数据资源管理平台
数据资源管理系统

数据资源管理系统数据资源管理系统是一种用于管理和组织数据资源的软件系统。
它可以帮助组织有效地管理海量的数据,提高数据的准确性和可靠性,促进数据的共享和利用。
数据资源管理系统可以应用于各个领域,包括企业管理、科学研究、社会服务等。
首先,数据资源管理系统可以帮助企业实现数据的集中管理和统一规范。
在传统的数据管理方式中,企业往往存在数据分散、信息孤岛等问题,导致数据冗余、重复输入等现象。
而通过使用数据资源管理系统,企业可以将各个部门的数据整合起来,建立统一的数据标准和规范,避免了数据的重复录入和冗余存储,提高了数据的一致性和准确性。
其次,数据资源管理系统可以提高数据的可用性和共享性。
现代企业需要大量的数据来支持决策和业务流程,不同部门和岗位之间需要共享数据进行工作。
数据资源管理系统可以建立起数据的共享平台,将数据整合在一起,并通过权限控制和安全机制,实现数据的安全共享。
这样,不仅可以避免数据的冗余和重复,还可以提高数据的利用率和价值。
另外,数据资源管理系统可以提升数据的质量和可靠性。
在数据资源管理系统中,可以建立数据质量评估和监控机制,对数据进行质量检查和验证。
通过数据清洗、重复数据删除、缺失数据填充等处理,可以提高数据的准确性和完整性。
同时,还可以监控数据的更新和变化,及时发现数据错误和异常,确保数据的可靠性和可信度。
此外,数据资源管理系统还可以支持数据分析和挖掘。
数据资源管理系统可以提供各种数据分析和挖掘工具,帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息和知识。
通过数据挖掘算法和模型,可以发现数据中的隐藏规律和关联性,为企业决策和业务提供科学依据。
数据资源管理系统的数据分析功能可以帮助企业发现潜在的商机和风险,提高企业的竞争力和创新能力。
最后,数据资源管理系统可以提供数据安全和隐私保护。
数据资源管理系统可以建立起完善的安全机制和权限控制,确保数据的安全存储和传输。
通过身份验证、加密技术、审计轨迹等手段,可以保护数据的机密性和完整性,防止数据的泄露和篡改。
数据运营管理平台方案

数据运营管理平台方案一、引言数据运营管理平台是指利用先进的信息技术手段,对企业内部和外部的数据进行收集、存储、分析、挖掘和运营,以实现数据资源的最大化利用,提升企业管理决策的科学性和有效性,形成一套有效的数据管理系统,帮助企业提升数据治理、数据价值挖掘、数据质量和数据安全保障水平。
现如今,大数据已成为一个不容忽视的重要资产,对于企业的发展至关重要。
在这种背景下,建立和运营一个优秀的数据运营管理平台显得尤为重要。
二、数据运营管理平台的重要性1. 数据治理:企业内部数据呈现日益庞大和复杂化的趋势,若没有一套科学的数据管理系统,将难以对海量数据进行有效管理和利用。
数据运营管理平台的建立能够有效管理和利用大数据,为企业提供决策参考和支持。
2. 数据分析:数据运营管理平台能够帮助企业对海量数据进行分析挖掘,从中发现商业价值和内在规律,帮助企业更好地进行决策。
3. 数据安全:在数据时代,数据安全是企业发展的关键。
建立数据运营管理平台有助于提高数据的安全性和可靠性,有效保护企业数据资产。
4. 数据资产价值最大化:优秀的数据运营管理平台能够帮助企业更好地管理和运用数据资源,将数据转化为企业的核心竞争力,并实现数据资产的最大化价值。
5. 提升企业竞争力:数据运营管理平台的建立和运营将提升企业在市场竞争中的实力和战斗力,在新经济环境下获得更大的发展空间。
三、数据运营管理平台的建设框架1. 数据收集与采集建立数据运营管理平台首先要考虑数据的收集和采集问题。
企业的数据来源多种多样,包括内部业务数据、外部市场数据和行业数据等。
因此,需要建立全面、科学的数据收集和采集系统,确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储与管理数据的存储与管理是数据运营管理平台的核心环节,数据存储的方式和数据管理的方式对于数据的分析和挖掘有着至关重要的作用。
建立数据存储系统时需要考虑数据存储的稳定性、安全性、可扩展性和存储成本等因素。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是数据运营管理平台的重要环节,通过数据分析与挖掘可发现规律和商业机会,为企业的决策提供数据支持。
数据管理服务平台设计方案

数据管理服务平台设计方案1.2.7.1数据管理服务平台是一个管理、展现平台, 主要包括: 数据治理与监控系统、数据服务集成管理系统和大数据展现门户等。
1.2.7.2数据治理与监控系统(1)架构设计SDC数据治理与监控系统是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。
数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
大数据治理贯穿在数据管理的整个过程中, 重点关注的是有关数据的战略、组织、制度等高层次的话题, 并通过制定和推行战略、组织、制度, 将其他几个数据管理职能贯穿、协同在一起, 让数据治理工作能够成为一个有机的整体而不是各自为政。
数据治理与监控系统, 作为数据平台的管控系统, 从制度、标准、监控、流程结果方面提升数据信息管理能力, 解决目前所面临的数据标准问题、数据质量问题、元数据管理问题。
建立统一、规范并且唯一的数据标准来解决信息交互、集成、统计、决策等诸多难题, 有效地提高检验管理过程控制和质量.SDC数据治理与监控系统平台架构如下:图数据治理与监控系统平台架构图(2)功能模块1)治理准备a)治理准备主要依托元数据完成数据标准的建立, 实现从逻辑建模到物理建模的全过程管理。
b)治理准备功能模块不仅提供技术元数据, 如建模设计、数据元、代码集, 数据集等, 还提供业务分类、段码管理等业务元数据。
丰富、灵活的、规范的元数据管理为实现互联互通、信息共享、业务协同以及安全可靠提供必要前提。
c)数据元管理数据元标准管理主要包括数据元管理、数据类目管理以及代码管理功能。
数据元的表示规范遵循 GB/T 。
➢数据元的类型支持中文字符, 字母字符, 数字字符, 数值型, 字母数字字符, 日期型, 时间性, 二进制类型(用来表示图形, 相片, 图片之类的数字流):➢提供对数据元进行新增, 修改, 删除, 导出, 导入等功能;➢支持分数据元类目对数据元进行管理和维护;提供对数据元类目进行新增, 修改, 删除操作, 用户可以根据自己需要自定义数据元类目, 然后对数据元进行管理;支持按照数据元名称、标记等不同维度对数据元进行查找, 方便用户对数据元的定义、格式等关键信息进行了解。
IDC数据中心综合管理平台解决方案

IDC数据中心综合管理平台解决方案在当前信息化快速发展的时代,数据中心成为了企业重要的基础设施之一。
然而,随着数据量的不断增加和各种应用系统的不断增多,数据中心的管理和维护变得越来越复杂。
为了提高数据中心的运营效率和安全性,IDC数据中心综合管理平台的出现成为了一种必然。
本文将介绍IDC数据中心综合管理平台解决方案,从整体架构、功能模块和优势三个方面进行论述。
一、整体架构IDC数据中心综合管理平台解决方案采用分布式架构,由主控端和各个子控端组成。
主控端主要负责整个数据中心的全局管理和监控,包括设备状态监测、资源调配、事件报警等功能。
子控端则负责接收主控端的管理指令,并向各个设备发送管理命令。
通过这种分布式架构,可以实现数据中心的集中管理和统一调配,提高运维效率。
二、功能模块1. 资源管理模块资源管理模块是IDC数据中心综合管理平台的核心功能之一。
它可以对数据中心的各类资源进行管理,如服务器、存储设备、网络设备等。
通过资源管理模块,管理员可以实时监测设备的运行状态、资源利用率等,并进行资源的分配和调配,以达到最优化的资源利用效果。
2. 事件管理模块事件管理模块用于监控数据中心各个设备的状态,并及时报警。
当设备出现故障或异常情况时,平台会自动发出报警,并将报警信息推送给管理员。
管理员可以通过事件管理模块查看报警信息,并采取相应的措施进行处理,保证数据中心的稳定和安全运行。
3. 用户权限管理模块用户权限管理模块用于管理数据中心的用户,为每个用户分配不同的权限。
管理员可以通过该模块对用户进行添加、删除、修改,实现对用户权限的灵活控制。
同时,用户权限管理模块也可以记录用户的操作日志,方便对用户的操作进行审计和追溯。
4. 数据备份与恢复模块数据备份与恢复模块是保障数据中心安全的重要手段。
该模块可以定期对数据中心的重要数据进行备份,并存储在安全可靠的地方。
当数据中心发生故障或数据丢失时,可以通过数据备份与恢复模块,快速恢复数据,减少损失。
资源管理平台解决方案(3篇)

第1篇随着信息技术的飞速发展,企业对资源管理的需求日益增长。
资源管理平台作为一种高效、智能的资源管理工具,已经成为企业提升资源利用率、降低成本、提高竞争力的关键。
本文将针对资源管理平台的需求,提出一种综合性的解决方案,旨在帮助企业实现资源的最优配置和高效利用。
一、资源管理平台概述1. 定义资源管理平台是一种集资源监控、调度、分配、优化等功能于一体的综合性平台。
它能够帮助企业实现资源的全面管理,包括硬件、软件、数据、人员等,从而提高资源利用率,降低运营成本。
2. 功能(1)资源监控:实时监控各类资源的使用情况,包括CPU、内存、磁盘、网络等。
(2)资源调度:根据业务需求,动态调整资源分配,实现资源的合理利用。
(3)资源分配:按照一定规则和优先级,为各个业务系统分配所需资源。
(4)资源优化:通过数据分析,找出资源浪费的原因,并提出优化方案。
(5)报表统计:生成各类资源使用报表,为决策提供依据。
二、资源管理平台解决方案1. 架构设计(1)前端展示层:采用Web技术,实现资源管理平台的前端界面,方便用户进行操作。
(2)业务逻辑层:负责处理用户请求,包括资源监控、调度、分配、优化等功能。
(3)数据访问层:负责与后端数据库进行交互,实现数据的存储和查询。
(4)后端数据库:存储各类资源信息、业务数据、用户信息等。
2. 技术选型(1)前端:采用Vue.js、React等前端框架,实现用户界面和交互。
(2)后端:采用Java、Python、Node.js等后端技术,实现业务逻辑和数据访问。
(3)数据库:采用MySQL、Oracle、MongoDB等数据库,存储各类数据。
3. 功能模块(1)资源监控模块:实时监控各类资源的使用情况,包括CPU、内存、磁盘、网络等。
(2)资源调度模块:根据业务需求,动态调整资源分配,实现资源的合理利用。
(3)资源分配模块:按照一定规则和优先级,为各个业务系统分配所需资源。
(4)资源优化模块:通过数据分析,找出资源浪费的原因,并提出优化方案。
数据资源共享平台

数据资源共享平台介绍数据资源共享平台旨在为组织和个人提供一个方便和安全的方式来共享数据资源。
通过这个平台,用户可以轻松地上传、管理和访问各种类型的数据。
功能数据资源共享平台提供以下主要功能:1. 上传和存储:用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件,并将其安全地存储在平台上。
用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。
上传和存储:用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件,并将其安全地存储在平台上。
用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。
2. 数据管理:用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。
这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。
数据管理:用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。
这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。
3. 共享和访问权限:用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。
平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限,以确保数据的安全和隐私。
共享和访问权限:用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。
平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限,以确保数据的安全和隐私。
5. 数据分析和可视化:通过平台提供的分析和可视化工具,用户可以对他们的数据进行分析和探索。
这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势,并支持决策和创新。
数据分析和可视化:通过平台提供的分析和可视化工具,用户可以对他们的数据进行分析和探索。
这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势,并支持决策和创新。
6. 社区互动:平台提供一个社区互动的环境,用户可以在这里分享和讨论数据资源。
这样用户可以借助他人的知识和经验,更好地利用数据资源。
社区互动:平台提供一个社区互动的环境,用户可以在这里分享和讨论数据资源。
这样用户可以借助他人的知识和经验,更好地利用数据资源。
优势数据资源共享平台的优势在于:- 便捷性:用户可以通过简单的界面上传和管理数据,无需复杂的技术知识和操作。
便捷性:用户可以通过简单的界面上传和管理数据,无需复杂的技术知识和操作。
企业人力资源管理数字化平台建设方案

企业人力资源管理数字化平台建设方案第一章数字化平台概述 (3)1.1 数字化平台建设的背景与意义 (3)1.1.1 背景 (3)1.1.2 意义 (4)1.2 数字化平台建设的目标与原则 (4)1.2.1 目标 (4)1.2.2 原则 (4)第二章需求分析与规划 (5)2.1 人力资源管理系统需求分析 (5)2.1.1 系统功能需求 (5)2.1.2 系统功能需求 (5)2.2 数字化平台建设规划 (6)2.2.1 技术选型 (6)2.2.2 平台架构设计 (6)2.2.3 系统开发与实施 (6)2.3 建设目标与实施步骤 (6)2.3.1 建设目标 (6)2.3.2 实施步骤 (6)第三章技术选型与架构设计 (6)3.1 技术选型原则 (6)3.1.1 符合业务需求 (7)3.1.2 兼容性与扩展性 (7)3.1.3 安全性 (7)3.1.4 成本效益 (7)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 整体架构 (7)3.2.2 数据层 (7)3.2.3 服务层 (7)3.2.4 应用层 (7)3.2.5 展示层 (7)3.3 技术栈选择 (8)3.3.1 后端技术栈 (8)3.3.2 前端技术栈 (8)3.3.3 系统集成技术 (8)第四章数据管理与分析 (8)4.1 数据治理 (8)4.1.1 数据治理策略 (8)4.1.2 数据治理方法 (9)4.2 数据采集与清洗 (9)4.2.1 数据采集 (9)4.2.2 数据清洗 (9)4.3.1 描述性分析 (9)4.3.2 关联性分析 (9)4.3.3 聚类分析 (9)4.3.4 预测分析 (9)4.3.5 优化分析 (10)第五章员工信息管理 (10)5.1 员工信息录入与维护 (10)5.1.1 信息录入 (10)5.1.2 信息维护 (10)5.2 员工信息查询与统计 (10)5.2.1 信息查询 (10)5.2.2 信息统计 (11)5.3 员工信息安全管理 (11)5.3.1 信息权限管理 (11)5.3.2 信息加密存储 (11)5.3.3 信息安全审计 (11)第六章招聘与选拔 (11)6.1 招聘信息发布与接收 (11)6.1.1 信息发布平台建设 (11)6.1.2 信息接收与处理 (12)6.2 人才筛选与评价 (12)6.2.1 筛选标准设定 (12)6.2.2 筛选方法 (12)6.2.3 评价体系 (12)6.3 招聘流程管理 (13)6.3.1 招聘流程设计 (13)6.3.2 流程监控与优化 (13)第七章培训与发展 (13)7.1 培训计划制定与实施 (13)7.1.1 培训需求分析 (13)7.1.2 培训计划制定 (13)7.1.3 培训计划实施 (14)7.2 培训效果评估 (14)7.2.1 评估方法 (14)7.2.2 评估周期 (14)7.2.3 评估结果运用 (14)7.3 员工职业发展路径规划 (14)7.3.1 职业发展规划制定 (14)7.3.2 职业发展规划实施 (15)7.3.3 职业发展规划反馈与调整 (15)第八章绩效管理 (15)8.1 绩效考核体系设计 (15)8.1.1 设计原则 (15)8.2 绩效考核实施与监控 (16)8.2.1 实施流程 (16)8.2.2 监控措施 (16)8.3 绩效改进与激励 (16)8.3.1 绩效改进 (16)8.3.2 激励措施 (16)第九章薪酬福利管理 (16)9.1 薪酬体系设计 (16)9.1.1 设计原则 (16)9.1.2 设计流程 (17)9.2 福利政策制定与实施 (17)9.2.1 福利政策制定原则 (17)9.2.2 福利政策实施 (17)9.3 薪酬福利数据分析 (18)9.3.1 数据收集 (18)9.3.2 数据处理与分析 (18)9.3.3 数据应用 (18)第十章系统实施与运维 (18)10.1 系统实施与部署 (18)10.1.1 实施准备 (18)10.1.2 实施步骤 (19)10.1.3 部署方式 (19)10.2 系统运维与管理 (19)10.2.1 运维团队建设 (19)10.2.2 运维内容 (19)10.2.3 运维流程 (19)10.3 安全保障与风险防控 (20)10.3.1 安全策略 (20)10.3.2 风险防控 (20)第一章数字化平台概述1.1 数字化平台建设的背景与意义信息技术的飞速发展,数字化、智能化已成为企业转型升级的重要驱动力。
大数据中心资源平台建设方案

大数据资源平台建设方案目录1 资源平台建设方案 (5)1.1平台总体架构 (5)1.2数据交换子平台建设 (6)1.2.1 建设方案概述 (6)1.2.1.1 架构设计 (7)1.2.2 数据交换配置 (8)1.2.3 数据交换前置 (9)1.2.4 数据共享服务 (10)1.2.4.1 数据服务注册 (11)1.2.4.2 数据服务申请 (11)服务申请 (11)申请审核 (11)申请查看 (12)申请撤销 (12)1.2.4.3 数据服务监控 (12)1.2.5 数据共享接口 (13)1.2.6 数据交换监控 (13)1.3数据治理子平台建设 (14)1.3.1 建设方案概述 (15)1.3.1.1 平台整体架构 (15)1.3.1.2 平台技术架构 (16)1.3.2 建设数据资源中心 (17)1.3.3 资源目录管理 (19)1.3.3.1 资源梳理 (19)1.3.3.2 资源编目 (20)1.3.3.3 目录提交 (22)1.3.3.4 目录审核 (22)1.3.3.5 目录发布 (22)1.3.3.6 汇总管理 (22)1.3.3.8 资源挂载 (23)1.3.4 数据标准管理 (23)1.3.4.1 数据标准管理规范 (23)1.3.4.2 数据项标准 (26)1.3.4.3 数据维度标准 (26)1.3.4.4 数据字典标准 (27)1.3.4.5 数据命名标准 (27)1.3.5 元数据管理 (28)1.3.5.1 元数据管理内容 (28)1.3.5.2 元数据管理分类 (28)1.3.5.3 元数据管理组织 (30)1.3.5.4 元数据管理流程 (30)1.3.5.5 元数据管理功能 (30)1.3.6 数据质量管理 (33)1.3.6.1 质量模型配置 (33)1.3.6.2 质量规则管理 (34)1.3.6.3 方案配置调度 (36)1.3.6.4 质检结果查看 (36)1.3.6.5 质检分析报告 (37)1.3.7 数据开发平台 (37)1.3.7.1 数据开发能力 (37)数据源适配 (37)数据清洗 (38)数据转换 (38)1.3.7.2 数据开发平台 (39)1.3.8 统一调度管理 (40)1.3.8.1 时间调度 (40)1.3.8.2 事件调度 (40)1.3.8.5 任务调度 (42)1.3.9 数据资产管理 (43)1.3.9.1 数据资产注册管理 (43)1.3.9.2 数据资产分类管理 (44)1.3.9.3 数据资产目录管理 (45)1.3.9.4 数据资产可视化视图 (46)1.4数据资源门户建设 (49)1.4.1 门户首页设计 (50)1.4.2 统一用户管理 (50)1.4.3 统一认证授权 (51)1.4.3.1 身份认证 (52)1.4.3.2 用户授权 (52)1.4.4 整合资源管理 (53)1.4.5 统一审批管理 (54)1.4.6 资源目录服务 (54)1.4.7 统一消息管理 (55)1.4.7.1 消息类型管理 (55)1.4.7.2 消息渠道管理 (55)1.4.7.3 通用规则管理 (56)1.4.7.4 用户自定义规则管理 (56)1.4.7.5 消息过期 (56)1.4.7.6 消息发送处理 (56)1.4.8 统一日志管理 (57)1.4.8.1 日志审计管理 (58)1.4.8.2 安全日志统计 (59)1.4.9 统一监控运维 (60)1.4.9.1 监控资源管理 (60)1.4.9.2 基础资源监测 (62)1.4.9.5 平台运维管理 (65)1资源平台建设方案1.1平台总体架构区级大数据资源平台的总体架构由支撑体系(标准规范支撑体系、管理运行维护支撑体系、安全支撑体系)、网络系统、信息资源平台软硬件系统环境、平台应用系统(数据支撑底座、数据交换子平台、数据整理治理子平台、数据资源门户),以及数据资源中心(数据湖、基础库、主题库、专题库)组成。
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1 数据资源管理平台设计1.1 需求分析1.1.1 数据需求1.1.1.1 数据分析XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。
信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集范畴。
以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据),属于信息共享范畴。
信息采集传输应充分利用现代化科技成果,通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设,配置适合当地水资源特性的仪器设备。
信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。
(1)在线监测信息对象在线监测信息对象包括:水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。
监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。
水源地监测:包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。
应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地,后其它饮用水水源地的顺序安排布设。
取用水监测:包括重点取水口水量水质监测。
按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排;取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排;同时兼顾设站条件通盘考虑。
水资源管理单元出入断面监测:包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。
按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测,水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。
水功能区监测:按照《XX省水功能区规划》的部署,按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。
地下水超采区监测:包括地下水水位、水质监测。
按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。
水生态监测:重点区域和水域水生态监测。
按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。
社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划,有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据内插方式满足,有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。
(2)新设监测点的工作方式新设水量监测点选用应答/自报兼容的工作方式。
按照“无人值守、有人看守、定期巡检”的运行维护机制实施信息采集作业。
对不适宜设置全自动监测点的地方,亦可按有人值守模式配置设备、设点观测。
1)流量监测对采用直接流量监测方式的信息采集点,由采集端设备直接采集流量瞬时值,并存储在本地记录单元;对采取水位监测方式的采集点,采集、记录、传输的均是水位信息,并参照水文测验规范定期对采集端实施水位流量关系率定,尤其是平、枯水位流量关系的率定,在信息接收端利用水位流量关系将采集的水位信息转换成时段采集量或过流量信息。
采集端设备按照15分钟采集一次瞬时值。
2)水质监测对新设水质监测点采用定期巡测、人工取用、室内分析化验方式开展监测工作;对已建立水质自动监测设施的监测点,采用增加其报信设施的方式进行汇接和功能升级。
对确需要设置自动水质监测点的地方应审慎选择建设自动水质建设设施。
水质监测不同采集方式分别规定的监测间隔和记录周期不同。
(3)监测点的采集频次在正常工作状态下的采集频次按照:单纯以水资源管理应用需求布设的各类水量信息采集自动站点,支持旬周期用水调度业务按6小时间隔报信;支持月周期用水调度业务按12小时间隔报信;支持季度周期用水调度业务按24小时间隔报信,人工监测点均按24小时间隔报信。
多用途信息采集站点报信间隔超过水资源管理需要的,应比照同站点完成水量信息描述时段的归一化。
报信间隔不能满足水资源管理需要的应比照专用站点调整信息报送间隔。
社会用水户取水口、水源地、入河排污口、行政边界河流控制断面、水功能区的水质监测,根据工作规范和实际要求实施采集频次。
突发应急状态下的采集频次按照:固定站的水量、水质监测报信工作机制均可临时调整为1小时间隔。
在固定观测不能满足要求时,可动态设立移动监测点,对水量、水质进行跟踪监测。
(4)时空基准系统工作统一采用北京时间作为标准计时基准,日界统一为北京时间8时,水资源信息采集站点每日首次报信时间遵从水文或防汛部门规定的每日首次报信时间即8时为准。
位置描述使用全球定位系统GPS和具有我国自主知识产权的北斗导航定位系统对水资源信息采集站点的坐标定位,统一采用2000地心坐标系统纬度坐标进行位置描述。
已有数据应逐步过渡到2000地心坐标系。
绝对高程基准采用1985黄海高程基准,对确需采用地方基准或相对基准进行水位观测的测站,进行地表水水体水位流量关系转换时,应在其预处理环节先行滤除因高程基准不统一导致的测验误差。
(5)在线监测信息传输方式在线监测信息传输指将采集站获得的水资源信息通过有线或无线信道送至系统接收端的传输过程。
对于水资源信息采集共用部门采集设施和传输通道的,应遵从既有传输方式和传输路径。
在国家防汛抗旱指挥系统工程已覆盖的信息采集区域的新设站,应加入该系统。
对于其覆盖不到的区域确需新建传输通道的,各省可根据当地公网实际状况和采集传输系统建设、运行维护的经济性要求综合权衡,在保障信息传输适度安全的前提下,选择适宜的公共通信信道进行信息传输组网。
目前可供选择的采集通信资源主要有:中国移动通用无线分组业务(GSM/GPRS);中国联通无线扩频通信技术(CDMA);中国移动短消息业务(GSM/SMS);公共电话网(PSTN);北斗通信卫星短消息;同步通信卫星;海事通信卫星短消息;超短波技术:微波技术等。
在选择通信方式时,在同一个系统中不宜使用多种通信方式,仅在某些信息采集点首选通信方式不能覆盖时可另选通信方式。
部分重要站点可设计备用传输通道,并考虑突发事件发生时的应急信息传输,满足应急监测的需求。
1.1.1.2 数据分类分析水资源管理系统涉及数据主要包括以下几种:(1)在线监测数据图表1.4-1在线监测数据来源(2)业务管理数据对于业务管理和决策分析支持,同一业务管理数据库应存储省、地市、县三级水资源管理部门产生的业务信息,根据不同的管理层级,业务管理信息不尽相同,同时省、地市、县级信息之间有一定的关系。
根据需求,对水源地数据库相关数据中的城镇地下水水源地进行调查测量,并对城镇地下水水源地开发利用状况进行评价,并录入相应数据库中。
具体数据内容为:1)地形测量利用已调查的城镇地下水源地资料,确定工作区范围。
通过对地下水源地地形的测量,实现以下两个目的:测量比例尺确定为1:10000,测量面积为大型水源地30km2,中型水源地为15km2,小型水源地为5km2。
测量内容包括区域地形、生产井、监测孔高程、坐标测量等。
2)地下水源地开发利用状况评价地下水源地开发利用状况评价包括水量、水质现状评价和供水可持续性评价等三个方面。
①水量评价根据地下水源地开采量的大小、水文地质资料完整程度和水文地质条件的复杂程度,采用解析法或数值法对地下水源区的补排量进行计算。
进行地下水源区的开发利用程度和供水水量的安全性等方面综合评价。
对于大型的地下水源地,采用数值法进行补排量的平衡计算,并对该水源区进行不同开采量进行模拟预测,对该水源的开发潜力及可能出现的问题进行评价。
建立地下水资源管理与规划模型。
对于中、小型地下水源地,采用解析法进行补给量的计算,并根据地下水动态监测资料,对该水源的水量合理性进行评价。
②水质评价利用已有调查资料,进行水源地水质状况评价。
地下水水质评价标准采用国家标准《地下水质量标准》(GB/T 14848-93)。
采用单项组分评价和综合评价相结合的评价方法。
将地下水水源地水质指标分为一般化学指标或细菌学指标、毒理学、放射性指标和地方特定项目4大类。
一般理化指标或细菌学指标,对人体健康影响较小或可通过净水厂传统处理方法去除,这一类指标按地下水水质标准的5类进行评价,并将其Ⅲ类水标准值的上限值确定为地下水水质控制标准。
毒理学和放射性指标作为一类,按生活饮用水卫生标准进行达标评价。
根据现状水质和对地下水源区及其周边环境的调查结果,对地下水源地现状水质安全性进行评价,对地下水源地水质安全趋势进行预测。
③供水可持续性评价在地下水源地用现状评价的基础上,根据区域的水文地质条件及水源地周边地下水开发利用现状,对现状城镇地下水源的可开采量进行分析计算,对地下水源供水可持续性进行研究。
(3)基础数据基础数据来源如下表所示。
图表1.4-1基础信息数据来源(3)空间数据库、多媒体数据空间数据库的建设需要购买空间基础数据。
多媒体数据库,将现有信息资源进行校核、整合、补充、完善,然后导入。
(4)决策支持数据表1.1-3决策支持库数据1.1.1.3 数据流向分析XX水资源管理系统数据来源复杂,业务管理单位包括省水利厅水资源处、省水文系统、地市水资办、县水资办各级管理单位、全省各市县、相关流域机构及专业水文气象单位等。
数据库内容包括了水文监测、综合办公、水情监测、取用水监测以及基础空间信息、视频、图像等各类媒体信息。
系统基本数据流向图如下图所示:、、XX省水资源管理系统数据流向图1.1.1.4 数据量分析数据量是确定数据存储平台模式与规模的重要依据,通过对整个系统现有数据量、数据增量、数据分布等的分析,最终确定数据存储与管理体系的建设模式、建设规模。
水资源管理系统的各类数据可分为结构化数据(如水雨情数据、供水工程基本信息及水质监测数据等)和非结构化数据(如供水工程监控视频数据、办公文档、电子地图数据等)两类,水资源管理系统的结构化数据主要包括:水资源管理业务处理数据、水利工程实时监控数据、水文站点维护管理数据、水文监测与预测数据等。
对于结构化数据来讲,通过合理的数据库表结构设计,尽可能的消除冗余数据,这类数据占用的存储空间是相对有限的。
其具体分析如下。
水文站点监测数据包含测点名称、采样日期、分析日期、水温、PH值、溶解氧、总硬度、悬浮物、氯化物、氟化物、硫酸盐、高锰酸盐指数、化学需氧量、生化需氧量、氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐氮、氰化物、六价铬、粪大肠茵群等内容,确定的水质级别。
按照每次采样每条纪录500字节计算,每1天采集一次。
全省水文监测站一年的数据量为约为80MB/年。
再加上人工监测和移动监测的数据,以及评价分析数据,水文监测数据库初始数据量约为100MB。
非结构化数据主要包括:行政管理与办公信息数据、水利工程实时监控视频图像、工程安全监测视频图像、基础空间地理信息等。
这类数据的一大特点是所占存储空间很大,一个文件少则几MB,多则几十MB或GB。