地下水监测中大数据技术的应用探讨

摘要：作为居民生活生产中的主要用水来源之一的地下水，近几年的开采量在部分地区显著提高，对其进行合理检测与居民用水环境安全密切相关。因此，水质监测是地下水的监测重点，而大数据技术提供的信息化监测能够使检测数据更加精确。本文将以地下水监测在大数据技术中的应用为话题展开叙述，仅供参考。

关键词：地下水;大数据技术;应用探讨

引文：在信息化技术高速发展的今天，关于地下水的数据信息庞杂繁多，思考如何应用大数据技术进行数据的高效收集与分类是每一个专业的技术人员需要掌握的技能。在大数据技术、人工智能、云计算的应用背景下，专业技术人员可以通过算法来对数据信息进行加工处理。地下水的安全使用对于居民的生活起居有着积极的影响，通过对地下水的有效监测可以实现居民安全用水的目的。

一、地下水监测现状

地下水因其具有水体质量高、水量稳定等优势，是城市和农业灌溉用水的主要来源。但是由于人们的过分开采以及对于水资源的浪费，导致地下水降落漏斗产生进而形成地面塌陷，使得人们居住的生态环境遭到了严重破坏。当水体的使用严重超出其补给的速度，就会造成区域性的地面塌陷、地面沉降、土地沼泽化等不利的自然现象。在大数据技术的应用下，专业的工作人员通过对相关参数进行合理设置，以期实现对地下水质的智能化监控。

当下的水体监测主要是通过水质自动化检测系统，以多参数水质检测仪为中心，运用传感器技术、自动化技术、专业分析软件、信息网络构成的自动检测体系与管理平台。在进行水体检测时，相关设备将收集的水质信息利用信号传输系统，将传感器收集到的各种数据信息进行即时传输，最后经过检测中心对搜集到的水体信息进行分类处理。

二、地下水监测中大数据技术的应用

（一）大数据技术在地下水中的运用

大数据技术通过统计各监测基站搜集到的异常数据来建立优化的预警系统。专业的技术人员通过对搜集到的水体数据信息进行处理分析，将已生成的信息报告提供给管理者，以顺利完成工作。当用大数据技术监测地下水时，利用系统已经设置好的参数来对异常信息进行监控，当水体出现异常情况时可以及时发出警报。通过在终端进行实时动态监测，查看搜集到的水体数据及预警信息，从而有效地实现地下水监测的工作。借助自动化技术来对数据进行统计分析汇总等一系列相关服务，以实现地下水的动态监测和信息精细化管理。

（二）地下水监测中的大数据平台

互联网技术通过对检测数据的搜集来建立信息平台，以确保信息的时效性。通过将采集到的多渠道信息在平台上进行资源的分类汇总，以此搭建多维度的存储和数据库。同时为确保信息的精确性与准确性，专业技术人员应该及时将采集到的水体信息传到主机中，通过传感器进行数据传输，并将相关参数传送到数据库中进行备份。

对区域水体进行合理划分以及水质的基准进行测定时，应该依据地质环境的实际情况进行水体的指标检测。为了符合居民对日常饮用水的需求，应该严格把控水体的细菌总数、色度、浑浊度等标准的制定。专业的工作人员需要对采集到的信息进行关联分类，通过对算法的合理运用来预测水质污染情况的发展走势，进而确保数据的科学性。同时通过建立水体模型，采用物联网技术，对水体的动静态变化进行微观把控，并对分类后的数据信息进行储存，以完善水体模型。

數据采集作为数据处理的基础工作，通过对数据进行初步核审，并利用传感器等设备进行储存，从而建立融合的数据服务支撑体系。在开展数据分析工作时，需要通过对数据的关联和计算来进行数据的分类。并利用数据库查询所需信息，得到一个离散型数据分析图，从而对数据信息进行评估。通过对数据信息的校对分析，比对基线的数值，观察数据的波动情况，从而实现数据的优化和挖掘工作。最后通过模型来预测目标水体质量的发展趋势，为从事水文地质工作人员预测异常水体提供依据。

三、大数据技术在地下水中的策略应用

（一）探测地下水的地理位置

在实际进行地下水监测工作时，不仅需要大数据技术的加持，还需要借助一定的智能硬件设备以及空间数据库来实现位置探测。通过对地下水位置信息的收集、策划、模拟和呈现来实现监测地下水的目的。专业技术人员通过处理相关的观测数据、传感器信息等，将其变成数字化信号，并以可视化的图表形式呈现。

（二）监测地下水的水位信息

在进行地下水动态监测过程中，不仅要发挥大数据技术的作用，还要实现时效性、兼并性、经济性等特征。通过对地下水情况的远程观测，可将设备获得的技术参数通过图画、表格等形式展现。将生成后的图表进行分类储存，以备后期工作时可以随时进行检索与查看。当某地区的地下水水位降低到一定高度时，大数据技术可以起到警告作用，并及时进行报警。大数据技术除了对地下水水位进行实时监测并进行数据存储外，也能够满足用户对日报月报或实时查看的需求。

（三）检测水污染情况

部分居住地区出现水污染现象时，不仅会影响周遭的水体质量，也会出现地下水紧缺的现象。通过安装传感器等设备后，能够实时记录水体成分、水体状态、水位等客观数据，通过大数据进行分析处理后形成简洁明了的数据图表，从而对数据进行运算分析。大数据技术通过分析污染物的成分信息，确定污染源头，从而第一时间将水污染进行解决处理，最大限度地弱化水污染带来的危害。

（四）构建水质监测模型

监测数据模型主要是对水质进行评价和预警功能。只有通过建立符合水体规律的数据应用模型，才能对水质风险进行一定的评估预测。在进行水质监测中，只有通过不断完善与发展水质检测的数学模型，才能在实际工作中发挥其重要的价值。

四、大数据的应用优势

作为掀起时代浪潮的技术革命——信息技术，已经被广泛地应用到各行各业的领域中。在互联网的不断发展和成熟中，大数据技术的发展亦趋完善。

（一）对地下水的高效处理

大数据技术自身最大的特点是高效且迅速地对数据进行分析，且分析结果有相当的真实性与可靠性。当面对庞杂琐碎的数据碎片时，需要大数据在确保效率和质量的同时，在最短的时间对数据信息进行处理和分析。

在实际开展工作中，地下水动态监测相对地表水而言，存在较多的制约因素。当地下水遭受过度开采时，由于地面的沉降速度过于缓慢，等到工作人员发现沉降情形时，地面沉降已经严重到一定程度，此时造成的破坏很难进行逆转。当大数据技术应用在地下水动态监测工作中时，技术已经完成了水位的智能监测，通过实际的水位变化，专业技术人员可以及时关注到水体的变化情形，从而将搜集到的数据信息在极短的时间内进行处置。

（二）地下水监测数据的挖掘与分析

在地下水动态监测工作中，依据大数据技术可以将自动收集到的水体信息进行集中处理，在经过传输系统时对数据进行统一分析，以期发掘出最具价值的数据信息，从而帮助相关工作者进行科学决策。

在大数据技术的应用中，对于使用人员是否专业要求得并不高，因为大数据技术分析数据的最大特点就是可视化数据，因此不论使用者是否具有专业的技术水平，都可以借助大数据“可视化”的特点客观展示监测数据的信息，帮助读者以最直观的形式来解读数据信息。

（三）辅助建设完整的监测系统

信息技术的迅速崛起不仅增加了数据信息量的读取容量，而且加快了数据的读取速度。通过信息技术的支撑，不再局限单个站点与单一职能，而是将数据汇总到云平台以期实现在地下水动态监测工作中多模块管理分析。借助互联网自身的大容量存储特点，可以将监测到的数据信息进行云存储。

（四）对不同类型的数据进行快速处理

在运用大数据技术分析地下水水体水质的情况时，需要考虑各种外界因素对于水体水质监测的影响。其中在進行数据分析时，应该结合地下水的变化规律进行探索分析。通过预先探索地下水的污染类型等指标，以能够提前判断污染源进而实现地下水的合理开发使用。

结语：

在地下水动态监测信息化平台建设中，为了加强管理平台的能力，对大数据技术的积极引进不仅提高了水资源的管理效率而且真正地实现了地下水的智慧监测。从而为居民的生活和农业灌溉以及社会生产带来了高质量用水来源，确保了社会经济资源的可持续发展。本文通过上面的举证，充分体现了大数据的应用价值，从而为顺利开展地下水动态监测工作和涉水事务跨行业协调管理给予过硬的技术保障。

参考文献：

[1]赵洋.地下水监测中大数据技术的应用策略探讨[J].环境与发展，2020，32（12）：67-68.

[2]李艳伶.地下水监测中大数据技术的应用策略研究[J].环境科学与管理，2020，45（03）：129-132.

[3]赵洋.地下水监测中大数据技术的应用策略探讨[J].环境与发展，2020，32（11）：129-130.

作者简介：李琳（出生年月：1988.07-），女，汉，籍贯（省市）：山东省、平阴县人，职务职称：水工环 工程师，学历：硕士研究生，研究方向：水文地质，环境工程

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