水文应急监测大数据的展望
我国逐渐进入到了大数据时代当中，我国社会各个行业逐渐开始应用大数据思维，在各个行业发展过程中起到了一定促进性作用，大数据衍生产品逐渐在各个领域当中得到应用，笔者依据实际工作经验及相关文献资料的记载，详细分析大数据在水文应急监测领域当中的应用，希望可以在日后相关工作人员对这个问题进行分析的时候，起到一定借鉴性作用，最终在我国社会经济发展进程向前推进的过程中，做出一定贡献。
标签：水文；应急监测；大数据；展望；分析
1、问题研究背景及意义
大数据技术是新一代的技术及架构，以其本身具备的成本低、速度快等特征，逐步在我国社会各个行业当中得到应用，大数据技术实际应用的过程当中，可以从超大规模数据当中将有价值的数据信息提取出来，在大数据技术发展的过程当中，处理海量数据也会显得更为容易一些，，是数据利用领域当中一种非常重要的工具，甚至在大数据技术实际应用的过程当中，可以让很多行业的商业模式发展根本性的转变。
在移动宽带发展速度大幅度提升的背景下，云计算、物联网通过更为丰富的传感设备以及移动终端进入到网络当中，在此基础上产生的数据以及数据的增长速度比以往任何一个时期都要多、快。因此水文应急监测领域当中自然也会考虑应用大数据技术，笔者依据实际工作经验及相关文献资料的记载，详细的分析大数据技术的优势，而后分析水文应急监测领域当中，大数据技术的实际应用情况，希望可以在日后相关工作人员对这个问题进行分析的时候，起到一定借鉴性作用，最终在我国水利事业发展进程向前推进的过程中，做出一定贡献。
2、大数据技术概述
2.1大数据的概念
大数据指代的是“大量”数据的集合，在这里所说的数据包含全部技术层面，是现阶段没有办法使用常规性软件获取、分析及处理的超大规模数据集合。
2.2大数据的特征
首先需要将“大”作为出发点，“大”指代的是数据规模，大数据一般情况下所说的是10TB规模以上的数据。在实际应用的过程当中具有体量大、多样性、价值密度低下以及速度快等特征。
数据体量大，在网络逐渐在我国社会各个领域当中得到应用之后，逐步构建出来各种类型自动化监测和采集系统，数据量呈现出来一种几何倍数增长态势，
从TB级别逐渐跃升到了PB级别。
数据类型比较多，物联网、云计算、平板电脑以及在世界范围内各个地区当中都得到应用的传感器，都是数据来源或者承载模式，数据种类及范围也逐渐在全部认知范围内有所体现，各种类型传感器实际应用的过程当中，可以感知到的数据逐渐在网络当中汇集起来，在科学技术发展的过程当中，也会用更加丰富的形式呈现在人们的眼前。
数据获取速度大幅度提升，在网络计算机速度大幅度提升的背景下，数据传输速度也不断提升，所以可以了解到的是，大数据处理技术和传统型数据处理技术之间有着本质差别。
数据价值低下，种类众多的大量数据当中，价值很高的数据却不是很多，比方说在对10T的水文应急监测视频资料进行审核的过程当中，真正具有参考价值的视频资料仅仅是有几秒钟而已，所以数据筛选技术是大数据处理领域当中一项十分重要的技术。
3、水文监测领域中大数据技术的应用
扩充基础资料收集范围，水文应急监测系统在经过一段时间的发展之后，监测内容包含降雨、河道、水库以及调水引水等，监测指标也达到了几百种，由水量到水体水质等多个领域当中开展数量众多的水文基础资料收集工作，自动化采集当中包含的内容是水位、流量、雨量以及地下水位，常规参数以及多参数水质监测体系，从某些就角度上进行分析，我国水文应急监测工作已经逐渐进入到大数据时代当中。
3.1拓展采集点
某市水文监测站点数量达到1000个以上，但是自动化采集比重仍然没有超过50%。不管从哪个角度上进行分析，大数据提出的实时、清晰反应现实发展变化情况的要求都没有办法得到满足。采集点数量大幅度提升，是发展过程当中提出的必然性要求，在分析采集设备的过程当中，关注点应当放置在持续性以及稳定性上，观测精准性不再是最为重要的问题。
在物联网发展的过程当中，传感器逐渐向着小型化和智能化的方向发展，从而也就可以让建设成本管理领域当中的问题得到解决，水文监测站点的数量将会得到大幅度提升。
3.2拓宽数据种类
现阶段水文监测模式的单一性比较强，仍然有大量的数据是结构化数据，非结构化数据的数量比较少，涉及到水资源的气象信息、下垫面信息以及城市管息没有纳入到管理范围当中，图形及视频信息也难以有效地收集起来，来源于自媒体当中的信息可以在日常工作当中提供一定帮助。所以仍然需要进一步拓宽
数据种类，提升监测范围及采集种类，争取可以将全部涉水内容涵盖起来，以便于可以让水文应急监测效果得到保证。
3.3应用社会资源及创新型技术
大数据时代下，数据生产模式发生根本性的变化，官方数据是主要来源，但是个人及企业数据在数据来源当中占据的地位越发重要起来，未来一段时间当中，数据来源一定是会显得更为丰富一些，
现阶段全部数据采集系统都是依据项目来应用，没有得到统一地规划，接收平台的数量非常多，使用到的数据处理模式也不同，因此网络信息化资源浪费问题十分严重，数据处理标准不一，数据处理工作的效率也十分低下。首先需要构建起来的是统一的采集接收系统以及数据处理系统。另外，数据也需要得到优化处理。在数据量大幅度提升的背景下，传统项目设计思路也应当发生一定变化，单种类数据唯一储存，不应当在单一数据的基础上拓展衍生数据库，现阶段余量采集数据库当中，不单单会将瞬时性采集雨量储存起来，也会储存衍生计算出来的各个时间段雨量，衍生数据的存在会浪费数量众多的数据库资源，会引发十分严重的数据重复问题，日后我国水文应急监测系统实际运行的过程当中，一定需要使用有效性比较强的措施解决这个问题，以便于可以对数据的价值做出保证。
参考文献：
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