基于数据资源池的河南省智慧水土保持数据管理模式

马松增，尚钟睿，马法珍

（1.河南省水土保持监测总站，河南郑州 450008；2.河南省开封水文水资源测报分中心，河南开封 475000；3.河南省豫东水利保障中心，河南开封 475000）

1 河南省水土保持数据资源现状

1.1 数据资源现状

1.1.1 水土保持基础地理空间数据

DOM数据。主要包含全省范围不同历史时期的2、30 m分辨率卫星遥感影像数据。

DEM数据。主要包含全省范围30 m格网大小的数字高程模型（DEM）数据。

矢量基础数据。主要包含全省水土保持一张图中的河流水系、小流域划分、行政区划、土地利用、植被盖度、水土保持区划等矢量基础数据。

1.1.2 水土保持监督管理数据

生产建设项目水土保持方案数据。主要包含生产建设项目水土保持方案特性、水土流失防治责任范围与分区、行政许可数据。

水土保持实施过程和监督执法数据。主要包含生产建设项目水土保持方案落实情况、监测监理、监督检查、监督执法等数据。

水土保持设施验收数据。主要包含水土保持设施验收鉴定书、验收报备与核查等数据。

1.1.3 水土流失综合治理数据

水土流失综合治理重点工程基本情况数据。主要包含小流域水土流失综合治理、坡耕地水土流失综合治理工程、新建和除险加固淤地坝等水土流失综合治理重点工程的前期管理、项目实施方案、项目管理实施、项目验收等各项填报数据。

水土流失综合治理重点工程调度数据。主要包含各类水土流失综合治理工程的月（周）施工进度、资金进度等工程调度数据。

淤地坝信息管理数据。主要包含大中型以上淤地坝的基本特性、安全度汛“三个责任人”、防汛预案、安全监测、照片、视频接入等数据。

1.1.4 水土流失监测数据

监测站点基本信息及观测数据。主要包含监测站点分布、名称、类型、边界、观测设施设备、基本情况、视频接入等数据，以及各类站点的观测成果数据。

水土流失动态监测数据。主要包含开展水土流失动态监测所获取的植被覆盖度数据、水土保持措施数据，以及通过开展动态监测所获取的土壤侵蚀因子、侵蚀强度、侵蚀面积等监测成果数据。

1.1.5 水土保持规划及实施情况考核评估数据

水土保持规划数据。主要包含省、市、县各级水土保持规划数据和专项规划数据，以及省市县各级水土保持重点区域的矢量边界数据。

水土保持规划实施情况考核评估数据。主要包含水土保持规划考核指标数据、规划考核市级自评估数据、省级水土保持规划考核评估结果及相关文件等。

1.1.6 水土保持示范创建管理数据

主要包含国家级水土保持科技示范园、国家级水土保持示范县、国家级水土保持生态清洁小流域、省级水土保持生态清洁小流域、省级水土保持示范村等水土保持示范创建工程的管理数据。

1.2 数据管理现状

河南省水土保持信息管理平台依托省政务云、政务外网、防汛专网等，建成了水土保持预防监督、监测评价、综合治理、规划考核评估、水土流失预报、业务服务等六个系统和数据库，对各类水土保持业务数据实行标准化管理，初步实现了数据集中管理、省市县水土保持部门协同的格局，提升了全省水土保持管理、决策和服务水平。截至2023年底，省级平台管理的水土保持数据量达到近1TB。

1.3 存在问题与差距

①数据资源体系不完整。基础数据表现形式多为二维模式，缺乏三维或多维度、高精度数据；水土保持常用到的土地利用、植被盖度、数字高程模型、生态功能区、水土保持规划等公共基础数据更新滞后或缺项；存在数据源多元化，数字化基础不统一，数据标准不一致，历史数据不规范，现有数据未整合等问题。②数据交换共享机制不完善。内部数据资源整合程度不高，业务数据“条块分割”“相互封闭”，制约了整体效益发挥；行业内、部门间数据共享互通机制不够顺畅，数据交换接口与水利部、流域委、省发改委、规划计划等部门不匹配，未实现有效衔接与数据交互。③数据支撑决策能力有待提升。当前省级平台应用主要以业务管理为主，先进信息技术和业务融合不深入，不能全流程支撑业务工作，综合分析、预测预报和决策支持能力弱。一方面，数据按需调用分析、辅助决策能力不足，大多数据停留在分散、堆砌的原始状态，深度分析数据不足，不能有效满足水土保持业务管理和辅助决策；另一方面，部分数据由于数据质量的原因，或者人工产生数据本身的局限性，无法智能提取有效信息进行可靠分析。④基础保障措施薄弱。数据质量控制体系不完整；涉及水土保持数据采集、传输的组织体系和规章制度尚不完善，专业人才队伍和资金保障偏弱。

2 数据资源池

2.1 数据资源整合

基于智慧水利数字孪生流域多维多尺度时空数据模型，对水土保持基础、专题和共享等数据进行整合，实现水土保持数据空间、时间、属性、关系和元数据的一体化管理，统一对象编码，统一数据字典，同时编制水土保持数据资源目录，为各类水土保持业务应用提供规范、权威和高效的数据支撑。

通过整合利用已有的基础设施资源，扩充计算存储能力，充分依托政务云的云数据存储体系架构，优化提升计算存储软硬件环境，开发“标准化、模块化、云服务”水土保持数据资源池数据调用、共享和交换接口，统一门户，统一数据交换，统一共享调用服务，实现数据资源聚合、持续更新的水土保持数据支撑。

2.2 数据基准

①数据基准采用北京时间，CGCS2000 国家大地坐标系，1985 国家高程基准。②依据水土保持数据资源的数据类型，采用相应的数据整合技术方案。③矢量数据。包括空间数据和属性数据两方面的整合，首先对获得的基础数据统一格式、数据组织方式、坐标系、地图投影等，然后对各个专题数据的分类分级标准统一以及拓扑关系处理等，最终形成各专题数据。④栅格数据。主要是统一格式、坐标、投影信息，确认空间位置，形成最终专题数据。⑤文本数据。补充各类文本数据的属性信息，按照统一的数据格式和要求，形成各专题数据。

2.3 水土保持数据资源目录

水土保持数据资源目录是规范和促进水土保持数据资源共享开放，明确信息资源共享与更新责任，推进信息资源安全利用，充分发挥水土保持数据资源赋能水土保持行业发展的有效方式。按照水利数据目录服务规范对水土保持数据资源进行梳理整合，建立各项水土保持业务与数据资源之间的映射关系，编制统一规范、定期更新的水土保持数据资源目录，是推动水土保持数据资源共享开发的公共性基础工作。

3 数据管理与数据服务

3.1 数据汇聚

数据汇入水土保持数据资源池后，对其进行编码、标识、存储、应用，形成重要的水土保持数据资源。

3.2 数据交互

通过多种数据导入方式，将分散在不同设备、文件服务器、采集前端中的数据流量进行集中存储与管理，打通数据孤岛，帮助用户提升全局数据协同分析能力。

3.3 数据共享

依据一数一源、一数一责、统一标准、注重安全、应用共享的原则，规范水土保持数据上报、更新、审核、传输、共享与交换应用的全过程管理。通过智慧水土保持数据资源池的数据交换功能实现数据的共享交换与应用。

3.4 数据挖掘

运用统计学、智能学习、经验法则、模式识别等方法从数据资源池中发现物理水保全要素数据间关系、总结水保活动和水土流失规律或预测其发展趋势，通过图像、图表、视频等方式展现，包括描述性、诊断性、预测性和因果性分析等功能。

3.5 数据服务

依托水土保持数据资源池，实现各类水土保持业务流数据在各级水利部门间的上报、审核、共享，以及与其他行业之间的互联互通。包括数据资源目录服务、地图调用服务、数据交换共享服务、数据管控服务、数据应用定制服务等。

4 结论

数据资源池建设是一项长期性工作，要重点考虑几个方面问题：一是强化数据资源池总体设计；二是加强数据来源建设；三是重视数据资源整合与组织；四是注重数据资源更新；五是突出数据服务；六是制定数据管理规则。通过长期的数据积累与建设，逐步形成规范、有序、智能的水土保持数据管理模式，从而为智慧水土保持建设提供关键核心和应用基础。