大數據背景下水利經濟創新發展的優化措施

隨著數字經濟的蓬勃發展，大數據已然成為推動行業變革的重要力量。水利經濟作為國民經濟的關鍵組成部分，借助大數據技術能夠開辟趨勢預測、資源配置優化的全新途徑。不過，現階段水利行業在數據融合與技術運用層面仍存在不足，需要不斷進行優化升級。

大數據背景下水利經濟發展現狀?

大數據技術的初步應用在水利工程規劃階段，將地理信息系統（GIS）數據、地籍測繪資料與歷史洪澇災害信息相互融合，可對不同選址方案的風險及成本加以模擬。例如，一個大型跨流域調水工程運用大數據技術剖析，準確選定最優輸水線路，使整個工程建設成本得以削減15%以上。在水資源管理的進程中，實時監測系統采集的水位、流量、水質等數據，經過大數據平臺的處理，能為城市供水調度提供科學參照。一些城市憑借大數據完善供水網絡，管網漏損率下降幅度超10%。在水利工程施工階段，大數據技術可對工程進度、物資耗用情況實時監測分析，及時察覺潛在隱患并修正施工方案，確保工程有序開展。

數據資源的整合趨勢很多地區水利部門通過構建跨部門數據共享平臺，消除水利、氣象、環保等部門間的數據壁壘。例如，長江流域搭建的智慧水利數據平臺，匯聚上了下游十余個省份的水文、航運、生態等各類數據，達成了流域水資源的統一調配與管理。很多企業也踴躍投身數據整合工作，攜手科研機構，融合水利工程運行數據與市場需求數據，為水利產業發展提供更完備的數據支持。如黃河流域由相關部門和企業聯合打造的數據共享平臺，實現了流域內水資源信息交互共享，為生態保護、農業灌溉、工業用水等領域提供數據決策依據，推動了流域經濟與生態協同共進。

政策環境的支持“‘十四五’數字經濟發展規劃”著重指出，需加速水利行業數字化轉型進程，推動大數據技術于水利領域的運用。水利部頒布的“智慧水利建設頂層設計”對大數據在水利工程、水資源管理等范疇的應用方向進行了更為細致的規劃。地方政府相應地出臺了補貼政策，針對采用大數據技術的水利企業給予稅收優惠與資金支持，為大數據技術在水利經濟領域的應用創造了良好的政策氛圍。例如，浙江省設立專項扶持資金，對開展大數據應用的水利企業給予最高達項目投資額30%的補貼，并實施稅收減免，充分調動了企業應用大數據技術的積極性。伴隨政策指引，眾多水利企業持續加大對大數據技術的投入力度，積極探索創新發展模式，有效促進了水利經濟與大數據技術的深度融合。

大數據背景下水利經濟發展面臨的問題?

數據質量與安全問題監測設備老化、數據采集標準缺乏一致性，致使數據出現缺失、誤差等狀況。數據安全隱患同樣值得關注。水利經濟數據關聯國家安全與民生保障，一旦泄露后果嚴重。部分單位數據安全防護體系不完善，存在數據存儲漏洞、訪問權限管理無序等問題，基層水利單位因缺少專業數據安全人員與先進防護設備，數據存儲服務器易受網絡攻擊，存在數據泄露隱患。部門間數據格式差異加大了數據清洗整合的難度，對數據質量和應用效果產生了負面影響。

專業人才短缺高校相關專業課程架構多側重于理論層面，缺失大數據技術與水利實踐融合的教學內容，使得畢業生難以契合企業的實際用人要求。行業調研數據顯示，水利企業中既熟練掌握大數據分析又熟知水利業務的專業人才缺口超60%。水利行業工作環境艱苦，薪酬待遇欠佳，難以吸引優秀人才，人才流失現象較為突出，阻礙了大數據技術在水利經濟領域的深度拓展。很多位于偏遠地區的水利工程現場，因生活條件簡陋、工作強度大，即便吸納專業人才，也難以實現長期留用。同時，很多企業內部尚未構建起完善的人才培養機制，無法滿足企業對大數據應用的急切需求，致使企業在數字化轉型進程中遭遇人才困境。

應用深度與廣度不夠當前，大數據技術在水利經濟范疇應用多處于數據整理及初步分析階段，遠未充分挖掘其在預測、輔助決策方面的深層價值。例如，在水利旅游開發場景下，多數景區僅用大數據統計客流規模，未深入探究游客消費傾向、行為規律，難以制定契合市場需求的營銷策略。在水利設備智能運維、水利保險精算等細分領域，大數據應用尚處萌芽期，未能形成貫通水利經濟全鏈條的應用體系。在水利設備維護環節，諸多企業仍依賴傳統的周期性檢修模式，未能借助大數據對設備運行數據實時監測診斷、預判故障隱患，造成維護成本高企而效率不足。水利保險產品研發由于缺乏大數據支撐，難以精準匹配不同水利項目的風險特性，預測保險的風險分散功能，制約相關水利產業創新發展。

大數據背景下水利經濟創新發展的優化措施?

提升數據質量與保障數據安全制定協同的數據采集與管理準則，對水利經濟各流程數據采集、存儲及傳輸環節加以標準化，部署智能傳感器、物聯網終端等前沿采集裝備，提升數據采集的精度與即時性。構建數據質量評估監測體系，常態化開展數據清洗與校驗工作。在數據安全保障領域，依托區塊鏈技術實現數據分布式存儲，融合國密算法，強化數據加密防護力度，構建數據安全應急處置體系，編制數據泄露應對預案并定期組織實戰演練，筑牢水利經濟數據安全防線。同時，借助人工智能算法實施數據實時監測與異常篩查，數據異常或安全隱患即刻觸發應急響應程序；強化數據操作人員安全培訓，提升其安全防范意識與操作規范性，從人為層面降低數據安全風險。

加強專業人才培養與引進高校需革新課程架構，增置大數據剖析、水利數字化等跨學科課程，深化校企聯動，建設實習、實訓平臺，以此增強學生的實踐技能。水利企業可攜手高校推行訂單式人才培育模式，精準輸送專業人才。同時，提升薪酬福利，優化工作環境，健全職業晉升路徑，吸引外部大數據領域專業人才；定期組織企業內部員工參與大數據技術培訓，提升現有人才專業水準，打造高素質復合型人才團隊。

基于水利大數據價值鏈的模型拓展應用一些學者基于價值鏈理論構建多種大數據價值模型，如三環節、四環節及五環節模型。但水利經濟行業特性獨特，需對通用模型優化重構，提煉出水利大數據價值鏈模型，即數據采集、數據存儲、數據計算、數據分析、數據可視。在采集環節借物聯網、傳感器獲取水利數據；在存儲環節采用分布式、云技術保障數據安全調用；在計算環節通過高性能集群預處理數據；在分析環節以機器學習等算法挖掘規律；在可視環節用圖表等輔助決策。通過各環節協同，可推動水利工程智能運維與產業精準運營，拓展大數據應用的深度與廣度。

作者單位：山東潤泰水利工程有限公司東平湖管理局東平管理局