陈吉

一、引言

如何通过信息化手段去提升城市治理能力，保障城市运行，解群众燃眉之急一直是各级政府领导所关心的一件大事。国务院印发的《关于加强数字政府建设的指导意见》中提出了创新行政管理和服务方式，全面提升政府履职效能等重点任务。

二、目标需求

本文以水务治理为核心，以数字化转型为驱动，以深化水务管理能力为目标，从整体架构设计、数据库体系建设、展示界面设计、核心场景建设等方面出发，着手水务信息系统的设计研究。

三、整体架构设计

水务信息系统体系建设时间跨度较长，历经自动化、数字化、信息化等多阶段提升后积累了大量的软硬件设施，包括自控系统、物联网采集设备体系、人工采集系统、服务器（云存储）、业务（分析、展示、汇聚）系统、大屏展示（硬件）等一系列信息系统和配套设备。因此在新建系统时要充分考虑如何利用以往的信息系统、网络和其他设备，实现对已建的应用系统进行整合。一要保证原有的设备可以重新利用，二要保证以往的应用完善后更能贴合城市治理的实际需要，三要在系统设计时满足国家安全、数据安全及数据共享等相关要求。为此对水务数字化综合管理体系总体架构自下而上共分为7大内容进行研究，包括智能感知层、网络传输层、数据层、平台层、应用层、展示层及信息安全和标准规范。

智能感知层包括电子水尺、PLC、液位计、流量计、压力计、水质检测仪、视频监控、GPS定位等设备，实现将采集监测等动态业务数据通过网络传输层传输至数据层。

网络传输层包括主要物联网、政务网、互联网、水务专网等等。

数据层：数据层为各类应用系统的运行提供数据支撑，是整个系统的数据存储和管理核心。数据层整合汇聚涉水设施的基础数据、业务运营数据、在线监测数据等，经数据处理及整合后构建基础数据库、监测感知数据库、业务专题数据库，为应用层提供数据支撑，是系统建设的核心内容。

平台层：平台层是提供应用服务的共性功能组件，主要包括GIS系统、工单推送、模型计算以及大数据平台，实现水务平台的数据监测、数据分析、业务优化与决策等，为应用层的各类应用功能提供支撑。

应用层：应用层是实现各项具体业务功能的集合，提供设施运行体征监控、视频综合展示模块、业务管理模块、数字化场景接入、权限控制等功能模块。

展示层：展示层主要分为监控大屏、台式终端、笔记本终端、移动端等方式为各级用户提供统一业务和服务入口。

信息安全和標准规范：主要在网络安全要求和数据共享要求框架下规范购置或构建数据库、GIS、中间件、网络体系、服务器等各级终端等软硬件设施。

四、数据库体系建设

数据库体系建设要紧紧围绕在大数据共享分析这一理念下开展。要在充分利用好当前已有数据体系的基础上，做好对当前数据的查漏补缺和相关部门数据资源的整合共享工作，全力打造形成全维度的涉水务数据体系。

首先要实现对涉水务数据的接入工作。涉水数据包括水务部门直管数据和相关部门的关联数据。直管涉水数据资源比较复杂，包括水闸、河道、护栏、绿化、泵站、管道、窨井、污水处理厂、防汛墙等各类设施对象，及依托以上设施形成的各类工程建设、设施养护、行政许可、案件投诉、问题发现及各种物联监测相关数据。相关部门的关联数据来源更广，涉及道路位置、小区四至、企业信息等，具体数据需求随业务场景需要进行调整。其中对实时监测数据的扩容问题要予以关注，往往随着时间的增长而迅速递增，监测数据库的容量也会不断膨胀，因此除了在硬件上有所支持外，还需要一系列减少冗余的机制来存储大量的并不断增加的监测数据。

在实现涉水数据资源的接入后，需要对数据资源进行梳理，再利用面向对象的水务数据模型，采用物理集中和逻辑集中相结合的方式，完成构建对象基础库、业务共享数据库的建设工作，形成水务信息资源体系。根据内容和业务工作的需要，水务信息资源可划分为河湖管理（河长制）数据、防汛数据、设施数据、水资源数据、排水调度数据、水文数据、水行政数据、在建工程数据等8大板块。

数据分析与处理方面，通过对信息需求和数据源的分析，确认数据整合共享的数据项目。在确定数据库及数据项目后，再对确定的数据项目进行抽取、转换、加载，对底层的数据资源，进行加工处理，加载到业务共享数据库，并根据实际需求进行更新维护。

五、展示层建设

大屏显示页面是领导决策的最直观界面，可采用三段、四段甚至多段式分布设计，中间部分部署GIS地图，其余位置展示内容包括涉水设施的各项城市运行体征值数据、各设施总量数据、视频实时监控图像及专题分析数据。其中城市运行特征值可选用防汛代表站的水位、水面率、农田灌溉水有效利用系数、万元工业增加值用水量、水质达标率、日污水处理量、水网负荷（本日供水量/最高日供水量）以及各类来自自动监测、人工采集、模型推算数据发现的问题数据。点击主屏内相关数据或图标可和地图开展联动，在地图中点击具体位置或详细（更多）等按钮可进一步查看所点击的设施或存在问题的详细列表，再次点击内容后弹出次级弹窗，展示详细内容。

大屏同时作为整体门户入口的概念，要做好汇总展示上下级水务系统已建数字场景，实现各水务场景关键性指标的全量可视化展示，并预留一定量的空间，支持后续场景的接入。

六、专题分析场景

通过对各类设施运行状态、存在问题和投诉等相关内容整合后，将各类数据在各种分析碰撞后加以提炼，可对以下问题进行分析关联，包括道路积水；水闸闸门开度异常、通行船只停靠异常、船只噪音；泵站超水位未开泵、超水位未满负荷、超水位满负荷；管道堵塞、管道渗水；河道绿化养护异常、垃圾倾倒河道、排放污水、水生动物大量死亡；防汛墙体破损、开裂，墙体渗水，防汛墙工程垃圾堆放，防汛墙倒塌，防汛墙违章使用；窨井盖丢失，窨井盖损坏，窨井盖移位，窨井盖不平，窨井盖松动，窨井盖被气体冲顶，窨井内不明气体爆炸，油污物从窨井处冒溢；河道水位超警戒；在建工程的工程进度，是否存在停工、欠薪、资金拨付存在异常等。

在分析关联完成后，可结合基础数据、在线监测数据等进行归类形成如防汛防台、河长制、排水调度等城市治理中重点关注的专题场景，以统计图表、模型等方式对问题原因进行深入研究，可以进一步实现对问题发展趋势的精确预判；通过类比分析，预判可能会发生问题的涉水设施点位和可能存在的问题原因，为彻底解决问题或提前发现问题提供技术支撑。

如防汛场景就聚焦于暴雨、台风期间的抢险救灾，从防御体系、组织指挥、物资保障、人员转移和抢险救灾等方面收集数据信息，推动防汛工作高效有序进行，提高辖区内应对突发灾害的能力，最大限度地减少人员伤亡和灾害损失，保障社会经济持续稳定发展和城市安全运行。

七、结语

随着城运中心、大数据中心和大数据局的陆续成立，解决信息孤岛问题后的水务系统对于水务决策者获取到的城市运行情况资料更为丰富，系统的辅助支撑能力也更强。但当前还面临着几个问题或者瓶颈：一是实现数据共享打通网络体系后带来的网络安全问题；二是人工智能或者模型对数据或图像分析问题的准确性问题；三是当前外部环境导致可能存在的技术封锁问题。只有解决以上三个问题，水务信息系统对城市治理的帮助才能更上一个台阶。

作者单位：上海市闵行区水利管理所