大數據技術在我國水利信息化中的應用及前景展望

武 建，高 峰，朱慶利

（山東省水利勘測設計院，250013，濟南）

水利行業信息化建設的開展可追溯到20世紀90年代，從最早的甩圖板、普及計算機CAD二維出圖到利用三維協同設計改變工作方法、提升計算效率。隨著信息化技術的不斷發展，要求水利信息化工作達到提高管理服務質量、提升生產經營水平，在眾多學者和從業人員的不斷努力下，已收到顯著成效。

在物聯網、云計算、移動互聯網等發展的推動下，水利行業數字化水平和程度得以不斷提高。在各種數字化應用的普及和新興產業的帶動下，水利行業積累的數據資源呈級數增長，形成海量數據源，從而宣告水利大數據時代的來臨。大數據雖然從數據的組織到存儲、傳輸、查詢、分析等為信息化工作帶來了新的壓力，但同時也帶來了無窮的機遇與挑戰。水利行業信息化從業者應根據行業需要和應用手段提升，依托單位信息化發展目標，形成自身可實現的發展思路。

一、水利行業信息化發展現狀及建設方向

1.水利行業信息化發展現狀及存在問題

目前，水利從業單位大多已基本建成了滿足單位業務需要的生產和信息化管理系統，并隨著信息化技術的提高而不斷深入和完善。但由于起步晚、專業相對封閉等客觀原因，信息化建設水平、管理和應用深度與國內外的信息化建設相比尚存在不小的差距。

（1）頂層設計相對匱乏

信息化建設只有不斷投入，才能在一段時間后逐漸見到成效。這種成效的漸進性決定了建設和維護階段需要不間斷投入，且具有投入在前、產出滯后、無法立見成效的特點，因此需要單位主要負責人轉變傳統觀念，加大投資力度，力求高層負責人統籌規劃、合理推進，從而形成自上而下全面重視的理想局面。

信息化工作被稱為 “一把手工程”，其發展理念需要單位主要負責人予以充分理解，制定適合本單位應用的頂層設計方案和總體規劃，并自上而下形成“有效貫通，堅決執行”的工作態勢；如果只是一拍腦瓜起步、走一步看一步，形成“遇到問題解決問題”的被動局面，將會使本單位的信息化發展走入死胡同，得不到個性化發展。

（2）缺乏有效的協調平臺

有效的協同平臺主要用于處理數十年來水利事業工作過程中積累的各種信息，主要包括生產經營、工程管理、文書檔案等。協同平臺的缺乏將無法對上述資料進行有效的關聯、處理和應用，最終形成信息孤島，其價值大大降低，無法達到有效積累、資源共享和重復利用等行業要求。

（3）促使行業持續有效發展的需求得不到滿足和保障

伴隨經濟建設不斷轉型升級及各地區水利行業內的專業增設，包括水利信息化、水生態與景觀設計、水土保持及環境影響評價等專業越來越受到重視。山東省水利勘測設計院的水保環評專業對國家極為重視的環境影響評價工程中的有關信息有著極為重要的依賴，但往往受制于可供參考和利用的有價值數據太少，設計人員在資料獲取環節要下大力氣。

面對水利行業內新興專業和產業的發展，傳統意義上的數據采集已經不能隨著建設內容和目標的要求進行人性化調整，無法滿足當代信息化建設發展要求。

2.大數據時代對水利行業信息化的技術支撐

20世紀90年代末至21世紀初，水利行業從業人員已逐漸將計算機作為主要生產工具運用在勘察設計中。伴隨單位的不斷發展，水利行業生產、經營等工作生成的數據積累形成了大數據的雛形，如何有效使用這些數據，使其投入生產管理工作，充分發揮價值，為單位生存發展提供技術支撐，成為水利行業對大數據技術最直觀的客觀需求。

3.水利行業信息化建設方向

以大數據時代為背景的水利行業信息化建設工作必須順應時代要求，繼往開來、與時俱進，以滿足單位轉型升級發展需要為目的，以最終實現“工程數據全生命周期管理”為發展目標。

二、大數據的特征及其價值

英國《Science》雜志在 2008年 9月發表了一篇名為《Big Data：Science in the Petabyte Era》的文章，首次提到了“大數據”的概念。對大數據進行處理，通俗地講，就是相關性分析。對原本枯燥的數據進行相關性分析，可以尋找其背后的規律本質。現在各行業掌握大量有價值的數據，在未來，更多發達國家或行業龍頭代表可能會將這些數據共享，如果該數據能夠以每年3倍的速度翻番，其數量級將會大得驚人，而如果假以統計學的相關性分析，從中總結歸納出規律性，將會為國計民生作出預測。尋找相關性，將大數據中某些事件的共同點找出，并藉此發現其共有屬性，將很大程度上可以“預測”未來，這是大數據時代的價值所在。深入挖掘大數據技術在水利行業信息化建設管理中潛在的價值，將極大程度提升水利信息化管理水平，也會對未來的科技與經濟發展帶來深遠影響。

三、大數據技術在水利信息化管理中應用可行性分析

1.水利大數據的資源化之路

從水利事業現狀及未來發展方向判斷，追求高價值含量的水利信息大數據時代已經來臨。高價值正體現在其關乎國計民生的水利大業之處，即在行業內形成的與社會需求相符的、能夠共享、可提供參考的大數據，同時也是提高水利事業服務質量的手段依據。要做到大數據“價值化”，一是需要摒棄傳統的 “數據薄弱意識”，建立順應時代的“強數據意識”，即立足當前，著眼未來，將水利大數據應用和推廣提升到重要的戰略地位。二是進行大數據“價值化”整理。多年來，各地各級水利從業單位積累了大量有價值但不乏缺陷的信息化數據，因此建立完善的數據采集、匯集和存儲機制，可以讓文字、數字、圖形、信息都變成可供應用的有價值的資料，并藉此塑造和延續可持續更新的生命周期。三是進行“數據開放”，數據應用最大價值莫過于因開放而形成的共享機制。讓數據靈活應用、自由組合、信息創新并以此解決眾多亟待解決的難題，為行業管理者提供高效決策營造高參考價值的環境。

2.水利大數據資源化的技術路線

水利大數據資源化將以水利數據基礎服務平臺為依托，進行資源化技術探索，力求實現數據分布式異構和高效利用。以技術建設為基礎，打造以資源層為基礎、以邏輯層為技術依托、以服務層和應用層為標準應用接口的四層結構藍圖，如圖1所示。

其中資源層作為“數據化”的支撐層，為數據提供安全可靠并持續更新的存儲能力；邏輯層作為“數據開發”的支撐層，為數據異構的處理、組合、封裝、傳遞和共享提供多元化應用；服務層同樣作為“數據開發”的支撐層，其更側重于營造水利大數據應用結構的動態可伸縮的服務形式，滿足從業者對大數據業務的基礎應用；應用層作為“中間接口件”的支撐層則更大地體現水利大數據的價值：各用戶可按照標準平臺交互界面和應用接口制定本系統接口，有條件使用大數據，并通過大數據實現本系統的應用目的，從而進行數據處理、分析和預測等。

目前，受制于行業發展和技術發展的制約，水利大數據資源化研究尚停留在以數據共享為目的的環節，距離大眾關注的復雜查詢與分析預測的目的具有較大差距，而其中的難點主要集中在省級水利單位與流域水利單位相互交錯，數據混合型強、復雜度高、結構性多樣和多事權特性等水利行業固有特性帶來的挑戰。因此，結合改革開放、經濟發展、技術飛躍帶來的實踐經驗，對數據共享技術進行綜合探討，力求適應水利行業數據高伸縮性、易生長性、多異構化、長浮點型的大數據特性，創造出一整套可持續發展完整的大數據關鍵技術體系。

四、大數據時代水利行業信息化建設展望

大多水利單位都有對信息化工作常抓不懈的建設方案，并為之投入大量人力物力，信息化建設取得了豐碩成果。近年，山東省水利勘測設計院在信息化建設方面，根據行業發展現狀和單位業務需要，明確了信息化建設和發展在強院發展戰略的技術支持地位，制定了可供參考的信息化發展規劃，并以此為依據持續建設中。

1.信息化管理制度和基礎設施建設

信息化建設離不開強有力的制度約束和基礎設施支撐。制度建設依據各單位具體情況制定，也可參考同級兄弟單位成熟經驗總結制定。大數據時代的信息化設施建設需要依托先進的計算機軟硬件設備和高速穩定的網絡基礎。

山東省水利勘測設計院近年在信息化建設方面得到領導重視和支持：升級改造了機房設施，購置了企業級高性能服務器，完成服務器虛擬化配置；重新評估了網絡服務的安全性，并根據評估報告購置相關軟硬件設備予以完善；建設完成綜合管理信息系統（以下簡稱“管理系統”）并在功能應用上積極查漏補缺；對終端用戶的設備進行升級，配置VPN系統，集成了即時通信工具和電子簽章系統，提升網絡易用性和安全性。今后，一方面，將對數據應用的安全性進行詳細評估，并根據評估結果建立容災系統，切實保證數據安全；另一方面，鼓勵信息化從業人員努力拓展知識面，積累大數據應用技術儲備，為下一步水利大數據應用奠定基礎。

2.綜合管理信息系統建設

山東省水利勘測設計院的綜合管理信息系統建設是以《質量、環境、職業健康安全管理手冊》（2013版）及各體系文件和程序文件為基礎，以協同管理、高效應用為目的，組織有經驗的人員組成開發團隊，在全單位共同參與下完成適合本單位生產、經營、管理等工作的系統平臺。

管理系統的建設完成，實現了辦公管理、經營管理、技術質量管理、規劃設計項目管理、測繪勘察項目管理、數字檔案館等日常工作的綜合集成管理；同時實現支撐上述模塊運行的數據共享，初步邁入大數據管理的門檻。

由于管理系統上的數據可根據劃分的角色分配權限，并根據權限進行查閱、比對、（選擇性）輸出等，提高了數據的利用率，提升數據價值，為領導實時把握工程設計進度、人員工作負荷提供參考，并為其決策和管理提供有效依據，從而進一步提升管理水平和產品質量，并提高工作效率。

3.三維數字化協同設計平臺建設

根據三維協同設計的行業發展和本單位目前信息化建設重點等客觀條件，山東省水利勘測設計院目前僅處于三維數字化設計起步階段，未來兩年內主要建設工作將側重于兩方面：標準數據庫的建設（基礎建設項目）和協同設計平臺的建設（最終建成可應用項目）。

標準數據庫建設內容包括基礎數據（測繪成果數據、水文水資源信息、地理信息數據、現代水網信息等）、業務數據 （水利行業知識型數據、歷史基礎采集數據、水工建筑物信息等）、文檔資料（勘察成果數據、工程項目數據、設計成果檔案數據等）等的收集、匯總、統計，形成統一的庫管理，構建易用化標準基礎庫，如圖2所示。

山東省水利勘測設計院三維協同設計目前以各專業獨立試用為基礎展開，其主要目的在于從業人員對三維設計的認知、使用，優點是易被設計人員所接受；但也存在一些弊端，例如分專業開展對于資料互提中數據傳遞存在溝通不暢、專業進度不一、錯誤校驗不準確，繼而增加施工難度的不利局面。該不利局面存在于多家設計單位，為解決該難題，筆者的研發團隊計劃引入國外協同設計先進系統提供商，由其結合單位具體情況定制開發，實現各專業在同一平臺上的協同工作，數據依照實時傳送的模式。

4.信息化工作重點向水利大數據價值化方向發展

（1）積累技術知識，提升認知能力，挖掘大數據可用價值

水利行業大數據是以從業人員工作過程中人為智慧創造出的成果匯聚而成，這比傳統意義上的物質具有不可估量的價值，且有不可消耗性和資源再生性，認識并利用好水利大數據的這種特性可為水利勘察設計、施工管理、改革創新發展等提供高價值含量的技術支持，有利于促進水利事業的科學持續發展。

（2）加強智能手段，提升管理措施，促進大數據應用策略

加大水利行業大數據管理力度，形成易于管理、全面服務，為決策者提供精細化、程序化、正規化管理的數據參考，為水利行業發展創造價值。在新形勢新任務的行業管理理念下，大數據技術將先進的軟硬件系統與水利行業需求、管理策略相結合，依托高安全等級的存儲和保護系統，形成一整套智能化管理策略。

（3）推廣數據挖掘，獲取信息價值，發現高等級數據資源

水利行業的大數據往往只是直觀、膚淺的客觀存在的原始資料，其對從業者來講僅是價值有限、無法構成決策的非可靠依據。所以，數據挖掘技術將很大程度上為大數據價值提煉提供堅實的技術支持。需要指出的是，數據挖掘技術的應用并不是替代傳統統計分析方法，數據挖掘利用統計學原理和人工智能技術對數據進行多元化的復雜統計處理，是對后者的深化和拓展。

（4）夯實設施建設，完善安全保障，筑造高級別容災環境

從某種意義上說，水利大數據屬脆弱、敏感型數據，由于環境安全隱患造成的數據變異、失效會使原本可供參考甚至可作為決策依據的材料轉為負能量，對行業和社會發展造成不利局面。對數據安全有兩方面應對措施：一是對數據本身安全的保護，例如提升磁盤陣列容錯能力、提高數據備份手段、差異化容災等。二是對數據防護的鞏固，即防止數據竊取導致國家秘密泄露。數據產生后通過傳輸交互、分析測試、校審核批、交付應用等諸多環節，因此各環節流轉都有保證數據全生命周期安全的舉措。第一，形成數據產生環境的安全保護機制。根據生產環境，制定安全管理制度并監督執行；依托管理信息系統（或采集系統），配置數據安全保護軟硬件設備，以備防控和事故善后查備。第二，制定數據應用權限把控機制。根據數據屬性和使用權限設置管理機制，提升數據可控性，嚴格把控應用人權限，并將其細化為使用方法、使用權限周期、授權使用條件、使用者他權申請等多種類目。第三，采用隧道化傳輸機制。強調點對點傳輸的重要性，原則上杜絕點對面的傳輸。隧道化傳輸使數據傳輸途徑中只有從（數據傳出）出口到（數據接收）入口的唯一途徑，整個路徑全封閉，大大提升傳輸安全性。第四，交付安全確認機制。數據經過多環節運算處理后交付下級用戶后，是否達到用戶需求的標準需經用戶確認，并對確認后的數據負責，這一點在大數據眾多工作中往往被忽視，而由此引發的重復勞動極大程度上降低效率甚至產生錯誤。

[1]羅鵬，陳秀萬，萬瑋，等.基于WebGIS的大型灌區水利信息綜合管理系統設計與實現[J].節水灌溉，2013（1）.

[2]馮鈞，許瀟，唐志賢，等.水利大數據及其資源化關鍵技術研究[J].水利信息化，2013（4）.

[3]王喜春，孫志禹.基于大數據的水利水電云GIS平臺概述[J].人民長江，2013（S1）.

[4]侯歡歡.數據中心在水網監控與調度系統中的建設[J].山西師范大學學報（自然科學版），2014（2）.

[5]劉漢剛，李光.水利數據中心資源開發與應用研究[J].水利信息化，2014（2）.

[6]馮吉平，陳微，官滌，等.大數據技術在松遼流域水環境管理中的應用展望[J].水利發展研究，2014（9）.