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水利大数据研究现状与展望
水利大数据研究现状与展望
作者:
冶运涛
曹引
梁犁丽
蒋云钟
赵红莉
顾晶晶
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
智慧流域
智慧水利
水利大数据
数据分析与挖掘
摘要:
水利管理对象数量大、类型多、空间分布广、运行环境复杂、交织作用因素众多,对其进行全生命周期的精细化管控极其困难.将以关联分析为特点的水利大数据技术和以因果关系为特点的水利专业机理模型相结合,对海量多源的水利数据加以集成融合、高效处理和智能分析,并将有价值的结果以高度可视化方式主动推送给管理决策者,是解决水利对象精细化管控难题的根本途径.本文主要对水利大数据的概念认知、技术体系及其应用于水利规律解析、水利态势研判、水利趋势预测和水利决策优化的研究现状进行了综合分析,提出了水利大数据发展趋势为需求场景化、管理集成化、分析智能化、服务平台化、保障体系化.在水利大数据应用中,数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水治理效率是最终目的,应深度挖掘水利业务管理需求,整合水灾害、水资源、水环境、水生态、水工程等领域全息数据,全面布局水利大数据的基础理论和核心技术研究,加快推进大数据技术与水利的深度融合,支撑我国水治理彻底转型升级.
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篇名
水利大数据研究现状与展望
来源期刊
水力发电学报
学科
工学
关键词
智慧流域
智慧水利
水利大数据
数据分析与挖掘
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1-32
页数
32页
分类号
TP3|G353.11
字数
语种
中文
DOI
10.11660/slfdxb.20201001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
赵红莉
58
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2
蒋云钟
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3
冶运涛
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梁犁丽
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曹引
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
水力发电学报
主办单位:
中国水力发电工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-1243
CN:
11-2241/TV
开本:
小16开
出版地:
中国北京清华大学水电工程系
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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水力发电学报2002
水力发电学报2001
水力发电学报2000
水力发电学报1999
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水力发电学报2020年第8期
水力发电学报2020年第7期
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水力发电学报2020年第4期
水力发电学报2020年第3期
水力发电学报2020年第2期
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