摘要：随着水利事业的发展，水利工程管理上也日益暴露出了管理水平低下、技术方法落后、资源利用率不高等薄弱环节，客观上制约了水利工程管理水平的提高，影响了水利工程项目的使用年限。这些问题的存在很多原因是管理中技术措施乏力、信息数据价值不高所引发的。数据挖掘技术由于可以在许多数据结构内检索查询相关知识内容，目前理论研究以及实践应用范畴都在不断地拓宽。本文结合水利工程规范化管理中利用数据挖掘方法应当把握的一些关键性因素，对空间数据挖掘同水利工程管理中GIS技术有机融合应用的几种方法进行了分析阐述。
关键词：水利工程；数据挖掘；管理技术
1.前言
随着经济社会发展的持续向好，近年来很多地方都建设了一些规模较大的水利工程项目，这些项目在抵御洪涝灾害侵袭、解决农业灌溉用水、电力能源供应、禽畜畜牧养殖、生态观光游览等方面日益发挥了重要作用，并且逐渐成为了经济社会发展和人们日常生活所需的重要组成部分。但是随着水利事业发展的越来越蒸蒸日上，水利工程管理上也日益暴露出了管理水平低下、技术方法落后、资源利用率不高等薄弱环节，客观上制约了水利工程管理水平的提高，影响了水利工程项目的使用年限。这些问题的存在很多原因是管理中技术措施乏力、信息数据价值不高所引发的。虽然一段时期以来在水利工程管理中开发和推广了包括管理信息系统在内的一系列现代化技术手段，在加快推进水利事业信息化、现代化、科学化管理进程上发挥了重要作用，不过这些技术在实际业务操作领域应用的比较多，在管理层面应用的比较少，无法适应水利工程管理事业的发展和社会群众的基本信息需求。数据挖掘技术探索和推广使用以来，其应用领域越来越广泛，如何将其与水利工程管理有机融合，也成为了很多水利行业专家和技术人员研究探讨的一项重要课题。因此，笔者试就数据挖掘技术在水利工程日常管理中的科学应用进行粗浅的分析研究，以便在促进水利事业发展中发挥一定的积极作用。
2.水利工程管理中利用数据挖掘方法应当把握的关键环节
数据挖掘技术通常是在诸多数据内采集发掘价值含量高、有开发利用潜能的信息数据。常规的数据挖掘技术在非空间领域比较适用，但是水利工程管理中的既涵盖了这种非空间数据，更包括数量很大的空间数据。也正是由于空间数据资源的客观存在，所以在水利工程日常管理的信息采集和利用中，就经常会使用到空间数据挖掘的相关方法。相对于传统的数据挖掘技术，在水利工程管理中还应当考虑到各种数据信息资源的历史性和特殊性，重点把握一些关键的技术性因素。
一是注意挖掘数据的相互联系。水利工程管理涵盖面广、涉及内容多、时间跨度大，经常会关系到诸多领域，牵扯到很多专家和技术人员的共同配合。在管理决策出台前通常需要考虑方方面面的历史性影响因素，并且对多种信息数据进行比对研判，基于多种情况的分析研究，并参考专家和技术人员的各方面建议，但是很多人往往只是基于自身因素对数据进行分析评定，所以这就需要注意挖掘数据的空间联系，技术手段上也要注意信息资源的相互链接，因此一般会选择交叉式数据采集查询的技术，以实现数据的准确度和科学性。
二是注意数据挖掘的空间对应。目前水利工程管理中使用比较广泛的是地理信息系统也就是GIS，所以很多空间数据的挖掘形成往往是基于GIS所得，建立起空间范畴上的集检索、采集、测算、分析、可视为一体的数据挖掘应用体系。但是这种技术由于具有相对的复杂特性，因此在数据挖掘技术应用的时候要考虑空间上的对应性，实现数据挖掘技术与GIS的科学合理利用，妥善解决空间数据采集利用的复杂难题。
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三是注意数据挖掘的建模分析。在水利工程管理中应用数据挖掘技术，通常事先构建系统建模，确保数据信息利用的科学性和规范性。目前建模方法对于保证水利工程管理质量，加强数据采集分析利用方面具有至关重要的影响，这也是构建水利工程管理体系的关键一环。所以模型建立的方法和技术处理对于保证数据挖掘在水利工程管理中的科学应用非常重要。
3.数据挖掘技术在水利工程管理中的应用分析
目前在水利工程管理上，往往要受到地形地貌、经济发展、水文地理、生态环境等诸多因素的影响，随着GIS系统的逐渐探索推广使用，在加强对海量空间数的采集分析、提高水利工程管理水平上发挥了重要作用。目前在水利工程管理中应用数据挖掘方法，不仅仅能够改进传统的GIS系统在数据信息查询与分析方面对于新知识采集的不足，而且能够建立起数据存储和分析的数据库集成平台，形成数据挖掘技术同GIS系统的有机融合。特别是近年来，随着数据挖掘技术在水利工程管理实践中的探索应用，逐渐形成了数据信息嵌入、耦合等多种技术手段，在水利信息数据采集、分析、利用上发挥了重要的作用。
一是系统嵌入数据挖掘技术。这种技术方法在GIS地理信息系统内增加了数据挖掘功能，体现了数据挖掘技术同GIS系统的有机融合。其主要优势就在于在GIS系统下，将空间采集而来的数据信息进行集成、分析、利用，实现GIS作用的充分发挥，使得数据挖掘中的人力投入明显降低，而且有利于数据挖掘技术的正常开展。但是利用该技术进行数据挖掘处理，容易受到专属GIS系统的局限，不太容易在别的GIS系统中识别，空间限制性比较大，不利于数据挖掘技术在水利工程管理中开发实现GIS系统功能。
二是松散耦合数据挖掘技术。使用这种方法进行水利工程数据挖掘处理，GIS与数据挖掘平台各自独立，并且基于GIS采集水利工程数据以后，通过一系列的技术处理存储到既有数据库里，数据挖掘等所有环节均由自身完成，不与GIS发生任何关系。其主要优势就在于充分利用了数据挖掘技术独立工作的特性，无需借助GIS系统即可完成水利工程管理中的数据采集处理，但是往往需要将比较复杂的空间数据处置技术涵盖到数据挖掘过程，存在着很高的技术要求，一般操作起来不是很容易。
三是紧密耦合数据挖掘技术。这种数据挖掘方法有效地解决了上述两种技术手段的弊端，不仅仅实现了GIS系统整体功能的全面发挥，减弱了水利工程数据挖掘环节的困难程度，而且又可以在不完全依托GIS系统的用户需求干扰下，独立地完成数据挖掘工作，实践运行起来非常便捷，不过在数据挖掘系统的开发环节对于GIS系统的依赖程度比较高。
4.结束语
综上所述，在水利工程管理中应用数据挖掘技术，可以有效地挖掘出利用价值较高的信息资源，在加强水利工程费用支出管理、节约造价投入和后期养护资金支出、提高水利工程管理综合效益方面，能够起到很大的促进作用。本文结合水利工程管理中应用数据挖掘技术应当把握的关键性因素，对嵌入式、耦合式几种基本的数据挖掘技术进行了简要的分析，对于进一步改进水利工程管理质量，促进水利事业的健康持续发展，具有一定的参考价值。
参考文献：
[1]戴元将、祁智、陈爱鑫.数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究[J].经营管理者.2014（13）.
[2]唐逸然.数据挖掘中的统计方法及其应用研究[J].商.2015（33）.
[3]王海起,王劲峰;空间数据挖掘技术研究进展[J];地理与地理信息科学;2005年04期
论文作者:祖庆学
论文发表刊物:《基层建设》2016年30期
论文发表时间:2017/1/17
标签：数据挖掘论文; 水利论文; 技术论文; 工程管理论文; 数据论文; 水利工程论文; 空间论文; 《基层建设》2016年30期论文;