灌区基础数据管理分析

2021-01-07张开学张龙龙

河南水利与南水北调 2021年1期

张开学，张龙龙

(焦作市引沁灌区管理局，河南济源 459000)

0 前言

2020年3月党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称意见)，分类提出土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域的改革方向和具体举措，部署完善要素价格形成机制和市场运行机制。有人比喻说，数据是数字经济时代的石油，在数字经济时代，数据发挥着重要作用，在这次新冠肺炎疫情防控工作中，政府基于前期建立的基础数据库进行的疫情数据分析起到了重要的支持作用。《意见》把“数据”列为新型生产要素形态，为中国的数字经济发展提供了支撑。

数据要素的提出，是这次意见最大的亮点，政府把它单列出来，这种提法是绝无仅有的。数据要素在生产中，特别是在现代服务业当中，起着关键作用。数据作为一个独立要素，如何评估数据的应用方向，如何重新认识数据在灌区管理工作中的积极作用和巨大挑战，如何为灌区未来的现代化建设提供基础数据保障，还需要灌区管理者认真研究探索。

近期，水利部、国家发改委联合发布《关于开展“十四五”大型灌区续建配套与节水改造实施方案编制工作的通知》，通知强调应充分利用GIS成果对灌区范围及面积进行普查，同时将灌区现有水利设施信息进行调查整理后，在地理信息平台上进行位置及信息标注。从通知中可以看到有关部委推进灌区基础数据管理水平提升的决心。

随着5G技术的成熟并逐步推广，万物互联时代终将到来，而万物皆数据正在被达成共识，习近平总书记曾指出“大数据是工业社会的‘自由’资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。灌区的良性发展同样离不开数据支撑，作为灌区管理者,应提前谋划、提前布局，为灌区现代化建设做好前期基础数据准备工作。

1 数据管理的内涵

数据是客观世界中某个实体的数量、状态和行为的符号，数据不仅仅是传统意义上的数字，经过数字化处理后的文字、图像、声音和视频等多媒体信息也属于数据，数据已经渗入到当今社会各行各业，成为一项重要的生产要素。

无论是信息服务中的算法推送，还是智慧城市建设中的大数据分析，抑或是智能制造领域的智能优化，都离不开数据的提取、存储、转移和分析。数据管理是利用计算机硬件和软件对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，其目的在于充分有效发挥数据的作用。伴随时代发展，科学技术进步，人类社会已经进入到大数据时代，对海量庞大的数据潜在价值进行挖掘运用，通过数据分析结果指导某一行业生产效率的提升，真正将数据转化为生产力成为数据管理的主要内涵。

2 灌区数据管理的重要性

数据在灌区运行过程中是随处可见的，如区域环境数据、工程数据、供水数据、财务数据、用水户数据等都是常见的数据。随着灌区现代化管理水平的不断提升，尤其是前端感知及通信技术不断在灌区推广使用，各种数据通过多种传输方式源源不断的进行汇聚。灌区具有工程布置分散、引水总量有限、水资源需求点多面广、供水矛盾动态变化等特点，部分灌区还存在上游来水时空不均的现象。如何更高效的收集数据，如何对数据进行科学分类存储，如何对数据进行甄别筛选处理，如何通过数据分析实现水资源的优化配置和高效利用，如何通过数据分析保证灌区工程的安全可靠，如何提升数据综合应用能力来提升灌区现代化综合管理效率，已经成为灌区管理者未来必须要解决的问题。而基础数据管理工作是解决这些问题的基础性工作，管理质量的好坏，已经成为项目前期立项审批的重要考核指标，也将成为灌区现代化建设的重要基础成果。

3 灌区基础数据现状

3.1 区域环境数据

区域环境数据主要包括水文、气象、墒情等数据。大部分自流灌区经过多年运行，水文数据主要由流域机构或当地水文局收集并保存，未完全掌握在自己手中，在分析研判水情发展趋势时，往往没有数据支撑，灌区区域的气象数据虽有专人按时记录，但规范性及完整性不足，往往需要到当地气象部门查询佐证。墒情监测任务主要由农业部门负责，灌区无法及时掌握区域内墒情变化情况，造成数据对接的时效性较差。灌区水情趋势研判分析工作往往需要水文气象墒情等区域数据的支撑，而这些基础区域数据的不足，造成灌区水情趋势研判分析结论往往是依靠经验而非数据的理性分析。

3.2 工程数据

工程数据主要为历史建设数据和现状管理数据。历史建设数据主要是建设初期的立项、设计和施工阶段发生的数据资料。现状管理数据主要是加固改善、续建配套、岁修、日常巡查等后期运行过程中发生的数据资料。

大中型灌区许多建设于20世纪60年代前后，由于受当时生产条件限制及社会管理水平较低的影响，灌区建设的历史数据往往处于分散存放状态，许多重要数据如大型建筑物的设计数据、结构计算手稿、施工阶段珍贵的影像数据等都还存放于设计院、广电等相关部门的档案室，甚至有些原始数据处于丢失状态，无法集中统一管理。虽然一些灌区后期能够及时将部分历史数据进行收集并分类归档管理，但数字化程度偏低且数据链完整度不高。随着后期工程管理水平不断提高，现状管理数据虽都能即时以数据链形式科学归档，但关键数据未进行针对性提炼分类，关键数据指向性偏低，无法用于科学分析并指导工程安全运行管理，制约着灌区综合管理水平的进一步提升。

3.3 供水数据

供水管理是灌区服务当地社会经济发展的核心工作，供水数据作为灌区核心数据，在日常管理中灌区管理者都较为重视此类数据的记录和存档。由于缺少与既懂灌区运行又懂数据分析的专业院校合作机会，同时受灌区自身条件限制也无法吸引专业的数据分析人员加入，造成供水数据往往被简单的记录后安静的存放于档案柜或数据库中，而未真正发挥其在灌区供水管理工作中的真正价值。

3.4 财务数据

由于财会制度的严格要求，各个灌区都能即时且规范的进行财务数据管理归档。随着会计电子化的推广，财务数据电子化率非常高，财务软件各类报表功能较完善，但这些报表往往停留在专业财务方面，而符合灌区实际的供水经营效益综合分析等定制型报表基本处于空白状态，对于灌区管理者来说，在没有专业知识背景下阅读专业财务报表，往往生涩难懂，无法直观解读灌区运行现状。

3.5 用水户数据

水作为一种重要的资源性商品，无论是粮食种植还是企业生产过程中都起着重要作用。灌区目前对用水户数据掌握较为分散，同样也未建立起完整且规范的供需双方数据链条，不利于水资源的科学利用。

3.6 数字化率低

上述80%以上相关数据并未进行数字化存储，灌区数据整体数字化率低，同时缺少运用地理信息系统进行数据管理能力，不利于常用数据的自动化分析，不利于数据组合式分析的多样性，更无法实现对“一滴水”的全生命周期管理。

4 灌区基础数据应用场景及管理建议

4.1 应用场景初探

数据之间相互依存又相互独立，任意两个看似不关联的数据，随着社会科技与学术水平的发展，都可能碰发出强大的能量。

一切应用场景的实现都是基于不同数据之间关联的展示，例如通过电子表格软件自带图表功能就可以实现数据变化趋势性分析，又如通过地理信息系统即可实现灌区地图制作，空间分析，空间数据建库等功能，同时基于该信息系统，可进一步实现更加智慧的决策功能，例如一个月或一个季度或上半年无降雨或降雨量偏少，通过历史数据的统计分析(水文，收入，旱情，农民情绪等数据)可以辅助灌区去提前布局应对水资源供需矛盾，或是通过一些经济发展数据及产品价格变化数据提前预判用水需求变化。

4.2 数据管理建议

物联网时代是万物皆数据的时代。没有强大的数据库支持，一切应用开发都是空中楼阁，虽好看但起不到应有的作用，现阶段应侧重于基础数据的收集与管理，根据灌区的现状需求和未来5年的发展趋势，去布置不同类型的前端感知设备设施或者与水文气象农业等部门合作建立数据共享机制，管理相关基础数据。基础工作做好后，对于前沿技术对于灌区来讲搭建成本肯定较高，只能等成本下降才能实现。但有了前期建立起来的强大基础数据库作支撑，未来的一切新应用只需接入基础数据库调试运行即可。

基础数据管理是一个系统性工程，对于灌区来讲前期势必会投入大量的时间成本、人力成本，甚至资金成本。但数据管理作为基础性工作，成本主要为时间和人力，灌区只需聘请专业人士对现有在职人员进行培训后便可实施开展，而且基础数据库一旦建立起来，数据潜在价值可以促进灌区生产效率的提升，属于必要的有利成本。

基础数据管理主要是将区域、工程、供水、财务、用水户等数据进行资料收集并科学管理，同时进行数据甄别筛选，通过提炼加工，在地理信息系统中进行汇总的数据库化过程，最终形成“一滴水”全生命周期的完整数据链。