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摘要：随着网络技术的不断发展，数据信息量日渐庞大、复杂，大数据技术在一定程度上可以高效地处理庞大的数据的信息，深入挖掘其潜在价值。本文先简单介绍了大数据及其技术概念，在针对土木工程，分析大数据技术具体的两方面应用，最后提出未来的发展前景、道路。
关键词：大数据；土木工程；信息管理
在现代社会各个方面不断快速发展的大背景下，社会上对于土木工程的需求量也越来越大，并且各个方面要求也越来越高，因而科学合理实行土木工程建建设，推动其更好发展也就十分必要，而大数据技术的应用可满足这一需求。因此，作为土木工程相关人员，应当对大数据技术加强认识，并且在土木工程建设及发展中对其进行充分合理应用，从而使土木工程建设水平得以提升，促进土木工程得以持续稳定发展。
1大数据的概念
不同的机构和团队对于大数据的概念的解释不同，对于“大数据”（Bigdata）研究机构Garter给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式结构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式云计算、分布式数据库和云存储、数据化管理。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系統、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。总体来说，大数据是一个先进的技术，在信息的处理上有着很强的能力。
2大数据技术在土木工程的两方面应用
2.1辅助分析建筑能耗问题
建筑能耗其中最关键的因素就是建筑占用所造成的，它对的一个重要因素是建筑占用，它对建筑光照、热交换等内部结构都造成了直接影响。专业人士在数据处理软件应用上深入提出挖掘土木工程相关数据价值的概念，从而明确建筑占用数据，辅助分析建筑能耗问题。首先利用传感器获取一系列数据信息，分析一栋办公楼其中16个办公室在为期2年内间隔10分钟所采集的占用数据，在此占用数据基础条件下，进行归纳、分类、综合，获得有关联的建筑占用时间表，分成4种工作模型。在分析工程建筑能耗时，可以将4种工作模型输入数据软件，针对办公楼的设计、各办公室的能源消耗等做出分析、研究，再提出有效的节能方案，选择最科学、合理的工程设计。另外，其他国际专家Lee等也通过电力设备耗电的历史数据，得出相应的耗电模型，并根据此模型推算出未来一段时间内所消耗的电力数据。
这项研究主体主要是拥有240间办公室、会议厅、机房的工程写字楼，同样利用传感器从4月份到9月份间隔一分钟就采集一次耗电数据，其中包括灯光照明设备、空调电器设备、办公设备等，所采集的数据内存有10GB之多，信息量巨大。提取、分类、归纳之后，最终得出设备耗电平均每天的历史数据。
若后期发现跟预测、估量的耗电量有较大差异，可有针对性的再分别采集各种耗电设备的耗电数据，对比、分析，找出问题所在，并有效解决，尽可能降低耗电量，节约工程成本。举例说明，当不在工作时间内，却发现空调等电器仍在运作耗电的话，与数据模型出现偏差，就知道应该是工作人员下班前忘关空调，或者有时候一旦会议室耗电数据增大，就能知道会议室现在处于开会过程中，人进出较为频繁，因此，能源消耗会变大。根据数据模型的变化，可以有效地发现建筑能耗问题，解决问题。
2.2检测建筑破坏结果
通常，我们在震后地区会发现无人机的“小身影”，这是专家再利用无人机图像检测建筑破坏的结果。较短时间内，无人机就可以获得成千上万张图像，图像处理的高效、快速对于建筑破坏后的救援、评估工作影响较大。就有专家提出可以利用大数据技术处理无人机拍摄的图片，尽可能快得获得检测建筑破坏的结果。这个处理环节其实就是利用建筑破坏前的数据信息，通过坐标、海拔、区域范围来模拟出震前建筑模型，利用无人机震后拍摄的图像，提取连测点、校正相机清晰度，进行密集匹配还原工作，从而模拟出震后建筑模型。再对震前建筑模型跟震后建筑模型的数据进行比较，找出差异点，这样的话，就能得到三维的建筑破坏结果，在一定程度上有助于灾后重建工作的高效进行。另一方面，大数据技术检测建筑破坏的速度整整比传统的计算机处理分析快了十倍不止，发挥其效率高、速度快的特性。
3土木工程中大数据技术应用趋势
土木工程中大数据技术应用目前还处于起步阶段。考虑到土木工程涉及到海量数据，特别是，随着物联网技术的发展，可在土木工程的具体对象中可以布置更多的传感器，以便更方便地采集数据，再通过大数据技术进行分析，即可更好地把握土木工程的相关规律。利用这些规律就可以更好地进行土木工程的建造、维护等各方面的工作，让大数据技术在土木工程中发挥作用。土木工程是一个很大的领域，对任何研究者来说，全部把握该领域几乎不可能。为了把握土木工程中大数据技术可能的应用点有必要借助现有文献，特别是关于大数据技术应用的、议论性的文献。因为，这些文献描述土木工程中大数据技术的应用，往往揭示了土木工程中应用大数据技术的潜在应用点，反映了作者对大数据技术应用趋势的预测。为此，笔者分析了议论土木工程中大数据技术应用的可能性或提出土木工程中大数据技术应用系统架构但没有实际应用的文献，对其中大数据技术的应用点进行归纳。从中可以看出，大数据技术的应用点主要在土木工程运维阶段，具体应用对象包括建筑、道路、桥梁等。其中，运维阶段相比于设计阶段和施工阶段，其数据采集更方便且数据量大，涉及的决策也多，具有运用大数据技术的天然优势。由此可见，在土木工程的运维阶段，大数据技术具有最广阔的应用前景，而在其他阶段，也具有很大的应用潜力。
结语
在目前土木工程建设及实际发展过程中，对现代化技术及方法进行应用已经成为必然趋势，并且也是必然需求，而大数据技术就是各种技术中比较重要的，且比较有优势的一种。作为土木工程专业人员及研究人员，应当对土木工程特点及优势加强认识，并且应当对大数据技术在土木工程中各个方面的应用充分掌握，把握其应用前景，以实现大数据技术的更理想应用，为土木工程发展奠定更理想的基础。
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