摘要：我国是一个极度缺水的国家，随着经济的开展，人口的增加，我国水资源的供需矛盾日趋严重，对水资源安全和水利工程的安全高效运行提出了更高的要求。政府对于水利工作也越发的重视...

我国是一个极度缺水的国家，随着经济的开展，人口的增加，我国水资源的供需矛盾日趋严重，对水资源安全和水利工程的安全高效运行提出了更高的要求。政府对于水利工作也越发的重视，2019年全国水利工作会议上，水利部提出以“水利工程补短板，水利工作强监管”作为将来工作的总基调。殊不知传统水利很难再适应当今新时期的水利管理要求了。随着第三次信息技术浪潮的到来，大数据、物联网等高新信息技术为水利信息化、现代化和智能化开展给予了良好的契机，开展智慧水利，正成为水利现代化，提高水资源利用率，保护环境的必然选择。

传统水利管理所面临的困境：

1、数据分散化，没法明确分析已有资源；

2、数据更新时间不固定，无法确定数据的实效性、准确性；

3、数据共享存在壁垒，孤岛效应严重；

4、数据价值尚需深度挖掘，没法辅助指挥决策；

5、数据整合工作繁杂，不知道该如何召开。

为解决上述问题，相结合高新信息技术搭建智慧水利信息化管理系统，确保数据的实时有效有助于智慧水利建设的开展。

1,、实时数据整合

系统依照统一的标准规范对水利数据进行收集、调查、梳理和规划，在实现水利数据资源要素语义协调一致的基础上，建立数据资源目录进行整合，为使用者给予数据资源发现和定位服务，为实现不同部门、不同业务数据资源的共享及管理奠定基础。

2、数据资源池

依据数据资源目录建设水利基础库、监测库、业务库、主题库和元数据库，对集成的海量多源异构数据实施抽取、清洗、转换和加载等治理措施，形成标准化、高质量的水利数据资源池，实现水利结构化数据、非结构化和流数据高效存储与在线处理。

3、数据汇集、更新与维护平台

依照水利数据资源目录，建立各种水利数据标准，明确数据质量控制方法、维护和更新方法，依据各级水利业务与综合决策需要，对各类结构化与非结构化数据、实时与历史数据进行池化汇集。顺利获得构建数据汇集更新平台，明确各种数据的责任单位，确保“一数一源”，并建立数据更新机制，明确数据更新频率，以实现“更新-验证-审核-入库”的更新流程，确保数据准确性和时效性。

4、数据交换与共享平台

依据用户权限给予以数据服务（数据接口）的方式实现数据交换与共享，顺利获得建立“服务注册-服务申请-服务审批-服务调用”标准流程，规范数据交换与共享，并给予数据大屏实时监控服务调用情况。

5、数据分析与挖掘平台

顺利获得建立以水利模型库、学习算法库、感知使能库、知识图谱库为基础的数据分析与挖掘平台，实现为水利业务应用给予模型、算法、知识等基础能力，实现对预测预报、工程调度、辅助决策等智慧水利核心功能的关键支撑。