大數據分析在水資源管理中的應用研究

摘要：探討了大數據分析在水資源管理中具體的應用實踐，涵蓋了從實時水質監測系統構建到基于大數據的降雨徑流預測模型，再到地下水動態模擬與干旱預警系統的開發等多個方面，還討論了如何通過數據驅動的方法進行水資源需求預測與供給規劃，并介紹了多目標決策支持系統（DSS）在促進區域水資源智能配置上的作用。最后，強調了大數據技術在評估水政策實施效果和支持科學決策制定過程中的重要性，研究成果表明，利用大數據技術可以顯著提高水資源管理工作的精確度、響應速度和整體效率，為實現可持續發展目標提供強有力的技術支撐。

關鍵詞：大數據分析；水資源管理；應用研究

一、前言

水資源是人類社會生存和發展必需的重要資源。隨著經濟和社會發展，水資源供給和需求的失衡越來越嚴重，水資源的管理和保護成為全世界共同面臨的重大挑戰。在此背景下，大數據分析技術因其優勢在水資源管理和保護工作中得到越來越廣泛的應用[1]。大數據分析技術的興起為解決這一挑戰提供了新的思路與工具，通過集成遙感技術、物聯網（IoT）傳感器網絡等手段獲取的海量數據，并運用先進的數據預處理、機器學習及深度學習模型進行深入挖掘，不僅可以實現對水資源狀況的實時監測與精準預測，還能支持更加科學合理的決策制定。

二、大數據技術基礎

大數據指的是那些由于規模龐大、復雜度高，傳統數據處理工具難以有效管理的數據集，這類數據集不僅體量巨大，通常以PB甚至EB為單位衡量，而且增長速度極快，包含多種類型的數據，并蘊含著巨大的潛在價值。在大數據的4V特性中，體量（Volume）強調了數據集的巨大規模；速度（Velocity）關注的是數據生成和處理的速度，在實時分析與決策時尤為重要；多樣性（Variety）指數據來源廣泛，形式多樣，包括結構化、半結構化及非結構化數據；而價值（Value）則體現在通過有效的數據分析能夠從海量信息中提煉出有用的知識或洞察力，這四個特性共同定義了大數據的特點及其對現代數據處理技術提出的挑戰[2]。

三、大數據分析在水資源管理中的關鍵技術

（一）數據獲取與集成

在水資源管理中，數據獲取與集成是奠定所有分析和決策的基礎步驟。這一過程主要依賴于遙感技術和物聯網（IoT）及傳感器網絡的應用，這些技術為全面理解和有效管理水資源提供了不可或缺的支持。遙感技術通過衛星和航空攝影等手段，能夠對地表水體、積雪覆蓋、冰川動態等地表特征進行廣泛的監測，隨著遙感技術的發展，它不僅適用于宏觀層面的水資源管理和評估，還提供了具有高空間分辨率、高光譜分辨率以及高時間分辨率的數據，這些“三高”特性使得遙感技術成為了解水資源狀況和支持決策制定的重要工具。例如，高空間分辨率可以提供詳細的地理信息，幫助識別小規模的水文變化；高光譜分辨率有助于區分不同類型的水面或植被覆蓋，進而評估水質狀況；而高時間分辨率則允許頻繁地監控特定區域，捕捉快速變化的水情動態[2]。

與此同時，物聯網技術結合傳感器網絡的應用，在水資源管理領域扮演著越來越重要的角色，通過在河流、湖泊、水庫等關鍵位置部署各類傳感器，如水質傳感器、水位計和流量計等，可以實時收集關于水質成分、水位高低和水流速度等相關數據，這種實時數據的收集方式為動態監測和管理提供了強有力的支持，使得管理者能夠及時響應突發事件，比如洪水預警或者污染事件，并根據實際情況調整水資源分配策略。

（二）數據預處理與質量控制

數據清洗是提升數據整體質量的關鍵措施。它包括識別并去除或修正那些由于設備故障、信息傳輸錯誤或其他原因導致的異常值，同時填補可能出現的缺失值，例如在水質自動監測系統中生成的數據可能會因為傳感器故障或通信問題而出現大量的缺失值和異常值；如果不加以處理，這些不準確的數據將會嚴重影響后續分析的有效性，因此通過數據清洗，可以確保用于分析的數據集盡可能完整和準確，從而為接下來的工作奠定堅實的基礎。

接著，異常檢測專注于識別數據中的異常點或錯誤記錄，這對于維護數據的準確性和可靠性至關重要，異常數據可能是由測量誤差、數據錄入錯誤或是自然現象引起的極端事件所造成，有效的異常檢測機制能夠幫助及時發現并處理這些問題，防止它們影響到最終的分析結果。例如，當某個水質參數突然顯示出不合常理的變化時，這可能意味著存在潛在的問題需要進一步調查，通過實施嚴格的異常檢測流程，可以確保只有經過驗證的數據進入分析階段，進而保障分析結果的真實性和可靠性。最后，標準化處理是為了使不同來源的數據具有可比性，便于進行綜合分析，這一過程涉及到將所有數據轉換為統一格式，并根據特定的標準進行調整，以便消除因測量單位、時間基準或地理位置差異等因素帶來的偏差。

（三）高級數據分析方法

機器學習算法在水資源供需預測方面發揮了重要作用，例如灰色預測模型因其對數據分布特性的低依賴性而被廣泛采用，適用于基于有限或不完全數據集進行水資源預測，這種模型能夠幫助管理者更好地理解和預測未來的水資源狀況，從而制定有效的管理策略；深度學習模型，特別是長期短期記憶遞歸神經網絡（LSTM RNN），結合主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）等特征提取技術，在水質分類與識別領域展現了卓越的效果，通過這些先進的模型和技術，可以更準確地識別水質參數，提高水質監測的精度和響應速度，為保障水資源安全提供強有力的支持[3]。

四、大數據分析在水資源管理中的應用實踐

（一）水資源監測與評估

1.實時水質監測系統的構建與效果

隨著工業化進程的加速和人口密度的增長，水資源污染問題變得越來越突出，這對水質監測提出了更高的要求，為了應對這一挑戰，基于物聯網（IoT）技術的實時水質監測系統應運而生，成為保障公共健康、維護生態平衡不可或缺的一部分，該系統通過一系列先進的技術和設備，實現了對水域環境的全面覆蓋、連續監測以及即時預警，對于及時發現并控制水質污染、保護水資源安全具有重要意義。

在構建實時水質監測系統時，首先需要部署一系列智能傳感器節點于水體環境中，這些傳感器可以持續不斷地采集關鍵水質參數，如溫度、pH值、溶解氧濃度、電導率、濁度等，并將數據實時傳輸到中央處理平臺，借助無線通信網絡的支持，即便是在偏遠地區或惡劣環境下，也能確保數據的穩定傳輸，同，云服務的應用使得大量數據得以高效存儲和快速訪問，為后續的數據分析提供了堅實的基礎。

通過數據分析算法，特別是大數據分析技術的應用，可以從中挖掘出有價值的信息，例如通過對歷史數據和實時數據的對比分析，能夠更準確地識別水質變化的趨勢；結合地理信息系統（GIS），還可以直觀展示不同區域的水質狀況，幫助決策者制定更加科學合理的水資源管理策略，一旦監測到異常情況，系統會立即觸發警報機制，通知相關部門采取必要的措施，從而有效地防止污染事件的擴散。

此外，實時水質監測系統還大大提高了工作效率，減少了人工采樣和實驗室檢測的需求，降低了人力成本的同時也避免了人為因素可能帶來的誤差，系統的自動化程度高，不僅能夠提供24小時不間斷的服務，而且保證了數據的客觀性和準確性，為水資源管理和環境保護提供了強有力的技術支撐。

2.水資源動態監測與平衡分析案例

在水資源管理中，大數據分析的應用不僅限于靜態的水質監測，還廣泛用于動態的水資源評估和管理，以中國壩上高原的小灤河流域為例，這里實施了一項綜合性的水資源動態監測與平衡分析案例研究，展示了如何通過整合多源數據來實現對水資源的科學管理和保護[3]。小灤河流域位于中國北方，該地區由于其特殊的地理環境，面臨著復雜的水資源問題，為了更好地理解和管理這一地區的水資源，研究人員采取了多層次、多維度的數據收集方法，他們長期監測氣象條件，包括降水量、溫度等關鍵指標，以及地表水文數據，如河流流量和湖泊水位變化；還定期進行實地調查，采集地下水樣本和土地覆被樣本，以了解地下水資源狀況和地表植被的變化，同時利用遙感技術反演土壤水分資料，并應用ETWatch模型估算實際蒸散量，即從土壤和植物表面蒸發到大氣中的水量，這有助于全面掌握區域內的水分循環過程。

通過這些詳盡的數據收集工作，研究人員能夠構建出一個精確的水平衡公式，用來核算降水、實際蒸散、徑流（即流入河流和其他水體的水量）以及儲變量（指土壤和地下儲存的水量）之間的動態平衡關系。根據2001年至2020年間的數據分析結果，發現盡管降水量以每年平均3.76毫米的速度增加，而實際蒸散量也相應地以每年平均2.71毫米的速度增長，但徑流量卻呈現出輕微下降的趨勢，每年減少約0.13毫米，值得注意的是，雖然儲變量整體為負值，但它正以每年1.17毫米的速度逐漸增加，這意味著越來越多的水資源被有效地涵養在土壤和地下層中。這種基于大數據分析的方法為當地水資源綜合管理提供了堅實的科學依據，它幫助確定了水源涵養的重點保護區，明確了需要特別保護的生態空間，同時為優化水資源分配策略提供了指導，通過對水資源動態變化的深入了解，管理者可以更精準地制定政策，確保水資源的可持續利用，從而支持區域內的經濟發展和社會福祉。

（二）水資源預測與預警

1.基于大數據的降雨徑流預測模型

在水資源管理中，降雨徑流預測是確保水資源合理分配、預防洪澇災害以及保障供水安全的關鍵環節之一，基于大數據技術的降雨徑流預測模型，通過整合和分析大量的歷史與實時數據，能夠提供更加精準和可靠的預測結果，為水廠運營及整個供水系統的穩定運行提供了強有力的支撐。構建這樣的智能預測模型首先依賴于對大量歷史數據的收集與處理，這些數據包括但不限于過去的降雨記錄、河流流量、地下水位變化、土壤濕度等環境因素，以及水廠自身的進廠出廠水量、清水池液位等操作參數，通過對這些多源異構數據進行清洗、標準化處理，并結合機器學習算法或深度學習框架，可以訓練出一個能夠準確模擬自然水循環過程的預測模型。

該模型不僅能考慮靜態的歷史趨勢，還可以動態響應當前的天氣條件和水文狀態，例如在面對即將到來的降雨事件時，模型可以根據最新的氣象預報數據和實時監測到的流域內各項指標，快速調整預測參數，對未來一段時間內的降雨量及其可能產生的徑流進行精確估算，同時它還能根據進廠出廠水量和清水池液位的實時變化情況，對未來全天的進廠和出廠水量進行動態計算和調整，預測出一個最佳的全天進、出水量指導方案[4]。此外，這種基于大數據的預測模型大大降低了人工操作強度，以往水廠需要依靠經驗豐富的工程師手動調整設備參數以應對不同的供水需求；而現在，借助智能化系統可以在保證水質的前提下實現自動化控制，減少了人為干預帶來的不確定性，提高了供水效率和服務質量；更重要的是，它增強了水廠和整個供水系統的穩定性與可靠性，即使在極端天氣條件下也能維持正常的供水服務，從而更好地服務于社會經濟發展和居民日常生活。

2.地下水動態模擬與干旱預警系統

在水資源管理中，地下水動態模擬與干旱預警系統的構建對于保障水資源的可持續利用和應對極端氣候條件至關重要，以礦區地下水動態模擬為例，通過結合FEFLOW（Finite Element Subsurface Flow System）和GIS（地理信息系統）技術，研究人員能夠深入理解和預測地下水的行為及其變化趨勢，從而為科學管理和保護地下水資源提供強有力的支持。

具體來說，這項研究首先整合了多種來源的數據，包括氣象數據（如降水量、蒸發量）、水文數據（如河流流量、地下水位）、地質地貌特征（如巖層結構、土壤類型），以及礦區開采現狀等，這些綜合性的數據資料構成了模型的基礎，使得研究人員可以構建出一個精確的三維地下水數值模型，該模型不僅能夠反映當前的地下水狀態，還可以用于模擬不同情境下地下水的動態過程，例如在不同的開采強度或氣候變化條件下，地下水位如何變化，水質是否會受到影響等。

通過這一系列的模擬實驗，研究人員定量分析了采礦活動對地下水動態的具體影響，揭示了礦區開采對地下水系統的作用機制，礦區開采活動顯著改變了地下水的自然流動路徑和補給—排泄關系，可能導致局部地下水位下降、水質惡化等問題。這些發現為礦區制定了合理的開采方案提供了重要的參考依據，有助于有效遏制礦區水環境的惡化，并確保礦區的水安全。此外，基于上述地下水動態模擬的結果，還開發了一套干旱預警系統，這套系統能夠實時監測地下水位的變化，結合氣象預報和歷史數據分析，提前預測干旱事件的發生時間和嚴重程度；一旦檢測到潛在的干旱風險，系統將及時發出警報，通知相關部門采取必要的預防措施，如限制用水、增加水源補充等，以減輕干旱帶來的不利影響，這種預警機制不僅提高了應對干旱的能力，也為長期水資源規劃提供了決策支持。

（三）水資源規劃與優化配置

1.數據驅動的水資源需求預測與供給規劃

在水資源管理中，數據驅動的需求預測與供給規劃是實現水資源優化配置的重要手段，基于大數據技術，可以構建智能預測模型，如水量智能預測模型，該模型結合水廠歷史數據，根據進廠出廠水量和清水池液位的實時變化情況，對未來全天進廠和出廠水量進行動態計算和調整，預測出一個最佳的全天進、出水量指導方案，這種模型不僅降低了人工操作強度，還保障了水廠和整個供水系統的穩定運行[5]。

2.多目標決策支持系統的開發與應用

多目標決策支持系統（DSS）的開發在水資源規劃與優化配置中起到了關鍵作用，這類系統通過集成多種數據源和應用先進的數據分析技術，幫助決策者在考慮多個目標（如經濟效益、社會效益和環境效益）的情況下做出最優決策，例如，基于數據驅動的區域水資源智能配置研究，提出了一種結合層次分析法和模糊綜合評價法的水資源合理配置評價指標體系，以及基于BP網絡的水資源配置決策模型，形成了一套具體的區域水資源智能配置模式，這種模式能夠為區域水資源規劃與管理提供有效的支撐工具，具有自適應、容錯性、智能化等特征，從而提高了水資源管理的效率和效果。

（四）水政策與管理決策支持

1.大數據在政策效果評估與調整中的作用

大數據技術在水政策效果評估與調整中扮演著重要角色，通過整合分析海量的水資源相關數據，包括水文數據、水質監測數據、用水效率數據等，可以對水資源政策的實施效果進行定量評估，例如通過分析水資源配置前后的用水效率和水資源總量變化，可以評估水資源配置政策的有效性，且大數據還能幫助識別政策實施中的盲點和難點，為政策調整提供數據支持，確保水資源管理政策更加精準有效[5]。

2.基于數據分析的決策支持系統構建

基于數據分析的決策支持系統（DSS）在水資源管理中尤為重要，這類系統通過集成多種數據源和應用先進的數據分析技術，幫助決策者在考慮多個目標（如經濟效益、社會效益和環境效益）的情況下做出最優決策，例如一種基于數據驅動的區域水資源智能配置方法，該方法通過建立水資源配置決策模型、水資源配置方案評價模型及配置預案庫等構成的水資源智能配置模式，以提高區域水資源利用合理度，為區域水資源規劃與管理提供技術支持，這種模式能夠為區域水資源規劃與管理提供有效的支撐工具，具有自適應、容錯性、智能化等特征，從而提高了水資源管理的效率和效果。

五、結語

大數據不僅能夠幫助評估現有水政策的效果，還能為未來的政策調整提供有力的數據支持，從而確保水資源管理措施更加精準有效，采用大數據技術可以大幅提升水資源管理工作的精確度、響應速度以及整體效率，是實現水資源可持續利用不可或缺的技術手段，未來隨著相關技術的不斷進步完善，期待大數據能夠在解決復雜水資源挑戰方面發揮更大的作用。

參考文獻

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[2]熊志華.基于大數據分析的灌區配水渠道流量預測分析研究[J].陜西水利，2024（04）：90-91+95.

[3]夏永發，宋祥勝，張希娥.大數據分析技術在水資源管理中的應用[J].山東水利，2023（08）：18-19.

[4]楊非，黃鴻發，那澤琛.水利輿情大數據分析平臺設計及應用[J].水利信息化，2022（01）：18-21+30.

[5]苗延旭.水資源實時監控調度信息系統分析[J].中國設備工程，2020（11）：170-171.

作者單位：江蘇省水文水資源勘測局；江蘇省水文水資源勘測局鎮江分局

責任編輯：張津平 尚丹