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姜德文：大数据与智慧水土保持！

日期:2022-05-25 08:55:25

来源：水土保持技术服务

编辑：贵州绿之城节能环保

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数字经济、智慧社会已成为国家创新发展的重要驱动力和方向，海量数据将为智慧社会、智慧管理、智慧水土保持创造广泛、丰富的应用场景。
1  经济发展动力发生聚变，涉及所有地区各行业
经济新业态是当今的高频新词，是指在农业经济、工业经济之后，现代数字技术与实体经济的深度融合，为传统产业转型升级赋能，聚变催生出的经济新产业、新业态、新模式，也就是当今世界各国都在抢拼的数字经济。数字经济的影响力有多大，对国家经济发展有多重要，对推动生产方式、生活方式和治理方式的变革有多深远，正如习近平总书记强调的“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式,不断做强做优做大我国数字经济”。
 
基于数字经济的重要性和对全行业的影响，中央作出了系列战略部署。国家“十四五”规划纲要提出加快三个数字方向建设，即数字经济、数字社会、数字政府，由此推进生产方式、生活方式和治理方式的整体转型变革。数字社会将引领各行业进入“智慧+”时代，即智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧水利、智慧教育、智慧文旅、智慧出行、智慧医疗、智慧社区、智慧养老，等等。智慧政务将全面推进政府运行方式、业务流程和服务模式数字化、智能化，“互联网+政务服务”将全面提升全流程一体化在线服务水平与能力。加快构建数字技术，可辅助政府完善决策机制，提高基于高频大数据、精准动态监测的预测预警水平，全面提升数字技术在自然灾害等突发事件中的预警和应急处置能力。
 
2021年10月中共中央政治局举行了数字经济专题集体学习，习近平总书记强调把握数字经济发展趋势和规律，推动我国数字经济健康发展。2021年12月国务院印发了《“十四五”数字经济发展规划》，确定了到2025年数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比例由2020年的7.8%提高到10%，明确指出农业、水利、工业 、能源、金融、商务、物流等行业要重点转型。水利部印发的《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》《2022年水利部水土保持工作要点》中，明确提出了着力推进智慧水土保持建设的具体要求。
2  数据要素是数字经济、智慧社会的核心引擎，数据将成为战略资源
进入数字时代，海量数据蕴藏的潜能被激活，将爆发巨大的经济社会价值，聚变出超大的经济发展动能，数字产业化、产业数字化成为新发展方向。数据经过标注、清洗、脱敏、脱密、聚合等，成为真正有价值的资源，实现数据定价、交易，面向业务应用的共享、交换、协作和开放等，释放出数据红利。国家“十四五”规划纲要提出了数据要素市场培育试点工程，开展数据确权定价，推动数字技术在数据流通中的应用，培育数据交易平台；提出了数据质量提升工程，要求提升基础数据资源的质量，培育数据服务商，推动数据资源标准化。
 
数据无处不在，任何地方、任何行业、任何人都离不开数据，海量数据就是知识、经验、智慧、成效的积累、凝练、升华，为开创智慧社会奠定坚实基础，水土保持大数据、智慧水土保持也当如此。
3  生产建设项目大数据与智慧水土保持方向
水土保持领域积累的水土保持方案、设计、监测、监理、监督、检查、验收等数据量较大（全国有上百万量级），其中覆盖面最广的是生产建设项目水土保持，现以此探讨水土保持大数据与智慧水土保持应用前景。

 

3.1  数据变为大数据，就会长出智慧的翅膀

水土保持方案的编制都是经过学习、借鉴、思考、研讨、专家评审、部门审查等不断完善后的成果，其蕴藏了很多的经验、智慧、探索，促进着水土保持事业发展和个人成长。大数据就是要汇聚这些智慧成果，形成可自主学习、自主分析判断、自主指导实践的智能技术，成为智慧水土保持的重要基础。一套完整的水土保持方案，其文字、表格、图件少的有几十页，多的则有数百页，简单地将其全部扫描为PDF文档，上报水土保持管理系统，这不是真正的数据要素，无法形成智慧帮助处理的工作。厚重的文本里有数万个数据，哪些是最核心、最重要的数据，需要将其录入计算机数据库进行比对、分析。生产建设项目水土保持核心的、重要的数据有以下几大类。
 
第一类是项目基本信息类数据，如项目类别（水利部生产建设项目水土保持分类管理研究成果及信息化监管将项目分为6大类36小类，在此基础上可以根据具体的项目资源再分三级小类，这样有利于报告中数据的分类、总结、提炼、核验。如不能用公路水土保持项目的大数据去核验矿山开采水土保持项目，也不能用东南地区水土保持项目的大数据校核西北地区水土保持项目），项目规模与等级（与水土保持项目密切相关的占地面积、土石方量、水土流失量、水土保持措施及其投资等），项目建设性质（多为新建项目，改建、扩建类项目因其有许多差异要特别标注），工程总投资与土建投资（工程总投资与工程规模相关，土建投资与水土保持工程量及投资等相关），工程总工期（以月计算，开工、完工的年月；与水土流失量，水土保持工程量及投资，监测、监理工作量，水土保持验收年等相关）。
 
第二类是项目所在地的自然环境条件类数据，如地形地貌（从水土保持角度一般分为山地、丘陵、平原、风沙区，其水土保持措施显著不同），气象与水文特征（如降水量、蒸发量、气温、光照、河流及水文等，与水土流失及水土保持措施相关），土壤特性（按土壤区划的主要土壤类型标注，与土壤抗侵蚀能力、植物措施相关），植被状况（按植物区划的植被类型标注，与水土流失状况、林草覆盖率、植被恢复状况及植物措施布局相关）。这些特征数据是水土保持因地制宜地分类、指导、判别、检验的依据。
 
第三类是占地与土石方类数据，如占地性质（永久、临时两类），占地面积，占地类型（按国土资源标准规定的地类名称，从水土保持角度分为水田、梯田、旱地、园地、林地、草地、水域、荒地、工矿建设用地等，并区分永久与临时占地，是经水土保持分析评价后补充完善的数据，与恢复方向和恢复面积相关），土石方开挖量、回填利用量、外借方量、余方量、弃方量（与土石方平衡与调配、水土流失量预测、水土保持措施及投资等相关），表土数量（与表土资源量、剥离量、利用量、留存量等相关）。
 
第四类是项目区的水土保持特性数据，如所属国家和地方水土保持重点预防区、重点治理区，水土保持区划三级类别（以该区域的水土保持主导功能定位表述），土壤侵蚀类型（按分类分级标准，标注至二级、三级类型），项目区现状平均侵蚀模数（与防治目标、措施等相关）。
 
第五类是水土流失防治目标与工程量数据，如设计水平年的水土保持6项指标值（水土流失治理度、土壤流失控制比、渣土防护率、表土保护率、林草植被恢复率、林草覆盖率），工程措施、植物措施、临时防护措施的工程量与相应投资，以及监测费、监理费、验收费等。
 
以上数据不能简单地录入，要借助更专业的数据平台，将数据间的相互关联、逻辑关系等建成具有分析、判断功能的数学关系，使其成为智慧水土保持密切关联的数据，为挖掘大数据提供重要的支撑。

 

3.2  大数据帮助核验水土保持方案有无大的出入

个人编制的水土保持方案数量是有限的，而团队编制的水土保持方案数量大，因此有大数据平台的支持，就为从业人员和团队检查、核验水土保持方案提供了智慧支撑。当一个方案录入大数据系统后，系统将自动计算，比对与同一类地区、相同类别项目的差异，提示该方案与大数据出入较大的地方，也就是方案中可能出错或不够完善的地方。例如审核一个火电项目的水土保持方案时，通过大数据分析，发现了几个问题，其中之一是预测的水土流失量是大数据的1/5，明显低于同类项目预测值。由于水土流失预测量偏小，之后的水土保持措施量、水土保持投资自然也就少很多，为此对相关人员提出了疑问，回复说已经审核过资料，并没有发现问题。这是没有积累大数据得出的一般性结论，而基于数百个不同区域、不同规模的火电站项目的水土保持大数据提出的定性、定量疑问，是可靠、可信的。之后经相关单位反复检查后发现，计算水土流失量的方法没有问题，但在转换文档时只转换了少部分数据，编制人员便把这个残缺的数据作为了总量，也就出现了异常数据。如果不是用大数据核验，则很难发现方案中存在的隐性错误。

 

3.3  评审专家要善于积累并利用大数据，助力审查、审核

方案评审专家要注重数据资源的积累与利用，将电脑变为专家的智慧大脑，录入的数据应比上述介绍的数据类型更多一些。在录入某个项目的数据时会发现数据前后不一（许多重要数据在报告的前后章节、图表中会多次出现，往往存在前后不一、相互矛盾的情况）、数据不闭合（数据中有缺漏项、错误）、数据计算有误等问题，特别是占地面积类、土石方挖填量类、自然条件类、水土保持措施类、水土保持投资类等基础数据出现此类问题较为普遍。将全套数据录入后，水土流失预测量是否切合实际，水土保持工程措施、植物措施、临时措施工程量能否满足防治需要，其投资、监测费、监理费、验收费是否合理等，都会通过大数据审查、审核，提示存在的疑点。计算机通过大数据，将全套数据与全国平均值（分区域、分行业类别的同类数据平均值）的异同，以及最大值、最小值进行对比、分析。如当一个项目的扰动面积、土石方量、水土流失量是全国最大值时，意味着这个项目的水土保持敏感程度、重要性居全国首位。当其水土保持措施量、投资量远低于同类项目时，计算机大数据系统会提示其水土保持措施量严重偏低，难以防控水土流失、恢复生态，由此提示需进一步审查、核实相关数据点，分析原因，加以修正、完善。
 
关于大数据在水土保持方案审批中的作用，在生产建设项目水土保持准入条件研究、运用水土流失影响指数评价主体工程设计及水土保持方案等文献中,提出了根据大数据检验结果，对项目实施缓批、限批的条件与建议，更科学地支撑政府关于水土保持方面的决策与行政许可。

 

3.4  大数据关联分析，将极大提高生产建设项目监管效率

大数据、云计算、人工智能、互联网、物联网、区块链等科技手段的运用，将破解以往生产建设项目水土保持信息化监管中的重大瓶颈。许多地方动用了大量人力、物力、财力甄别扰动图斑是否属于生产建设项目的，属于哪个生产建设项目的，大量非生产建设项目扰动图斑的解译、现场核实等耗费成本高，严重影响了监管效率。而运用大数据关联分析、人工智能技术可快速剔除非生产建设项目扰动图斑，实现监管进度、质量、成本的重大突破，极大地提升工作效率。通过大数据计算分析，还可科学判别水土保持重点监管项目、重点监管部位、重点监管时段等关键要素和环节[3-4]，进而推动监管部门实施精准高效监管，使有限的公共财政经费发挥最大的功效。有了大数据等科技支撑，水土保持监管就可实现“全覆盖、高频次、精细化、规范化”，科技真正成为保护生态环境、促进高质量发展的第一生产力。

 

3.5  大数据智慧系统，向建设各方推送提示、警示，有效防控水土流失灾害事件

 
在水土保持方案编制、监测、监理、施工管理、监督、检查、验收等工作中积累的海量数据，都是智慧水土保持的资源和重要支撑。各类项目的大数据与具体项目数据相互关联，智能分析，实施精准高效的智慧预警、预案，监管就有了坚实的支撑。如生产建设项目什么时段水土流失最严重，哪些工区或地段是水土流失最突出的地方等，均能通过大数据智慧系统实施精准高效监管。
 
水土流失防治责任范围矢量数据录入已成为全国水土保持方案受理的基本条件，重点地段的地理坐标和按月标注的施工进度表均应及时录入系统。当天气预报近几天有大雨、暴雨时，水土保持大数据智慧系统可通过网络平台、手机APP等新媒体，主动向建设单位、施工单位推送警示，告知哪些工区、哪些地段需紧急加设临时覆盖、临时拦挡，采取排水、沉沙等措施；哪些弃渣场下游有敏感点，需加强监测，制订应急预案，做好应急准备。大数据智慧系统会主动向监测单位、监理单位推送工作要求，如加强驻点观测、重点旁站，及时调整工作方案等。
 
根据项目的水土流失影响程度等级、水土保持敏感度等级、工程的水土保持规模，以及当地气象、水文、人居分布、基础设施等大数据，水利部、各流域机构、省级主管部门的水土保持大数据智慧系统，可主动、智能地向下级管理机构做出工作提示，由大数据精准提出需抽检的项目，确定要实地检查的地段，监督相关管理人员按指令第一时间到达需监管的位置，实施精准高效监管，提升监管效率及监管成效。
4  水土保持海量数据，还将开发出更多更实用的应用模式
水土保持综合治理也有海量数据，可深度开发流域或区域山水林田湖草沙系统治理措施体系与配置模式。不同类型区、不同生产建设项目的水土保持植物措施的科学配置模式与种植技术，以及重点工程的精准高效管理，均可通过远程智能、定位交互推送，使工程技术人员在实地就能得到快捷、科学的指导。
 
水土保持动态监测、普查同样有海量数据，可构建不同区域、流域的水土流失预报数学模型，通过大数据要素因子的实时测报、综合计算、智能分析，做出水土流失预测、水土流失危害预警，帮助工程技术人员及管理部门及时制订防洪减灾预案。
 
水土保持区划、大江大河流域规划、地方水土保持规划等大数据，均可通过智能推送水土保持三级区划，指导相关技术人员围绕区划的水土保持主导功能，做好水土流失防治规划，提升区划的生态系统服务功能与价值，实施高质量治理、修复、监测、评价。对23个国家级重点预防保护区及17个重点治理区、32个江河源头区、87个重要水源地等，实施定向、定位、实时的水土保持重点防治订单服务。
5  结  语
中国的经济社会发展已进入数字经济、数字社会、数字政府的时代，智慧水土保持将成为水土保持治理体系和治理能力现代化的强大推动力。一些相关机构和从业人员若不重视大数据智慧系统，不具有大数据资源和深度开发大数据的能力，就会失去发展机会与空间，因此水土保持行业全体人员都应积极、快速地走入智慧水土保持时代。
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