電子信息技術在水利資源優化配置中的創新實踐

【關鍵詞】電子信息技術；水利資源；優化配置；創新實踐

引言

全球水資源的供需矛盾不斷加劇，在此情形下，達成水利資源的改良調配，成為保障社會經濟可持續發展的關鍵所在。傳統的水利資源調配模式，在數據收集、處理以及決策上，存在效率低下、精準度不夠等局限性。電子信息技術具有高效的數據處理能力、強大的分析預測功能以及智能的決策支持特點，為水利資源優化調配帶來了革命性的改變[1]。探究電子信息技術在水利資源優化調配中的創新應用，對于突破傳統技術瓶頸，加強水利資源運作水平，實現水資源合理高效利用具有重要的理論價值和現實意義。

一、電子信息技術在水利資源優化配置中的關鍵技術

（一）物聯網技術

物聯網技術依靠傳感器技術、通信技術以及網絡技術，塑造起全方位的水利資源監測感知體系。在對水利設施和水資源環境執行監測時，各類傳感器發揮著各自的作用。壓力式水位傳感器經由檢測水體壓力，并結合海拔等參數來精確計算水位；超聲波流量傳感器憑借多普勒效應，以非接觸的方式去檢測河流、渠道里的水流速度與流量；多參數水質傳感器能夠同步測出pH值、溶解氧、電導率、濁度這些重要的水質指標。

在通信傳送方面，窄帶物聯網（Narrow Band Internet of Things，NBIoT）適合于低功耗、遠距離的數據傳輸場合，偏遠山區的水文監測站就可適用。而5G網絡以高帶寬、低時延為特性，給高清視頻觀測、即時大數據傳輸提供保障，從而滿足大型水利樞紐的監測需求。這些數據先由邊緣計算節點進行初步處理，去除無效部分之后，再通過無線網絡或光纖專線向數據中心實時傳遞，進而創建起涵蓋空間地理信息、時間序列數據的水利資源數據庫，為水資源態勢感知和調配決策提供基礎支撐[2]。

（二）大數據技術

水利資源運作范疇的數據具備多源、復雜及動態等特性，其歷史水文數據包含多年降水、徑流、蒸發等觀測記錄。實時監測數據源于覆蓋面廣的傳感器網絡。社會經濟用水數據覆蓋工業、農業、生活等各行業的用水賬目，大數據技術利用諸如Hadoop分布式文件系統這樣的分布式存儲架構來實現PB級數據的高效存儲。

在數據處理這個階段，依靠MapReduce、Spark等計算框架來對原始數據執行清洗去噪、格式轉化和標準化處理，采用關聯分析、聚類分析等數據挖掘算法，可以找出水資源時空分布規律，辨別出干旱高頻發地區以及季節性用水高峰期。經由回歸分析和時間序列預測模型，預估水資源供需缺口。這些分析成果給水資源配額分配、跨區域調水方案提供了量化依據，有助于實現水資源供需協調[3]。

（三）云計算技術

云計算平臺依靠虛擬化技術，把物理服務器的資源抽象成能靈活調配的虛擬計算資源池。在水利資源改良調配領域，水資源模型的計算涉及大規模數值模擬。例如，流域水量兼顧模型需處理眾多網格單元的水流計算。過去，單機計算耗時較長，然而，借助云計算平臺，計算任務可被拆分為多個子任務，并并行分配至不同虛擬服務器節點執行，從而顯著縮短計算時間。

云計算具備彈性擴展能力，可以按照業務需求動態調整計算資源。在汛期到來之前，水利部門會臨時增加計算資源，用以支撐洪水演進模擬、防洪調度方案改進之類的復雜計算任務；到了非汛期便減少資源占用量，從而降低運營成本。利用像Docker這樣的容器化技術以及微服務架構，達成水資源調配相關軟件系統的快速部署及其更新換代，保證決策支持系統能夠高效率運行[4]。

（四）人工智能技術

機器學習算法在水利資源領域的應用主要包含監督學習和無監督學習。支持向量機、隨機森林等監督學習模型，利用歷史水資源數據及其對應的影響因素，如氣象條件、用水需求等來執行訓練，從而創建水位預測、需水量預測模型。依靠長短期記憶網絡的時間序列預測模型，就能有效地把握水資源變化的長期趨向和短期震蕩，做到周、月甚至季度尺度的精確預測。

深度學習算法在圖像識別與復雜系統建模方面具有優勢。卷積神經網絡能夠自動識別衛星遙感圖像中的水體邊界變化，有益于分析湖泊、濕地面積的發展情況。強化學習算法，通過構建水資源調度決策環境，使得智能體在模擬環境中持續試錯學習，從而改良灌溉用水調度、水庫蓄水泄洪策略。這些智能算法與地理信息系統關聯后，可以形成可視化的水利資源調配方案，實現水資源的動態、精準調配和改良管理[5]。

二、電子信息技術在水利資源優化配置中的創新應用

（一）物聯網構建水利資源全域智能監測體系

物聯網技術以感知層、網絡層、應用層這三層架構為核心，深度整合傳感器網絡、通信網絡和信息處理平臺，形成起覆蓋水利資源全要素、全流程的智能監測體系。

在感知層，各類專業傳感器負責數據采集工作。光纖光柵水位傳感器依靠光纖光柵的應變——波長效應，把水位變化造成的光柵應變轉為波長偏移量，再通過調制解調技術精準得到水位數據。這種傳感器具備抗電磁干擾、精度高、可長距離傳送的優點；多參數水質傳感器融合了pH、溶解氧、電導率等大量監測模塊，能夠實時在線監測水體眾多關鍵指標，遵照流域的地形地貌、水系分布情況和監測需求。這些傳感器按網格化、斷面式等布局方法，安置在河道關鍵斷面、水庫樞紐、灌區渠系等重要位置。

網絡層采用衛星通信、NBIoT和5G等通信技術相互融合形成一種架構，從而創建立體式數據傳輸網絡。在衛星通信領域，北斗系統以獨特優勢助力水利設施智能化改造。其短報文功能打破偏遠地區通信限制，應急時充當通信“生命線”，高精度定位則可監測大壩形變、河道位移，提升水利設施安全監測精度，為水利智能化發展提供有力支撐。

北斗系統不僅具備定位功能，還能實現短報文通信，為偏遠無網絡覆蓋區域的檢測設備提供穩定的數據傳輸通道。NBIoT技術適用于功耗低、數據量小的傳感器，其單個基站能夠支撐數萬個連接，滿足眾多分散傳感器長時間在線的需求。而在人口密度高、數據傳輸要求較高的地區，采用5G通信技術，以實現數據的高速即時傳輸。

應用層按照SL 651—2014《水文監測數據通信規約》等標準規范，對所采集的數據執行統一的格式轉換和協議分析。利用地理信息系統技術把水資源數據與空間地理信息緊密融合起來，形成三維可視化的水資源監測平臺。平臺可直觀顯現流域內水位、流量、水質等數據的空間分布與動態變化，支持多方面的數據查詢、統計分析以及預告警報功能，經由預置閾值，一旦監測數據超出安全范圍，平臺就會自動發出警報信息，并借助地圖標注、短信發送等方式告知有關的經營人員，從而為水資源的科學管理和決策給予精確的數據支持。

（二）大數據驅動水利資源科學決策

水利資源系統運行的時候，會產生大量的多源異構數據，其中包含氣象部門的衛星云圖、雷達回波數據、水文部門的實時監測數據、歷史觀測數據、用水戶的用水計量數據以及水利工程的運行守護數據等。這些數據具備數據量龐大、種類豐富、時效性突出、價值密度低這樣的大數據特點。

在數據處理環節中，首先要借助數據清洗來清除重復、錯誤以及不完整的數據，要用統計學方法，按照3σ原則去識別異常值；利用機器學習算法，通過孤立森林算法檢測數據中的離群點；而對于缺失的數據，則需依照數據的類型以及分布特點，采用多重填補法、K近鄰法等來實施填補。在數據存儲上，采用Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）和HBase列式數據庫關聯的存儲架構，HDFS可實現大規模數據的分布式存儲，具備較高的容錯能力和可擴展性；HBase適合海量結構化數據的快速讀寫，其支持隨機訪問和高并發操作，可以滿足PB級數據的存儲與經營需求[6]。

數據分析挖掘時，利用長短期記憶網絡為時間序列數據建模，通過對歷史數據的特征和規律加以學習，從而預測之后7～15天的水資源需求量，預測準確率可超過90%。依靠遺傳算法形成水資源供需協調模型，把水資源的供應和需求作為優化目標，并考慮水資源的時空分布。通過分析用水結構、水利工程調蓄能力等關鍵要素，模擬不同水資源調配方案下的供需差異。基于對各方案的水資源保證率、自然環境效應指數、經濟效益等指標的量化評估，為水利資源規劃、水資源調配方案編制、緊急調度等決策提供科學的量化依據，實現從經驗驅動決策向數據驅動決策的轉變。

（三）人工智能實現水利資源動態智能調度

人工智能技術依靠加強學習、遺傳算法、深度學習等智能算法，給傳統水利資源調度模式帶來變革性的革新。在水庫群聯合調度時，強化學習模型，把調度過程抽象成馬爾可夫決策過程。該模型將各水庫的水位、庫容、出庫流量、下游需水量、天氣預報等信息當作狀態空間，將水庫閘門開度調節、水庫之間水量調配、供水計劃調整等操作當作動作空間，并指定供水效益、防洪安全、生態流量保障、發電效益等全面性的獎勵函數。模型持續與環境互動，按照獎勵反饋來調整策略，經過很多訓練和學習后，逐漸找出合適的調度策略。

遺傳算法把水利資源調度方案編成基因序列，通過選擇、交叉、變異等遺傳操作來模擬生物進化進程。在選擇算子中，會用到輪盤賭選擇法、錦標賽選擇法等，保留適應度較高的個體；交叉算子通過單點交叉、多點交叉等途徑，將不同個體的優良基因進行組合；變異算子以一定概率對基因序列執行隨機變異，產生新的策略。在滿足防洪限制水位、最小生態流量、供水保證率等約束條件的時候，經過好多輪迭代搜索，最終找到最優的水資源調度方案。

當遭遇突發暴雨、干旱等極端工況的時候，人工智能系統會及時獲得氣象、水文等監測數據，然后將這些數據與預測模型融合起來，依靠滾動改良算法，每隔一小時或者不到一小時就更新一次調度方案。暴雨到來之前，系統預先分析流域內的降雨分布狀況、水庫蓄水情形，進而改良水庫的泄洪計劃，在保證防洪安全的情況下，最大幅度縮減水資源的浪費量。干旱期間，按照各個地區的用水需求以及水資源的儲備狀況，動態調整供水方案，從而提升水資源的利用率。

（四）云計算支撐水利資源協同管理與服務

云計算技術以其虛擬化、分布式計算與彈性資源運作的特性，給水利資源運作打造了高效的協同服務平臺。在基礎設施層面上，憑借OpenStack等開源虛擬化平臺，把代理服務器的計算、存儲和網絡資源進行池化運作，創建成資源池。水利部門、科研機構、用水企業等用戶，可以遵照自身業務需求，靈活地去申請和分配中央處理器、內存、存儲等資源，從而實現資源按需使用并實施彈性擴展。利用Ceph分布式存儲系統，依靠數據重復存儲和副本策略來保障數據的安全可靠，即便部分存儲節點發生故障，也不會影響到數據的正常訪問和使用。

在應用服務方面，水利云平臺根據RESTful API設計規范，構建了大量標準化的數據接口和服務模塊，既供應諸如水位查詢、流量統計、水質監測等基本數據服務，也提供水資源承載能力評定、水災害風險分析、水資源改良調配方案生成等高級應用服務。水利部門通過Web端或移動應用，可以立即生成流域水資源分布圖、用水情況統計圖等可視化圖表，從而直觀地了解水資源動態；用水單位能夠及時獲取用水指標預警信息，以此合理安排生產用水；科研機構可以調用歷史數據和分析模型，開展水資源相關的科學研究。

平臺內部設置了基于角色的訪問控制模型，該模型將不同用戶劃分為多重角色，如管理員、一般用戶、數據分析員等，并根據這些角色分配不同的數據訪問權限和操作權限。平臺利用數據加密、訪問認證、安全審查等安全保護手段，保障數據在共享及使用時的安全與隱私，打破部門之間、地域之間的信息壁壘，推動水利資源運作向數字化、智能化、協同化方向發展，加強水利資源運作跨部門、跨層級的協同合作。

結語

電子信息技術在水利資源優化配置中的創新應用，形成了完整高效的技術應用體系。物聯網實現水利資源全域智能監測，為資源管理提供全面準確的數據；大數據驅動科學決策，提升資源配置方案的合理性；人工智能實現動態智能調度，增強調度效率與科學性；云計算保障協同管理與服務，促進信息共享與部門協作。該體系有效解決傳統水利資源配置中信息不對稱、決策不科學、調度不靈活等問題，顯著提高水資源利用效率與管理水平。

參考文獻：

[1] 趙玉嬌，蘇煜杭，楊曄，等.水資源優化配置在枋洋水利樞紐的應用[J].陜西水利，2023（10）：2931+34.

[2] 俞勇.高標準農田水利建設中的水資源優化配置研究[J].城鎮建設，2025（06）：200202.

[3] 鞠浩.水利水電工程施工中的資源配置與優化[J].工程學研究與實用，2025，6（08）：40.

[4] 曾偉.對五小水利工程優化山區水資源配置的探討[J].中國水運（下半月），2014，14（06）：238239.

[5] 張天緒，潘春華.重慶市豐都縣南天湖片區水資源優化配置的思考與建議[J].長江技術經濟，2025，9（01）：6874.

[6] 江濤.水利水電工程施工中的信息化技術應用與優化管理研究[J].治淮，2024（01）：3839.