文|汪福成

可視化數(shù)據(jù)挖掘在水利工程管理中的使用

文|汪福成

水利工程作為基礎(chǔ)設(shè)施，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和人口的不斷增多，水利事業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的命脈和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。怎么樣做好農(nóng)田水利工程管理，保證水利工程發(fā)揮重要作用，是擺在每個(gè)水利人面前的一個(gè)重大課題。

水利工程建設(shè)是國(guó)家基礎(chǔ)性建設(shè)項(xiàng)目，是真正為人民服務(wù)的一項(xiàng)民生工程，水利工程能有效控制和調(diào)配自然界的地表水和地下水，在灌溉排澇，工業(yè)生產(chǎn)，泄洪防災(zāi)和運(yùn)輸?shù)确矫姘l(fā)揮了重要作用，具有社會(huì)服務(wù)性和經(jīng)濟(jì)效益性的特點(diǎn)，是新形勢(shì)下開(kāi)展的一項(xiàng)事關(guān)廣大人民群眾切身利益的重要建設(shè)項(xiàng)目。但是水利工程作為一個(gè)龐大的水利工程體系，需要投入大量的人力物力進(jìn)行有效的管理，才能讓水利工程持續(xù)健康快速的發(fā)展進(jìn)行。如何做好管理，直接影響著工程的投資效益與安全運(yùn)行。而由于水利工程管理有其自身的特殊性、復(fù)雜性，在工程管理過(guò)程中仍出現(xiàn)了一些問(wèn)題，這就需要我們借助現(xiàn)代化的信息手段來(lái)輔助進(jìn)行決策與管理，利用可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)田水利工程管理中的應(yīng)用。

可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)認(rèn)識(shí)

數(shù)據(jù)挖掘和可視化是信息社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)，可視化是使用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)來(lái)表征數(shù)據(jù)，把隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息以更加直觀，同時(shí)容易領(lǐng)會(huì)的圖像方式進(jìn)行表達(dá)，達(dá)到更加快速獲取信息的目的。數(shù)據(jù)可視化是對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的各類(lèi)數(shù)據(jù)用圖形圖像方式表示,當(dāng)做一種表示工具,如解析復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)或者是生成最初的視圖，以及顯示分析結(jié)果，并作為數(shù)據(jù)分析過(guò)程中非常重要的階段。數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量的數(shù)據(jù)中提取或“挖掘” 隱含的、未知的并且具有潛在價(jià)值的信息過(guò)程。例如我們可以采用數(shù)據(jù)挖掘的方法分析河道河情、水土保持、河道險(xiǎn)工、水量調(diào)度、防洪和實(shí)時(shí)雨水情等方面的發(fā)生變化情況，總結(jié)其一般的發(fā)生變化規(guī)律，從而利用數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的信息采取相應(yīng)的措施，更好地發(fā)揮水利工程的效益，為水利工程的管理提供決策依據(jù)。

可視化數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程是一個(gè)長(zhǎng)期反復(fù)的過(guò)程，對(duì)于挖掘需要探索的問(wèn)題通常是沒(méi)法預(yù)知最后結(jié)果的狀況下，預(yù)見(jiàn)探索問(wèn)題可以很好避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性，更好的提高成功效率。達(dá)到事物飛本質(zhì)，使得問(wèn)題的解決方案更加趨于最優(yōu)化，可視化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括4個(gè)方面，一是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇。選擇查找全部與業(yè)務(wù)目標(biāo)相聯(lián)系的內(nèi)部與外部的數(shù)據(jù)信息，并從中選出能夠用于數(shù)據(jù)挖掘的信息。二是對(duì)被選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理形成格式化數(shù)據(jù)。三是對(duì)格式化的信息進(jìn)行挖掘。四是吸收其中有用的知識(shí)。

可視化數(shù)據(jù)挖掘在水利工程管理的使用

水利工程在快速的建設(shè)中，水利工程管理系統(tǒng)也在不斷增多，水利工程信息化成為當(dāng)今水利工程的發(fā)展方向。但是水利工程信息系統(tǒng)還有很多缺陷，在提供服務(wù)方面只是業(yè)務(wù)性方面，對(duì)于管理決策很少涉及。尤其是水利工程數(shù)據(jù)化管理更快的向現(xiàn)代化方面發(fā)展，存在著大量的非空間數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)包括地圖、預(yù)處理過(guò)的遙感圖像、視頻等數(shù)據(jù)。在對(duì)于這些數(shù)據(jù)，人們往往處理不到位或不能及時(shí)。尤其是在空間類(lèi)型數(shù)據(jù)方面。他們雖然知道這些數(shù)據(jù)中存在了大量的有價(jià)值的信息，但是卻不能有效的將它們合理的利用。而在水利工程建設(shè)和管理中，影響決策的數(shù)據(jù)來(lái)源是各種類(lèi)型，包括氣象數(shù)據(jù)庫(kù)、蓄雨情和水情數(shù)據(jù)庫(kù)、滯洪區(qū)空間分布式社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和水旱災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)等豐富多樣的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)收集處理，已經(jīng)不能解決復(fù)雜的問(wèn)題。作為可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的、潛在的信息知識(shí)。而不同數(shù)據(jù)的收集與整理就必須依賴(lài)于建立完善的數(shù)據(jù)庫(kù)，所以對(duì)于水利工程而言，數(shù)據(jù)庫(kù)可以建立水文、實(shí)時(shí)雨水情、河道險(xiǎn)工、河道河情、水量調(diào)度和防洪工程等，并選擇合適的可視化數(shù)據(jù)挖掘方法，才能選擇有用的數(shù)據(jù)。

實(shí)例分析：農(nóng)田用水情況，獲取農(nóng)田用水需求

聚類(lèi)就是將輸入的無(wú)任何類(lèi)型標(biāo)記的離散且無(wú)明顯規(guī)律而言的數(shù)據(jù)，按一定的規(guī)則劃分為若干個(gè)類(lèi)或簇，同一個(gè)類(lèi)或簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性，聚類(lèi)可以強(qiáng)化人們對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)能力。聚類(lèi)分析的方法把我縣不同農(nóng)田用水情況進(jìn)行分類(lèi)，然后對(duì)不同類(lèi)型的農(nóng)田用水地方提供不同的服務(wù)，這樣可以更好的管理農(nóng)田用水的使用情況，同時(shí)還給有特定農(nóng)田用水者提供專(zhuān)門(mén)的服務(wù)。下面根據(jù)一些農(nóng)田用水多少的數(shù)據(jù)進(jìn)行了具體的挖掘?qū)嶒?yàn)，實(shí)現(xiàn)了聚類(lèi)分析在農(nóng)田用水?dāng)?shù)據(jù)管理方面的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。本文將做的是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘分析，分析近三年我縣農(nóng)田用水情況，所以我們要先做一下數(shù)據(jù)的預(yù)處理，把在這三年之前的農(nóng)田用水情況棄掉不用，原因是我縣農(nóng)田用水情況變化會(huì)很大，所以近兩年的數(shù)據(jù)更具代表性，用來(lái)進(jìn)行分析也會(huì)更加貼近我縣農(nóng)田用水的真實(shí)需求。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)。我們將使用k-means算法對(duì)第一步中清理出來(lái)的數(shù)據(jù)采取聚類(lèi)挖掘，設(shè)置聚類(lèi)個(gè)數(shù)為三。代表把我縣農(nóng)田用水情況一共分成3個(gè)大類(lèi)，一類(lèi)為頻繁農(nóng)田用水地方，一類(lèi)為普通農(nóng)田用水地方，一類(lèi)為偶爾農(nóng)田用水地方．分類(lèi)好了以后，我們就可以針對(duì)不同的農(nóng)田用水提供不同的、更加符合農(nóng)田用水需求的、個(gè)性化的服務(wù)了。然后是進(jìn)行三個(gè)步驟對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析：（1）把目標(biāo)對(duì)象劃分成n個(gè)非空子集（聚類(lèi)）；（2）對(duì)每個(gè)聚類(lèi)中所有點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算平均值，然后把平均值作為每個(gè)聚類(lèi)的中心；（3）對(duì)每個(gè)點(diǎn)到聚類(lèi)中心的距離計(jì)算分析，并把每個(gè)點(diǎn)聚類(lèi)到離該點(diǎn)最近的聚類(lèi)中心的聚類(lèi)中去反復(fù)執(zhí)行（2）、（3），直到聚類(lèi)中心不再進(jìn)行大范圍移動(dòng)或者聚類(lèi)次數(shù)達(dá)到要求為止。

挖掘統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析。對(duì)于挖掘出來(lái)的農(nóng)田用水地方，第一類(lèi)頻繁農(nóng)田用水地方可以適當(dāng)?shù)脑黾悠涔┧舷蓿玫臐M足該地區(qū)農(nóng)田對(duì)水的需求；對(duì)于第三類(lèi)偶爾需要農(nóng)田用水地方，則可以采用其他的挖掘方法，研究他們的農(nóng)田用水少的原因和該地區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)，從而相應(yīng)地改善該地區(qū)的地理環(huán)境，達(dá)到創(chuàng)造更好的地區(qū)優(yōu)勢(shì)。這樣把農(nóng)田用水分類(lèi)之后再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以更加精確地挖掘出不同農(nóng)田用水地方的不同需求，可以給不同需求的地方提供具有個(gè)性化的幫助。

（作者單位：民和縣水利局）