水文水資源監測數據自動化整編技術研究

李俊年

摘要：隨著水文水資源監測數據規模的不斷增加，需要對信息化技術和自動化技術進行充分運用，對監測數據進行科學處理。而自動化整編技術是當前水文水資源監測數據處理過程中的主要技術類型。在該技術應用過程中需要對其應用原理進行深入探討，同時分析在水文水資源監測數據管理過程中的自動化整編技術方法。從而提升我國水文水資源監測管理水平。

關鍵詞：水文水資源監測;數據處理;自動化整編技術

一、概述

在我國水文水資源監測工作快速發展的背景下，獲取的數據數量越來越多，規模也越來越大。在對水文水資源數據進行存儲時，主要是以本地數據庫或者云數據庫實現存儲目的，但是原有的數據儲存方式已經不能滿足水文水資源監測的數據規模。在這種情況下，對數據融合整編有了新的要求。技術應用過程中，需要根據特征信息完成信息融合處理，同時根據實際情況構建應用模型，并以水文水資源監測數據的具體融合需求和特征提取作為基礎，利用模型達到信息融合處理的目的。此外，還要進行科學的資源調度，實現信息融合處理。在對水文水資源監測數據進行融合的過程中，可以利用多種算法進行優化整編，能夠有效解決在信息處理過程中開銷比較大、融合深度不足等各種問題。

二、水文水資源監測數據自動化整編技術原理

在信息化時代，將信息技術應用在水文水資源監測過程中，可以提高監測數據自動化水平，對提高水文水資源的監測效果有重要作用。而自動化整編技術是當前信息技術應用過程中的主要表現形式，能夠促進水文水資源監測過程中數據信息的有效融合。在該技術實際應用過程中需要了解自動化整編技術的應用原理，從不同角度出發對水文水資源監測數據自動化整編方法進行有效實現，充分發揮自動化整編技術的應用優勢。在水文水資源監測過程中的自動化整編技術進行應用時，主要是利用綜合統計分析方法與水文水資源監測的實際情況構建分布式存儲模型，并利用自相關特征匹配方法完成水文水資源監測數據信息融合處理工作。在實際應用中，需要根據分段線性映射水文監測數據融合聚類分析對水文監測數據中的關聯規則特征量進行有效提取。并對提取的數據進行樣本描述性統計分析和融合處理。從而對水文水資源數據進行自動化整編。在該技術應用中需要從流程設計、子系統應用、分布式存儲模型以及數據預處理等不同角度出發，實現監測數據自動化整編過程，充分發揮整面技術的應用優勢[1]。

三、水文水資源監測數據自動化整編方法

（一）自動化數據整編流程

在對水文水資源監測數據進行自動化整編的過程中必須保證自動化整編流程與水文水資源監測站的具體對象和監測數據的處理要求相適應。要提高監測數據自動化整編應用效果。在對具體的數據進行整合處理時，要嚴格遵循先進化以及標準化的處理原則。當前在水文水資源監測數據自動化整編過程中，會利用瀑布模型進行開發，同時也要實現模塊化結構設計。為了保證自動化整編技術的應用效果，可以利用事件驅動編程機制以及可視化編程模式對不同的模塊進行鏈接。處理系統中的不同模塊形成整體后，不需要用戶介入，就能夠自動完成特定功能模塊參數的傳遞以及整合作業。從而形成數據整體。在對象鏈接和嵌入技術的支持下，可以完成圖像資料和數據信息等綜合處理工作。并且可以將處理后的信息展現在界面上。自動化整編技術具有較強的處理功能，圖像界面比較友好，操作過程也比較簡單[2]。

（二）子系統應用

在水文水資源監測數據自動化整編過程中，需要以監測數據自動化整編的具體子系統為基礎開展工作。在監測數據自動化整編系統應用過程中，為了對數據進行自動化高效整理，必須保證不同子系統充分發揮作用，在該監測數據自動化處理系統中的主要子系統，包括以下內容：（1）數據采集與輸入系統。在該系統中要按照統一的公式完成數據加工處理，并將處理后的數據存放在指定目錄，開展整編計算工作。（2）降水量摘錄表整編系統。這一系統可以完成初始降水量表、降水量摘錄表、不同時段最大降水量表整編工作，可以對監測區域的降水量信息進行明確統計。（3）水流沙整編系統。該系統主要是對河道站、水庫和堰閘水流沙等部分進行全面監測。在該系統運行過程中需要對河道、渠道、湖泊等區域的含沙量監測數據進行有效整理。第四，綜合指標整編系統。在該系統運行過程中，主要是對水文水資源信息監測結果進行全面統計，并根據表中的內容開展計算工作。在這一環節中需要對合理性對比系統進行充分應用，才能夠對監測數據的可靠性進行科學把握。之后，將獲取的數據信息上傳到輸出系統中，為后期水文水資源規劃管理提供有效的數據支撐。

（三）分布式存儲模型

在實現水文水資源數據監測自動化整編技術時，構建分布式存儲模型至關重要。這是實現云存儲數據庫自動整編的重要基礎，在模型構建中，要根據監測數據確定分布式存儲架構，可以選擇三層網絡結構，每一種結構都可以利用不同的存儲方式完成數據存儲。在分布式數據存儲模型建立工作完成后，還要細化模型設計，確保模型處于異構條件時，可以先確定監測數據的分布間隔，并確定數據存儲器的取值范圍，將整編結構網絡模型表達在有限的數據集內，從而獲取監測區域的分布子圖。之后，需要對數據分布狀態進行科學確定，可以利用計算軟件對傳遞狀態模型進行描述，從而獲取自適存儲映射模型描述公式。然后利用有限數據集與描述公式得到加強學習函數，每一個函數式都有相對應的取值范圍。在函數計算過程中的因變量比較多，能夠確定多元決策描述公式，從而完成分布式存儲模型建立工作。在該模型運行過程中，需要注意采用的統計特征量比較特殊，可以利用二維矩陣通過高階累積特征匹配方法完成自適應分類存儲，提高該模型的自動化整編能力。

四、結語

總而言之，在水文水資源監測數據自動化整編技術研究過程中，需要對水文水資源監測資料進行綜合分析。根據具體的資料類型確定整編流程，要保證自動化整編技術能夠滿足水文水資源數據資料的管理需求。與此同時，要加強分布式存儲模型構建作業，通過統計分析方法提取特征量達到數據自動化整編的目的。從而為水文水資源監測數據管理和利用提供良好的技術支撐。

參考文獻：

[1]王淺寧.水文水資源監測數據自動化整編技術研究[J].自動化與儀器儀表，2018（7）.

[2]吳志剛.水文水資源監測數據自動化整編技術[J].科學與財富，2020，（8）：120.