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摘要：隨著社會的發展，各行各業產生的信息呈現出爆炸上升的趨勢，從而大數據這一詞被廣泛的注意到。而水利工程建設的運營管理也因為大數據技術有了一定程度上的改變，大數據技術具有復雜性、規模性以及高速性的特征。文章主要對大數據技術在水利工程建設運營管理中的應用進行研究，并對于大數據與水利大數據的概念進行了簡單的介紹，希望可以為廣大的同行人員提供一定的參考。

關鍵詞：大數據；水利工程；建設；運營管理；應用

隨著云計算、物聯網等技術的飛速發展，在各個領域中應用信息系統的規模也在不斷地擴大，所以，各個行業中產生的信息量也隨之有了迅猛的上升，在物聯網、互聯網以及云計算等技術發展的帶動下，當今社會步入了大數據時代。大數據是為了可以對社會中的所有行業有更好的服務，其意義在于對于這些數量龐大的數據信息進行專業化的處理，并對于數據的“加工”能力進行提升，從而達到數據的“增值”作用的目的。水利工程建設運營管理中的信息數據具有復雜性、多樣性等特征，所以，對于這些大量的數據信息如何過濾和篩選，對零散不一的數據進行二次整合，快速獲得有價值信息的能力，這是新時期的水務工程建設運營管理亟需解決的重要技術難題。過去傳統的數學分析方法已經不能趕上當前數據規模性、復雜性和高速性的新趨勢。因此，作為大數據分析方法之一的數據挖掘，在現如今已經受到廣大人員的歡迎。在1989年的時候首次提出了數據挖掘這一概念，就是在極為大量的隨機數據中通過對于多種的數學算法進行應用，從而在其中搜索出有用的信息。

1大數據與水利大數據

1.1大數據。隨著我國經濟以及各項科學技術的飛速發展，大數據技術也吸引了越來越多人的關注，其強大的數據分析功能及廣闊的應用前景吸引了各行各業積極研究和運用，促使大數據從理論層面向應用層面快速轉變。大數據的含義是指海量數據，相較于傳統數據來說具有快速處理能力、價值密度低、數據類型復雜、數據量巨大等特點。大數據的意義在于如何從大量的數據中挖掘出潛藏的價值以及有用的信息，并且需要注意的是，只有可以被合理利用的數據才能夠稱為大數據，如果不滿足條件的話，就只是數據而已。1.2水利大數據。水利大數據是大數據技術在水利行業的應用，緊緊圍繞“水利”為中心，通過海量的數據進行科學分析，為水利管理者提供重要的參考信息。水利部門在建設運營管理中累積了海量的數據，其中大部分是沒有實用價值的，而我們需要做的，就是應用大數據技術進行對海量的水利數據信息進行篩選處理，通過相關性進行對比分析，發現其隱含的規律本質，從而為水利技術工作者提供有價值的參考研究信息。這是大數據時代對水利行業的作用表現。隨著自動化信息采集、射頻技術、遙感技術以及其他技術的普及應用，水利數據在原有的基礎上進一步膨脹，主要包括氣象、水文、洪水、徑流水環境、地區年均降雨量、地形地質、泵站水閘運行、地下排水管道分布、地下排水管道運營管養等數據以及其他水利相關數據。由于在有限的時間內很難通過常規的分析方法對數據進行獲取、分析、儲存、處理，因此，就需要應用大數據相關的處理方法對其進行分析和處理，在橫向上實現水利部門內部共享數據，在縱向上實現水利主管部門間的數據交互，以此來實現水利管理決策科學合理的目的。傳統的水利數據分析方法和水利大數據的研究方法之間有著很大的不同：傳統的水利數據分析方法通常是基于抽樣數據，而水利大數據的研究方法則是基于大量的數據也就是數據總體來開展分析；傳統的水利數據分析方法通常是基于某個部門或是某個專業內部的數據開展分析，而水利大數據的研究方法是跨部門與跨專業開展數據分析，并且還是多維度以及多角度的。

2大數據技術的發展現況

從某種意義上來說，大數據已經是一種前沿的數據分析技術。早在二十世紀八十年代初期，美國學者、未來學巨擘阿爾文•托夫勒在他的著作《第三次浪潮》中把大數據技術冠以“第三次浪潮的華彩樂章”的美譽。大約直到二零零九年開始，“大數據”才正式進入我們的視野，并在我國的工業領域逐漸應用起來，包括汽車、餐飲、電信、金融、能源在內的行業等社會各行業都能找到大數據技術的足跡。比如在汽車制造中都配置有數據監測裝置，實時對有關方位、氣溫、濕度、空氣中化學成分的改變以及運動軌跡等進行監控和監測，生成龐大的數據信息。大數據技術的核心作用是在于對以上的數據進行專業化的整理提取有用的數據，以便使汽車制造商在產品質量管控中更加便捷完善。這正是大數據技術能夠在眾多領域得到應用和推廣的關鍵所在。

3大數據技術在水利工程建設運營管理中的應用研究

大數據技術當前雖然已經有了良好的效果，但是其發展的歷史還比較的短暫，所以可以將其認為是初級階段。多數的水利行業單位具有滿足本單位需要的信息化管理系統，但由于技術發展的制約，水利大數據資源化的研究還有很大的發展空間，在水利工程建設運營管理中的應用主要有以下幾個方面。3.1建立數據庫。在水利工程的建設期間，需要建設數據庫，然后將水利工程在運營管理中產生的信息全部記錄在數據庫中，這些應當至少包括水文氣象、水位流量關系、水生態、地形地質、雨水管的分布情況以及相關設備的運行情況以及維護保養的日期等，都需要詳細地在數據庫中進行記錄，避免“無據可查”的窘境。為了加強不同部門、水利單位之間的信息共享，減少資源的重復采集，提高信息的利用率，需要明確數據之間的關聯關系，建立信息共享機制，完善數據共享體系。數據庫是一個不斷積累的過程，如果數據越詳盡、越全面，那么分析數據得到的結果就越接近真實數據。3.2大數據技術在水利工程運營管理中的應用。我們在水利工程運營管理中，我們同樣可以利用大數據技術的優勢，根據水利大數據的分析結果，制訂科學合理的管理目標與完善計劃也可以根據對水利工程的能耗情況和運行情況作數據分析，從而制定減少能源消耗以及節約運營成本的方案。通過對來水量的監控數據，以及排水的實際效果，進行系統的分析工作，指導水利主管對落后的排水系統進行整體升級改造提供重要的數據技術支持。以上只是大數據技術在水利工程運營管理中的其中一部分作用，隨著大數據技術的發展，未來的應用將更加廣泛。3.3大數據技術在水利行業物資倉庫倉儲管理中的應用。當前，水利工程的備品備件的采購是工程建設的一個重要問題，部分的備品備件購買需要花費很長時間，但卻一時間用不上，導致長時間的占用倉庫以及資金，并且還會加大倉庫管理人員的工作難度。而部分的備品備件在緊急需要使用的時候，經常會發現倉庫中根本沒有，只能臨時采購，不僅導致采購成本高，還影響了水利工程的施工。因此，可以利用大數據技術對于這一問題進行解決，在數據庫中將備品備件的購買期限、使用時間、更換時間等一一記錄下來，就會知道設備什么時候需要更換配件，然后提前一段時間購買備品備件。大數據技術對于這一問題既可以保證備品備件在需要用的時候有所準備，并且，還不會長時間的占用倉儲空間，同時還減少倉儲管理工作人員的工作量和工作難度。因為大數據技術的存在，所以備品備件是有計劃地采購，選擇備品備件性價比最高的，從而達到降低采購成本的目的。3.4大數據技術在水利其他方面的應用。在洪澇災害預測方面，雖然洪澇災害破壞力非常的大，但是通常具有一定的規律可利用大數據技術，結合洪澇災害的數據，可以提高對洪澇災害預測的準確性，在災害發生的時候，提前引導受影響群眾的疏散避險。在水資源的配置方面，通過分析水資源分配、用水量以及水資源調度等數據，可對水庫的供水分配以及蓄泄量進行實時的調整，確保滿足實際的生產、生活需求。據報道，南方某縣已在農田水利項目率先使用管理軟件，該縣所有的農田水利用項目中的建筑物、河流、管渠、水塘、灌排泵站、排澇水閘的數量、狀態、年限等基礎信息，都可以在個人PC、手機APP上進行便捷的數據查詢、檢索，項目的精度達十米級，進一步提升了該地區農田水利管理水平。

4結束語

隨著我國的經濟和技術不斷的發展，各項建設事業也在蓬勃發展，尤其是水利工程。水利工程的建設較之前已經有了很大的提升。但是由于我國的生活用水、農業用水以及工業用水的數量也在不斷的上漲，所以水利工程的建設已經占據了非常重要的地位，在一定程度上為水利工程的施工提出了更高的要求。而大數據技術是一個不斷地產生的過程，因此，分析數據也是一個持續不斷的過程。當前的水利工程的運營管理以及逐漸的向著集中管理方向發展，從而使得大數據技術有了更加廣闊的應用空間。

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作者:劉慶泉 單位:東莞市水務工程建設運營中心