水文水資源監(jiān)測數(shù)據(jù)自動化整編技術(shù)研究

鄭小樂

（濟(jì)南市水文中心）

1 引言

水文水資源監(jiān)測數(shù)據(jù)是進(jìn)行洪水預(yù)測、旱情監(jiān)測、水資源規(guī)劃和管理等活動的基礎(chǔ)。隨著監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長。因此，如何有效、準(zhǔn)確且迅速地整編這些數(shù)據(jù)成為了迫切的問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整編方法在處理大規(guī)模、多源、高頻率的數(shù)據(jù)時面臨諸多挑戰(zhàn)，可利用現(xiàn)代自動化技術(shù)進(jìn)行水文水資源數(shù)據(jù)整編提高效率。

2 水文水資源監(jiān)測數(shù)據(jù)來源與采集

2.1 數(shù)據(jù)來源與類型

水文水資源監(jiān)測的關(guān)鍵在于獲取精確、可靠的數(shù)據(jù)，以支持各種決策，水文水資源數(shù)據(jù)主要來源于三個關(guān)鍵領(lǐng)域：地表水、地下水和氣象數(shù)據(jù)。地表水?dāng)?shù)據(jù)主要涉及河流、湖泊、水庫和濕地等水體的流量、水位、水質(zhì)以及與其相關(guān)的生態(tài)環(huán)境信息。對地表水的監(jiān)測不僅是了解水資源數(shù)量的基礎(chǔ)，更是為了掌握其變化規(guī)律和評估人類活動對水體的影響，包括流速、流量、含沙量、水溫和水質(zhì)參數(shù)如溶解氧、pH值、濁度以及各種污染物的濃度。地下水?dāng)?shù)據(jù)主要關(guān)注井位、水位、滲透系數(shù)、地下水質(zhì)等參數(shù)，地下水是許多地區(qū)的主要飲用水來源，對其的持續(xù)監(jiān)測能夠保障供水安全，評估過度開采的風(fēng)險，以及指導(dǎo)合理的水資源管理和保護(hù)策略，為研究地下水系統(tǒng)的動態(tài)變化、補(bǔ)給和排放條件提供必要信息[1]。氣象數(shù)據(jù)在水文水資源研究中占有舉足輕重的地位，涉及大氣的各種參數(shù)，如溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、降水量、蒸發(fā)量等，直接或間接影響到水的循環(huán)。通過對這些氣象參數(shù)的監(jiān)測，研究者可以評估和預(yù)測水資源的供需平衡，了解干旱和洪澇的風(fēng)險，制定相應(yīng)的應(yīng)對策略。

2.2 數(shù)據(jù)采集方法與工具

水文水資源數(shù)據(jù)的采集是確保研究的精確性和可靠性的基石，因此選擇合適的采集方法和工具至關(guān)重要，可以歸納為傳統(tǒng)方法和基于遠(yuǎn)程傳感與衛(wèi)星的方法。傳統(tǒng)方法主要依賴于地面設(shè)備和人工采集。例如，地表水?dāng)?shù)據(jù)的采集常采用流量計和水位計；地下水?dāng)?shù)據(jù)的采集，則常依賴于測井儀和水位尺，直接測量目標(biāo)參數(shù)，因此其準(zhǔn)確性通常較高。然而，由于人工參與度較大，可能存在人為誤差，而且在地理分布上可能相對局限，且傳統(tǒng)方法通常只能獲取到點(diǎn)位數(shù)據(jù)，難以實(shí)現(xiàn)大范圍或連續(xù)的空間數(shù)據(jù)采集。與此相對，基于遠(yuǎn)程傳感與衛(wèi)星的數(shù)據(jù)采集方法為研究者提供了全新的視角和能力。遠(yuǎn)程傳感技術(shù)，尤其是利用衛(wèi)星的方法，能夠?yàn)榇蠓秶?、連續(xù)的地理區(qū)域提供數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)自動化整編的需求

3.1 提高工作效率

在水文水資源領(lǐng)域，數(shù)據(jù)整編的過程涉及大量數(shù)據(jù)的匯總、校驗(yàn)、分析和整理。隨著監(jiān)測數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長和多源數(shù)據(jù)的融合，手工處理這些數(shù)據(jù)已變得日益煩瑣和耗時，因此迫切需要自動化整編技術(shù)來提高工作效率。從時間效率的角度來看，自動化整編可以極大地減少數(shù)據(jù)處理的周期，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整編往往需要數(shù)天、數(shù)周甚至數(shù)月的時間來完成。而通過自動化流程，原本煩瑣的數(shù)據(jù)清洗、校正和整合可以在數(shù)小時內(nèi)或者更短的時間內(nèi)完成，縮短從數(shù)據(jù)采集到可用分析數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換時間。數(shù)據(jù)整編減少了人為干預(yù)使得數(shù)據(jù)處理的結(jié)果更加標(biāo)準(zhǔn)化，確保了在相同的輸入條件下獲得一致的輸出，對于研究結(jié)果的可靠性和可比性至關(guān)重要，特別是在多時間尺度或多空間尺度的對比研究中。

3.2 保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性

傳統(tǒng)的手工整編中，可能因人為因素遺漏對某些數(shù)據(jù)異常的檢查，而自動化整編可以根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則，如數(shù)值范圍、一致性和歷史數(shù)據(jù)比對，系統(tǒng)地檢查所有數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)和修正異常值。當(dāng)來自不同來源或具有不同時間和空間分辨率的數(shù)據(jù)需要融合時，自動化整編可以保證各數(shù)據(jù)集之間的一致性和準(zhǔn)確性。通過算法的應(yīng)用，如數(shù)據(jù)插值和空間重采樣，可以確保整合后的數(shù)據(jù)保留了原始數(shù)據(jù)的主要特征和信息。水文數(shù)據(jù)常常是時間序列數(shù)據(jù)，其連續(xù)性對于時間趨勢和周期性分析尤為重要，自動化整編能夠保證當(dāng)新數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)時，能夠與既有數(shù)據(jù)無縫連接，確保整體數(shù)據(jù)的連貫性[2]。

3.3 支持快速決策和響應(yīng)

自動化整編技術(shù)為決策者提供實(shí)時、可用的數(shù)據(jù)支持，在眾多水資源應(yīng)用場景中，如洪水預(yù)警、旱情監(jiān)測和水資源配置，需要基于最新數(shù)據(jù)迅速判斷。自動化整編確保新觀測數(shù)據(jù)能夠在短時間內(nèi)被處理和整合進(jìn)已有的數(shù)據(jù)體系中，使得決策者可以基于最新的信息狀態(tài)進(jìn)行評估?，F(xiàn)代水文模型需要大量輸入數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量有嚴(yán)格要求，自動化整編能根據(jù)模型需要自動調(diào)整數(shù)據(jù)格式，加速模型運(yùn)算過程，提高突發(fā)事件的響應(yīng)速度。復(fù)雜的決策環(huán)境中，可能需要多個部門或機(jī)構(gòu)的合作，自動化整編技術(shù)能夠根據(jù)不同的需求快速輸出各種格式和內(nèi)容的數(shù)據(jù)報告，滿足各方的信息需求，加強(qiáng)決策協(xié)同性。

4 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)整編技術(shù)與方法

4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

水文水資源數(shù)據(jù)的整編是綜合性較強(qiáng)的工作，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)起到至關(guān)重要的作用，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型運(yùn)用打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理涉及多個核心步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化與插值。數(shù)據(jù)清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在原始數(shù)據(jù)采集過程中，由于各種原因，如儀器故障、操作失誤或外部干擾，常常會產(chǎn)生噪聲數(shù)據(jù)、異常值或遺漏數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗的目的就是識別并修正這些問題，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，具體的操作可能包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、修正明顯的錯誤值、填補(bǔ)缺失值或剔除異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理旨在確保不同數(shù)據(jù)源或不同測量單位的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行一致性的分析和比較，由于水文數(shù)據(jù)來源繁多，不同數(shù)據(jù)源可能使用不同的測量標(biāo)準(zhǔn)和單位，直接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合或分析可能會導(dǎo)致誤差[3]。標(biāo)準(zhǔn)化操作將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到公共的尺度或單位上，如Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化、Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化等，為后續(xù)分析提供一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)插值是處理數(shù)據(jù)空缺或不連續(xù)性的重要手段，實(shí)際觀測中由于種種原因，數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)空缺或斷裂。插值方法能夠基于已有的數(shù)據(jù)，估算出這些空缺位置的值，常用的插值方法包括線性插值、多項式插值、樣條插值等，考慮到數(shù)據(jù)的時間或空間連續(xù)性，為數(shù)據(jù)的完整性提供保障。

4.2 數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)融合可以將來自不同來源的數(shù)據(jù)或信息合并到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架中。在水文研究中一般應(yīng)用數(shù)據(jù)融合將衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面觀測數(shù)據(jù)以及其他信息源融合在一起，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的空間和時間覆蓋性，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。例如，通過融合衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面站點(diǎn)的觀測，得到更高分辨率和更準(zhǔn)確的地表溫度或降水分布圖。數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵在于確定各數(shù)據(jù)源的權(quán)重和融合算法，以確保合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)同化則結(jié)合了觀測數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型來估計系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)或預(yù)測其未來狀態(tài)。在水文水資源研究中，數(shù)據(jù)同化常用于整合模型輸出和實(shí)際觀測，改進(jìn)模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，通過算法，如卡爾曼濾波或集合濾波，校正模型輸出，使其更接近實(shí)際觀測。例如，將衛(wèi)星觀測的土壤濕度數(shù)據(jù)同化到陸地水文模型中，提高模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。

5 自動化技術(shù)在水文水資源數(shù)據(jù)整編中的應(yīng)用

5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來識別模式、建立模型并進(jìn)行預(yù)測。在水文水資源數(shù)據(jù)整編中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以被用于自動化地檢測和修正數(shù)據(jù)中的異常值或噪聲。深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已在處理空間和時間數(shù)據(jù)上顯示了其高效性。對于水文水資源來說，數(shù)據(jù)往往具有顯著的空間和時間相關(guān)性。例如，深度學(xué)習(xí)可以被用于衛(wèi)星圖像的解析，以識別河流、湖泊、土壤濕度等水文特征，或者對時間序列數(shù)據(jù)如流量、降雨記錄進(jìn)行預(yù)測和模式識別。與傳統(tǒng)的物理模型相比，深度學(xué)習(xí)模型不需要明確的物理方程，但可以通過數(shù)據(jù)自身學(xué)習(xí)并捕捉其內(nèi)在的復(fù)雜模式。

5.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心在于處理、存儲和分析大規(guī)模、多樣性和高速產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在水文水資源數(shù)據(jù)整編中，大數(shù)據(jù)平臺如Hadoop 和Spark 提供了分布式存儲和并行處理的能力，即使在處理PB級別的數(shù)據(jù)時，大數(shù)據(jù)平臺也可以保持良好的性能和響應(yīng)速度。除了存儲和處理能力，大數(shù)據(jù)技術(shù)還為數(shù)據(jù)的高效查詢和檢索提供了支持。例如，NoSQL數(shù)據(jù)庫如MongoDB和Cassandra能夠?yàn)榉墙Y(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的水文數(shù)據(jù)提供靈活的存儲和快速查詢，滿足了現(xiàn)代水文研究對數(shù)據(jù)多樣性和高并發(fā)查詢的需求。

5.3 云計算與邊緣計算

云計算，以其分布式、可擴(kuò)展的計算資源，已經(jīng)成為處理大規(guī)模水文數(shù)據(jù)的理想選擇。通過云計算平臺，研究者無須擔(dān)心底層硬件和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，可以直接訪問大量的計算能力和存儲資源。這種按需獲取的資源模型使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)整編、模型運(yùn)行和分析任務(wù)成為可能，即使在需要巨大計算力的情境下。在水文水資源監(jiān)測中，許多數(shù)據(jù)是在偏遠(yuǎn)地區(qū)或難以訪問的地方產(chǎn)生的，因此實(shí)時將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆?wù)器可能不切實(shí)際或成本過高。邊緣計算提供了在數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行初步處理、過濾和分析的方法，只將必要的、處理后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆?wù)器或云端，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本，還提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和實(shí)時分析能力。當(dāng)將云計算與邊緣計算結(jié)合使用時，形成了層次化、分布式的數(shù)據(jù)整編框架。原始數(shù)據(jù)首先在邊緣進(jìn)行初步處理和篩選，然后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行深度分析、存儲和共享，為水文水資源數(shù)據(jù)整編提供高效、靈活的解決方案。

6 結(jié)語

由此可見，數(shù)據(jù)自動化整編在水文水資源研究中的重要性不言而喻，不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，還為更深入地研究和決策提供了堅實(shí)的基礎(chǔ)。然而，當(dāng)前的研究仍存在局限性，如對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理、跨尺度和跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)整合等問題。為了更好地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，未來的研究應(yīng)進(jìn)一步深化對新技術(shù)的探索，加強(qiáng)跨領(lǐng)域的合作，并始終將可持續(xù)性和環(huán)境保護(hù)放在首位。