CN114139884A - 用于河长履职的数据处理方法、系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于河长履职的数据处理方法、系统和存储介质，可应用于大数据分析技术领域。本发明方法包括以下步骤：获取河长履职数据和外业巡查数据；根据河长数据和外业巡查数据建立河长履职电子档案；对河长履职电子档案进行四个强关联分析；根据分析结果生成履职监管可视化图。本发明通过根据获取的河长数据和外业巡查数据建立河长履职电子档案，使得后期数据查找有迹可循，然后对河长履职电子档案进行包括河段分析、河长分析、问题分析和水质分析的四个强关联分析，从而实现河长履职的科学量化，接着根据分析结果生成履职监管可视化图，便于查看并了解历史数据和河长履职效果。

Description

用于河长履职的数据处理方法、系统和存储介质

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，尤其是一种用于河长履职的数据处理方法、系统和存储介质。

背景技术

相关技术中，随着社会的发展，人们开始越来越重视我们所赖以生存的环境，其中，进一步加强河湖管理保护工作是其中一项重点工作，即由各级相关部门的主要负责人担任“河长”，负责组织相应河湖的管理和保护工作。河长日常的工作包括巡河，以便能及时发现河流的污染问题并将问题上报。目前，在河长履职过程中，河长领治作用并没有完全体现出来，河长履职过程阐述的数据没有一个科学的量化方式，从而使得河长履职过程无法进行追溯，后期无法进行追责。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种用于河长履职的数据处理方法、系统和存储介质，能够对河长履职的数据进行科学量化，以实现河长履职轨迹的可追溯。

一方面，本发明实施例提供了一种用于河长履职的数据处理方法，包括以下步骤：

获取河长履职数据和外业巡查数据；

根据所述河长数据和所述外业巡查数据建立河长履职电子档案；

对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，所述四个强关联分析包括河段分析、河长分析、问题分析和水质分析；

根据分析结果生成履职监管可视化图。

在一些实施例中，所述对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，包括：

基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价指标体系；

根据所述河长履职评价指标体系对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析。

在一些实施例中，所述基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价指标体系，包括：

从河长巡河、问题上报、问题处理、上下级河长管理、河湖水质、激励问责、社会监督和学习培训其中至少一项构建河长履职评价指标体系。

在一些实施例中，所述根据所述河长履职评价指标体系对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，包括：

获取河湖水质监测数据和外部评价信息；

根据所述河长履职电子档案内的河长履职历史数据、所述河湖水质监测数据和所述外部评价信息，采用所述河长履职评价指标体系对河长履职的各项指标进行打分。

在一些实施例中，所述河长履职评价指标体系的权重，通过以下步骤确定：

建立层次结构模型；

构造所述层次结构模型内各层的成对比较矩阵；

判断所述成对比较矩阵的一致性校验；

当所述成对比较矩阵的一致性校验不通过，则重新构造成对比较矩阵；当所述成对比较矩阵的一致性校验通过，则对多专家权重数据进行综合处理。

在一些实施例中，所述层次结构模型包括目标层、准则层和指标层。

在一些实施例中，所述构造所述层次结构模型内各层的成对比较矩阵，包括：

获取专家意见；

根据所述专家意见判断所述层次结构模型的同一层要素之间的重要性，并构造所述准则层和所述指标层的成对比较矩阵。

在一些实施例中，所述对多专家权重数据进行综合处理，包括：

获取目标权重向量和预设权重向量的相似度，所述预设权重向量不包括所述目标权重向量；

根据所述相似度确定权重赋值方式的重要性；

根据所述权重赋值方式的重要性确定权重组合赋值方式；

根据所述权重组合赋值方式计算得到目标权重。

另一方面，本发明实施例提供了一种用于河长履职的数据处理系统，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的用于河长履职的数据处理方法。

另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现所述的用于河长履职的数据处理方法。

本发明实施例提供的一种用于河长履职的数据处理方法，具有如下有益效果：

本实施例通过先获取河长履职数据和外业巡查数据，并根据河长数据和外业巡查数据建立河长履职电子档案，使得后期数据查找有迹可循，然后对河长履职电子档案进行包括河段分析、河长分析、问题分析和水质分析的四个强关联分析，从而实现河长履职的科学量化，接着根据分析结果生成履职监管可视化图，便于查看并了解历史数据和河长履职效果。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明，其中：

图1为本发明实施例的一种用于河长履职的数据处理方法的流程图；

图2为本发明实施例的应用系统的数据处理示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

参照图1，本发明实施例提供了一种用于河长履职的数据处理方法，本实施例可应用于APP软件对应的数据处理器内。在应用过程中，本实施例包括以下步骤：

S11、获取河长履职数据和外业巡查数据；

S12、根据河长数据和外业巡查数据建立河长履职电子档案；

S13、对河长履职电子档案进行四个强关联分析，其中，四个强关联分析包括河段分析、河长分析、问题分析和水质分析；

S14、根据分析结果生成履职监管可视化图。

例如，当本实施例应用于图2所示的系统时，本实施例可以概括为数据采集、数据提炼、数据挖掘、数据分析和数据应用这几个步骤。具体的，数据采集包括河长履职的数据，这些数据可以包括河长在履职过程的河段路线、河流水质信息、问题反馈、处理方式以及下属河长的履职信息。同时，数据采集还包括内外业数据融合一体化平台以数据指导方式发送的外企巡查的有关数据，外企巡查的有关数据可以包括河流水质、问题反馈信息、河长履职的实际情况等。在完成一个阶段的数据采集后，对采集的数据进行数据提炼，并生成河长履职电子档案。在这个过程中，还可以通过内外业数据融合一体化平台对生成河长履职电子档案进行数据完善。然后基于这个河长履职电子档案进行数据挖掘，比如挖掘到河长巡河的历史数据、问题上报情况、问题处理过程、下级的管理、河湖水质、对各个河长的激励问责情况、社会监督等数据、河长监督平台的学习培训等内容。在挖掘过程中，还可以通过内外业数据融合一体化平台对挖掘数据进行支撑，例如，对挖掘数据提供其他方面的参考信息。根据挖掘到的数生成河长履职评价等信息。基于河长评价信息和挖掘到的信息进行数据分析，例如河段分析、河长分析、问题分析、水质分析，可概括为四个强关联分析。在分析过程，同样可以通过内外业数据融合一体化平台提供业内数据支持，从而提高数据分析结果的准确性。在完成数据分析后，可以将分析结果进行应用，例如，生成履职监管可视化图，并将这个可视化图发送到用户平台进行可视化显示。还可以将这些分析数据发送到线上线下学习培训联动平台，从而使河长和其他监管人员及时了解和掌握具体情况。在应用过程中，也可以通过内外业数据融合一体化平台提供业内数据的支撑。

可以理解的是，本实施例采用数据挖掘技术，通过两条技术路线，实现对河长的标准化管理与规范化服务：

第一个是以四个强关联为关键路径，对河长履职的全过程信息进行采集、提炼、挖掘、分析。即以河长履职全过程相关数据采集为基础，对数据相关性进行分析和提炼，形成丰富、完善、健全的河长履职信息跟踪记录数据库，建立涵盖河长基础信息、多方面履职动态信息在内的河长履职电子档案，并基于河长履职电子档案进行数据挖掘，基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价的指标体系，为“河段、河长、问题、水质”四个强关联分析提供支撑，并最终应用于履职监管可视化一张图和线上线下学习培训联动平台，实现对河长履职的分析预警和培训筛选跟踪。

第二个是以内外业融合为核心手段，通过内外业数据融合一体化平台，一方面扩充河涌数据的获取渠道，建立规范化的外业信息补充机制，将内业数据完善到河涌治理的每一个点，以提高决策工作的及时性和准确性，达到深化河长管理和服务水平的目的。另一方面充分挖掘内业数据的关联性，探索建立高准确度的外业指引规范，以实现定向巡查发现问题，定向教导河长履职，以信息化的技术手段提高外业巡查工作效率和效益，以促成外业工作从单打独斗到联合作战的转变。

在一些实施例中，本实施例在进行四个强关联分析，通过先基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价指标体系，然后根据河长履职评价指标体系对河长履职电子档案进行四个强关联分析。具体地，为提高河长工作效率与业务水平，实现对河长的有效监管、预警、调度，达到可持续地开展河长日常工作，将河长制落到实处，建立面向区、镇街、村居三级河长的河长履职评价指标体系及评价方法，分级量化河长履职行为，形成对河长履职形式、内容及成效的全方面多维度评价。本实施例选取了河长巡河、问题上报、问题处理、下级河长管理、河湖水质、激励问责、社会监督、学习培训八个方面24项指标构成河长履职评价指标体系。

可以理解的是，本实施例的关联分析是通过先获取河湖水质监测数据和外部评价信息，然后根据河长履职电子档案内的河长履职历史数据、河湖水质监测数据和外部评价信息，采用河长履职评价指标体系对河长履职的各项指标进行打分。具体地，以各级河长为单元建立河、湖长履职档案，对河长任离职、管辖河湖、管辖下级河长等基础信息和河长巡河、问题上报、问题处理、下级河长管理、激励问责、社会监督、学习培训等动态履职信息进行跟踪建档，为河长管理提供一个履职查询有记录、统计分析有数据、激励问责有依据的方式。结合预先存储的河长履职记录、河湖水质监测结果以及外部评价信息等，对河长履职的各指标按完成率或完成效果情况依据科学公式进行打分，指标评估赋分采用百分制。

在打分过程中，河长履职评价指标体系的权重可通过以下步骤确定：

建立层次结构模型：河长履职评价任务为目标层，若干类履职任务作为准则层，若干个指标作为指标层。目标层、准则层、指标层共同组成层次结构模型。

构造层次结构模型内各层的成对比较矩阵，例如先获取相关专家意见，根据专家意见判断层次结构模型的同一层要素之间的重要性，并构造准则层和所述指标层的成对比较矩阵。

判断成对比较矩阵的一致性校验。具体可通过编写Python程序，实现数据的计算与处理，对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，并计算CI和CR值，判断矩阵是否满足一致性条件。若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。

当所述成对比较矩阵的一致性校验通过后，还可以对多专家权重数据进行综合处理。具体地，先获取目标权重向量和预设权重向量的相似度，其中，预设权重向量不包括所述目标权重向量，然后根据相似度确定权重赋值方式的重要性，并根据权重赋值方式的重要性确定权重组合赋值方式，然后根据权重组合赋值方式计算得到目标权重。例如通常多专家主观赋权法计算所得的权重向量是不相同的，从相似学原理分析，有的权重向量比较相似，有的则相似程度差点。如果一种赋权法所得的向量与其它赋权法所得的向量相似程度大，则说明多数决策者持有相近的主观偏好或由原数据处理得到的权重比较稳定可靠，这些权向量在组合权向量中应获得更大的比重。因此，可以通过权重向量与其它权重向量总相似度的相对大小来度量各种赋权方法的相对重要性。根据基于向量相似度的组合赋权算法，编程实现最终权重的计算。

在完成权重的确定后，统计周期内，自动进行数据挖掘及处理，通过各个二级指标得分乘以各自的权重值，得到各项二级指标得分值，各个一级指标得分加权总和为履职评价总得分，可据此进行排名及考核工作，能够督促河长积极履职，真实反映河长的履职情况，并筛选出优秀河长与履职不积极的河长，鼓励先进，鞭策后进，激发调动河长工作的积极性、主动性。

在完成河长履职情况分析后，建立履职监管一张图，强化河长履职监管调度可视化。以河长履职一张图为基础，构建河长履职监管闭环，对河长履职数据进行实时统计分析，分区域、分流域、分层级对河长巡河、河湖问题、水质等存在问题的情况进行及时预警，实现电子地图、河长APP工作台的信息联动，建立有效的分级预警和联合调度。

同时构建河道巡查数据内外业一体化作业平台。例如，以河涌为基本单位，以河涌问题为抓手，建立河道巡查数据内外业融合一体化作业平台。一方面利用统一的信息化手段提高外业巡查的工作效率，并通过GIS(地理信息系统)手段将外业数据进行整合入库及定点上图，如每次巡查过程中发现的各类污染源(位置、具体情况)、其他影响河道水质问题、周边用水企业等巡查数据及每条河流的排口等；另一方面，将内业河长履职数据扩充为包括通过其他渠道可以获取到的河涌历史数据，如河长系统的河道问题数据、治水投诉系统的河道问题数据、12345投诉数据、有奖举报系统的河道问题数据等反映河道问题的数据，结合原有的河长履职的数据进行数据归纳，将内业数据完善到河涌治理的每一个点，进行数据的双向、可追溯式管理，达到内外业一体化融合的工作目标。

而河长制全面落地见效，关键在于发挥好基层河长的战斗堡垒作用，让基层河长成为撬动源头治理的支点，充分发挥其熟悉基层的“领头雁”效应。强监管、强问责解决的是河长“要管”的问题；抓好河长培训，提升河长履职能力和专业水平，解决的是“会管”的问题。基层河长只有“要管”“会管”才能“管好”，才能在河湖治理的具体工作中抓住要害、解决问题，才能真正让河长制在河湖治理工作中发挥“河长领治”的作用。为了提升河长的工作效率、效果与效益，本实施例还同步构建河长线上线下学习培训联动平台，为河长履职、河长办日常工作提供政策法规解读、履职技巧培训、经验举措分享等一系列的知识技能培训软保障。

在培训过程中，可以通过提供视频、漫画、治水案例、趣味答题等丰富多元的学习资源。同时以河长个体履职薄弱点为导向，以数据驱动挖掘培训需求，开展针对性的河长培训并即时评估学习效果，并及时向河长推送履职评估报告，帮助河长掌握自身履职变化。

为了确保培训的有效性需要充分运用信息化手段，利用河长管理信息系统的海量履职数据驱动需求挖掘，以河长的履职评价为依据，针对性满足培训需求的个性化。河长履职问题各式各样，要针对不同的人群、不同的问题，选择合适的形式和内容，本实施例还可以通过培训对象筛选机制、课程开发机制、履职跟踪机制，保障培训的有效性和长效性，如开展同一问题专题座谈、同一河段纽带式培训、基层河长现场培训、区级河长送教上门、线上培训直播和网络微课堂等形式。

在试验过程中，通过培训跟踪机制，对已培训河长进行了为期6个月的履职数据跟踪分析发现，一是巡河不达标河长大幅减少，以“河长办管理专题培训”前后数据为例，涉及到5个区的巡河不达标的镇、村级河长从219人减少到114人，环比减少47.9％；二是已培训镇街河长办问题办结率大幅提升，以“流溪河纽带式培训”月均数据为例，其中一个镇月均办结率从47.55％提升到97.48％；另一个镇月均办结率从66.55％提升到98.52％；还有一个镇月均问题办结率由的44.58％提升到100％。

本发明实施例提供了一种用于河长履职的数据处理系统，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行图1所示的用于河长履职的数据处理方法。

本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。

本发明实施例提供了一种存储介质，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现图1所示的用于河长履职的数据处理方法。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的用于河长履职的数据处理方法。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

Claims (10)

1.一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取河长履职数据和外业巡查数据；

根据所述河长数据和所述外业巡查数据建立河长履职电子档案；

对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，所述四个强关联分析包括河段分析、河长分析、问题分析和水质分析；

根据分析结果生成履职监管可视化图。

2.根据权利要求1所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，包括：

基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价指标体系；

根据所述河长履职评价指标体系对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析。

3.根据权利要求2所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述基于层次分析法从多个维度构建河长履职评价指标体系，包括：

从河长巡河、问题上报、问题处理、上下级河长管理、河湖水质、激励问责、社会监督和学习培训其中至少一项构建河长履职评价指标体系。

4.根据权利要求2所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述河长履职评价指标体系对所述河长履职电子档案进行四个强关联分析，包括：

获取河湖水质监测数据和外部评价信息；

根据所述河长履职电子档案内的河长履职历史数据、所述河湖水质监测数据和所述外部评价信息，采用所述河长履职评价指标体系对河长履职的各项指标进行打分。

5.根据权利要求2所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述河长履职评价指标体系的权重，通过以下步骤确定：

建立层次结构模型；

构造所述层次结构模型内各层的成对比较矩阵；

判断所述成对比较矩阵的一致性校验；

当所述成对比较矩阵的一致性校验不通过，则重新构造成对比较矩阵；当所述成对比较矩阵的一致性校验通过，则对多专家权重数据进行综合处理。

6.根据权利要求5所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述层次结构模型包括目标层、准则层和指标层。

7.根据权利要求6所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述构造所述层次结构模型内各层的成对比较矩阵，包括：

获取专家意见；

根据所述专家意见判断所述层次结构模型的同一层要素之间的重要性，并构造所述准则层和所述指标层的成对比较矩阵。

8.根据权利要求5所述的一种用于河长履职的数据处理方法，其特征在于，所述对多专家权重数据进行综合处理，包括：

获取目标权重向量和预设权重向量的相似度，所述预设权重向量不包括所述目标权重向量；

根据所述相似度确定权重赋值方式的重要性；

根据所述权重赋值方式的重要性确定权重组合赋值方式；

根据所述权重组合赋值方式计算得到目标权重。

9.一种用于河长履职的数据处理系统，其特征在于，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-8任一项所述的用于河长履职的数据处理方法。

10.一种存储介质，其特征在于，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-8任一项所述的用于河长履职的数据处理方法。

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