基于大数据的水资源管理系统设计与研究

基于大数据的水资源管理系统设计与研
究
摘要：科技的发展，促进了我国大数据的发展，并在水资源管理中得到了广
泛的应用。

水资源审计作为自然资源审计的重要组成部分，目的在于发现被审计
区域的水资源环境变动情况，促进社会各界对水资源的节约利用和有效保护，推
动水资源的可持续发展。

本文首先分析了水资源管理中存在的问题，其次探讨了
水资源动态评价大数据计算总体框架设计，最后就水资源管理系统架构设计与应
用进行研究，以供参考。

关键词：水资源管理；不确定性；水资源系统安全
引言
随着人口增长与经济迅速发展，水资源短缺现象在世界范围内普遍出现，约80%的人口面临水资源安全问题。

随着优化技术的不断发展，水资源配置模型已
从单目标调水问题优化发展为综合考虑社会、环境、经济、代际公平性、可持续
性的多目标综合性区域的水资源调配优化问题。

然而，由于供需关系、污染物排
放标准、利用方式、政策变化等因素的影响，在水资源管理系统的决策过程中依
然存在着多种不确定性和相互作用，如区间、模糊和随机性。

1水资源管理中存在的问题
在水资源管理领域，水资源相关的数据非常繁杂，数据管理长时间滞后，往
往不能及时、直观地反映当前水资源的实际情况，具体表现在：(1)水资源数据
地理位置的差异性。

水资源监测站点往往设置在不同位置，取样位置的不同使得
数据也会有较大差异性，用传统人工方式处理较为繁重，难以整合。

(2)水资源
数据的时效性。

使用传统的人工方式一般需要若干个星期才能完成数据的统计分析，往往错过利用数据及时发现问题的最佳时间。

(3)水资源数据烦琐且不直观。

水资源数据量庞大且数据格式比较灵活多样，传统的数据表格统计方式难以直观
地反映水资源的使用情况，不利于管理者在处理突发事件时的决策与判断。

2水资源动态评价大数据计算总体框架设计
大数据处理体系主要由几个关键环节构成，包括：雨水情、水资源、月报等
各类数据源的采集导入；对数据标准进行范式化处理，构成原始、基础、主题数
据库等数据仓库；开发水资源算法模型接口，提供各类算法计算服务；形成结果
数据，支撑上层应用系统分析展示。

数据采集为不同数据源提供数据交换的桥梁，支持主流的关系型数据库，包括Oracle，MySQL，DB2，SQLServer和PostgreSQL 等。

此外，可以支持与Hadoop平台的HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Hive
组件的数据对接集成，也可对接各类云上的ODPS，ADS，OTS，RDS的数据，满足
不同应用场景需求。

水资源动态评价处理涉及多种数据处理、挖掘的算法模型支撑，将利用SparkMLib等方式实现这些算法模型的标准化编写，从而在大数据平
台上可以直接调取使用。

3水资源管理系统架构设计与应用
3.1提高基础数据质量和数据安全
运用大数据技术实现水资源审计过程中存在的结构和非结构数据程序化处理，包括数据采集、预处理、筛查，这对基础数据有效性、稳定性、一致性、完整性、准确性有较高质量要求。

审计部门应将上下游河流段数据、非本区域河流段数据、过往年度水资源情况等基础数据存储在水资源数据库中，运用大数据技术进行全
面清洗、筛选、对比、判断、分析，保证水资源审计证据的质量，从而及时发现
水资源治理问题，得出严谨客观的审计结果。

传统的审计工作中，数据采集通过
纸质记录或者电子形式记录，数据分析与交流的安全性较高，大数据环境下的水
资源数据利用互联网传输时应注意控制传输信息的保密等级，必要时进行数据的
拆分、变换和加密，以避免出现数据泄露的风险。

3.2加强水资源保护
实践中要加大水资源保护管理的宣传力度，在引导全民树立保护水资源意识
的同时，对开展的水资源管理工作也能积极配合，操作时可以依托《水法》知识
展开，在督促人们自觉守法的同时，在实际生活中养成节约用水、爱护环境的良
好习惯，并通过减少污水排放、加强水资源循环利用等措施运用，达到节约资源、爱护水资源的目的。

另外，针对出现的水体污染情况要加强监测，并在明确水污
染原因以后采用针对性措施进行有效治理，在维护水生态环境的同时，为水资源
综合利用和持续发展奠定良好基础。

随着用水量的逐年递增，传统的管理手段显
然无法满足这一要求。

同时，由于水环境的严重污染，使我国水资源面临严峻的
形势。

在这一过程中，为了满足水资源的利用需求，需要从不同角度开展综合型
管理，以此确保后续工作能够顺利进行，在整体质量上也能够得到有效保障。

一
是根据用水定额、经济技术条件以及水量分配方案确定地区用水量，制定年度用
水计划，对区域内的年度用水实行总量控制。

二是各单位应加强水污染防治工作，保护和改善水质，各级人民政府应当依照水污染防治法的规定，加强对水污染防
治的监督管理，并依照当地实际情况进行内容的优化与升级，以此确保监督管理
工作能够顺利开展。

3.3加强软件研发力度
从相关资料中可知，我国水利工程信息化的建设以及应用效果一般，并且具
有明显的滞后性，企业研发力度欠缺。

为了进一步改善此种现象，提升水利工程
信息化管理质量，需要加大软件研发力度，在国内水利水电工程实际状况的基础上，实现功能的完善性和优化性，提高系统软件操作的便利性，逐渐摆脱对国外
技术的依赖，充分凸显国内水利资源管理的优势，提升信息化管理的创新性以及
科学性。

3.4持续关注大数据技术的创新和发展
当前，大数据技术发展主要包括两个方面：一方面，在信息化背景下，数据
规模性增长带来大量冗余数据干扰了正常的审计工作，审计人员需要持续优化数
据采集和分析代码。

例如，在水资源的图像信息处理过程中，利用高效率的机器
学习算法分辨图片中存在的水污染问题，按水污染种类分类存储遥感卫星采集的
图片；另一方面，为减少审计工作量和缩短审计时间，需要提高数据自动处理技
术。

例如，在重复利用爬虫技术爬取水资源相关信息的工作中，引入机器人流程
自动化技术，实现定期自动进行信息数据收集和比对，以便于及时准确地发现水
资源审计存在的审计疑点。

3.5加快推进管理信息化
在推进水资源管理信息化进程的同时，管理工作效率和质量也得到显著提高。

实践中，要根据现代水资源管理需求，加快推进水资源管理信息化建设，操作时
可以对用水户陆续安装智能化水表，对实际用水情况进行管理和监控，所得数据
信息也能够为水资源统筹分配提供有力依据。

同时，借助信息网络、通信监控等
技术，对水资源管理信息化平台进行构建，并对相应功能进行完善，在保障各项
数据信息快速、准确传输的同时，也为各项水资源管理决策制定提供有力支撑，
并促进水资源管理水平进一步提升。

结语
利用信息化、大数据的手段，对水资源进行精细化管理是促进我国水利事业
发展的重要手段。

本文针对当前水资源管理中存在的问题，基于大数据、云计算
等技术，充分整合各类信息资源，初步搭建了自动、智能、综合、高效的水资源
大数据监管平台。

系统以国家水资源智慧监控的需求为牵引，开发了基于水资源
大数据的典型应用，能够有效节约水资源，助力构建资源节约型和环境友好型社会，具有较好的推广价值和意义。

参考文献
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