(贵州水土保持监测站， 贵州 贵阳 550002)

大数据技术在喀斯特地区水土保持的应用刍议

岳坤前顾再柯

(贵州水土保持监测站， 贵州 贵阳 550002)

本文主要分析大数据的特点、技术及其在喀斯特石漠化区水土保持应用方面的探讨，充分发挥大数据在喀斯特石漠化地区水土保持监测、监督管理、效益评价、资源整合与共享中的作用，以期为水土保持的发展提供更多的参考。

喀斯特石漠化；大数据；技术；水土保持；发展

1 大数据概念

喀斯特地区由于其特殊的地质地貌，具有地表—地下双层水土流失方式，数据收集零散、缺乏整体性，总体性分析薄弱。2013年水利部印发了《全国水土保持信息化规划(2013—2020)》，明确了水土保持信息化的指导思想、建设原则和近期远期目标[1]。水土保持信息化的发展需要以大数据为基础，因此，加强大数据在喀斯特地区水土保持中的应用，成为当务之急。

大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。目前大数据技术已是社会发展的主流，但在喀斯特石漠化地区水土保持中的应用较少。喀斯特石漠化地区，山高坡陡，地形条件较为复杂，水土保持经过长时间的研究已取得一定的成果，但由于对数据的处理、监督、管理等方面存在诸多的问题，一直未得到解决。因此，需要将大数据技术应用到水土保持研究中，对数据进行深入的对比分析、提出有效的防治和监督管理措施，解决水土保持中存在的问题。

2 大数据的特点

随着大数据的不断发展，应用的范围更加广泛，其特点由规模性、多样性、高速性等向价值性、 准确性、 可变性、 真实性转变[2]，在不断发展的过程中由覆盖的广度向技术的深度逐渐转变。

a. 数据量大。大型数据集，指的是数据集的规模从TB级别跃升到了PB级别[3]。随着科学技术的不断发展，为了满足不同使用者的需要，互联网产生了大量的数据，而这些数据的繁杂、重叠等原因导致形成数据集。

b. 数据类型多样化。数据类型多样化是大数据的另一特征，由于要满足不同类型用户的需要，数据形式已经不再局限于单一的文本信息，现阶段已产生了很多半结构化的数据，这对大数据技术有了更高的要求，增加了数据存储和处理的难度。

c. 数据处理速度快。数据处理速度快指大量实时数据流的快速收集、 创建、 分析、 处理、 传送的过程。通过高速的处理器和性能良好的服务器， 企业能快速地将数据反馈给用户[3]。面对庞杂的信息，传统数据的处理方式较复杂，显得更为机械化，已跟不上时代发展的需要，因此对大数据技术有了更高的要求，处理数据的速度必须跟上数据增长的速度，才能更好地服务于大众。

d. 数据的价值性。由于数据具有结构性和非结构性，非结构信息存储了大量关联的数据，造成数据冗杂、结构性差，降低了数据的可利用性，因此，从庞大的数据中对有效信息进行提取，并进行分析、总结、发现其中的规律，预测未来的发展趋势，成为有价值的信息，为人们提供更多的便利。

3 大数据技术

大数据技术是预测分析、数据挖掘、统计分析、人工智能、自然语言处理、并行计算、数据存储等技术的综合运用，组成了当今最热门的数据工程化应用技术新实践[4]。

3.1 大数据采集技术

大数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。智能感知层主要包括：数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

3.2 数据挖掘与分析

数据挖掘技术主要是通过从海量网络数据中发掘潜在的高价值数据，需要通过神经网络方法、数据库方法、统计学、 人工智能、回归分析等多种方式来实现。 互联网上的数据十分驳杂， 数据质量直接影响了数据分析的结果， 数据挖掘技术可以有效控制错误数据的比例， 同时可以尽量排除无关数据。

大数据分析技术主要是运用已有数据挖掘和机器学习技术以及数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术，突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术，突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术，将大量数据中所隐藏的潜在信息呈现出来，分析其发展趋势。

3.3 数据显示与检索

数据显示技术可以将分析处理后的有用数据传输给用户。用户可以直接理解传统结构化数据，对于非结构化数据，通过计算机图形学与图像处理技术，实现用户对数据的可视化。

一段时期的数据仅代表了一个阶段的发展过程，具有一定的时效性，因此，大数据技术的实时处理能力直接关系到数据的质量价值，通过建立大数据的数据库，将多个不同结构的数据存储在虚拟平台上，实时更新，实现不同结构数据的检索整合，给用户提供更多的参考。

3.4 大数据展现与应用技术

大数据技术在海量数据基础上进行深入的分析，提高工作效率，为社会经济的发展提供建议，提升人民的生活水平。现阶段大数据已逐步运用到各行各业中，比如公安系统、电子信息行业、政府决策等。

4 大数据在喀斯特石漠化地区水土保持中的应用

4.1 大数据技术在喀斯特石漠化地区水土保持监测中的应用

喀斯特石漠化地区由于特殊的地质构造，地形复杂，地势陡峭，对监测技术要求高。现阶段喀斯特石漠化区水土保持已取得一定的研究基础，但监测数据更新不及时，且数据较为分散，没有统一的数据分析体系，存在整合性差、区域局限性，对于该地区的深入研究造成一定的困难。为实时了解喀斯特石漠化地区的水土流失进展情况，将大数据的技术充分运用到喀斯特石漠化地区的监测中，以现有的监测技术为基础，对每个监测点的数据进行及时更新，运用现有技术充分整合数字资源，摒弃冗杂数据，及时掌握水土流失变化过程，调整生态环境的保护措施，避免生态环境进一步恶化，为喀斯特石漠化地区水土保持治理实现突破性进展。

4.2 大数据技术在喀斯特石漠化地区水土保持监督管理中的应用

水土保持监督需要以水土保持监测为基础，水土保持监测涉及的主要内容包括区域水土保持基础信息采集、区域水土流失宏观动态监测、典型样区水土流失微观动态监测等[5]。在宏观方面，通过RS、GIS对水土保持的植被覆盖、土地裸露、动土变化等进行数据收集；在微观方面，通过GPS、坡度仪、皮尺等进行基础数据的采集，提供较为精准的数据，对开发建设项目的进度、监督执法情况、安全生产防护措施、弃渣处理、水土流失防治措施等进行全面追踪，及时上报数据系统。未来依赖于大数据基础之上的水利信息化建设，国家对水土保持生产建设项目实行全过程、全方位管理，从水土保持方案上报、审查、审批，到水土保持监理、水土保持监测，再到最后的验收评估和水土保持验收，全过程实现信息化管理。未来对生产建设项目开工前卫星定位、定边界，开工后卫星对照监控，发现未编制方案、边界变化等情况自动报警，指导地方水土保持部门现场核实和监督[1]，实现生产建设项目的全程跟踪。精准的数据定位，连续的数据追踪，对比分析不同区域生产项目的优势与劣势，总结经验，对水土保持项目进行有效的管理。

4.3 大数据技术在喀斯特石漠化地区水土保持效益评价中的应用

目前，很多项目开展了前期的基础性工作，但后期水土保持所产生的效益评价数据较缺乏，以及科研数据的真实性存在一定的漏洞。因此，通过建立水土保持大数据，以客观、真实的数据，对比数据不同阶段的变化，保障水土保持效益数据具有科学、合理性，分析水土保持所产生的社会效益、经济效益、生态效益，对同类项目的水土保持效益进行横向对比，不同类型的项目相互借鉴优势的地方，不同年度的水土保持效益进行纵向对比，分析不同类型水土保持效益，评价其水土保持项目的可持续性。

4.4 实现水土保持大数据在喀斯特石漠化地区的资源整合与共享

喀斯特石漠化地区的研究已取得一定的数据基础，但系统的通用性、各地区的协调性差。数据具有地区局限性，数据零散，共享性差，没有统一的数据结构体系，且多为有偿服务，更有数据无法查找、下载的情况，普遍存在只能满足基本业务处理的需求，不能满足整体数据的综合性分析，为深入的研究带来一定的困难。

为更好地服务于科研的发展，实现数据搜索的便捷化，以大数据为核心的水利信息化建设工作正在逐步开展起来。通过对喀斯特石漠化地区水土保持各方面数据的收集，形成一套较为完整的水土保持业务运行系统，筛选可利用数据，整合水土保持数据资源，形成不同类型的水土保持专题信息库，实现数据资源共享，为科研的深入研究提供更多的数据支持。

4.5 以大数据为基础的自然灾害的预警

建立对自然环境各项指标的监测系统，对各项指标进行实时更新，建立以大数据为基础的各项指标预警线，实现自然灾害的定量化监测，提前预知自然灾害，做好防护措施，特别是重点区域的堤防、岸坝和险工险段做好防灾准备，将自然灾害造成的损失降到最小，切实解决人们的生产生活需要。

5 讨 论

大数据近年来才被人们所广泛提及，在喀斯特地区水土保持中的应用还处于初级阶段。喀斯特石漠化地区由于其特殊的地质构造，对数据的收集还存在一定的差异性、困难性，各方面的管理还不规范。今后还需要加强以下两方面工作：ⓐ加强大数据技术在喀斯特水土保持应用中的标准化，量化各项指标，实现数据的有序性，采用“谁采集，谁负责”的方式，保障数据的真实性、完整性、精确性、时效性、可使用性，提升数据的可利用性；ⓑ建立以大数据为基础的喀斯特水土流失的实时监控，将喀斯特各地区的水土保持数据进行整合，实时掌握水土流失动态，实现水土流失的可持续性监督，及时发现问题，做好防护措施。

随着喀斯特地区水土保持工作的不断深入，需结合现代化的科学技术，运用最前沿的大数据技术，对水土保持基础资料的采集、存储、挖掘与分析，揭示和掌握水土流失规律，改善生态环境，促进区域经济发展。

[1] 姜德文.加快水保信息系统建设 适应现代管理新要求[J].中国水土保持，2015(1):1-2，7.

[2] 肖江苏.大数据的概念、特征及其应用探究[J].电脑编程技巧与维护，2016(3):57-58，61.

[3] 蒋晓科，符龙生，李健.大数据关键技术及应用研究[J].电脑知识与技术，2015(8):5-6.

[4] 张锋军.大数据技术研究综述[J].通信技术，2014(11):1240-1248.

[5] 李姗姗.3S技术在水利信息化建设中的应用和发展[J].福建农业，2014(8):175.

DiscucsiononapplicationofbigdatatechnologyinsoilandwaterconservationatKarstarea

YUE Kunqian, GU Zaike

(GuizhouSoilandWaterConservationMonitoringStation,Guiyang550002,China)

In the paper, the characteristics of big data, the technology and the application thereof in soil and water conservation of Karst rocky desertification area are analyzed mainly. Making full use of big data at Karst area in terms of soil and water conservation, supervision benefit evaluation, resources intergration and share, so as to provide more references for the development of soil and water conservation.

Karst rocky desertification; big data; technology; soil and water conservation; development

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.12.003

TV213

A

2096-0131(2017)12-0008-04