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    水文學與“大數(shù)據(jù)”

    2016-04-08 22:26:03芮孝芳河海大學水文水資源學院江蘇南京210098
    水利水電科技進展 2016年3期
    關(guān)鍵詞:水文學空間分布大數(shù)據(jù)

    芮孝芳(河海大學水文水資源學院,江蘇南京 210098)

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    水文學與“大數(shù)據(jù)”

    芮孝芳
    (河海大學水文水資源學院,江蘇南京 210098)

    摘要:論述了“大數(shù)據(jù)”方法的特點和優(yōu)勢,即用密集的數(shù)據(jù)替代數(shù)學公式來精細地表達水文現(xiàn)象的時空變化或微分方程的解,討論了水文學需要“大數(shù)據(jù)”方法的理由,以及獲取水文大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐。認為“大數(shù)據(jù)”方法可能引發(fā)科學思維方法的創(chuàng)新,可能成為解決水文學一些困難問題的途徑之一。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);水文學;還原論;空間分布;無人機遙感

    現(xiàn)在,“大數(shù)據(jù)”這一名詞很熱。筆者初次聽到“大數(shù)據(jù)”有點不以為然,因為腦海中傳統(tǒng)的科學思維方式與此有些不相容,認為“拼數(shù)據(jù)”不算理論研究,靠數(shù)據(jù)解決問題是笨辦法。一個偶然機會接觸到利用“大數(shù)據(jù)”構(gòu)建精細流域水文模型的研究,筆者對“大數(shù)據(jù)”的態(tài)度才從“不以為然”變得“有點感覺”。現(xiàn)階段資訊十分發(fā)達,上網(wǎng)檢索、查詢、學習方便快捷。通過了解別人的見解,嚼一嚼專家們嚼過的“饃”,再結(jié)合筆者在水文學領(lǐng)域“摸爬滾打”半個多世紀經(jīng)常思考的幾個水文學難題,覺得“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)也許不可小視,對“大數(shù)據(jù)”的好奇和探索欲望油然而生。

    誠然,“大數(shù)據(jù)”會不會像科學試驗和邏輯推理那樣對科學發(fā)展產(chǎn)生劃時代的作用,現(xiàn)在還無法回答,筆者對“大數(shù)據(jù)”的認識和理解還處于啟蒙階段,對如何應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”解決具體問題更是心中無數(shù),不知深淺。此時此刻,深感無能力也無資格對“大數(shù)據(jù)”進行評論,只試圖結(jié)合自己的專業(yè),從水文學的歷史和現(xiàn)狀出發(fā),初步表達由“大數(shù)據(jù)”引起的筆者對水文學的新思考。為什么叫“新思考”?因為在此之前筆者也從其他角度,如動力學角度、系統(tǒng)論角度、統(tǒng)計物理角度等進行過思考。拙作定名為“水文學與‘大數(shù)據(jù)’”,旨在表明水文學要主動引進“大數(shù)據(jù)”的思想和方法。如果定名為“大數(shù)據(jù)與水文學”就變成“大數(shù)據(jù)”要向水文學滲透了,這不符合事實。但如果定名為“大數(shù)據(jù)水文學”,顯然還未到時候,這樣冒進顯得不切實際。本文主要討論4個問題:“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)來臨;傳統(tǒng)科學思維方式走出困境的一種選擇;水文學需要“大數(shù)據(jù)”;水文“大數(shù)據(jù)”的獲取與應(yīng)用。寫作本文只是為了拋磚引玉!

    1 “大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)來臨

    數(shù)據(jù)是通過觀察、試驗、計算等得出的結(jié)果。它是科學的量化,是知識的重要來源之一。數(shù)據(jù)和符號是人類認識世界,了解自然不可缺少的兩個方面。數(shù)據(jù)用于量化,符號表達邏輯關(guān)系。沒有數(shù)據(jù),思維將模糊不清;沒有符號,邏輯將雜亂無章,令人費解。正因為發(fā)明了數(shù)據(jù)和符號,思維邏輯才會層次分明,對世界的認識和解釋才能不斷清晰。

    “大數(shù)據(jù)”的概念最早由美國未來學家Toffler 于1980年提出[1]。如果望文生義地理解,“大數(shù)據(jù)”就是大量數(shù)據(jù)甚至海量數(shù)據(jù)之意,但“大數(shù)據(jù)”絕非僅僅是數(shù)據(jù)大,其深刻的含義決非如此直白。下面羅列兩位有代表性的學者對“大數(shù)據(jù)”的論述。

    美國著名經(jīng)濟學家、“長尾理論”的發(fā)明及闡述者、一個喜歡從數(shù)字中發(fā)現(xiàn)趨勢的學者Anderson 2008年認為:“數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)會使人們不再需要理論,甚至不再需要科學方法?!庇终f:“大數(shù)據(jù)用事實宣告,知其然,而不必知其所以然。只要知道該怎么做就行。這既是電腦不如人腦的地方,也是電腦超越人腦的地方?!彼踔链竽懙卣f:“數(shù)據(jù)爆炸使得科學的研究方法都落伍了?!薄按髷?shù)據(jù)可能是許多行為科學理論乃至科學理論的終結(jié)者?!盵2]

    英國牛津大學教授Schonberger與Cukier兩人合作,于2012年出版了《大數(shù)據(jù)時代》一書[2],指出:“大數(shù)據(jù)是指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑,而是采用全數(shù)據(jù)的分析方法?!闭J為:“抽樣研究的缺陷是試圖以少量的數(shù)據(jù)獲取最大的信息。假如人們能夠獲得海量級的數(shù)據(jù),抽樣就自然失去它的意義,人們的抉擇必然是放棄隨機分析這一捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)?!?/p>

    顯然,上述Anderson對“大數(shù)據(jù)”的認識雖深刻,但有點激進。Schonberger的認識雖近實用,但欠缺新意。

    如此看來,“大數(shù)據(jù)”決非一個泛詞,也許是一個有深刻科學內(nèi)涵的學術(shù)名詞。它不是一堆雜亂無章的數(shù)據(jù),而是能說明復(fù)雜問題的密集數(shù)據(jù)集合,能表達自然現(xiàn)象或社會現(xiàn)象的精確存在。“大數(shù)據(jù)”與要求用數(shù)學方程和數(shù)學函數(shù)表達世界的傳統(tǒng)思維方式不同,是一種不拋棄任何一個來自現(xiàn)實世界的可靠數(shù)據(jù),憑借密集數(shù)據(jù)說話,達到準確描繪復(fù)雜世界的思維方式。世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù),有了“大數(shù)據(jù)”就能發(fā)現(xiàn)世界上的規(guī)律,沒有“大數(shù)據(jù)”,對于復(fù)雜的世界可能是難以精確認識的。與“小數(shù)據(jù)”比較,“大數(shù)據(jù)”的簡單算法比“小數(shù)據(jù)”的復(fù)雜算法更有效。將“小數(shù)據(jù)”搞精確,不一定比夾雜著一些不準確數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)”更能有效地描述世界;因此,“大數(shù)據(jù)”有可能促使科學理論突破。通過“大數(shù)據(jù)”的變換、整合和計算,人類可以發(fā)現(xiàn)新知識,創(chuàng)造新價值。

    “大數(shù)據(jù)”時代,人類思維方式可能向更高層次發(fā)展,人類認識處理復(fù)雜問題的能力將可能由此得到提升。

    2 傳統(tǒng)科學思維方式走出困境的一種選擇

    因果論認為,自然界發(fā)生的各種現(xiàn)象都是有其原因的。刮風、下雨、電閃雷鳴、洪水、枯水、產(chǎn)流、匯流、結(jié)冰、融冰、氣候變化、海平面上升等與人類生存與發(fā)展息息相關(guān)的水文、氣象現(xiàn)象為什么會發(fā)生?在什么情況下發(fā)生?發(fā)生在什么地點?什么時間發(fā)生?為什么有時空變化?從根本上說都是有其原因的。揭示自然界各種現(xiàn)象的發(fā)生原因和變化規(guī)律從而進行預(yù)測、預(yù)報是自然科學研究的目的和任務(wù)。

    歐洲文藝復(fù)興距今已有300多年,雖然它只是人類歷史長河中的一瞬間,但取得的科學成就卻是驚人的,而且世界科學中心一直在西方[3],15—16世紀在意大利,17世紀在英國,18世紀在法國,19世紀在德國,20世紀至今在美國,為什么一直沒有出現(xiàn)在東方?愛因斯坦曾經(jīng)的一段敘述也許能回答這個問題[4],他說:“西方的科學發(fā)展是以兩個偉大的成就為基礎(chǔ)的”,其一是“古希臘哲學家發(fā)明的形式邏輯體系”;其二是“文藝復(fù)興時期發(fā)明的尋找因果關(guān)系的試驗系統(tǒng)”。前者為“理論推導(dǎo)”奠定基礎(chǔ),后者為“科學實驗”奠定基礎(chǔ)?!翱茖W實驗”又稱為“主動實驗”。經(jīng)過300多年的實踐,這兩者相輔相成,成為基本的科學思維方式。按照這種傳統(tǒng)的科學思維方式進行科學研究的基本程序是通過揭示事物或現(xiàn)象發(fā)生的機理、時空變化特點,尋找或分析影響因子,基于物理和數(shù)學理論,經(jīng)邏輯推理建立描述事物或現(xiàn)象時空變化所遵循的微分方程式,再解微分方程式,得出定量表達的事物或現(xiàn)象的時空變化規(guī)律,用于預(yù)測、預(yù)報其未來。對這種傳統(tǒng)的科學思維方式習以為常,就會造成一種印象:找出描述事物或現(xiàn)象時空變化所遵循的微分方程或數(shù)學函數(shù)才是科學研究的最高境界,若未達到此境界,就不算取得完全成功,甚至堅信這種最高境界總是可以達到的,今天達不到,也許日后某一天就能達到。

    上述愛因斯坦所歸納的傳統(tǒng)科學思維方式,在哲學上屬于“還原論”思維方式?!斑€原論”認為[5],通過將事物或現(xiàn)象分解成越來越細的組成部分就能最終對其發(fā)生、發(fā)展的原因進行徹底的理解?!斑€原論”是一種化整體為部分、化復(fù)雜為簡單的思維方式。但是,自然界有些現(xiàn)象是極其復(fù)雜的,隨著科學技術(shù)的發(fā)展,這種極其復(fù)雜性越來越凸顯,“還原論”思維遇到挑戰(zhàn),行不通的情況屢屢發(fā)生。束縛在傳統(tǒng)的科學思維方式里,路子似乎越來越窄,幾乎到了“山窮水盡疑無路”的地步,面對極其復(fù)雜的自然現(xiàn)象,似乎越來越感到束手無策。在水文學中,現(xiàn)行中長期預(yù)報方法和試圖通過布設(shè)雨量站網(wǎng)精準掌握雨量空間分布之所以陷入困境,也許就是這個原因。這就提出了一個令人深思的問題:難道世界上事物的發(fā)展,所有現(xiàn)象的時空變化都能一一找出所有的影響因子并導(dǎo)出數(shù)學中已經(jīng)存在的或可預(yù)言的微分方程式嗎?難道所有已經(jīng)導(dǎo)出的微分方程都能用現(xiàn)有的數(shù)學理論和方法求解嗎?

    自然界發(fā)生的各種現(xiàn)象無不直接或間接地作用于人的感官,然后傳遞給大腦,而且隨著科學技術(shù)的發(fā)展,還將不斷發(fā)明出各種儀器儀表幫助人類對各種自然現(xiàn)象進行觀測,觀測的精細、精確程度也越來越高。人們不禁要問:這些“被動實驗”所觀測得到的結(jié)果到底是什么?難道僅僅是一些用來驗證由傳統(tǒng)科學思維方式所獲得的那些現(xiàn)象的時空變化規(guī)律的數(shù)據(jù)嗎?否!如果從因果論出發(fā)進行逆向思維,即不是著眼于由“因”求“果”,而是試圖由“果”尋“因”,那么就會產(chǎn)生另外一種理解:人們通過觀測所得到的自然現(xiàn)象的時空變化數(shù)據(jù),實際上就是描述其時空變化規(guī)律的微分方程在一定初始條件和邊界條件約束下的一個解。也就是說,雖然根據(jù)迄今為止人們積累的知識還不能導(dǎo)出這個微分方程式,也不知道受控制的初始條件和邊界條件是什么,甚至永遠無法導(dǎo)出這個微分方程及相應(yīng)的初始條件和邊界條件,但它的解卻被人類真真切切地捕捉到了,觀測到了。因此,人類是否應(yīng)當改變一下思維方式,即從觀測到的現(xiàn)象的時空變化數(shù)據(jù)(描述該現(xiàn)象時空變化所遵循的微分方程在一定初始條件和邊界條件下的一個個解)入手,達到揭示規(guī)律、預(yù)測預(yù)報未來的目的。這種逆向思維方式是傳統(tǒng)思維方式的補充,也是“還原論”思維的一種新模式。

    筆者冒昧地認為,“大數(shù)據(jù)”也許是實現(xiàn)上述逆向思維,由“果”尋“因”的有效途徑之一。獲取密集“大數(shù)據(jù)”技術(shù)雖不是建立微分方程的方法,但應(yīng)該是一種尋求微分方程在一定初始條件和邊界條件約束下的解的方法。建立微分方程原本不是目的,而是手段,求得解才是目的。因此,“大數(shù)據(jù)”將可能成為處理傳統(tǒng)科學思維方式難以處理,甚至無法處理的復(fù)雜自然現(xiàn)象,讓傳統(tǒng)科學思維方式走出困境的一種選擇。

    因果論是人們觀察事物和現(xiàn)象的根本哲學觀點,根據(jù)這個觀點,可具體產(chǎn)生兩種科學思維:一是“還原論”思維;二是“還原論”逆向思維,也可稱為“逆還原論”思維。前者由“因”求“果”,后者由“果”尋“因”。若將由“因”求“果”比喻為“事前諸葛亮”式思維,則由“果”尋“因”可喻為“事后諸葛亮”式思維。兩者均受形式邏輯指導(dǎo),但前者以科學實驗即“主動實驗”為基礎(chǔ),而后者以科學觀測即“被動實驗”為基礎(chǔ)。

    3 水文學需要“大數(shù)據(jù)”

    水文學的研究對象是水文現(xiàn)象。水文現(xiàn)象是降水、蒸發(fā)等氣象現(xiàn)象與地形、地貌、土壤、植被、地質(zhì)、水文地質(zhì)等下墊面條件共同作用或相互作用的產(chǎn)物。氣象現(xiàn)象通過其時空變化影響水文現(xiàn)象。下墊面條件對水文現(xiàn)象的影響則體現(xiàn)為對氣象現(xiàn)象的作用。容易理解,如果不存在下墊面,那么水文現(xiàn)象將完全等同于氣象現(xiàn)象。下墊面條件對氣象現(xiàn)象的作用可概括為“損失”作用和“調(diào)蓄”作用[6]。“損失”作用表現(xiàn)為“篩子”、“門檻”和“蒸散發(fā)”作用。“調(diào)蓄”作用表現(xiàn)為“推移”和“坦化”作用?,F(xiàn)在,水文學雖有了長足進步,但制約其進一步發(fā)展的瓶頸也日益凸顯,尤其是如何真實地描述氣象現(xiàn)象時空分布和下墊面條件空間分布以及如何考慮其對水文現(xiàn)象的影響,是長期以來沒有得到解決、困擾水文學發(fā)展的問題[7]。

    時至今日,水文學家認識和掌握氣象現(xiàn)象和下墊面條件時空變化的基本手段幾乎沒有根本性的變化,仍是布設(shè)站網(wǎng)、定點定時或連續(xù)觀測。這種觀測手段必然難以真實描述氣象現(xiàn)象和下墊面條件的時空變化。20世紀70—80年代,曾經(jīng)有人試圖通過“站網(wǎng)優(yōu)化”來解決這個問題,但這種所謂的“站網(wǎng)優(yōu)化”卻是一個沒有唯一解或者幾乎無法實現(xiàn)的命題。水文學家長期以來有一種幻想,認為隨著科學技術(shù)的發(fā)展總能找到一種數(shù)學函數(shù)來精確描述氣象現(xiàn)象和下墊面條件的時空分布或者總能找到一種高精度的插值方法來推求無觀測站點處的氣象過程和下墊面條件。但這種幻想至今仍是幻想,而且人們越來越意識到實現(xiàn)無望,以致與30多年前比較這類研究的熱度大幅降溫。

    數(shù)字高程模型(DEM)的出現(xiàn),使水文學家從上述幻想中覺醒,并看到了新的希望。地形高程的空間變化復(fù)雜多變,最早是根據(jù)空間上有限測點高程通過內(nèi)插繪制的地形等高線來表示其空間變化,后來發(fā)展的地統(tǒng)計法,又試圖通過回歸分析得到的趨勢面數(shù)學表達式來描寫地形的空間變化。20世紀60年代,美國麻省理工學院教授Miller將計算機與測量技術(shù)結(jié)合起來創(chuàng)建了DEM[8]。DEM以一組有序數(shù)值的陣列形式,在計算機軟件支持下,達到了精細、精確表達地面高程空間變化的目的。用于構(gòu)建DEM的數(shù)據(jù)可以十分密集而龐大,它不像地形等高線和趨勢面分析那樣通過抽取樣本做分析,而是利用全部密集的海量數(shù)據(jù)做分析,可見,DEM描述地面高程空間變化的真實性是傳統(tǒng)的地形等高線或趨勢面數(shù)學表達式難以比擬的。DEM的成功使人們相信,欲真實描述現(xiàn)象時空分布變化,不一定通過數(shù)學函數(shù),也不必苛求內(nèi)插方法,而是可以通過密集的具有陣列形式的大數(shù)據(jù)來刻畫的。這樣的表達方式將更直觀、更真實、更精彩[9]。

    水文學家由此得到的啟示是:人們觀測到的氣象現(xiàn)象時空變化和下墊面條件空間分布,是其所遵循的微分方程在一定初始條件和下墊面條件約束下的一個解,對其進行精細、真實的表達將寄希望于密集的“大數(shù)據(jù)”。用“大數(shù)據(jù)”破解水文學中一些難題是水文學未來發(fā)展方向之一。

    4 水文“大數(shù)據(jù)”的獲取與應(yīng)用

    水文“大數(shù)據(jù)”將如何獲取?在當代科學技術(shù)條件下將寄希望于遙感技術(shù)。遙感是一門對地觀測技術(shù),物理基礎(chǔ)扎實牢固,能實施大面積密集觀測,具有測量要素綜合、時效性強、獲取信息受限條件少等特點,只是目前所能達到的精度還有待提高。

    按搭載傳感器的平臺,可將遙感分為航空遙感和衛(wèi)星遙感兩類。衛(wèi)星遙感因衛(wèi)星位置很高,因而分辨率較低。對于航空遙感,飛機有導(dǎo)航系統(tǒng),價格昂貴,也不可能一直在飛行?,F(xiàn)在正在發(fā)展的新型遙感——無人機遙感[10],能看到更小的區(qū)域,任何時間、任何地點皆能飛行,可以做到一個小流域就可投放一個無人機,只需在云層下面飛行,成本低,因而受到青睞。目前無人機遙感的分辨率可以達到10cm,這是衛(wèi)星遙感難以達到的。

    應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”解決水文學的一些難題將不同于傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”,也不是應(yīng)用現(xiàn)有的數(shù)值計算方法就萬事大吉,這需要水文學的創(chuàng)新,更需要計算機算法創(chuàng)新。筆者近期將要發(fā)表的《隨機產(chǎn)匯流理論》和《單元嵌套網(wǎng)格產(chǎn)匯流理論》兩篇論文將嘗試初步回答這一問題。

    5 結(jié) 語

    “大數(shù)據(jù)”的本質(zhì)特征是憑數(shù)據(jù)說話,用“大數(shù)據(jù)”認識世界。這與傳統(tǒng)方法通過微分方程和數(shù)學函數(shù)認識世界相比,更具有普適性,將可能成為處理復(fù)雜問題的途徑之一,由此有可能引發(fā)數(shù)學革命和算法革新,“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)生的新的數(shù)學和算法問題可能成為數(shù)學和計算機科學的重要內(nèi)容之一?!按髷?shù)據(jù)”提供的產(chǎn)生新知識和科學新發(fā)現(xiàn)的模式有可能使傳統(tǒng)科學思維方式走出困境。

    水文現(xiàn)象是最復(fù)雜的自然現(xiàn)象之一。試圖依賴現(xiàn)有的物理定律和數(shù)學方程來認識、預(yù)測預(yù)報如此復(fù)雜的自然現(xiàn)象,事實證明困難重重。“大數(shù)據(jù)”也許是破解水文學中一些難題的途徑之一。人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”在分析水文現(xiàn)象時空分布,揭示水文特征與地貌特征關(guān)系、構(gòu)建真正的分布式流域水文模型或者精細流域水文模型等方面起著重要的作用。建立微分方程是物理學家的任務(wù)、解微分方程是數(shù)學家的任務(wù)的觀點只能代表傳統(tǒng)科學思維方式,并不代表未來。未來也許是“大數(shù)據(jù)”的未來?!按髷?shù)據(jù)”將成為推動水文學發(fā)展的重要驅(qū)動力。筆者認為水文學的未來將會是:對于根據(jù)普適性物理定律、本構(gòu)關(guān)系就能解決的問題,取得數(shù)據(jù)只是為了驗證,“小數(shù)據(jù)”就足矣;對于必須借助密集“大數(shù)據(jù)”才能精確描述的現(xiàn)象,“大數(shù)據(jù)”必然是一種新的科研方法;對于那些時空無限延伸的問題,如水文現(xiàn)象年際演變問題,由于永遠不可能掌握其全部數(shù)據(jù),按樣本推斷總體的科學思維方式仍是必須的。筆者希望有人來創(chuàng)立和發(fā)展“大數(shù)據(jù)水文學”。

    當然,對“大數(shù)據(jù)”也有不同聲音,例如美國亞利桑那大學Fricke教授就認為“被稱為第四種范式的數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學其實是一個不倫不類的怪物”“科學需要更多的理論,而不是更多的數(shù)據(jù)”[11]。有不同的見解是正常的,善于聽取不同的聲音,對自己的研究工作百利而無一害。

    參考文獻:

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    中圖分類號:P33

    文獻標志碼:A

    文章編號:1006- 7647(2016)03- 0001- 04

    DOI:10.3880/j.issn.1006- 7647.2016.03.001

    基金項目:國家自然科學重點基金(41430855)

    作者簡介:芮孝芳(1939—),男,教授,主要從事水文學及水資源研究。E-mail:jiangguol@ hotmail.com

    收稿日期:(2016 01- 11 編輯:駱超)

    Hydrology and big data

    RUI Xiaofang(College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098,China)

    Abstract:The characteristics and advantages of the big datamethod are discussed in this paper.In themethod,mathematical formulas are replaced by intensive data in order to precisely describe the temporal and spatial variation of hydrological phenomena or the solution of a differential equation.The reasons why hydrology needs big data and technical support for obtaining hydrological big data are also discussed.The big datamethodmay inspire the innovation of scientific thinking and become a way of solving complex problems in hydrology.

    Key words:big data;hydrology;reductionism;spatial distribution;UAV remote sensing

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