邦道水利大数据分析平台

　邦道水利大数据分析平台

　 近年来，水利信息化持续快速发展，信息技术在水利领域的应用日益广泛，但大数据、物联网和云计算等新技术的应用仍然比较薄弱。在大数据时代，如何利用大数据技术提高水利行业的管理能力和决策能力，已经成为当前面对的新挑战。经过多年的发展，已经积累了大量的数据，但在数据使用方面仍然存在较多问题，主要表现在数据应用规模较小导致数据价值挖掘不足等，因此有必要加快大数据关键技术研究和大数据相关标准制定，开展水资源管理、山洪灾害风险预测等方面的大数据应用专题研究和应用。

　邦道水利大数据分析平台利用大数据关键技术对水资源、山洪灾害的相关数据进行深入分析，构建大数据分析方法和模型，开展水资源管理、山洪灾害风险预测等方面的大数据应用。平台根据水资源相关数据，包括业务管理数据、专业网站数据、国内主要门户网站数据以及主流网络媒体数据，采用大数据分析技术（结构化和非结构化）建立基于大数据的水资源管理分析模型和算法，发现隐藏的关联信息，使之能够准确评价、分析和预测水资源开发利用情况、用水效率所处的水平以及水功能区水质的达标情况，为水资源管理提供决策依据。

　水 资 源 管 理

　邦道水利大数据分析平台了解水资源管理业务的现状，梳理传统的水资源管理相关的分析模型，包括水量分析模型（来水预测模型、河道演进模型、需水预测模型等）和水质分析模型（水质现状评价模型、水质模拟模型等）等应用较为广泛的传统分析模型。利用现有的数据以及在建系统的数据，提出大数

　据分析方法和处理技术，分别针对水资源开发利用、水功能区限制纳污、用水效率控制三条红线建立相应的分析模型，使之能够准确分析出三方面的达标情况。监控并获取互联网上的专业网站数据、国内主要门户网站数据以及主流网络媒体数据，采用结构化和非结构化相结合的大数据分析方法，对这些数据进行筛选、跟踪、统计和分析，了解和掌握其他部门、机构、媒体和公众对水资源相关情况的动态反应。

　邦道水利大数据分析平台理清水资源管理业务的现状，包括水源地管理、地下水超采区管理、供水工程管理、供水行业管理、水资源论证管理、取水许可管理、水资源费征收使用管理、计划用水和节水管理、排水行业管理、水功能区管理、入河排污口管理、水生态系统保护与修复管理、水资源规划管理、水资源信息统计管理等等，分析并提炼出与“三条红线”联系较为紧密的数据表、字段和类型。分别梳理水资源开发利用、水效率控制和水功能区水质等三方面的传统分析模型，及各自的优缺点、适用范围等。

　邦道水利大数据分析平台以关联分析为主要分析手段，辅以传统的分析方法，结合数据挖掘算法，发现数据的内在关联关系，建立相应的模型。利用大数据分析模型分别建立水资源开发模型、用水效率分析模型和水功能区水质分析模型。

　山 洪 灾 害 风险 预 测

　 邦道水利大数据分析平台利用山洪灾害试点县雨量监测、水土流失、人口、台风等数据，对全省山洪灾害易发地发生山洪灾害情况进行分析，为完善山洪灾害防治体系提供决策支持。

　利用互联网和省水利数据中心，搜集、整理近五年发生山洪灾害的地区的信息，分析数据的相关性，找出与山洪灾害密切相关的因素，建立山洪灾害风险预测模型，为山洪灾害的预测和预警提供数据支撑和决策依据。

　邦道水利大数据分析平台采用省山洪灾害监测预警平台、省山洪灾害预警发布平台和责任人系统、数据中心等的相关数据，分析并整理出近五年内发生山洪灾害地区的信息，包括水雨情、气象、水土流失、地质、当地人口、社会经济等信息。结合、利用山洪灾害调查评价数据和成果，列出可能与山洪灾害相关的因素。以关联分析为主要分析手段，辅以传统的分析方法，结合数据挖掘算法，发现数据的内在关联关系，建立相应的模型。利用已有的历史数据作为验证和校核依据，逐步完善大数据分析模型。分析所有因素与山洪灾害的相关性，并按照相关性的强弱排序；建立一定的（一套或多套）分析模型和算法来支撑、分析数据的相关性。

　邦道水利大数据分析平台根据大数据分析方法和模型，对山洪灾害易发地区进行风险分析和预测。通过模型验证，对比分析山洪灾害的规律，并得出结论。监控并获取互联网上的专业网站数据、国内主要门户网站数据以及主流网络媒体 数据，采用结构化和非结构化相结合的大数据分析方法，对这些数据进行筛选、跟踪、 统计和分析，了解和掌握其他部门、机构、媒体和公众对山洪灾害相关情况的动态反应。