大数据技术在水利工程信息化建设中的运用

徐州市铜山区水务局 佟保根

徐州市防汛防旱抢险中心 赵智磊

水利工程属于大型公共事业工程，具有规模大、施工内容多、工期长、成本高、技术复杂、涉及问题琐碎等特点，所以若想切实保证水利工程建设与管理质量，就必须要积极应用各种先进的科学技术。大数据技术是以数据为核心的新一代信息技术，它在水利工程信息化建设中具有重要价值。本文首先对水利工程、大数据及大数据技术的相关概念进行了简介，其次分析了我国水利工程信息化建设的现状，再次阐述了大数据技术涉及的主要内容，最后介绍了大数据技术在水利工程信息化建设中的运用，希望有助于促进相关工作的进步与发展。

近年来，随着我国社会经济的不断发展及科学技术的不断进步，我国的水利行业也在不断转型升级，在此背景下，给水利工程建设与管理工作提出了更高要求、带来了更大难度。现代水利工程建设与管理离不开信息化管理手段，而在水利工程信息化建设中，则离不开对大数据技术的应用。基于大数据技术，可以完善信息化管理平台，使各类数据得到更有效的处理和应用。目前在我国的水利工程信息化建设中尚存在很多缺陷和不足，只有充分运用大数据技术，才能够改进其缺陷、弥补其不足。

1 相关概念简介

1.1 水利工程

水利工程主要是指为了消除水害及控制、利用、保护地表和地下水资源所修建的工程。例如防洪工程、供排水工程、灌溉工程、除涝工程、水力发电工程、海涂围垦工程、水土保持工程、水资源保护工程等，均属于水利工程的范畴。水利工程的主要建设内容包括：坝、堤、水闸、溢洪道、渠道、渡漕、进水口、筏道、鱼道等等。与其他工程相比，水利工程一般规模较大、施工内容较多、工期较长、成本较高、技术较复杂、涉及问题较琐碎等，并且其往往对周边环境具有很大影响。

1.2 大数据及大数据技术

“大数据”是指规模巨大与类型复杂的数据的集合。大数据是基于计算机网络技术、信息技术、数字技术等形成的，这些高新技术是实现大数据的捕获、存储、处理等综合能力的基础。大数据的特征可以总结为四点：一是“体量大”，具体表现为数据规模庞大以及数据增长迅速；二是“多样性”，具体表现为数据类型繁多以及数据构成复杂；三是“价值高”，具体表现为数据应用范围广泛以及数据应用频率高；四是“速度快”，具体表现为数据时效性强以及数据处理迅速。而“大数据技术”则是指大数据的应用技术，其是以数据为核心的新一代信息技术，主要涵盖了各类大数据平台、大数据指数体系等。

2 我国水利工程信息化建设的现状

就现状来看，我国大部分水利单位都已经结合自身实际情况建设了相关水利工程信息化管理系统，并利用水利工程信息化管理系统实现了对水利工程施工方案的有效选择、对施工程序的有效优化以及对施工条件、施工质量、施工进度、施工成本、施工安全的有效管理。然而，随着信息技术的日新月异发展，很多水利单位的信息化建设更新速度显得十分缓慢，加之我国在这方面本来就发展起步较晚，因此一些问题正日渐凸现出来，其主要表现在以下几个方面：

2.1 落后于行业发展需求

当前，随着我国市场经济的飞速发展，水利单位在重视经济发展的同时，也对环境影响评价、水土保持、景观设计等问题引起了更高的重视。但观目前水利工程信息化建设的实际情况来看，普遍仍旧采用传统的数据采集方法，已经无法再满足现阶段行业发展的客观要求。例如，目前一些水利单位的水土保持等专业尚且存在很大的依赖性，且与国家层面的环境密切相关，导致专业评价信息不足，同时可供参考的信息有限，降低了相关信息的获取效率，进一步影响了实际工作开展及行业发展。

2.2 上层设计不足

在水利工程信息化建设过程中，必须要充分重视上层设计的相关问题，主要是指一些由上至下的管理和设计等工作问题。上层设计应符合实际，根据不同情况、应对不同状况而采取不同的方法措施，最大限度地提高上层设计的针对性，避免出现“一把手”“一手抓”等现象。因为“一把手”“一手抓”的危害极大，一旦有个别水利单位的领导能力不足，制定不出有效的总体规划方案或是给不出合理的上层设计方案，那么就会使水利工程信息化建设陷入被动境地，乃至走入死胡同。但目前在我国多数水利单位中，都尚未充分认识到上层设计的重要影响，在上层设计方面表现出明显的不足，从而在很大程度上影响了水利工程信息化建设的发展。

2.3 缺乏有效的协调平台

在水利工程信息化建设中经常会涉及到一些平台协调性问题，这类问题往往会带来极大的负面影响。在各单位、部门之间进行信息共享的过程中，若平台的协调性不足，那么必然会大大影响到实际工程管理和生产经营效果，并致使信息化的价值降低。就现状来看，我国仍旧缺乏有效的协调平台，因此而产生的问题屡见不鲜。由于缺乏有效的协调平台，所以形成不了统一的数据管理组织机制，从而导致数据异构等问题频繁发生。同时，由于各单位、部门之间无法实现有效的信息交流和共享，所以也无法做出科学的决策。

3 大数据技术涉及的主要内容

3.1 体系架构

大数据技术是以数据为核心的新一代信息技术，利用它可以实现对各类数据信息的综合分析与处理。大数据技术既能够对数据中蕴藏的各类影响和关联因素进行有效分析，又能够单独分析每项因素，此外还可以对数据中的有利和不利因素进行剥离分析，从而大大提高数据的利用价值。

3.2 数据构建与处理

虽然基于大数据技术能够实现对海量数据的有效分析与处理，但由于海量数据中的大部分其实是无用数据，而有价值的数据通常只占一小部分，因此在开展数据分析与处理工作前应先对数据进行有效的建模，并找到数据之间的准确规律，然后再利用数据网来进行数据分析与处理。在数据模型的构建中，需先通过对采集的数据进行有效分析，找出其特征点，再应用数学统一归纳思想对数据内容进行综合分析，最后再利用抽象处理概念来综合处理数据。在处理数据时，还应对数据蕴藏的价值进行充分考虑，有效协调好各类数据信息，站在全局角度上来关注数据特点。

3.3 网格计算

对于大数据而言，一些计算过程与算法往往无法全部转换，还有一些函数无法被嵌入到数据库当中，对此通常需要先将数据从定义函数中有效提取出来，然后再利用相关分析工具和软件进行综合分析。但随着分析任务的不断增多，服务器的容量会渐渐变得捉襟见肘，理论上来说需要对服务器进行适当的扩容或是增设服务器才能够满足实际要求。但众所周知，服务器的价格是十分昂贵的，因此一般都会选择利用网格配置来降低成本。网格计算的原理是将不同的任务分配到不同的计算机，以使每台计算机所承担的任务都各不相同，这等于是变相提高了系统性能和容量，同时又不必增加过多成本。

4 大数据技术在水利工程信息化建设中的运用

4.1 信息化基础与制度建设

水利工程信息化建设需有一定的制度基础为支撑。在信息化基础与制度建设过程中，应充分结合水利单位的实际情况及优秀单位的经验，确保制度方案的合理性与可行性。大数据技术的运用对水利工程信息化管理平台提出了更高的要求，既要具备过硬的软硬件设施，又要具备稳定高速的网络。其次，对于那些老旧的机房设施应实施整改，改用高性能的服务器。再者，对网络环境安全的评估不容忽视，应根据评估结果不断完善计算机软硬件设备，并建设容灾系统，保证信息数据的真实性和安全性。此外，不仅要完善基础与制度建设，还应加强管理人员培训，使其掌握大数据技术、物联网技术、云计算等的知识与操作技能。

4.2 综合性信息化管理系统建设

基于信息化建设文件及程序文件，建设综合性信息化管理系统，对管理平台功能进行有效集成，实现信息化协同管理，提升信息化管理效率。在系统平台上集成“办公”“经营”“技术”“设计”“测绘勘测”“数据档案管理”等六大模块，并实现信息共享，从而最大限度地提高大数据利用率。结合大数据整合系统平台，实现对水利工程数据的高效处理和应用，以提供更有价值的决策依据。综合性信息化管理系统中除了具备基本的信息存储、查询、传输等功能外，还要拥有数据挖掘、信息共享、云计算等功能。应充分发挥出VPN系统的优势，不断强化系统的易用性与安全性。

4.3 三维数字化协同设计平台建设

结合水利工程信息化建设重点及行业发展实际情况进行三维数字化协同设计平台建设，实现从自动化管理向智能化管理的迈进。构建智能化数据库，通过在云计算、专家系统中融入智能化数据库，实现对各类数据信息的自动格式转换及统一收集、汇总、统计。以各专业独立试用为基础构建协同平台，实现便捷的可视化操作，同时与第三方协同设计单位合作，提高平台开发的针对性。

结语：综上所述，加快水利工程信息化建设是水利单位的一项基本工作任务，目前在我国的水利工程信息化建设中，尚存在着落后于行业发展需求、上层设计不足、缺乏有效的协调平台等问题，若想进一步完善信息化建设，必须要充分运用大数据技术的优势。大数据技术是以数据为核心的新一代信息技术，它在信息化基础与制度建设、综合性信息化管理系统建设、三维数字化协同设计平台建设等中均发挥着重要作用。