浅谈地下水监测中大数据技术的运用

2021-04-04 09:50
信息记录材料 2021年1期
关键词:监测数据水位水质

余 骁

(太原学院环工系 山西 太原 030032)

1 引言

科技的进步推动工农业的大规模发展,水源污染现象日益凸显。水质、水位等相关信息的监测作为保护水资源的重要手段,逐渐成为人们关注的重点。随着大数据技术的出现,水质、水位监测逐渐趋于智能化、自动化,能够通过传感器对地下水源的情况进行实时检测,不仅可以获得大量的监测数据,还可以对数据进行有效的统计、分析与处理,对地下水的监测工作有非常重要的意义。

2 地下水监测现状

水资源的开发利用逐渐进步,我国大多地区的主要供水水源为地下水,随着经济社会用水需求增加,水资源过度开采现象日益凸显,生态环境遭到破坏,引发了诸多的生态环境问题,很多地区的水资源利用率远超溢流率,甚至可能会出现区域滑坡、盐碱化、塌方等事故,严重破坏土壤结构[1]。除此之外,还存在一些工厂对有害物质超标的废水不进行处理便直接排放,废水渗入土壤层,导致地下水水质发生变化,影响后期的使用。地下水由于其特殊地理环境与地质条件,一旦被污染,就难以恢复再继续使用。

地下水源的水位在监测工作中十分重要,经过多年的探索与研究,我国在地下水源的水位监测工作中取得了很多成果。目前实现地下水位自动化监测的地区还不够普遍,仍有个别地区采用人工观测采样。国外许多国家都已经普遍实现了水位、水温、水质等方面的全自动监测,可见全自动监测必定是未来地下水源监测的发展趋势。大数据技术的应用,使得水质与水位监测实现了智能化、自动化的监测与数据分析,通过智能传输系统将传感器检测到的水温、水位、水质等信息进行实时传输,并通过检测中心将收到的数据进行统一收集与分析,在一定程度上可以保证监测数据的真实性与准确性。

3 大数据技术在地下水监测中的应用优势

“大数据”掀起了一个时代的浪潮,在当今商界中,是一个非常吸引眼球的术语,目前已经广泛被应用在建筑、商业、金融、气象等多个领域,大数据技术也日益趋于完善[2]。

3.1 实现对地下水监测数据的高效处理

大数据技术在各领域的颠覆和创新中发挥的优势极其大,其最大的特点是可以对大量数据进行高效且高速的进行分析,并保证分析结果的真实性与可靠性。在面对大量不同类型且十分繁杂的碎片化数据时,大数据依然可以在保证质量与效率的前提下,在最短时间内对数据进行处理。

地下水的监测工作与地表水监测间存在很大差异,地下水相对而言,制约因素非常多,地下水的水位变化、环境因素等都属于不固定的影响因素,不易完成直观式的观察。此外,地下水受严重污染引发的地面沉降由于速度十分缓慢且不易被察觉,一旦累积严重到一种地步,便会造成无法挽回且不可逆的破坏。大数据技术的出现,实现了地下水的智能化与自动化监测,通过实时监测,可以及时掌握地下水的动态变化情况,并可以将自动收集的大量相关数据在最短时间内进行高效的处理与分析[3]。

3.2 实现对地下水监测数据的分析与挖掘

大数据特点众多,比如数据体量大、处理速度快、价值密度低、数据类型繁多,其中的核心是对大量数据的有效挖掘与分析。在地下水监测工作中,大数据技术的运用可以对监测数据进行自动收集,并通过传输后在系统中对数据进行分析,从而挖掘出其中最有价值的数据信息,方便相关工作者对地下水监测工作作出科学的决策。在大数据技术的运用中,使用者有专业人士也有非专业人士,但是两者在使用时均不会受到太大的影响,因为大数据分析最基本的特点便是可视化分析,无论使用者是否专业,可视化分析均可直观呈现出监测数据的特点,以最直观的方式帮助使用者理解。自动监测设备监测与收集到的数据通过传输设备自动传到后台数据分析设备中,最后由使用者对地下水的水位、水质等数据进行分析与挖掘。

3.3 辅助构建完整的地下水监测系统

计算机技术的崛起加快了数据信息量的增加速度,通过对数据的准确分析,加之大数据技术、信息技术的支撑,可以实现多领域模块化控制[4]。依托物联网的大容量存储特征,大数据技术可以将地下水监测数据信息存储进行云存储。将大数据技术应用于地下水监测中,在计算机技术、传感器技术的支撑下,可以构建出完整的地下水监测系统。首先,在数据采集中,其作为数据库层,可以对数据进行存储,并对数据进行初步检验;其次,在数据分析中,可以对地下水监测数据进行精准计算与分类,并根据数据特征查询数据库,保证数据的准确性;最后,在决策层面,大数据技术可以通过线性图标等可视化技术显示地下水监测信息,为相关人员在决策方面提供依据。因此,大数据技术相对地下水监测而言,有着不可替代的作用。

4 结语

综上所述,可以看出大数据技术的应用,有效帮助地下水监测工作实现了更加智能化与自动化的监测,它可以快速获取到地下水的相关信息,实现地下水的实时监测,提高地下水监测数据的准确度,并有效避免地下水受到污染的几率导致地面坍塌或沉降等不良现象。大数据技术与地下水监测的高度融合,必定是未来地下水监测的发展趋势,也必定会将地下水监测的水平与质量推向新高度。

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