大数据分析技术在水资源管理中的应用

大数据分析技术在水资源管理中的应用

罗国梅

身份证号码522423199811276723

摘要：随着社会对水资源需求的不断增加、全球气候变化带来的不确定性以及水利工程的日益复杂，传统的管理模式逐渐失去了灵活性和效率。大数据技术的应用为水资源管理注入了新的活力，提高了水资源管理的效率和质量，使管理决策更智能、数据更可靠、资源利用更高效。然而，由于没有统一的管理规则和正确的使用方法，这些技术的效果并未得到充分的体现。因此，必须根据现有的情况来对这些技术的使用进行优化和改造，才能真正提高它们的效率和效果。

关键词：大数据分析技术;水资源管理

引言

如今，快速发展的大数据技术在各行各业中发挥着重要作用，能够带来诸多好处，在当今的生产生活中发挥着不可替代的作用。随着科学技术的发展，我们可以更好地收集、整合和分析水资源管理的相关数据，以便更准确地掌握情况。更好地协调不同行为者，以提高水管理工作的质量，并且能够更加精细地掌握所受的外部环境的变化，以达到更好的水资源管理效果。

1.大数据的定义和特征

大数据已经成为当今信息时代的核心概念，它不仅是数据量巨大，更关键的是数据的多样性、速度和价值。大数据的定义可以简单概括为:海量、多样、高速、价值密集型的数据集。首先，大数据的“海量”特性意味着它包含的数据量巨大，超出了传统数据库处理的范围。其次，大数据的“多样性”表现在数据类型的多元化，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。第三，大数据的“高速”属性指的是数据产生、传输和处理的速度迅猛，需要实时或近实时的处理能力。最后，大数据的“价值密集”特征强调了从这些数据中提取知识和洞见的重要性，它们有潜在的价值，可以为决策和创新提供有力支持[1]。

2.现代智慧水利系统建设的作用意义

在大数据时代背景下，各行各业、各领域都在积极加强大数据建设，推动水利大数据发展，需要加强智慧水利系统的设计、建设和应用，从而提高水资源大数据管理和精细化管理水平，并将其落实到防控、减灾等多个服务体系中。水资源配置和利用，以及水资源管理，以便更好地满足实际需要。例如：（1）促进传感技术、现代通信技术、物联网技术、云平台技术等先进技术的广泛应用,协助数据信息采集、整理、处理和共享利用等工作实施,并持续加强数据库建设、信息管理系统和平台建设、整体系统工程建设等,在其支撑下提高水利综合管理水平和运维管理效率,为水资源科学调配、开发利用和生产生活提供服务。（2）在智慧水利系统技术的支撑下,协助水利水文实时监测、预警预报、综合调度和精细化管理等一系列工作的开展和实施,通过对水文信息、水利工程运行与管理信息等的实时化感知和监测、智能化分析处理和快速传递共享,对水资源灾害发生情况、产生的危害和影响程度等进行模拟和分析，对水质污染情况进行分析,提前制定解决和改进措施,以协助防汛抗旱、应急指挥决策和工作部署安排、水利工程维修保养等工作的高效化开展。

3.现代智慧水利系统的设实践应用

3.1建设和运维管理层面

主要用于满足水利工程建设管理的制定和实施。在系统设计中，主要包括统筹规划、智能监控与管理、高效协调和多维度评价等相关模块，支持水利工程投资决策的科学分析、方案的优化设计，以及工程项目质量、进度和安全的管理与评价的制定与实施。例如：（1）整体统筹功能模块。在大数据系统和数字化技术、BIM大数据模型的支撑下,广泛收集和分析工程项目相关的资料信息,并加强建设方、施工方、设计与监理等的良好协调和统筹工作,对水利工程项目投资方案和施工建设方案进行科学的比对和分析,从中选出最合理的工程方案。（2）智能监管功能模块。在智能监管系统和相关技术的支撑下,实现水利工程项目投资建设过程资源、技术、人员、投资、采购、进度、质量、成本和安全等的实时化、全过程的监督与管控,以促进整个工程项目的顺利施工和规范施工,使水利工程项目投资建设拥有良好的质量效果。BIM技术和传感器技术等先进技术,能够为智能监管和工程项目协调管控提供科学有效支撑[2]。

3.2结合深度学习等新兴技术改进预测精度

深度学习的主要优点之一是能够处理水生态环境工程中经常出现的非线性、高度复杂和多模态数据。例如，深度学习可以用于水质预测，其中水质监测数据中的学习模式和趋势可以更准确地预测未来的水质状况，并提前识别潜在的水质问题。此外，深度学习还可以用于水量预测，包括洪水预测和水资源管理。通过分析大量的水文气象数据，深度学习模型可以更好地理解气象和水文之间的复杂关系，从而提高了水量预测的准确性。深度学习的另一个优点是其对大规模数据的适应能力。随着大数据的不断积累，水生态环境工程所面临的数据量也在增加。深度学习模型可以在大规模数据中学习，不仅提高了预测的精度，还能够处理更多的变量和参数，从而更好地反映水生态系统的复杂性。这对于研究水生态环境的长期变化和趋势非常重要。

3.3秉承智慧水利理念，提高水利信息资源利用率

从政策导向上看，中国已经全面开启了“智慧水利”时代，但还处于上升阶段，大数据技术在水资源管理中的应用还处于起步阶段。主要原因是水资源信息资源利用率不足，相关主体没有认识到“数据就是生产力”。。基于此，水资源管理主体要秉承“智慧水利”理念，从两个方面提高水利信息资源利用率：一方面，专门筹备资金、聚拢人才，展开水资源管理平台（软件）开发，该平台用来全面收集、整合、分析水利信息资源。另一方面，建立“专家型队伍”，涵盖水文学、地理学、计算机学、数学等各领域的人才，专门对水利信息资源展开大数据挖掘，提供科学预测，为国民经济发展提供严谨依据。

4.大数据技术在水资源管理中的应用优化

4.1强化专业人才培养

由于科学技术的蓬勃发展，大数据发挥了越来越重要的作用。它不仅可以收集和处理各种数据，还可以提供准确的决策支持，大大提高了水利工程的效率和质量。(1)第一步是系统训练。由于水行业的技术人员通常拥有丰富的水专业知识，我们建议制定有针对性的培训计划，以便我们能够更快地培养出优秀的人才。培训计划应当建立在信息知识的基础上，这样我们就能让每一位工作人员充分展示他们的各种潜能。（2）为了提升水利部门的大数据建设能力，我们需要重新审视现存的招聘流动机制，根据不同的岗位需求，采取灵活的招聘方式，积极招聘具备相关技能的高素质的人员，让他们能够充分发挥出他们的潜力，为水利工程的大数据建设作出贡献[3]。

4.2云计算技术

智能水利系统需要对大量数据信息进行科学有效的整合、处理、传输和利用，而云计算技术的科学应用可以更好地辅助这项工作的开展，减轻相关人员的数据处理压力，提高数据处理和利用的效率。在该技术的支撑下,从大量数据信息中挖掘出更有价值的数据信息,并自动化对这些数据信息进行处理和分析,为科学决策和管理工作开展提供参考依据。

结束语

发展现代水资源管理，需要推动现代大数据技术、智能技术、通信技术等先进技术的科学应用，不断加强智慧水利系统建设，更好地助力全方位、多维度、精细化管理发展。在实践领域，加强大数据技术与水资源管理的深度融合，如统一水资源管理大数据技术范式、提高人员大数据技术素养等，可以为水资源管理的全面升级提供可行的解决方案。

参考文献:

[1]李加林，田鹏，史小丽，等.水资源管理研究进展[J].浙江大学学报：理学版，2019(2):248-260.

[2]钟华平.基于马斯洛需求层次理论的水资源管理探讨[J].中国水利，2018(1):35-37.

[3]王怡齐.水资源管理市场经济机制的理论剖析[J].企业改革与管理，2018(3):222.