运用系统思维推进水资源数据管理

王海宁，薛惠锋，蒋云钟，万　毅

（1.中国水利水电科学研究院，100038，北京；2.中国航天系统科学与工程研究院，100048，北京；3.水利部水资源管理中心，100053，北京）

运用系统思维推进水资源数据管理

王海宁1，2，薛惠锋2，蒋云钟1，万毅3

（1.中国水利水电科学研究院，100038，北京；2.中国航天系统科学与工程研究院，100048，北京；3.水利部水资源管理中心，100053，北京）

国家水资源监控能力建设项目实施积累了海量数据。如何利用这些数据为最严格水资源管理、考核与决策提供数据支撑是一项迫切的研究任务。介绍了我国水资源数据管理现状，对存在的数据完备性、准确性和功效性不足等现实问题的成因进行了分析，阐述了运用系统思维进行水资源数据管理的顶层设计思路，提出引入信息、计算机、系统工程等学科领域的技术方法对数据进行深度挖掘、融合处理与综合提升，从而推动水资源数据问题的解决，助推水资源管理工作迈向新高度。

水资源数据管理；系统思维；顶层设计；综合提升

水是生命之源、生产之要、生态之基。党中央、国务院高度重视水资源管理工作，先后出台一系列重要文件要求加强水资源管理。科学的管理决策必须以数据分析为基础，随着现代信息技术快速发展，与经济社会快速融合，数据已经从简单的处理对象转变成支撑经济社会发展和国家安全的重要资源，并逐步扩展至国民经济社会的各个领域，驱动管理思维的变革。用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，已经成为未来发展的大趋势。国家通过开展防汛抗旱指挥系统、水资源监控能力建设等项目积累了海量数据，尤其是国家水资源监控能力建设项目的深入开展为水资源数据提供了持续更新能力。如何利用数据为最严格水资源管理、考核与决策提供支撑是当前一项迫切的研究任务。

一、我国水资源数据管理基本情况

自20世纪80年代以来，国家水行政主管部门就开始研究和探索水资源数据管理，积累了水文、水资源、水利工程等基础数据，建立了相应的数据库。受当时技术条件、经费投入和有关政策等因素的制约，数据库建设进展缓慢，数据库建设标准不统一、管理不规范，多数业务应用积累的数据独立、分散且缺少专人管理，数据质量参差不齐。到2000年之后，防汛抗旱、水资源水环境、供水、排水、节水、水利工程、农水、水保与公众服务等主要业务数据库系统快速发展，功能不断完善，积累的水资源数据量逐年增多。

2012年国家水资源监控能力建设项目启动，历时3年多，数据监测、采集、传输、存储与管理等基础设施逐步完善，基本建立了水资源基础数据库、业务数据库、管理数据库、监测数据库、多媒体数据库等五大类数据库。水行政主管部门首次具备了对全国取用水户、水功能区等基层水资源管理对象实时监控的能力，首次掌握了30多万份取水许可台账等具体的业务数据，首次实现了中央、流域、省乃至市县层面的水资源业务同步。随着国家水资源监控能力建设项目逐步投入运行，水资源数据量还将逐年增多。水资源数据管理从最初的零散、独立管理发展到现今的规范化、标准化的集中与分散相结合的管理，为我国水资源管理工作奠定了良好基础。

二、我国水资源数据管理面临的问题及成因

虽然水资源数据管理工作取得了有效成果，但现阶段我国水资源管理工作仍然面临一些突出的数据问题，尚不能完全满足国家管理、科学研究和社会需求。

1.数据完备性不足，难以有效支撑管理决策

水资源监测涉及取水、供水、用水、耗水、排水等多个环节，由于监测技术受限和监控点布置不够等原因，导致全面获取各个环节数据的难度很大，数据完备性不足，相当一部分数据需要通过数据加工、分析、处理等手段获取。据国家水资源监控能力建设项目办公室公布的数据，现有国家水资源监控能力仅能实时监测全国约36%的实际取用水量，64%用水量数据需根据传统计量、行业用水定额和分析推算等途径得到。

2.数据准确性不足，难以真实反映管理现状

我国现阶段对水资源数据的管理情况是：水利、统计、城建和环保等部门均按各自需求，独立开展取水、供水、用水、耗水、退水和排水等统计工作，统计口径、方法和范围不一致，数据更新不及时，导致部门之间的数据存在较大差距。现有水资源数据管理工作缺乏对基层上报数据准确性核查的有效手段，难以保障水资源数据的真实性。

3.数据功效性不足，数据成果潜能发挥受限

水资源数据之间逻辑关系复杂，缺乏必要的关联分析手段，数据规律性研究尚未深入开展，导致数据应用效率较低，提供决策信息有限，对水行政主管部门在取水、供水、用水、退水、耗水和排水等各个环节的管理和决策支持作用亟待提高。

分析上述问题的产生原因，主要是客观上存在数据采样率过低、数据采集技术较为落后、数据采集手段有限，主观上存在数据采集主体信度不高、数据采集程序监管缺失、数据共享机制不健全等问题。国家水资源监控能力建设项目已经初步建立了水资源监控总体框架和格局，迫切需要充分利用已有的建设成果和数据成果，进行数据的合理利用与优化配置，充分发挥水资源数据对管理业务的支撑作用。

三、技术推动水资源数据问题解决的突破点

20世纪80年代初期，钱学森在我国航天大型工程实践基础上总结提炼出从定性到定量综合集成的系统工程方法，应用于改革开放和现代化建设中出现的重大决策问题研究方面取得了突出成就。我国水资源管理工作可以借鉴这些成功案例，以数据为切入点，对水资源数据进行合理利用，助推水资源管理水平实现质的飞跃。

1.要做好水资源数据管理的顶层设计

水资源数据不是由哪一个部门单独管理，而是分散在发改、环保、农业、国土资源、林业、交通、工信、民政、卫生、水利、气象、统计等各部门；不仅涉及水资源，还涉及生态、环境、人口、经济、社会等方方面面。因此，水资源数据管理需要有全局性的系统思维。

首先，要充分认识水资源数据的价值。国家水行政主管部门应当站在支撑国家水安全与发展的层面，充分认识水资源数据的重要性，将水资源数据提升到保障国家安全和经济社会发展的重要基础地位，对水资源数据进行科学规划、优化配置、合理使用和有效管理。

其次，通过立法保障水资源数据的规范管理和使用。国家立法机关应当及时推进数据立法工作，在信息安全领域填补立法空白。出台支持数据开放的政策文件，建立数据开放标准、界定数据开放边界，切实有效地建立数据开放的法制基础。同时国家立法机关还应当将数据利用和依法有效的监督结合起来。

再次，要重点在制度建设上下功夫。建立长期、稳定的数据共享运行机制和数据发布机制。建立全国性的数据资源管理中心，搭建数据开放共享平台，打破数据事权限制，向科研院所、企事业单位和社会公众提供防汛抗旱、水资源、水环境、水生态等涉水信息服务。

2.要进行关键技术的研究和提升

传统水资源管理以水文水资源领域专业人员为主，水资源监测数据通过传统采样方法采集和管理。现代科技发展已经突破了传统水文水资源领域的范畴，水资源数据逐渐呈现出海量、多元、异构、价值稀疏等大数据的基本特征。海量水资源数据要发挥潜能支撑管理决策，需要进行数据规律的推演和数据价值的挖掘，这就需要在关键技术方法上寻找突破口。

首先，针对水资源数据完备性不足的问题，可以引入信息学科的技术进行探索研究。比如，信息学中的一比特采样具有高速数据实时快速传输的优势，可以探索该技术应用于防止重要取水口、入河排污口等视频监测数据在实时传输过程中产生的信息丢失问题；大江大河断面的水文监测站监测频率低，相应获取的监测数据量较少，水文规律难以准确掌握。次奈奎斯特采样可以以低于香农采样定理规定的频率，根据较少量的采样数据经过合理的算法推导出完备的数据，可以探索该技术应用于采样率低导致的数据不完备问题，提升水文数据分析的效率和准确度；低秩矩阵恢复技术能够把干扰数据进行剔除，实现对数据的准确把握，可以探索此方法解决自然和人为破坏等因素干扰造成的部分监测数据不完备问题；现有水质监测手段只能是在某时某地监测某数据，且水质监测数据有上百项指标要求，往往存在部分数据缺失，不能反映出流域的整体水质情况。而多元张量结构分解技术可以将原始监测数据经过结构展开、特征值分解、关联性分析、鲁棒张量填充等方法恢复出完整的数据集，可以探索应用于此类数据不完备问题，把数据通过合理的算法填充到整条河流、整个时域，更好地为决策提供支撑。

其次，针对水资源数据准确性不足的问题，可以引入计算机领域的数据挖掘与融合处理等技术进行探索研究。比如，因数据来源多、数据管理者失职乱报等问题造成的数据不准确问题，可以采用聚类融合、机器学习等数据挖掘方法进行研究；对于多个监测仪器在不同时段、不同地点监测到的同一个指标，其数据真伪性的鉴定可以探索采用协方差交叉算法进行精确融合；对于异常数据问题，可以尝试采用支持向量机与证据理论等方法进行解决；对于不同部门监测到的数据存在差异，数据之间存在较强关联性的数据，可以探索采用基于矩阵分解的异构数据融合方法，通过对不同部门、不同时间、不同指标的监测数据进行有效融合，还原出真实的数据值。在数据分析的全过程中，还需要结合水文水资源专家的知识经验。通过水资源、计算机、信息化等学科的交叉融合，发掘水资源数据的内在规律，甄别数据的真实性和准确性，得到能够客观反映水资源特点的数据，以此为依据支撑水资源管理决策。

再次，针对水资源数据功效性不足的问题，可以借鉴从定性到定量综合集成再到综合提升的系统工程方法进行研究。水资源数据经过完备性构建和准确性鉴定之后，面临的重要任务是发挥数据的功能和价值，支撑最严格水资源管理决策。鉴于最严格水资源管理“三条红线”的各项考核指标是精确的，建议从模型、方法、专家体系进行优化设计，实现从微观数据—模型构建—方法体系—宏观决策的整体优化。建立国家水资源管理系统，结合“三条红线”的要求建立预警模型，采用综合集成研讨厅的方式对国家水资源管理系统的数据进行高效处理和优化，研究每一类数据融合和建模的最优方法，整合水利部门与其他部门数据构建完整的数据集成体系，将国家水资源管理系统的应用功能和水平提升到支撑科学决策的层面，进而实现系统状态的综合提升。

［1］李国杰.大数据研究的科学价值［J］.中国科学院院刊，2012（8）.

［2］蒋云钟，万毅.国家水资源监控能力建设功能需求及实施策略［J］.中国水利，2012（7）.

［3］党骙，马林华，等.改进的一比特压缩感知重建算法［J］.电讯技术，2014（11）.

责任编辑 车小磊

Advancing data management of water resources by applying system thinking

Wang Haining，Xue Huifeng，Jiang Yunzhong，Wan Yi

Massive data have been accumulated with the implementation of National Project for Capacity Building of Water Resources Monitoring.It is urgent to make studies on ways of using data to support implementation of the most stringent management system，conduct performance evaluation and make decision.The current situation of data management for water resources in China is introduced.Analysis is made on the completeness，accuracy and efficacy of existed data.Top level design for data management by employment of system thinking is presented.It is proposed to introduce key technologies such as information system，computer，system engineering，to find and integrate data for comprehensive promotion，so that water governance will be great improved.

management of water resources data；system thinking；top level design；comprehensive promotion

TV213.4

B

1000-1123（2016）03-0034-03

2015-11-24

王海宁，博士后。