地下水監測中大數據技術的應用探討

摘要：作為居民生活生產中的主要用水來源之一的地下水，近幾年的開采量在部分地區顯著提高，對其進行合理檢測與居民用水環境安全密切相關。因此，水質監測是地下水的監測重點，而大數據技術提供的信息化監測能夠使檢測數據更加精確。本文將以地下水監測在大數據技術中的應用為話題展開敘述，僅供參考。

關鍵詞：地下水;大數據技術;應用探討

引文：在信息化技術高速發展的今天，關于地下水的數據信息龐雜繁多，思考如何應用大數據技術進行數據的高效收集與分類是每一個專業的技術人員需要掌握的技能。在大數據技術、人工智能、云計算的應用背景下，專業技術人員可以通過算法來對數據信息進行加工處理。地下水的安全使用對于居民的生活起居有著積極的影響，通過對地下水的有效監測可以實現居民安全用水的目的。

一、地下水監測現狀

地下水因其具有水體質量高、水量穩定等優勢，是城市和農業灌溉用水的主要來源。但是由于人們的過分開采以及對于水資源的浪費，導致地下水降落漏斗產生進而形成地面塌陷，使得人們居住的生態環境遭到了嚴重破壞。當水體的使用嚴重超出其補給的速度，就會造成區域性的地面塌陷、地面沉降、土地沼澤化等不利的自然現象。在大數據技術的應用下，專業的工作人員通過對相關參數進行合理設置，以期實現對地下水質的智能化監控。

當下的水體監測主要是通過水質自動化檢測系統，以多參數水質檢測儀為中心，運用傳感器技術、自動化技術、專業分析軟件、信息網絡構成的自動檢測體系與管理平臺。在進行水體檢測時，相關設備將收集的水質信息利用信號傳輸系統，將傳感器收集到的各種數據信息進行即時傳輸，最后經過檢測中心對搜集到的水體信息進行分類處理。

二、地下水監測中大數據技術的應用

（一）大數據技術在地下水中的運用

大數據技術通過統計各監測基站搜集到的異常數據來建立優化的預警系統。專業的技術人員通過對搜集到的水體數據信息進行處理分析，將已生成的信息報告提供給管理者，以順利完成工作。當用大數據技術監測地下水時，利用系統已經設置好的參數來對異常信息進行監控，當水體出現異常情況時可以及時發出警報。通過在終端進行實時動態監測，查看搜集到的水體數據及預警信息，從而有效地實現地下水監測的工作。借助自動化技術來對數據進行統計分析匯總等一系列相關服務，以實現地下水的動態監測和信息精細化管理。

（二）地下水監測中的大數據平臺

互聯網技術通過對檢測數據的搜集來建立信息平臺，以確保信息的時效性。通過將采集到的多渠道信息在平臺上進行資源的分類匯總，以此搭建多維度的存儲和數據庫。同時為確保信息的精確性與準確性，專業技術人員應該及時將采集到的水體信息傳到主機中，通過傳感器進行數據傳輸，并將相關參數傳送到數據庫中進行備份。

對區域水體進行合理劃分以及水質的基準進行測定時，應該依據地質環境的實際情況進行水體的指標檢測。為了符合居民對日常飲用水的需求，應該嚴格把控水體的細菌總數、色度、渾濁度等標準的制定。專業的工作人員需要對采集到的信息進行關聯分類，通過對算法的合理運用來預測水質污染情況的發展走勢，進而確保數據的科學性。同時通過建立水體模型，采用物聯網技術，對水體的動靜態變化進行微觀把控，并對分類后的數據信息進行儲存，以完善水體模型。

數據采集作為數據處理的基礎工作，通過對數據進行初步核審，并利用傳感器等設備進行儲存，從而建立融合的數據服務支撐體系。在開展數據分析工作時，需要通過對數據的關聯和計算來進行數據的分類。并利用數據庫查詢所需信息，得到一個離散型數據分析圖，從而對數據信息進行評估。通過對數據信息的校對分析，比對基線的數值，觀察數據的波動情況，從而實現數據的優化和挖掘工作。最后通過模型來預測目標水體質量的發展趨勢，為從事水文地質工作人員預測異常水體提供依據。

三、大數據技術在地下水中的策略應用

（一）探測地下水的地理位置

在實際進行地下水監測工作時，不僅需要大數據技術的加持，還需要借助一定的智能硬件設備以及空間數據庫來實現位置探測。通過對地下水位置信息的收集、策劃、模擬和呈現來實現監測地下水的目的。專業技術人員通過處理相關的觀測數據、傳感器信息等，將其變成數字化信號，并以可視化的圖表形式呈現。

（二）監測地下水的水位信息

在進行地下水動態監測過程中，不僅要發揮大數據技術的作用，還要實現時效性、兼并性、經濟性等特征。通過對地下水情況的遠程觀測，可將設備獲得的技術參數通過圖畫、表格等形式展現。將生成后的圖表進行分類儲存，以備后期工作時可以隨時進行檢索與查看。當某地區的地下水水位降低到一定高度時，大數據技術可以起到警告作用，并及時進行報警。大數據技術除了對地下水水位進行實時監測并進行數據存儲外，也能夠滿足用戶對日報月報或實時查看的需求。

（三）檢測水污染情況

部分居住地區出現水污染現象時，不僅會影響周遭的水體質量，也會出現地下水緊缺的現象。通過安裝傳感器等設備后，能夠實時記錄水體成分、水體狀態、水位等客觀數據，通過大數據進行分析處理后形成簡潔明了的數據圖表，從而對數據進行運算分析。大數據技術通過分析污染物的成分信息，確定污染源頭，從而第一時間將水污染進行解決處理，最大限度地弱化水污染帶來的危害。

（四）構建水質監測模型

監測數據模型主要是對水質進行評價和預警功能。只有通過建立符合水體規律的數據應用模型，才能對水質風險進行一定的評估預測。在進行水質監測中，只有通過不斷完善與發展水質檢測的數學模型，才能在實際工作中發揮其重要的價值。

四、大數據的應用優勢

作為掀起時代浪潮的技術革命——信息技術，已經被廣泛地應用到各行各業的領域中。在互聯網的不斷發展和成熟中，大數據技術的發展亦趨完善。

（一）對地下水的高效處理

大數據技術自身最大的特點是高效且迅速地對數據進行分析，且分析結果有相當的真實性與可靠性。當面對龐雜瑣碎的數據碎片時，需要大數據在確保效率和質量的同時，在最短的時間對數據信息進行處理和分析。

在實際開展工作中，地下水動態監測相對地表水而言，存在較多的制約因素。當地下水遭受過度開采時，由于地面的沉降速度過于緩慢，等到工作人員發現沉降情形時，地面沉降已經嚴重到一定程度，此時造成的破壞很難進行逆轉。當大數據技術應用在地下水動態監測工作中時，技術已經完成了水位的智能監測，通過實際的水位變化，專業技術人員可以及時關注到水體的變化情形，從而將搜集到的數據信息在極短的時間內進行處置。

（二）地下水監測數據的挖掘與分析

在地下水動態監測工作中，依據大數據技術可以將自動收集到的水體信息進行集中處理，在經過傳輸系統時對數據進行統一分析，以期發掘出最具價值的數據信息，從而幫助相關工作者進行科學決策。

在大數據技術的應用中，對于使用人員是否專業要求得并不高，因為大數據技術分析數據的最大特點就是可視化數據，因此不論使用者是否具有專業的技術水平，都可以借助大數據“可視化”的特點客觀展示監測數據的信息，幫助讀者以最直觀的形式來解讀數據信息。

（三）輔助建設完整的監測系統

信息技術的迅速崛起不僅增加了數據信息量的讀取容量，而且加快了數據的讀取速度。通過信息技術的支撐，不再局限單個站點與單一職能，而是將數據匯總到云平臺以期實現在地下水動態監測工作中多模塊管理分析。借助互聯網自身的大容量存儲特點，可以將監測到的數據信息進行云存儲。

（四）對不同類型的數據進行快速處理

在運用大數據技術分析地下水水體水質的情況時，需要考慮各種外界因素對于水體水質監測的影響。其中在進行數據分析時，應該結合地下水的變化規律進行探索分析。通過預先探索地下水的污染類型等指標，以能夠提前判斷污染源進而實現地下水的合理開發使用。

結語：

在地下水動態監測信息化平臺建設中，為了加強管理平臺的能力，對大數據技術的積極引進不僅提高了水資源的管理效率而且真正地實現了地下水的智慧監測。從而為居民的生活和農業灌溉以及社會生產帶來了高質量用水來源，確保了社會經濟資源的可持續發展。本文通過上面的舉證，充分體現了大數據的應用價值，從而為順利開展地下水動態監測工作和涉水事務跨行業協調管理給予過硬的技術保障。

參考文獻：

[1]趙洋.地下水監測中大數據技術的應用策略探討[J].環境與發展，2020，32（12）：67-68.

[2]李艷伶.地下水監測中大數據技術的應用策略研究[J].環境科學與管理，2020，45（03）：129-132.

[3]趙洋.地下水監測中大數據技術的應用策略探討[J].環境與發展，2020，32（11）：129-130.

作者簡介：李琳（出生年月：1988.07-），女，漢，籍貫（省市）：山東省、平陰縣人，職務職稱：水工環 工程師，學歷：碩士研究生，研究方向：水文地質，環境工程

黑龍江省地質環境監測總站 ?黑龍江 ?哈爾濱 ?150090