水文水资源监测数据自动化整编技术研究

李俊年

摘要：随着水文水资源监测数据规模的不断增加，需要对信息化技术和自动化技术进行充分运用，对监测数据进行科学处理。而自动化整编技术是当前水文水资源监测数据处理过程中的主要技术类型。在该技术应用过程中需要对其应用原理进行深入探讨，同时分析在水文水资源监测数据管理过程中的自动化整编技术方法。从而提升我国水文水资源监测管理水平。

关键词：水文水资源监测;数据处理;自动化整编技术

一、概述

在我国水文水资源监测工作快速发展的背景下，获取的数据数量越来越多，规模也越来越大。在对水文水资源数据进行存储时，主要是以本地数据库或者云数据库实现存储目的，但是原有的数据储存方式已经不能满足水文水资源监测的数据规模。在这种情况下，对数据融合整编有了新的要求。技术应用过程中，需要根据特征信息完成信息融合处理，同时根据实际情况构建应用模型，并以水文水资源监测数据的具体融合需求和特征提取作为基础，利用模型达到信息融合处理的目的。此外，还要进行科学的资源调度，实现信息融合处理。在对水文水资源监测数据进行融合的过程中，可以利用多种算法进行优化整编，能够有效解决在信息处理过程中开销比较大、融合深度不足等各种问题。

二、水文水资源监测数据自动化整编技术原理

在信息化时代，将信息技术应用在水文水资源监测过程中，可以提高监测数据自动化水平，对提高水文水资源的监测效果有重要作用。而自动化整编技术是当前信息技术应用过程中的主要表现形式，能够促进水文水资源监测过程中数据信息的有效融合。在该技术实际应用过程中需要了解自动化整编技术的应用原理，从不同角度出发对水文水资源监测数据自动化整编方法进行有效实现，充分发挥自动化整编技术的应用优势。在水文水资源监测过程中的自动化整编技术进行应用时，主要是利用综合统计分析方法与水文水资源监测的实际情况构建分布式存储模型，并利用自相关特征匹配方法完成水文水资源监测数据信息融合处理工作。在实际应用中，需要根据分段线性映射水文监测数据融合聚类分析对水文监测数据中的关联规则特征量进行有效提取。并对提取的数据进行样本描述性统计分析和融合处理。从而对水文水资源数据进行自动化整编。在该技术应用中需要从流程设计、子系统应用、分布式存储模型以及数据预处理等不同角度出发，实现监测数据自动化整编过程，充分发挥整面技术的应用优势[1]。

三、水文水资源监测数据自动化整编方法

（一）自动化数据整编流程

在对水文水资源监测数据进行自动化整编的过程中必须保证自动化整编流程与水文水资源监测站的具体对象和监测数据的处理要求相适应。要提高监测数据自动化整编应用效果。在对具体的数据进行整合处理时，要严格遵循先进化以及标准化的处理原则。当前在水文水资源监测数据自动化整编过程中，会利用瀑布模型进行开发，同时也要实现模块化结构设计。为了保证自动化整编技术的应用效果，可以利用事件驱动编程机制以及可视化编程模式对不同的模块进行链接。处理系统中的不同模块形成整体后，不需要用户介入，就能够自动完成特定功能模块参数的传递以及整合作业。从而形成数据整体。在对象链接和嵌入技术的支持下，可以完成图像资料和数据信息等综合处理工作。并且可以将处理后的信息展现在界面上。自动化整编技术具有较强的处理功能，图像界面比较友好，操作过程也比较简单[2]。

（二）子系统应用

在水文水资源监测数据自动化整编过程中，需要以监测数据自动化整编的具体子系统为基础开展工作。在监测数据自动化整编系统应用过程中，为了对数据进行自动化高效整理，必须保证不同子系統充分发挥作用，在该监测数据自动化处理系统中的主要子系统，包括以下内容：（1）数据采集与输入系统。在该系统中要按照统一的公式完成数据加工处理，并将处理后的数据存放在指定目录，开展整编计算工作。（2）降水量摘录表整编系统。这一系统可以完成初始降水量表、降水量摘录表、不同时段最大降水量表整编工作，可以对监测区域的降水量信息进行明确统计。（3）水流沙整编系统。该系统主要是对河道站、水库和堰闸水流沙等部分进行全面监测。在该系统运行过程中需要对河道、渠道、湖泊等区域的含沙量监测数据进行有效整理。第四，综合指标整编系统。在该系统运行过程中，主要是对水文水资源信息监测结果进行全面统计，并根据表中的内容开展计算工作。在这一环节中需要对合理性对比系统进行充分应用，才能够对监测数据的可靠性进行科学把握。之后，将获取的数据信息上传到输出系统中，为后期水文水资源规划管理提供有效的数据支撑。

（三）分布式存储模型

在实现水文水资源数据监测自动化整编技术时，构建分布式存储模型至关重要。这是实现云存储数据库自动整编的重要基础，在模型构建中，要根据监测数据确定分布式存储架构，可以选择三层网络结构，每一种结构都可以利用不同的存储方式完成数据存储。在分布式数据存储模型建立工作完成后，还要细化模型设计，确保模型处于异构条件时，可以先确定监测数据的分布间隔，并确定数据存储器的取值范围，将整编结构网络模型表达在有限的数据集内，从而获取监测区域的分布子图。之后，需要对数据分布状态进行科学确定，可以利用计算软件对传递状态模型进行描述，从而获取自适存储映射模型描述公式。然后利用有限数据集与描述公式得到加强学习函数，每一个函数式都有相对应的取值范围。在函数计算过程中的因变量比较多，能够确定多元决策描述公式，从而完成分布式存储模型建立工作。在该模型运行过程中，需要注意采用的统计特征量比较特殊，可以利用二维矩阵通过高阶累积特征匹配方法完成自适应分类存储，提高该模型的自动化整编能力。

四、结语

总而言之，在水文水资源监测数据自动化整编技术研究过程中，需要对水文水资源监测资料进行综合分析。根据具体的资料类型确定整编流程，要保证自动化整编技术能够满足水文水资源数据资料的管理需求。与此同时，要加强分布式存储模型构建作业，通过统计分析方法提取特征量达到数据自动化整编的目的。从而为水文水资源监测数据管理和利用提供良好的技术支撑。

参考文献：

[1]王浅宁.水文水资源监测数据自动化整编技术研究[J].自动化与仪器仪表，2018（7）.

[2]吴志刚.水文水资源监测数据自动化整编技术[J].科学与财富，2020，（8）：120.