CN111400372A - 一种智慧水利的信息系统构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水利信息化系统建设技术领域，具体地说是一种智慧水利的信息系统构建方法。本方法主要分为四部分：水利数据采集，数据存储，数据模型，数据应用。采用本方法，将水利数据进行数据贯穿，打通前台和后台的通道，对数据和应用进行合理布局，提供高效的稳定的唯一的数据源，保障水利信息业务的科学性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及水利信息化系统建设技术领域，具体地说是一种智慧水利的信息系统构建方法。
背景技术
水利信息化长期的业务实践积累了大量分布异构独立的业务数据。遥感、GIS、传感网和射频技术等现代化信息化术的发展与应用，全面拓展了水利信息的空间尺度和要素类型。水利数据己逐渐呈现出多源、多维、大量和多态的大数据特性。
发明内容
本方法是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、共享，同时统一标准和口径。本方法把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为用户提供高效服务。这些服务跟业务有较强的关联性，是独有的且能复用的，它是业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。本方法建设的基础还是数据仓库和数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，另一个是这套模型体现了巨大的应用价值。本方法跟之前大数据平台最大的区别，在于本方法距离业务更近，能更快速地响应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。
采用本方法，将水利数据进行数据贯穿，打通前台和后台的通道，对数据和应用进行合理布局，提供高效的稳定的唯一的数据源，保障水利信息业务的科学性和准确性。
本方法主要分为四部分：水利数据采集，数据存储，数据模型，数据应用。
水利数据采集：主要采集各种类型的水利数据，一般数据包含实时数据，历史数据，基础数据，非结构型数据等。数据种类有雨量、水位、潮位、流速、蒸发、水温等。数据来源可以有自动化采集、人工填报等。通过各种水利数据采集方式将数据进行统一的管理，供后端使用。
数据存储：根据数据的不同种类，依据水利数据存储标准进行数据的分类存储。
数据模型：根据水利数据应用的不同需求，构建不同的模型计算方式以及模型参数，对于数据模型模块，实现可扩展管理，实现新增模型、修改模型、删除模型等需求。
数据应用：对后端的数据应用系统提供统一的数据接口，为后端应用提供数据应用。
根据水利数据中台的构建方法，每个环节的具体实现可以由下面几个环节构成。
本发明所带来的有益效果是：
1)数据量大：水利数据量在数百GB或TB上；
2)来源及形式多样：包括勘测、设计、施工、管理等多种来源，以及长系列的结构化、半结构化数据和大量非结构化数据；
3)持续增长：在水利行业各领域和环节的信息化应用不断增加，监测密度及指标不断提升，数据增加速度不断加快；
4)数据价值高：水利数据是水利工程建设、管理及水行政业务处置的依据，蕴含较高的价值；
5)实时或准实时要求：部分水利数据(如河道流量监测、洪水水位监测等)是判别应急事件的依据，存在实时或准实时处理的需求。
所以在水利大数据特征的基础上，分析以上问题的关键技术，在传统水利数据中心的基础上，需要寻求一种技术实现大数据存储管理、数据模型管理和数据应用接口等功能的统一实现。
附图说明
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明较佳实施例所提供的一种智慧水利的信息系统构建方法的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详述：
作为本发明所述吸头生产装置的实施例，如图1所示，(1)数据采集
数据采集层主要是解决目前数据比较分散，数据存储标准及格式不统一的情况。一般汇集的数据有：实时雨水情遥测系统，洪水预报系统，工情数据系统，水库元数据管理，文档等非结构型数据等。这些数据通过数据提取，校验，存储等过程，将离散的数据集合进行统一的，标准的，集中的管理。
(2)数据存储分析
数据存储分析层主要是实现数据的标准化存储和数据的特征分析。
水利数据存储主要采用关系型数据库组织和管理结构化数据；地理空间数据的组织管理亦在关系型数据库的基础上扩展实现；半结构化或非结构化数据采用关系型数据库管理目录加文件存储方式组织管理。对于水利数据的存储与应用需求，现有架构在数据存储、处理和分析挖掘等方面存在瓶颈。基于大数据的水利数据中心架构，包括数据汇集、数据存储、数据处理分析以及数据应用四个层次。
1)数据存储。根据水利部关于水利行业数据库标准的规范，建设相应的数据库，从前端数据汇集层输入的数据进行对应存储。结构型数据以关系型数据库形式存储，非结构型数据以信息资源目录形式存储。
2)数据分析。在数据进行标准化存储完成后，经过历年数据累计以及历史数据的标准化录入之后，可以利用这些数据进行特征分析，数据挖掘，历史长数据统计等，数据成果可提供后端应用系统直接使用。另外，对于一些需要统一计算口径的数据也可通过该环节进行计算，将成果进行对外共享。
3)数据管理。
对于数据汇集产生的数据集，在使用过程中对数据的合理性和准确性进行甄别，异常数据出现时，需要人工介入进行数据处理。处理后的数据将以推送的方式通知后端其他应用系统，使其可以实时修正这些数据。一般数据管理的数据会有：实时遥测数据，基础信息数据，阶段性成果数据等。
(3)数据模型
数据模型主要实现将整理分析完成的数据以某一种方式方法提供给应用使用或者增加某一种或某一批新的数据分析方式方法供应用使用。一般传统水利上使用的较多的的有实时水利数据的获取，基础信息的获取，历史信息的获取，计算数据一般有库容数据，流速流量数据，面雨量数据，水利历史特征值，洪水预报信息等。数据模型管理系统通过对这些传统数据和计算数据的统一管理，制定唯一的数据提供方式，保证应用得到准确的唯一的数据。
(4)数据应用接口
数据应用接口主要实现将统一标准化管理之后的数据通过某种通信方式提供给后端应用系统使用。一般数据接口以API方式进行共享，应用系统不直接接触数据存储层的数据。分发方式可以有轮询或推送等方式，采用的通信方式可以有TCP长连接，UDP，SOAP，串口等方式，数据交互方式可以有Json，XML，TXT，自定义形式等。
应用系统在应用过程中不直接调用数据存储层数据，根据应用的需求，数据存储层将需要的数据分发到该应用系统的数据库中，使其一对一的访问控制，避免数据访问瓶颈。
以上所述为本发明的较佳工作方式，并非对本发明型作任何限制，其他根据本发明型技术实质进行任何的修改和改进、以及变换等效结构，均属于本发明型技术方案的保护范围之内。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节。
发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (6)
1.一种智慧水利的信息系统构建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：水利数据采集；
步骤二：数据存储；
步骤三：数据模型；
步骤四：数据应用。
2.如权利要求1所述的智慧水利的信息系统构建方法，其特征在于所述步骤一中，主要采集各种类型的水利数据，一般数据包含实时数据，历史数据，基础数据，非结构型数据等，数据种类有雨量、水位、潮位、流速、蒸发、水温等，数据来源可以有自动化采集、人工填报等。
3.通过各种水利数据采集方式将数据进行统一的管理，供后端使用。
4.如权利要求1所述的智慧水利的信息系统构建方法，其特征在于所述步骤二中，根据数据的不同种类，依据水利数据存储标准进行数据的分类存储。
5.如权利要求1所述的智慧水利的信息系统构建方法，其特征在于所述步骤三中，根据水利数据应用的不同需求，构建不同的模型计算方式以及模型参数，对于数据模型模块，实现可扩展管理，实现新增模型、修改模型、删除模型等需求。
6.如权利要求1所述的智慧水利的信息系统构建方法，其特征在于所述步骤四中对后端的数据应用系统提供统一的数据接口，为后端应用提供数据应用。
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