陈海牛

（张掖市甘州区大满水利电力管理处，甘肃 张掖 734000）

1 灌区概况

灌区位于甘肃省张掖市甘州区张大公路K40+016里程处。灌区总灌溉面积37 340.93 hm2，其中：耕地面积34 017.60 hm2、生态林面积3 323.33 hm2。下辖小满、大满、党寨、碱滩、三闸及上秦等6个乡（镇）48个行政村和11个国营机关农、林场，总人口7.65×104人。灌区现已建成干渠1条，长度59.70 km，建筑物216座，分干渠1条，长度16.45 km，建筑物180座；支渠、分支渠40条，长245.24 km，建筑物2 333座；斗渠528条，长579.40 km，建筑物7 230 座；农用机电井1 555 眼；小（1）型水库1 座，总库容400×104m3；灌区现有支渠、分支渠39条，长245.24 km。

2 水资源数据管理系统建设

2.1 建设思路

近年来，国家层面对加强水力信息化建设十分重视，在严格水资源管理、保证水安全方面先后出台了《水利部信息化建设与管理办法》《关于全面推行河长制的意见》等系列文件，为水安全保证能力提升、水力监管强化、水利现代化建设及智慧水利的发展指明了方向。灌区智慧水利的实现必须依托无线网络、物联网技术、云计算等现有技术，借助水质水压表、数采仪等监测设备，通过无线网传输数据，并为水务管理、水质监测、水资源调配、防汛抗旱等提供监测、预警、预测等智慧应用。

2.2 智慧水利系统构成

面向智慧水利的水资源管理系统由底层硬件设施、数据库、用户等模块构成，所以说水资源数据管理系统属于综合性很强的系统性工程，其构建囊括了网络硬件的搭建、数据库创建、数据备份、确定业务管理需求、开发系统软件等诸多层面。该管理系统以网络硬件搭建为基石，以业务管理需求为系统建立的目标，以数据库创建为软件系统开发的基础。以上各要素在水资源管理系统建设的过程中相互关联，互为条件。该系统涉及要素较为复杂，目标量化存在一定难度，为此必须注重数据融合，互联互通，开放共享，加强顶层设计。

就整体架构而言，面向智慧水利的水资源管理系统自下而上包括应用层、数据层、网络层、感知层，具体构成情况见图1。由图可知，感知层属于信息获取层，借助监控摄像头、传感器、多媒体终端、GPS 等工具实时感知并快速获取水资源配置信息。网络层则通过有线网络或蓝牙、4G网等无线网络，连接感知层和水利专网，达到广域互联（具体见图2）。数据层的数据主要来自各类监测点、子系统、业务系统日常运行及监测结果，并通过网络传输提取、标准化转化而形成，进而形成各种类型的数据库；以上系统在运行过程中会产生大量数据，为此必须借助云平台存储数据；与此同时，所收集到的数据采集终端、运行系统、格式等均存在差异，面临较大的数据标准化融合难度。应用层则主要集成水利数据信息，为用户提供各类数据查询、应用、分析等服务。

图1 水资源数据管理系统架构图

图2 灌区智慧水务通信网络图

大满灌区水资源数据管理涉及数个部门，为达到水资源数据高效融合及价值提升应用，进而构建起完善的面向智慧水利的水资源数据集成系统，必须基于以上构建思路，充分利用系统工程理论，分阶段实施。具体而言，可分为以下四个步骤：一是聘请领域内相关专家和技术人员，加强大满灌区水资源数据属性、类型、分布状况、集成过程等的定性研究与论证，相应提出数据融合所面临的重点、主要难点及挑战、应对思路；二是基于定性分析结果，进行相关数据定量分析；三是对定量数据展开后处理，并针对相关问题提出解决思路；四是不断重复以上过程，直至得出与灌区现阶段水资源管理需求相吻合的数据集合，为灌区水利管理单位提供技术及数据支持。

3 水资源数据价值挖掘

3.1 注重灌区社会服务水利信息需求

在灌区水资源数据价值挖掘的过程中，必须结合灌区农业发展实际，依托国内外实地调研和比较研究等分析思路，以助力灌区精准灌溉、精准监测、远程监控，作为水资源数据价值提升的突破口，与信息技术深度融合后开展水资源配置信息分析，为系统平台功能设计做好相关规划。

3.2 整合水利信息资源

梳理灌区水利部门所收集和整合的水资源数据信息，并研究信息共享技术与途径。与此同时，深入调查灌区农业生产者个性化需求，研究4G/5G等主要信息来源下各类信息感知终端的信息接入方式；并对灌区内水库、闸站、水文站、气象站等小型水利工程相关平台展开信息化管理。

3.3 规划水利信息平台

从微观层面而言，智慧水利主要服务于个体。个体需求存在一定程度差异，例如对于灌区农业生产者而言，种植区域、主要作物种类、作物需水量、灌溉设施等均存在差异；然而，灌区水资源数据表现方面却存在一致性和趋同性，例如土壤温湿度、灌区气候环境、灌区主要作物类型等。此外，农业生产者种植过程又存在明显的时变性。综上，通过灌区管理部门或政府层面的行为展开个性化智慧水利信息服务推送必然存在滞后性、信息传递误差等问题，必须积极转变常规服务模式，向灌区农业生产者等信息使用者推荐移动端、PC 端等主要服务路径，以便向其提供依托水资源数据管理系统的定制化服务。

3.4 提升水利数据价值

大满灌区水资源数据涉及灌溉、抗旱、防汛等诸多部门，为此，必须从多角度出发探索水资源价值提升的可行方案。在信息开放的基础上，借助水利部门基础数据接入信息，满足墒情、汛情、旱情等的定制要求；灌区农业生产单元自行上传作物种植感知信息，并利用系统的数据统计分析功能，提供辅助决策。

3.5 创新智慧水利服务模式

技术的不断进度为灌区智慧水利服务模式的创新提供了契机。首先，必须积极探索灌区水资源数据价值提升与智慧水利有机结合的可行路径，例如，灌区主要作物个性化的种植、灌溉过程数据可为科学种植与节水灌溉提供翔实的数据来源，相关数据在服务农业生产者个体的同时，也为灌区智慧农业发展提供了可能；通过对此类数据展开知识挖掘，充分指导灌区相关农业生产者不断优化种植及水资源利用方案，实现农业生产者个人利益和灌区水资源利用效率的最大化。此外，必须积极探索人工智能在灌区水资源利用方面的落脚点，借助创新性技术转移，实现水资源数据信息创造、收集、利用、融合、价值提升的良性循环。

4 结语

综上所述，水资源数据融合是灌区智慧水利发展及水资源信息管理系统集成的关键性环节，也是中国传统的水利行业实现现代化、数据化、信息化管理以及严格水资源考核、辅助性决策支撑的关键所在。为促成水资源数据深度融合和价值提升目的的实现，必须充分利用大数据挖掘技术分析、预测关键数据指标，通过验证平台加强分析验证，为灌区智慧水利建设提供思路和路径。