完整性不足，往往需要到當地氣象部門查詢佐證。墑情監測任務主要由農業部門負責，灌區無法及時掌握區域內墑情變化情況，造成數據對接的時效性較差。灌區水情趨勢研判分析工作往往需要水文氣象墑情等區域數據的支撐，而這些基礎區域數據的不足，造成灌區水情趨勢研判分析結論往往是依靠經驗而非數據的理性分析。

3.2 工程數據

工程數據主要為歷史建設數據和現狀管理數據。歷史建設數據主要是建設初期的立項、設計和施工階段發生的數據資料。現狀管理數據主要是加固改善、續建配套、歲修、日常巡查等后期運行過程中發生的數據資料。

大中型灌區許多建設于20世紀60年代前后，由于受當時生產條件限制及社會管理水平較低的影響，灌區建設的歷史數據往往處于分散存放狀態，許多重要數據如大型建筑物的設計數據、結構計算手稿、施工階段珍貴的影像數據等都還存放于設計院、廣電等相關部門的檔案室，甚至有些原始數據處于丟失狀態，無法集中統一管理。雖然一些灌區后期能夠及時將部分歷史數據進行收集并分類歸檔管理，但數字化程度偏低且數據鏈完整度不高。隨著后期工程管理水平不斷提高，現狀管理數據雖都能即時以數據鏈形式科學歸檔，但關鍵數據未進行針對性提煉分類，關鍵數據指向性偏低，無法用于科學分析并指導工程安全運行管理，制約著灌區綜合管理水平的進一步提升。

3.3 供水數據

供水管理是灌區服務當地社會經濟發展的核心工作，供水數據作為灌區核心數據，在日常管理中灌區管理者都較為重視此類數據的記錄和存檔。由于缺少與既懂灌區運行又懂數據分析的專業院校合作機會，同時受灌區自身條件限制也無法吸引專業的數據分析人員加入，造成供水數據往往被簡單的記錄后安靜的存放于檔案柜或數據庫中，而未真正發揮其在灌區供水管理工作中的真正價值。

3.4 財務數據

由于財會制度的嚴格要求，各個灌區都能即時且規范的進行財務數據管理歸檔。隨著會計電子化的推廣，財務數據電子化率非常高，財務軟件各類報表功能較完善，但這些報表往往停留在專業財務方面，而符合灌區實際的供水經營效益綜合分析等定制型報表基本處于空白狀態，對于灌區管理者來說，在沒有專業知識背景下閱讀專業財務報表，往往生澀難懂，無法直觀解讀灌區運行現狀。

3.5 用水戶數據

水作為一種重要的資源性商品，無論是糧食種植還是企業生產過程中都起著重要作用。灌區目前對用水戶數據掌握較為分散，同樣也未建立起完整且規范的供需雙方數據鏈條，不利于水資源的科學利用。

3.6 數字化率低

上述80%以上相關數據并未進行數字化存儲，灌區數據整體數字化率低，同時缺少運用地理信息系統進行數據管理能力，不利于常用數據的自動化分析，不利于數據組合式分析的多樣性，更無法實現對“一滴水”的全生命周期管理。

4 灌區基礎數據應用場景及管理建議

4.1 應用場景初探

數據之間相互依存又相互獨立，任意兩個看似不關聯的數據，隨著社會科技與學術水平的發展，都可能碰發出強大的能量。

一切應用場景的實現都是基于不同數據之間關聯的展示，例如通過電子表格軟件自帶圖表功能就可以實現數據變化趨勢性分析，又如通過地理信息系統即可實現灌區地圖制作，空間分析，空間數據建庫等功能，同時基于該信息系統，可進一步實現更加智慧的決策功能，例如一個月或一個季度或上半年無降雨或降雨量偏少，通過歷史數據的統計分析(水文，收入，旱情，農民情緒等數據)可以輔助灌區去提前布局應對水資源供需矛盾，或是通過一些經濟發展數據及產品價格變化數據提前預判用水需求變化。

4.2 數據管理建議

物聯網時代是萬物皆數據的時代。沒有強大的數據庫支持，一切應用開發都是空中樓閣，雖好看但起不到應有的作用，現階段應側重于基礎數據的收集與管理，根據灌區的現狀需求和未來5年的發展趨勢，去布置不同類型的前端感知設備設施或者與水文氣象農業等部門合作建立數據共享機制，管理相關基礎數據?；A工作做好后，對于前沿技術對于灌區來講搭建成本肯定較高，只能等成本下降才能實現。但有了前期建立起來的強大基礎數據庫作支撐，未來的一切新應用只需接入基礎數據庫調試運行即可。

基礎數據管理是一個系統性工程，對于灌區來講前期勢必會投入大量的時間成本、人力成本，甚至資金成本。但數據管理作為基礎性工作，成本主要為時間和人力，灌區只需聘請專業人士對現有在職人員進行培訓后便可實施開展，而且基礎數據庫一旦建立起來，數據潛在價值可以促進灌區生產效率的提升，屬于必要的有利成本。

基礎數據管理主要是將區域、工程、供水、財務、用水戶等數據進行資料收集并科學管理，同時進行數據甄別篩選，通過提煉加工，在地理信息系統中進行匯總的數據庫化過程，最終形成“一滴水”全生命周期的完整數據鏈。

5 結語

數據是數字化的基礎，數字化是灌區未來現代化發展的趨勢和必然。基礎數據庫的建立，雖短期見效慢，但利于長遠，需要我們灌區管理者有守拙的精神，有功成不必在我的境界，更要有一張藍圖繪到底的決心。