大数据分析在水资源管理中的应用研究

摘要：探讨了大数据分析在水资源管理中具体的应用实践，涵盖了从实时水质监测系统构建到基于大数据的降雨径流预测模型，再到地下水动态模拟与干旱预警系统的开发等多个方面，还讨论了如何通过数据驱动的方法进行水资源需求预测与供给规划，并介绍了多目标决策支持系统（DSS）在促进区域水资源智能配置上的作用。最后，强调了大数据技术在评估水政策实施效果和支持科学决策制定过程中的重要性，研究成果表明，利用大数据技术可以显著提高水资源管理工作的精确度、响应速度和整体效率，为实现可持续发展目标提供强有力的技术支撑。

关键词：大数据分析；水资源管理；应用研究

一、前言

水资源是人类社会生存和发展必需的重要资源。随着经济和社会发展，水资源供给和需求的失衡越来越严重，水资源的管理和保护成为全世界共同面临的重大挑战。在此背景下，大数据分析技术因其优势在水资源管理和保护工作中得到越来越广泛的应用[1]。大数据分析技术的兴起为解决这一挑战提供了新的思路与工具，通过集成遥感技术、物联网（IoT）传感器网络等手段获取的海量数据，并运用先进的数据预处理、机器学习及深度学习模型进行深入挖掘，不仅可以实现对水资源状况的实时监测与精准预测，还能支持更加科学合理的决策制定。

二、大数据技术基础

大数据指的是那些由于规模庞大、复杂度高，传统数据处理工具难以有效管理的数据集，这类数据集不仅体量巨大，通常以PB甚至EB为单位衡量，而且增长速度极快，包含多种类型的数据，并蕴含着巨大的潜在价值。在大数据的4V特性中，体量（Volume）强调了数据集的巨大规模；速度（Velocity）关注的是数据生成和处理的速度，在实时分析与决策时尤为重要；多样性（Variety）指数据来源广泛，形式多样，包括结构化、半结构化及非结构化数据；而价值（Value）则体现在通过有效的数据分析能够从海量信息中提炼出有用的知识或洞察力，这四个特性共同定义了大数据的特点及其对现代数据处理技术提出的挑战[2]。

三、大数据分析在水资源管理中的关键技术

（一）数据获取与集成

在水资源管理中，数据获取与集成是奠定所有分析和决策的基础步骤。这一过程主要依赖于遥感技术和物联网（IoT）及传感器网络的应用，这些技术为全面理解和有效管理水资源提供了不可或缺的支持。遥感技术通过卫星和航空摄影等手段，能够对地表水体、积雪覆盖、冰川动态等地表特征进行广泛的监测，随着遥感技术的发展，它不仅适用于宏观层面的水资源管理和评估，还提供了具有高空间分辨率、高光谱分辨率以及高时间分辨率的数据，这些“三高”特性使得遥感技术成为了解水资源状况和支持决策制定的重要工具。例如，高空间分辨率可以提供详细的地理信息，帮助识别小规模的水文变化；高光谱分辨率有助于区分不同类型的水面或植被覆盖，进而评估水质状况；而高时间分辨率则允许频繁地监控特定区域，捕捉快速变化的水情动态[2]。

与此同时，物联网技术结合传感器网络的应用，在水资源管理领域扮演着越来越重要的角色，通过在河流、湖泊、水库等关键位置部署各类传感器，如水质传感器、水位计和流量计等，可以实时收集关于水质成分、水位高低和水流速度等相关数据，这种实时数据的收集方式为动态监测和管理提供了强有力的支持，使得管理者能够及时响应突发事件，比如洪水预警或者污染事件，并根据实际情况调整水资源分配策略。

（二）数据预处理与质量控制

数据清洗是提升数据整体质量的关键措施。它包括识别并去除或修正那些由于设备故障、信息传输错误或其他原因导致的异常值，同时填补可能出现的缺失值，例如在水质自动监测系统中生成的数据可能会因为传感器故障或通信问题而出现大量的缺失值和异常值；如果不加以处理，这些不准确的数据将会严重影响后续分析的有效性，因此通过数据清洗，可以确保用于分析的数据集尽可能完整和准确，从而为接下来的工作奠定坚实的基础。

接着，异常检测专注于识别数据中的异常点或错误记录，这对于维护数据的准确性和可靠性至关重要，异常数据可能是由测量误差、数据录入错误或是自然现象引起的极端事件所造成，有效的异常检测机制能够帮助及时发现并处理这些问题，防止它们影响到最终的分析结果。例如，当某个水质参数突然显示出不合常理的变化时，这可能意味着存在潜在的问题需要进一步调查，通过实施严格的异常检测流程，可以确保只有经过验证的数据进入分析阶段，进而保障分析结果的真实性和可靠性。最后，标准化处理是为了使不同来源的数据具有可比性，便于进行综合分析，这一过程涉及到将所有数据转换为统一格式，并根据特定的标准进行调整，以便消除因测量单位、时间基准或地理位置差异等因素带来的偏差。

（三）高级数据分析方法

机器学习算法在水资源供需预测方面发挥了重要作用，例如灰色预测模型因其对数据分布特性的低依赖性而被广泛采用，适用于基于有限或不完全数据集进行水资源预测，这种模型能够帮助管理者更好地理解和预测未来的水资源状况，从而制定有效的管理策略；深度学习模型，特别是长期短期记忆递归神经网络（LSTM RNN），结合主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等特征提取技术，在水质分类与识别领域展现了卓越的效果，通过这些先进的模型和技术，可以更准确地识别水质参数，提高水质监测的精度和响应速度，为保障水资源安全提供强有力的支持[3]。

四、大数据分析在水资源管理中的应用实践

（一）水资源监测与评估

1.实时水质监测系统的构建与效果

随着工业化进程的加速和人口密度的增长，水资源污染问题变得越来越突出，这对水质监测提出了更高的要求，为了应对这一挑战，基于物联网（IoT）技术的实时水质监测系统应运而生，成为保障公共健康、维护生态平衡不可或缺的一部分，该系统通过一系列先进的技术和设备，实现了对水域环境的全面覆盖、连续监测以及即时预警，对于及时发现并控制水质污染、保护水资源安全具有重要意义。

在构建实时水质监测系统时，首先需要部署一系列智能传感器节点于水体环境中，这些传感器可以持续不断地采集关键水质参数，如温度、pH值、溶解氧浓度、电导率、浊度等，并将数据实时传输到中央处理平台，借助无线通信网络的支持，即便是在偏远地区或恶劣环境下，也能确保数据的稳定传输，同，云服务的应用使得大量数据得以高效存储和快速访问，为后续的数据分析提供了坚实的基础。

通过数据分析算法，特别是大数据分析技术的应用，可以从中挖掘出有价值的信息，例如通过对历史数据和实时数据的对比分析，能够更准确地识别水质变化的趋势；结合地理信息系统（GIS），还可以直观展示不同区域的水质状况，帮助决策者制定更加科学合理的水资源管理策略，一旦监测到异常情况，系统会立即触发警报机制，通知相关部门采取必要的措施，从而有效地防止污染事件的扩散。

此外，实时水质监测系统还大大提高了工作效率，减少了人工采样和实验室检测的需求，降低了人力成本的同时也避免了人为因素可能带来的误差，系统的自动化程度高，不仅能够提供24小时不间断的服务，而且保证了数据的客观性和准确性，为水资源管理和环境保护提供了强有力的技术支撑。

2.水资源动态监测与平衡分析案例

在水资源管理中，大数据分析的应用不仅限于静态的水质监测，还广泛用于动态的水资源评估和管理，以中国坝上高原的小滦河流域为例，这里实施了一项综合性的水资源动态监测与平衡分析案例研究，展示了如何通过整合多源数据来实现对水资源的科学管理和保护[3]。小滦河流域位于中国北方，该地区由于其特殊的地理环境，面临着复杂的水资源问题，为了更好地理解和管理这一地区的水资源，研究人员采取了多层次、多维度的数据收集方法，他们长期监测气象条件，包括降水量、温度等关键指标，以及地表水文数据，如河流流量和湖泊水位变化；还定期进行实地调查，采集地下水样本和土地覆被样本，以了解地下水资源状况和地表植被的变化，同时利用遥感技术反演土壤水分资料，并应用ETWatch模型估算实际蒸散量，即从土壤和植物表面蒸发到大气中的水量，这有助于全面掌握区域内的水分循环过程。

通过这些详尽的数据收集工作，研究人员能够构建出一个精确的水平衡公式，用来核算降水、实际蒸散、径流（即流入河流和其他水体的水量）以及储变量（指土壤和地下储存的水量）之间的动态平衡关系。根据2001年至2020年间的数据分析结果，发现尽管降水量以每年平均3.76毫米的速度增加，而实际蒸散量也相应地以每年平均2.71毫米的速度增长，但径流量却呈现出轻微下降的趋势，每年减少约0.13毫米，值得注意的是，虽然储变量整体为负值，但它正以每年1.17毫米的速度逐渐增加，这意味着越来越多的水资源被有效地涵养在土壤和地下层中。这种基于大数据分析的方法为当地水资源综合管理提供了坚实的科学依据，它帮助确定了水源涵养的重点保护区，明确了需要特别保护的生态空间，同时为优化水资源分配策略提供了指导，通过对水资源动态变化的深入了解，管理者可以更精准地制定政策，确保水资源的可持续利用，从而支持区域内的经济发展和社会福祉。

（二）水资源预测与预警

1.基于大数据的降雨径流预测模型

在水资源管理中，降雨径流预测是确保水资源合理分配、预防洪涝灾害以及保障供水安全的关键环节之一，基于大数据技术的降雨径流预测模型，通过整合和分析大量的历史与实时数据，能够提供更加精准和可靠的预测结果，为水厂运营及整个供水系统的稳定运行提供了强有力的支撑。构建这样的智能预测模型首先依赖于对大量历史数据的收集与处理，这些数据包括但不限于过去的降雨记录、河流流量、地下水位变化、土壤湿度等环境因素，以及水厂自身的进厂出厂水量、清水池液位等操作参数，通过对这些多源异构数据进行清洗、标准化处理，并结合机器学习算法或深度学习框架，可以训练出一个能够准确模拟自然水循环过程的预测模型。

该模型不仅能考虑静态的历史趋势，还可以动态响应当前的天气条件和水文状态，例如在面对即将到来的降雨事件时，模型可以根据最新的气象预报数据和实时监测到的流域内各项指标，快速调整预测参数，对未来一段时间内的降雨量及其可能产生的径流进行精确估算，同时它还能根据进厂出厂水量和清水池液位的实时变化情况，对未来全天的进厂和出厂水量进行动态计算和调整，预测出一个最佳的全天进、出水量指导方案[4]。此外，这种基于大数据的预测模型大大降低了人工操作强度，以往水厂需要依靠经验丰富的工程师手动调整设备参数以应对不同的供水需求；而现在，借助智能化系统可以在保证水质的前提下实现自动化控制，减少了人为干预带来的不确定性，提高了供水效率和服务质量；更重要的是，它增强了水厂和整个供水系统的稳定性与可靠性，即使在极端天气条件下也能维持正常的供水服务，从而更好地服务于社会经济发展和居民日常生活。

2.地下水动态模拟与干旱预警系统

在水资源管理中，地下水动态模拟与干旱预警系统的构建对于保障水资源的可持续利用和应对极端气候条件至关重要，以矿区地下水动态模拟为例，通过结合FEFLOW（Finite Element Subsurface Flow System）和GIS（地理信息系统）技术，研究人员能够深入理解和预测地下水的行为及其变化趋势，从而为科学管理和保护地下水资源提供强有力的支持。

具体来说，这项研究首先整合了多种来源的数据，包括气象数据（如降水量、蒸发量）、水文数据（如河流流量、地下水位）、地质地貌特征（如岩层结构、土壤类型），以及矿区开采现状等，这些综合性的数据资料构成了模型的基础，使得研究人员可以构建出一个精确的三维地下水数值模型，该模型不仅能够反映当前的地下水状态，还可以用于模拟不同情境下地下水的动态过程，例如在不同的开采强度或气候变化条件下，地下水位如何变化，水质是否会受到影响等。

通过这一系列的模拟实验，研究人员定量分析了采矿活动对地下水动态的具体影响，揭示了矿区开采对地下水系统的作用机制，矿区开采活动显著改变了地下水的自然流动路径和补给—排泄关系，可能导致局部地下水位下降、水质恶化等问题。这些发现为矿区制定了合理的开采方案提供了重要的参考依据，有助于有效遏制矿区水环境的恶化，并确保矿区的水安全。此外，基于上述地下水动态模拟的结果，还开发了一套干旱预警系统，这套系统能够实时监测地下水位的变化，结合气象预报和历史数据分析，提前预测干旱事件的发生时间和严重程度；一旦检测到潜在的干旱风险，系统将及时发出警报，通知相关部门采取必要的预防措施，如限制用水、增加水源补充等，以减轻干旱带来的不利影响，这种预警机制不仅提高了应对干旱的能力，也为长期水资源规划提供了决策支持。

（三）水资源规划与优化配置

1.数据驱动的水资源需求预测与供给规划

在水资源管理中，数据驱动的需求预测与供给规划是实现水资源优化配置的重要手段，基于大数据技术，可以构建智能预测模型，如水量智能预测模型，该模型结合水厂历史数据，根据进厂出厂水量和清水池液位的实时变化情况，对未来全天进厂和出厂水量进行动态计算和调整，预测出一个最佳的全天进、出水量指导方案，这种模型不仅降低了人工操作强度，还保障了水厂和整个供水系统的稳定运行[5]。

2.多目标决策支持系统的开发与应用

多目标决策支持系统（DSS）的开发在水资源规划与优化配置中起到了关键作用，这类系统通过集成多种数据源和应用先进的数据分析技术，帮助决策者在考虑多个目标（如经济效益、社会效益和环境效益）的情况下做出最优决策，例如，基于数据驱动的区域水资源智能配置研究，提出了一种结合层次分析法和模糊综合评价法的水资源合理配置评价指标体系，以及基于BP网络的水资源配置决策模型，形成了一套具体的区域水资源智能配置模式，这种模式能够为区域水资源规划与管理提供有效的支撑工具，具有自适应、容错性、智能化等特征，从而提高了水资源管理的效率和效果。

（四）水政策与管理决策支持

1.大数据在政策效果评估与调整中的作用

大数据技术在水政策效果评估与调整中扮演着重要角色，通过整合分析海量的水资源相关数据，包括水文数据、水质监测数据、用水效率数据等，可以对水资源政策的实施效果进行定量评估，例如通过分析水资源配置前后的用水效率和水资源总量变化，可以评估水资源配置政策的有效性，且大数据还能帮助识别政策实施中的盲点和难点，为政策调整提供数据支持，确保水资源管理政策更加精准有效[5]。

2.基于数据分析的决策支持系统构建

基于数据分析的决策支持系统（DSS）在水资源管理中尤为重要，这类系统通过集成多种数据源和应用先进的数据分析技术，帮助决策者在考虑多个目标（如经济效益、社会效益和环境效益）的情况下做出最优决策，例如一种基于数据驱动的区域水资源智能配置方法，该方法通过建立水资源配置决策模型、水资源配置方案评价模型及配置预案库等构成的水资源智能配置模式，以提高区域水资源利用合理度，为区域水资源规划与管理提供技术支持，这种模式能够为区域水资源规划与管理提供有效的支撑工具，具有自适应、容错性、智能化等特征，从而提高了水资源管理的效率和效果。

五、结语

大数据不仅能够帮助评估现有水政策的效果，还能为未来的政策调整提供有力的数据支持，从而确保水资源管理措施更加精准有效，采用大数据技术可以大幅提升水资源管理工作的精确度、响应速度以及整体效率，是实现水资源可持续利用不可或缺的技术手段，未来随着相关技术的不断进步完善，期待大数据能够在解决复杂水资源挑战方面发挥更大的作用。

参考文献

[1]亓浩.大数据分析在水文地质勘察中的应用探究[J].大众标准化，2024（10）：172-174.

[2]熊志华.基于大数据分析的灌区配水渠道流量预测分析研究[J].陕西水利，2024（04）：90-91+95.

[3]夏永发，宋祥胜，张希娥.大数据分析技术在水资源管理中的应用[J].山东水利，2023（08）：18-19.

[4]杨非，黄鸿发，那泽琛.水利舆情大数据分析平台设计及应用[J].水利信息化，2022（01）：18-21+30.

[5]苗延旭.水资源实时监控调度信息系统分析[J].中国设备工程，2020（11）：170-171.

作者单位：江苏省水文水资源勘测局；江苏省水文水资源勘测局镇江分局

责任编辑：张津平 尚丹