基于大數據的水利現代化體系分析

劉高宇 周宏偉

摘要：隨著水利工程和業務的發展水利數據體量爆發式增長，利用新信息技術對水利大數據進行分析并加以利用成為水利現代化體系的重要體現。該文從水利大數據的采集以及分析方法展開介紹水利大數據的特點，圍繞水利現代化體系的總體框架和核心技術進行了闡述分析。

關鍵詞：水利現代化;水利大數據;數據挖掘;信息技術

中圖分類號：TP311??? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）29-0031-02

1引言

中華人民共和國成立以來，我國對水利工程的建設和管理取得了舉世矚目的成就，各類水利工程總量躍居世界第一，無論從設施數量、保障程度，還是工程技術水平和國際影響力都已躋身世界水利大國行列，具備了向水利現代化強國邁進的堅實基礎，也為國家的經濟發展、人民生活和生態環境保護做出了重大貢獻。

水利工程體量增長的同時也帶來了數據量的井噴式增長，隨著科技進步水利信息的采集技術不斷提高，可靠、智能、專業的信息采集設備打造出日益完善的水利信息一體化監測體系，水利數據已經達到大數據量級。傳統水利信息化技術對海量水利數據的管理和利用已無法滿足水利現代化進程的需求，無法充分挖掘和發揮水利數據的價值。蔣云鐘、冶運濤、趙紅莉等人總結了水利大數據的研究現狀，提出了水利大數據的技術體系[1];李肇桀、張旺、王亦寧對2035年水利現代化建設的遠景目標進行了展望，研判了水利現代化建設的總體目標和實施步驟[2];孫世友、魚京善等人分析了水利十大業務的應用需求結合新信息技術提出了基于智慧大腦的水利現代化體系[3]。張波、陳武奮、江顯群利用云計算、物聯網等新信息技術構建了智慧灌區管理體系并成功應用于灌區管理系統[4]。新一代信息技術應用于水利建設深度挖掘水利大數據，優化水利業務體系加快水利現代化進程已經成為水利建設工作的主流方向。

2水利大數據概述

水利工程數據空間跨度大，數量規模大、各類型數據間的關聯關系復雜[5]，使用傳統信息化技術對水利工程數據進行管理必然不能夠發揮大數據在決策輔助中的巨大優勢和價值，從而制約了水利業務的監管、調度、預警等水平的提高。水利大數據按照數據來源主要分為三類：一是來自自然界的江河湖泊等水系數據，二是來自工程建設的水利設施工況數據，三是來自人工管理活動產生的業務數據。目前針對這些水利信息的采集主要利用地面監測、遙感技術和模型模擬等技術手段。利用自動化技術結合物聯網構建以各類型傳感器網絡為核心的地面監測站，實時監測外部環境的變化并將其轉換處理為數字信號進行回傳存儲，各級管理機構以此為數據基礎建設數據管理平臺分層次進行水務管理，有效支撐水利工程的運行監管以及在防汛抗旱、水資源管理等方面提供決策依據;衛星遙感對地觀測具有空間上的宏觀性和連續性、時間上的周期性等特點[6]，在流域科學研究和綜合治理等方面舉足輕重，目前已經在防災減災、水土保持、河道與河口變化監測、水環境監測等方面得到了廣泛的應用;目前，無人機是航空遙感最常用的平臺工具，在渠系結構提取、水土保持監管、黑臭水體監測、精量灌溉、河流巡查等方面廣泛應用;模型模擬也是水利學科中一項非常重要的方法之一，在研究過程中會建立諸多模型來擬合工程數據分布的關聯關系以達到預測和支持決策的目的。模型輸出的預測數據與真實數據有著相同的分布和緊密的關聯關系，可以補充原始數據集缺失部分，形成一個完整的水利信息大數據集合。依據大量觀測數據為基礎利用數據同化技術動態生成時空連續、分布相同的序列數據集，模型模擬得到的數據可以很大程度地豐富和擴充監測要素的可用數據源。

水利大數據的價值體現在它能夠覆蓋水利工程和水務管理全流程數據鏈，并且蘊含了數據流之間的關聯關系。通過對水利大數據的分析對其關聯關系進行挖掘，提取隱藏數據，預測未知的數據，以達到輔助決策的作用為管理人員提供有意義的管理建議。并且能夠根據數據關聯關系對歷史數據進行查錯，找到不符合整體趨勢的異常數據監控生產數據的合法性。

3水利現代化體系框架與核心技術

3.1水利現代化體系框架

水利現代化總體框架按照功能層次主要分為感知層、傳輸層、決策層和應用層四部分。感知層利用傳感器等組成多層次、全過程、全要素的立體大感知網絡體系直接和間接的監測水利工程信息為上層網絡提供數據基礎;傳輸層通過建設因特網、局域網、移動通信等網絡傳輸鏈路連接各水利機構，實現水利信息數據的互聯互通、數據共享;決策層使用數據挖掘、模擬分析等方式對底層采集的數據進行處理做出相應的評估、預測、決策等輔助功能;應用層面向特定的水利活動需求打造定制化的應用服務覆蓋水利業務全過程。

水利現代化需要眾多學科的通力協力，不僅依靠水利學科技術的發展，同時也依賴以大數據、人工智能、物聯網等為代表的新一代信息技術，以及氣象學、管理學、土木工程學等學科的技術攻關，來為水利工程的運行和監管提供信息監測分析、情景預測、科學調度功能，打造立體感知、互聯共享、多源數據深度挖掘、水利管控業務深度融合、覆蓋自然水循環全過程、全方位、全要素“五化”為核心的智慧管控模式。

3.2水利現代化核心技術

水利現代化是自動化、信息化和智能化技術的融合與發展，在新興信息技術的引入下，建設多維立體化大感知體系，互聯互通大網絡通路、分析與決策的大數據中心體系和業務融合的大應用體系，其技術框架如圖2所示。

3.2.1大數據分析技術

大數據分析是水利現代化體系的核心環節，根據水利工程和業務的流程特點其分析層次可以分為四個層次：一是規律解析，從水利業務歷史數據的歷史變化中挖掘規律，選擇影響數據變化的決定性因素;二是態勢研判，研判實時的監測數據判斷當前的業務狀態，為管理人員提供可靠的研判結果，對特定的狀態變化和應急事件進行及時的預警預告;三是趨勢預測，根據水利大數據中業務流程的歷史數據提取關鍵特征利用專業模型分析出業務數據的變化趨勢，按照該趨勢對未來一段時間內的發展趨勢進行預測;四是決策優化，綜合業務數據的規律、態勢和趨勢進行整體分析，制定出一系列應對方案供管理人員選擇，以達到輔助處理水利應急事件的目的。

大數據分析技術經過不斷的發展形成了多種可靠的技術方法，目前被廣泛應用的主要有統計分析、數據挖掘和深度神經網絡三大類。其中以深度神經網絡等為代表的新興分析方法已經在實踐應用中發揮越來越重要的作用，在水資源和水環境領域發展迅速。結合水務云平臺建設打通各級水務部門的數據資源，搭建深度數據共享的大互聯平臺，以平臺數據為基礎運用云計算手段構建大數據分析系統。龐大數據量的運算極其考驗硬件基礎設施能力，為避免各級管理機構硬件基礎設施的差異，采用云計算是最好的選擇，利用云端強大的運算能力模擬和運算各類調度模型、趨勢預測模型等業務模型，各級管理機構調用云端模型庫輔助各項業務的調度和預測。

3.2.2可視化技術

可視化技術是水利現代化體系的最終呈現方式，通過可視化技術將原始數據以及分析結果進行展現，使水利工作者能夠高效準確的了解水利活動的過程。水利現代化體系中的可視化技術在傳統科學可視化和信息可視化的基礎上，針對大數據的多維特性發展三維可視化技術，通過對水利大數據進行仿真以達到直觀展示水利工程信息，攫取知識的目標。可視化技術作為直接與水利管理人員進行交互的重要環節，在水利現代化體系中發揮越來越重要的作用。

傳統水利業務的可視化利用圖表等二維形式實現水利業務數據的展示和查詢等場景，但是二維場景對于復雜的水利工程業務管理是遠遠不夠的。隨著工業4.0概念的深入，三維可視化技術對業務流程數據的仿真模擬已經廣泛應用于諸多領域。通過無人機采集的激光點云和傾斜攝影獲取高精度的地理信息，然后利用三維可視化技術對地理信息數據進行建模把現實世界的水利工程在計算機中精確的模擬重現。三維可視化技術基于水利大數據實時展現現場運行情況，通過對計算機圖文信號的處理向管理者多畫面展示現場情況，呈現大數據分析技術的分析結果，及時為管理者提供決策建議。在信息化系統中立體直觀的呈現工程模型，可靠準確的實時更新監測數據能夠極大地提高管理效率，為防汛抗旱、水土保持、資源調度等水務管理活動提供重要保障和支撐。

4總結

傳統信息化方法對于體量龐大的水利數據的管理和利用程度已遠遠不能滿足水利現代化發展的需求，基于大數據的水利現代化框架結合水務管理流實踐深度融合了新一代傳感互聯和大數據分析技術，能夠更加高效地實現水務管理的智能化，能夠不斷推進水治理體系和治理能力的現代化。

參考文獻：

[1]蔣云鐘，冶運濤，趙紅莉，等.水利大數據研究現狀與展望[J]. 水力發電學報，2020，39（10）：1-32.

[2] 李肇桀，張旺，王亦寧.2035年水利現代化遠景目標展望[J].水利發展研究，2021，21（1）：19-22.

[3] 孫世友，魚京善，楊紅粉，等.基于智慧大腦的水利現代化體系研究[J].中國水利，2020（19）：52-55.

[4] 張波，陳武奮，江顯群.智慧灌區建設中的關鍵技術應用[J].水利建設與管理，2020，40（9）：72-76.

[5] 丁強，王紹勤.水利信息化之水利自動化發展趨勢探討[J].水利信息化，2013（3）：9-11.

[6] 梁浩 . 智慧水利內涵及其核心技術分析[J]. 工程技術研究，2020，5（24）：97-98.