【关键词】电子信息技术；水利资源；优化配置；创新实践

引言

全球水资源的供需矛盾不断加剧，在此情形下，达成水利资源的改良调配，成为保障社会经济可持续发展的关键所在。传统的水利资源调配模式，在数据收集、处理以及决策上，存在效率低下、精准度不够等局限性。电子信息技术具有高效的数据处理能力、强大的分析预测功能以及智能的决策支持特点，为水利资源优化调配带来了革命性的改变[1]。探究电子信息技术在水利资源优化调配中的创新应用，对于突破传统技术瓶颈，加强水利资源运作水平，实现水资源合理高效利用具有重要的理论价值和现实意义。

一、电子信息技术在水利资源优化配置中的关键技术

（一）物联网技术

物联网技术依靠传感器技术、通信技术以及网络技术，塑造起全方位的水利资源监测感知体系。在对水利设施和水资源环境执行监测时，各类传感器发挥着各自的作用。压力式水位传感器经由检测水体压力，并结合海拔等参数来精确计算水位；超声波流量传感器凭借多普勒效应，以非接触的方式去检测河流、渠道里的水流速度与流量；多参数水质传感器能够同步测出pH值、溶解氧、电导率、浊度这些重要的水质指标。

在通信传送方面，窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NBIoT）适合于低功耗、远距离的数据传输场合，偏远山区的水文监测站就可适用。而5G网络以高带宽、低时延为特性，给高清视频观测、即时大数据传输提供保障，从而满足大型水利枢纽的监测需求。这些数据先由边缘计算节点进行初步处理，去除无效部分之后，再通过无线网络或光纤专线向数据中心实时传递，进而创建起涵盖空间地理信息、时间序列数据的水利资源数据库，为水资源态势感知和调配决策提供基础支撑[2]。

（二）大数据技术

水利资源运作范畴的数据具备多源、复杂及动态等特性，其历史水文数据包含多年降水、径流、蒸发等观测记录。实时监测数据源于覆盖面广的传感器网络。社会经济用水数据覆盖工业、农业、生活等各行业的用水账目，大数据技术利用诸如Hadoop分布式文件系统这样的分布式存储架构来实现PB级数据的高效存储。

在数据处理这个阶段，依靠MapReduce、Spark等计算框架来对原始数据执行清洗去噪、格式转化和标准化处理，采用关联分析、聚类分析等数据挖掘算法，可以找出水资源时空分布规律，辨别出干旱高频发地区以及季节性用水高峰期。经由回归分析和时间序列预测模型，预估水资源供需缺口。这些分析成果给水资源配额分配、跨区域调水方案提供了量化依据，有助于实现水资源供需协调[3]。

（三）云计算技术

云计算平台依靠虚拟化技术，把物理服务器的资源抽象成能灵活调配的虚拟计算资源池。在水利资源改良调配领域，水资源模型的计算涉及大规模数值模拟。例如，流域水量兼顾模型需处理众多网格单元的水流计算。过去，单机计算耗时较长，然而，借助云计算平台，计算任务可被拆分为多个子任务，并并行分配至不同虚拟服务器节点执行，从而显著缩短计算时间。

云计算具备弹性扩展能力，可以按照业务需求动态调整计算资源。在汛期到来之前，水利部门会临时增加计算资源，用以支撑洪水演进模拟、防洪调度方案改进之类的复杂计算任务；到了非汛期便减少资源占用量，从而降低运营成本。利用像Docker这样的容器化技术以及微服务架构，达成水资源调配相关软件系统的快速部署及其更新换代，保证决策支持系统能够高效率运行[4]。

（四）人工智能技术

机器学习算法在水利资源领域的应用主要包含监督学习和无监督学习。支持向量机、随机森林等监督学习模型，利用历史水资源数据及其对应的影响因素，如气象条件、用水需求等来执行训练，从而创建水位预测、需水量预测模型。依靠长短期记忆网络的时间序列预测模型，就能有效地把握水资源变化的长期趋向和短期震荡，做到周、月甚至季度尺度的精确预测。