面向水文数据整合的一体化水文索引模型研究

随着水文行业信息化程度的不断提高,对数据的需求逐渐从单一、具体化向多源、综合化方向发展。当前,在水文行业内,对数据按照大类分而治之的管理模式已渐与用户需求脱节,给数据的综合利用带来困难。针对该问题,梳理了现有数据结构与管理模式,提出一种水文数据整合与索引模型(Hydrological Data Integration and Index Model, HDIIM),利用该模型在多个水文数据库与水文应用之间搭建水文数据整合层,建立多库统一的一体化水文索引,实现对多库信息的整合与快速查询。该方法有效屏蔽了多个水文数据库之间的异构性,支持跨库的数据检索与应用,从而提高水文数据的获取与使用效率。实验证明,HDIIM能够有效提高水文数据的检索效率,特别是针对批量检索操作,HDIIM的表现较现有方法更加高效和稳定。     

基于CART决策树的水位流量序列数据异常值检测

为提高水文数据质量和数据校核效率,提出了一种基于CART决策树的水位流量序列数据异常值检测方法,以提高异常值自动检测水平。首先构造纳入冗余数据样本,再利用水位流量序列数据特性选择检测特征,然后将样本带入特征,结合测站特性和基尼系数算法计算特征阈值,形成决策树,最后利用决策树进行异常值检测,辅助人工数据校核。经过人工判定后的数据,将形成新的样本用于下一次决策树构建。该方法的检测精度和效率能满足实际应用,目前已在全国水文水资源监测信息系统使用。     

面向水文数据的自动化信息整合与分析

基于SL324-2005标准表结构的水文数据库为水文数据的管理带来便利,但是由于该数据库的设计是面向数据管理的,不易于用户读取、理解和充分利用。基于以上问题,设计并构建了一个面向水文数据整合的实验模型,通过对水文数据库的解释和转化,使水文数据以一种更理想、更符合人的认知习惯的方式呈现给用户,有效实现了水文数据的定向提取、管理、表达和分析,为基于水文数据的人机交互和统计分析奠定了重要基础。     

基于工作流的水文数据自动化服务机制研究与实现

根据水文数据服务的发展现状,研究了工作流原理及其参考模型,结合工作流技术分析了水文数据服务的工作流程,提出了一种高效率的水文数据索引模型,建立了水文数据服务工作流模型。利用双缓存技术、水文数据动态加载技术和AJAX技术等技术方法,实现了高效性、可靠性的水文数据自动化服务系统。系统在实际的水文数据服务工作中取得了良好的效果,解决了传统人工处理方式面临的问题,为水文数据服务的现代化建设提供了技术支撑。     

虚拟化自治多源异构水文信息资源组织研究

自治条件下多源异构水文信息的综合开发利用问题,是水文信息化过程中必须面对的重大关键技术问题.本文在分析水文数据采集、存贮与服务现状的基础上,依据虚拟化技术思想,提出了一种虚拟化自治多源异构水文信息资源组织架构.该架构具有保持各数据来源的高度自治、支持数据源的动态配置、支持资源开发利用的动态需求和简单实用等特点.