大数据下工程水环境影响评价模式探究

毛洋

摘 要 以社会经济发展作为背景，水利工程建设发展势头良好，其在民生改善方面优势显著。就目前而言，基于现有环境评价标准，借助技术手段、评价体系，很难实现对公众需求的满足，因此，相关部门着力于加快大数据技术与评价系统的融合，确保对水环境影响评价客观、公正。

关键词 大数据;水利工程;水环境

引言

基于水利工程建设，其为民生改善创造了良好的价值。我国高度重视水利工程建设，自新中国成立以来，多项工程建设兴起，为区域内防洪、灌溉提供了良好的帮助。为实现绿色生态理念构建，本文建立在大数据技术支撑基础上，以某省水利工程实例展开，进一步研究了在水利工程下水环境的影响，借助评价体系构建，落实水环境保护。

1水环境影响评价

围绕水利工程展开，判断其对环境产生的影响，可从以下方面展开。①气候、局部大气方面。②土壤方面。③水环境方面。④水生态方面。以降低水利工程对水环境影响作为研究重点，应强化在建设以及运营两方面的管控。结合实际，此项研究早在二十世纪90年代，就有学者提出。国内相关研究人员通过将水利工程作为评价主体，进一步研究了其在水环境中产生的影响，以水工程、环境关系为着手点，借助对各类水环境效益因子的分析，完成具体的各类量化指标制定，并提出相应的评价模型，在研究中对模型予以验证、完善。

经济水平提高，人们对美好生活的理解逐渐深刻化，现有环境评价标准已经脱离了实际需求，因此，应切实完善相关水环境评价体系建设，提升其时效性、准确性。

2大数据技术概念

大数据被首次提出时间为2008年，来自英国《Science》杂志。本书杂志中并没有明确大数据的含义。基于维基百科，大数据被概括为难以以常规手段在短时间内得到并实现管理的数据。具体而言，借助数据相关性分析，完成对规律的总结，可明确大数据的处理，预测相应的社会现象、国民生计，实现大数据应用落实，相关学者表示，大数据技术与水利建设融合，可优化对工程的信息化管理，同时，也能够实现对未来科技、经济的影响。近年来，大数据呈现蓬勃发展的势态，本文以某省水利枢纽工程对水环境影响大数据作为着手点，通过对大数据下水环境影响评价加以探寻，实现对评价应用新方向的拓展。建立在系统建设的基础上，能够为水利工程建设提供有效的大数据获取方式，借助针对性应用服务，完善经验积累，为后续水利建设提供有效参考。

3大数据下水环境影响评价模型

本文以畅通工程建设水环境评价模型、方法作为基础，以某省水利枢纽工程为例，完善了工程对水环境影响的评价模型建设，通过逐一分析评价指标，借助大数据技术，明确了指标计算方法。在优化指标权重调整的同时，实现了对准则层权重完善。利用操作上的层层递进，有效实现对水环境影响评价模型的全新构建，得出该省水利工程对水环境影响的评价。

（1）模型指标体系设计。目前，针对水环境评价，我国相关部门均有相应的指导文件出台。河流、水工程生态评价指标较为明确，并存在相应的评价标准以及评价方法。结合该省区域水环境，相关学者对于水环境评价模型也具有一定的研究成果。本文以水工程生态指标体系、河流评估指标作为基础，完成水环境影响评价模型、体系的验证，确保对比分析的完整性。借助主成分分析法，在水利工程中，对水环境影响评价因子进行抽取，结合大数据，获取具体的准则层、指标层，针对水文、水质、生态、社会效益等多个方面，完成工程对水环境影响因子的评价。就整体评价模型而言，其评价指标包括目标层1个，准则层5个以及评价指标17个。具体而言，目标层包括基于水利工程，其对水环境产生的影响。准则层主要指水文、物理结构、水质、生物情况、社会指标等。指标层涵盖流量整体变异程度以及生态流程保障等两个方面[1]。

（2）评价方法。结合具体工程等级，完成对权重值的设定，并将其在各项指标赋值中予以应用，通过观察得分情况，做出具体评价。评价包括五个等级，即理想状态、健康、亚健康、不健康以及病态等。

（3）评价范围。以工程规模作为基础，通过分析效益，得到具体重要性的判断，确定工程等级指标。结合工程等级，根据相关河流、水库选址、水文、水质监测，进一步为指标赋分，完成整体评价。通过集中判断区域内水生生物特征、社会经济状况的异同点，可将涉及评价的工程，划分为若干水体，具体完成水体选址监测点、断面的评价[2]。

（4）评价分值。结合相关指标赋分标准，应对水体代表值加以评价，进一步完成相关指标赋分值的计算。以准则层赋分体系作为基础，明确指标赋分权重，在评价后，进行相应的计算。以目标层赋分体系作为标准，将准则层赋分权重予以规定，完成目标层水体赋分计算。

4大数据评价平台构建

（1）平台构建内容。其构建步骤如下：①围绕工程建设、水环境，收集相关数据，予以集中分类整理。以该省作为中心，完成相关流域内水环境监测数据，具体包括重点水利工程建设数据、水利工程、水环境相关法律政策、水資源历史档案以及具体技术标准数据等。②完成接口建设，为数据制定相应的标准，并以此为前提，落实相应整合工作，建立在数据依托基础上，完成数据整合方案。

（2）数据获取。以工程建设环境展开研究，其数据来源较为广泛，种类繁多，获取方法也具有多样性，除官方公布数据外，网络媒体数据、相关部门数据等，均为重要的数据获取来源，除此之外，还可以通过期刊、论文获取数据。同时，数据格式同样多种多样，例如，超文本、公文以及技术标准等。较为常见的数据获取方法为爬虫自动获取。

5结束语

就目前而言，大数据手段与水环境影响评价相结合的模式，尚处于探究中，本文通过实际应用探索，借助非传统数据获取方式，实现对水利工程建设范围内水环境影响的评价，通过着力于强化社会评价数据的获取，使评价体系得以进一步丰富，促进评价可信度提升。

参考文献

[1] 李媛媛.环境工程中环境影响评价的重要性论述[J].冶金与材料，2020，40（4）：184，186.

[2] 程翔.基于大数据的工程水环境影响评价模式探究[J].价值工程，2019，38（20）：203-205.