周建民
山东省国土空间生态修复中心，山东 济南 250014
摘要：近年来，网络信息发展迅速，数据信息日益增多。大数据的应用可以有效地对数据信息进行采集和分类，并在各种算法下预测信息的发展趋势。目前，生活水源主要是地下水，加强对地下水水质和水位的监测意义重大，与居民用水环境安全密切相关。如果地下水位沉降过大，会引起区域性塌陷，但如果地下水位过饱和，则会出现沼泽地质，因此应严格控制地下水位。现在，它可以利用大数据对采集到的数据进行分类和分析，从而保证更准确的监测。
关键词：地下水监测；大数据技术；运用
1大数据概述
大数据是一个大数据类别、大数据量的数据集，传统的数据库工具很难对其进行捕获、管理和处理。首先，大数据是一个大数据量和大数据集，大约是10TB。然而，在实践中，大多数企业将各种数据集放在一起构建Pb级数据；其次，数据类别庞大，数据来源多样，数据类型和格式越来越丰富，突破了传统的受限结构化数据类别，包括半结构化和非结构化数据。同时，数据处理速度快，在海量数据中，能够实时处理数据。最后，数据是高度真实的。随着企业内容、交易应用数据、社会数据等一系列新数据源的出现，它彻底打破了传统的数据源。企业需要越来越多的有效信息来保证其安全性和真实性。
2地下水监测技术现状
随着我国经济的快速发展，水资源的开发利用逐渐增多。目前，我国大部分城市以供应地下水为主，但地下水无节制超采现象频发，也引发了各种生态环境问题。超采后，部分地区出现大规模“永久性”漏斗区，浅层地下水污染范围逐步扩大。与地表水不同，地下水在地理环境、地质条件、流动特征等方面存在很大差异。只要出现污染问题，恢复难度就越大，这就要求我们做好地下水监测工作，为社会经济的稳定发展打下坚实的基础。在地下水监测过程中，要把水位放在重要位置，通常是通过“埋深”观测后得到水位。对于水文系统，工作人员要观察地下水的稳定性，只有部分地区才能自动观测地下水位。地下水水质监测主要由人工采样分析和自动监测分析两部分组成。在我国，通常采用实验室水质分析方法。在国外很多国家已经应用了自动监测设备，特别是美国、日本等国家，将来可以完成水位、水温、水质等数据的自动存储和传输，地下水自动监测分析技术将在地下水监测的发展中发挥越来越重要的作用。
3 地下水监测中大数据技术平台
数据库的信息来源于收集。为保证数据库信息的准确性，应充分发挥互联网技术的优势，建立信息平台，以智能设备为终端，保证数据信息的及时性。要多渠道进行信息采集，通过平台对信息资源进行整合和分类，构建多维信息数据库。在建立数据库时，为了保证水体信息的准确性，需要人工采集水体周围的信息，并将环境信息转化为数据传输给系统主机。在进行地下水水质监测时，需要利用传感器采集水体，并将信息水体的指标参数上传到数据库中进行记录，以便于信息比对。同时，工作人员也可以通过网络获取水质信息，但需要对数据来源进行核查，并根据环境对数据信息进行分析，以保证信息的合理性。同时，将水体动态信息纳入调查范围，对水源地、地质地貌进行勘探，并对相关信息进行标注，确定系统报警状态下的参数波动范围。
在水质基准确定中，应根据区域水质划分水质，并结合地质环境确定水体指标。以满足日常饮用水为指标，制定饮用水指标、使用指标、含量指标和水体不合格指标，通过大数据技术实现数据和信息的集成，确保指标测算的科学性，对数据信息进行了相关分类，并用该算法预测了预期的发展趋势。
为了保证水体监测的最大有效性，有必要利用数字信息技术对水体进行建模。基于动静态数据，对水体特征进行分类存储，保证水体模型的完整性。同时，借助科学的算法，对水体变化趋势进行动态分析，并将数据与水源地周边环境进行对比，保证预警功能的准确性。
通过大数据技术，我们可以建立一个完整的水质监测系统。首先，在数据采集方面，作为数据库层，主要对数据信息进行分类存储，并能对数据信息进行初步审核。在数据信息存储方面，主要是传感器信息和探测器信息。其次，在数据分析层，能够准确地计算数据信息，对数据信息进行分类，根据特征信息在数据库中进行查询，并主要利用离散化的分析结果来保证信息检索的准确性。同时对数据信息进行估值，并根据参数值对数据信息进行校对，保证数据信息的准确性。最后，在表示层，模拟信息的发展趋势，通过线性图表、表格和动态图像显示数据信息，为员工提供决策信息。
4大数据技术在地下水监测中的应用优势
4.1实现对地下水监测数据的高效处理
大数据技术在各个领域的颠覆和创新都有很大的优势。它最大的特点是能够高效、快速地分析大量数据，保证分析结果的真实性和可靠性。面对大量不同类型、非常复杂的碎片化数据，大数据仍然可以在保证质量和效率的前提下，在最短的时间内对数据进行处理。
地下水监测与地表水监测有很大区别。相对而言，地下水受到许多限制。地下水位的变化和环境因素不是固定的因素，不容易完成直观的观测。另外，地面沉降引起的地下水严重污染非常缓慢，不易被发现。一旦积累到一定程度，就会造成不可挽回、不可逆转的损害。大数据技术的出现，实现了地下水的智能化、自动化监测。通过实时监测，可以及时掌握地下水的动态变化，在最短的时间内高效地处理和分析大量自动采集的数据。
4.2地下水监测数据分析与挖掘
大数据具有数据量大、处理速度快、价值密度低、数据类型多样等特点，其核心是对大量数据的有效挖掘和分析。在地下水监测工作中，应用大数据技术可以自动采集监测数据，并对传输后的数据进行分析，从而挖掘出最有价值的数据信息，方便相关工作者对地下水监测工作做出科学决策。在大数据技术的应用中，有专业用户和非专业用户，但二者在使用时都不会受到很大影响，因为大数据分析最基本的特点是可视化分析。无论用户是否专业，可视化分析都能直接呈现监测数据的特征，帮助用户以最直观的方式理解监测数据。自动监测设备监测采集的数据通过传输设备自动传输到后台数据分析设备。最后，用户对地下水位、水质等数据进行分析和挖掘。
4.3配套建设完整的地下水监测系统
计算机技术的兴起加速了数据信息量的增加。通过对数据的精确分析，结合大数据技术和信息技术的支持，可以实现多领域的模块化控制[4]。依托物联网大容量存储的特点，大数据技术可以存储地下水监测数据进行云存储。将大数据技术应用于地下水监测，在计算机技术和传感器技术的支持下，构建完整的地下水监测系统。首先，在数据采集方面，作为数据库层，可以对数据进行存储和初步测试；其次，在数据分析中，对地下水监测数据进行准确的计算和分类，并根据数据特点查询数据库，保证数据的准确性；最后，在决策层，大数据技术可以通过线性图标等可视化技术显示地下水监测信息，为相关人员决策提供依据。因此，与地下水监测相比，大数据技术具有不可替代的作用。
结语
目前，在水资源管理过程中，为增强地下水监测能力，我们积极引进大数据技术，全面监测地下水，提高水资源管理效能，为社会生产生活提供优质水源，确保经济社会可持续发展。通过以上论证，充分肯定了大数据的应用价值，可以对地下水进行全面监测。值得注意的是，监测人员要加强大数据研究和应用能力，为地下水监测工作的顺利开展提供坚实的技术支撑。
参考文献
[1]李艳伶.地下水监测中大数据技术的应用策略研究[J].环境科学与管理,2020,45(03):129-132.
[2]李屹,廖方圆,张宇光.面向水污染防治的大数据技术框架[J].通信技术,2020,53(01):120-126.