［摘要］水利工程管理是保障水资源合理利用、防范自然灾害的重要举措。随着信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为提升水利工程管理效率的关键工具。水利工程涉及的数据规模庞大、类型复杂，传统管理手段已难以满足数据实时、精准的需求。大数据技术具备高效的数据采集、存储和分析能力，能够帮助水利工程管理者从海量数据中提取有效信息，优化决策流程。文章首先阐述水利工程管理的特点，其次分析大数据技术在水利工程管理中应用的优势，最后提出大数据技术在水利工程管理中应用的策略，以期为水利工程管理提供实践指导。

　　［关键词］大数据技术；水利工程管理；技术应用

　　0引言

　　水利工程管理数据包含气象、水文、设备运行等多个方面，不仅数据规模大、数据价值高，而且各类数据之间还存在复杂的关系，因此对水利工程管理技术提出了更高要求。在此背景下，大数据技术凭借高效处理海量异构数据、整合多源信息、智能辅助决策等优势，为水利工程管理转型升级提供了新路径［1］。本文基于水利工程管理特点，阐述大数据技术在水利工程管理中应用的优势，详细探讨大数据技术在水利工程管理中应用的策略，旨在为推动水利工程智能化管理提供参考，助力水利事业高质量发展。

　　1水利工程管理的特点

　　相比其他的工程管理，水利工程管理具有数据量大、数据持续增加、数据动态变化、数据相互影响等显著特点，具体如下。

　　1.1数据量大，来源与形式多样

　　水利工程管理涵盖的数据类型众多，如气象监测需要记录温度、湿度、风速等指标；水文观测涉及水位、流速、含沙量等参数；工程设备运行数据包括闸门开度、机组振动频率、电力消耗等信息；流域地形数据则通过三维模型或高程图呈现等。这些数据既包含表格、日志等结构化数据，也包含图像、视频、遥感影像等非结构化数据；数据获取渠道包括卫星、无人机、地面传感器、人工测量设备等，不同设备和系统生成的数据格式差异明显，对存储介质的兼容性和计算平台的适应性提出较高要求［2］。

　　1.2数据持续增加，数据价值高

　　水利工程从规划、建设到运营维护跨越数十年，数据随时间持续增加。水库蓄水量监测需要每秒记录水位变化，防洪工程需要存储历年洪水峰值数据，灌溉系统则积累不同季节的用水量信息，随着时间的推移，数据量呈指数级增长。这些数据不仅能记录工程运行现状，还可通过分析历史数据预测设备寿命、评估工程效益。

　　1.3数据动态变化，实时性强

　　水利工程管理依赖数据的即时更新。河道水位在降雨期间每分钟都可能产生波动，泵站机组运行状态需要秒级监控，尤其是突发山洪、管涌渗漏等事件时，数据变化速度远超常规处理能力，这就要求水利工程管理系统从数据采集到分析必须保持连续性和低延迟，因为任何环节的数据中断都可能影响决策的准确性。动态数据的高效处理要求水利工程管理系统具备快速计算能力和稳定的通信链路，确保信息流与业务流同步推进。

　　1.4数据相互影响，联系紧密

　　水利工程各子系统数据存在多重依赖关系，数据之间互相影响，有着密切的联系，如上游水库泄洪量直接影响下游河道水位，灌溉区土壤墒情变化影响泵站抽水量调整，单一数据的变化可能引起其他数据的连锁反应；又如，某区域降雨量突增，就需要及时调整水库蓄水策略、河道排水能力和泵站运行计划［3］。

　　2大数据技术在水利工程管理中的应用优势

　　水利工程管理的显著特征对技术手段提出了更高要求，而大数据技术的分布式存储功能可容纳持续扩张的数据体量，流式计算引擎可满足秒级响应需求，关联分析算法能揭示隐藏的因果关系，这一系列技术特性为水利工程管理转型升级提供了重要支撑。大数据技术在水利工程管理中应用的优势主要体现在以下几个方面。

　　首先，高效处理海量异构数据。如前文所述，水利工程管理涉及气象、水文、设备运行等多类型数据，传统技术手段难以解决数据量与复杂性持续增加问题。而大数据技术通过分布式存储架构，将数据分散存储于多个节点，支持文本、图像、视频等异构数据的统一管理；并行计算框架将任务拆分至多台服务器同步处理，大幅提升数据清洗、统计等环节的效率。其次，水利工程数据分散于气象、地质、市政等独立系统中，易形成“信息孤岛”，而大数据技术通过标准化接口与数据中间件，打破多部门数据壁垒，可整合气象预报与水库调度数据，从而预判蓄水量变化；联动土壤湿度监测与灌溉系统，实现用水精准调控；通过统一数据平台提供全局视图，帮助管理者全面评估水利工程状态，减少信息割裂导致的决策偏差，并进一步提升应急事件处置效率。再次，智能分析辅助科学决策。水利工程历史数据蕴含潜在规律，人工分析难以充分挖掘，而大数据技术通过机器学习算法可自动识别数据间的复杂关系，且算法持续迭代优化，能够随着数据的不断积累而提升预测精度；还可模拟多种决策方案，帮助管理者选择风险最低、效益最高的方案，最大限度减少主观经验依赖，提升决策的客观性与科学性。最后，自动化管理以降低成本。传统管理模式依赖人工完成数据清洗、异常排查等重复性工作，效率低且易出错。基于大数据技术的水利工程管理系统能通过预设规则与算法，实现数据质量自动控制，自动过滤无效数据，修复格式错误，标记异常值，减少人工干预；在设备维护方面，基于大数据技术的预测性维护替代定期巡检，精准定位故障风险点，避免过度维护或漏检。自动化流程降低人力成本，同时通过减少人为失误提升管理质量［4］。

　　3大数据技术在水利工程管理中的应用策略

　　3.1完善管理制度

　　管理制度是大数据技术在水利工程管理中有效应用的基础。只有明确技术应用标准、岗位职责与运行机制，才能确保大数据技术落地见效，避免因制度缺失而出现数据安全风险、流程混乱等问题。

　　3.1.1完善大数据应用配套制度

　　水利工程管理部门需要结合大数据技术应用需求修订现有管理制度，明确数据全生命周期管理规范。一方面，制定统一的数据采集、存储、分析与应用标准，确保不同部门、不同环节的数据格式一致、来源可溯，避免数据碎片化；另一方面，强化数据安全管理，建立数据备份与恢复机制，防止重要水利数据被窜改或丢失，明确数据使用权限与保密要求。同时，建立动态更新机制，根据技术发展与管理需求，定期调整制度内容，确保制度的先进性与有效性。

　　3.1.2优化岗位分工与考核机制

　　围绕大数据技术应用，细化岗位设置与职责划分，确保每个岗位的工作人员明确自身在数据管理、技术操作、技术应用中的具体任务。例如，设置数据采集专员、数据分析专员、系统维护专员等岗位，避免职责交叉或遗漏。同时，建立与大数据技术应用挂钩的绩效考评机制，将技术应用能力、数据处理效率、决策支撑效果纳入考核指标，通过奖惩机制激励工作人员主动学习并应用大数据技术，提升其工作积极性与专业性。

　　3.2加强基础设施建设与维护

　　大数据技术的高效应用依赖完善的基础设施支撑。因此，水利工程管理单位需要加大投入力度，搭建高速稳定的通信网络，确保数据传输高效且安全；建设标准化的数据存储中心，采用可靠的存储技术，满足海量水利数据的存储需求；升级大数据分析平台的软硬件设备，提高数据处理速度与分析能力。同时，建立基础设施定期维护机制，及时排查并修复网络、存储设备、数据分析设备的故障，定期更新软件系统，保障大数据平台持续稳定运行，为水利工程管理提供坚实的技术支撑。

　　3.3提升人员素质

　　大数据技术的应用效果最终取决于管理人员的专业能力。当前，部分水利工程管理人员存在技术应用能力与操作能力不足等问题，难以充分发挥大数据技术的价值。对此，水利工程管理单位需要通过人才培养与引进，全面提升管理人员的综合素质，打造满足大数据时代需求的水利工程管理人才队伍。首先，开展针对性技术培训。水利工程管理单位需要结合工作实际，制订分层分类的培训计划，提升管理人员的大数据技术应用能力。一方面，开展基础操作培训，涵盖大数据技术平台使用、数据采集工具操作、简单数据分析方法等内容，确保基层管理人员能够熟练完成数据录入、查询、初步处理等基础工作；另一方面，开展进阶技能培训，包括Hadoop大数据平台与架构知识、数据统计分析技术应用技巧、大数据技术在水利决策中的应用方法等，提升中层管理人员的技术应用与数据分析能力。同时，定期邀请计算机专家、水利信息化领域学者开展专题讲座，解读大数据技术发展趋势与前沿应用案例，拓宽管理人员的视野。其次，鼓励继续教育与知识更新。支持管理人员参与继续教育，鼓励其通过线上课程、学历提升、行业研讨会等方式持续学习大数据技术相关知识，及时掌握新技术、新方法。水利工程管理单位可制定激励政策，为参与继续教育的人员提供时间与经费支持，将继续教育成果与职称评定、职务晋升挂钩，激发管理人员主动学习的动力。另外，可组织管理人员到大数据技术应用成熟的水利单位交流学习，借鉴其先进经验，提高管理人员的工作能力。最后，引进专业技术人才。针对当前水利工程管理队伍中大数据专业人才短缺的问题，水利工程管理单位需要加大人才引进力度，面向社会招聘具备大数据技术背景、水利专业知识的复合型人才，充实人才队伍。引进专业人才不仅能够直接提升单位的大数据技术应用水平，还能激发内部员工的学习热情，形成“以点带面”的学习氛围。同时，建立人才培养与发展机制，为引进的专业人才提供广阔的职业发展空间，确保人才留得住、用得好，为大数据技术在水利工程管理中长期应用提供稳定的人才保障。

　　3.4科学建设数据库

　　水利工程管理涉及水文气象、地形地质、设备运行、施工进度等海量数据，这些数据是大数据分析的核心资源。只有建立科学、完善的数据库，实现数据的整合与规范管理，才能为大数据技术的深度应用奠定基础，充分发挥数据的价值。水利数据库需要涵盖水利工程全生命周期的数据，包括工程建设阶段的施工资源消耗、进度数据，运行阶段的水文气象数据、设备运行参数、维护记录，以及地形地质、水质监测等基础数据［5］。在数据采集过程中，需要制定统一的数据标准，明确数据格式、计量单位、采集频率等要求，确保数据的准确性与一致性。打破水利工程管理单位各部门间的数据壁垒，将分散在各个部门、各个系统的数据集成到统一的数据库中，实现数据共享。建立数据共享机制，明确各部门的数据使用权限与共享范围，确保管理人员能够及时获取所需数据，避免数据重复采集，减少资源浪费。利用大数据分析技术，对数据库中的海量数据进行深度挖掘，总结数据变化规律，为水利工程管理决策提供科学依据。在工程规划阶段，结合数据库中的地形地质、水文气象数据，建立数据分析模型，优化工程选址与设计方案；在施工阶段，通过分析施工资源消耗数据、进度数据，合理调配物资与人员，避免资源浪费或短缺，保障施工进度；在运行维护阶段，通过监测设备运行数据，预测设备故障风险，提前制订维护计划，减少设备故障停机时间［6］。此外，利用数据库中的历史数据，对比分析当前工程运行状况，为工程优化升级提供参考，提升水利工程管理的科学性与精准性。

　　4结束语

　　大数据技术给水利工程管理带来了深刻变革，通过高效处理海量、动态的数据，帮助水利工程管理者更精准地掌握工程运行状态，优化资源配置，提升灾害应对能力。另外，大数据技术的应用不仅提高了管理效率，还推动了水利工程向智能化方向发展。水利工程管理单位要通过技术创新与制度保障的有机结合，将大数据技术的价值充分发挥出来，为水利事业高质量发展提供强有力的技术支持。未来，随着物联网、人工智能等技术的进一步发展与融合，水利工程管理将实现更高水平的自动化与协同化。

主要参考文献

　　［1］刘秋生,崔久丽.水利信息化建设中大数据的应用研究：评《水利工程建设管理信息化技术应用》［J］.人民黄河,2021(12):167.

　　［2］宁涛涛.数据信息技术在水利管理中的应用探究［J］.城市建设理论研究(电子版),2023(5):144-146.

　　［3］高朝宏.基于信息化的水利工程建设管理模式探索：评《水利工程建设管理信息化技术应用》［J］.人民黄河,2024(3):161.

　　［4］邓国民.浅析基于大数据水利工程监管体系构建与应用［J］.城市道桥与防洪,2024(1):175-177,20.

　　［5］庄志凤,王蕾.大数据时代水利工程电子档案安全管理对策探究［J］.四川档案,2023(5):32-33.

　　［6］邓聪.基于大数据技术水利工程的动态质量风险管理［J］.城市道桥与防洪,2024(6):222-224,27.