水务规划中地理信息技术应用提升的策略

引言：

近年来，随着城市化进程的加快和水资源短缺问题的日益突出，水务规划的重要性愈发凸显。地理信息技术作为水务规划的重要工具，其应用水平直接影响到水务规划的质量和效果。然而，当前地理信息技术在水务规划中的应用仍存在诸多不足，如数据体系不完善、技术融合不足、模型算法精度不高及信息共享协同困难等。这些问题限制了地理信息技术在水务规划中潜力的充分发挥，亟待通过深入研究和探索，提出有效的提升策略，以推动地理信息技术在水务规划中的广泛应用和深入发展。

1 地理信息技术在水务规划中的应用价值

地理信息技术在水务规划中具有不可替代的应用价值。在数据采集与整合方面，遥感技术可快速获取大范围的水域面积、水质状况等空间信息，全球定位系统能精准定位水务设施位置，地理信息系统则可将多源异构数据，如地形、气象、水文等数据进行整合，形成全面、准确的水务信息数据库。在模拟分析与预测上，借助地理信息系统与水文模型结合，能模拟洪水演进过程，预测洪涝灾害风险区域，为防洪排涝规划提供科学依据；还能根据历史数据和实时监测信息，预测水资源供需变化趋势。在规划决策支持上，地理信息技术可直观展示水务规划方案的空间布局和影响范围，通过空间分析功能评估不同方案的优劣，辅助决策者制定科学合理的水务规划方案，提高规划的科学性和精准性，实现水资源的优化配置和高效利用[1]。

2 提升地理信息技术在水务规划中应用水平的策略

2.1 完善数据体系，夯实技术应用基础

数据是地理信息技术在水务规划中发挥作用的核心支撑，完善数据体系是提升应用水平的关键前提。当前水务数据存在来源分散、格式不一、更新不及时等问题，严重影响地理信息技术的精准应用。

需构建统一的水务地理信息数据库，整合气象、水文、地质、社会经济等多源数据。以某大型城市为例，其通过整合气象部门的气温、降水数据（精度达每小时，空间分辨率 1 公里），水文部门的水位、流量数据（监测站点密度达每 50 平方公里 1 个，数据更新频率 15 分钟一次），以及地质部门的土壤类型、地形地貌数据（比例尺 1:10000），形成涵盖全市的水务地理信息数据库。同时，制定严格的数据标准和规范，确保数据的一致性和兼容性。例如，规定水质监测数据的采样方法、分析指标和记录格式，使不同来源的数据能够无缝对接和融合。

利用遥感技术实现水务数据的快速获取和动态更新。高分辨率遥感影像（空间分辨率可达 0.5 米）能够清晰识别水域边界、水体污染状况等信息。通过定期获取遥感影像，结合地理信息系统的变化检测技术，可实时监测水域面积的变化、水体污染的扩散等情况。以某湖泊为例，利用多时相遥感影像监测发现，近 5 年来湖泊面积减少了 10% ，为湖泊保护和治理提供了重要依据。

2.2 深化技术融合，拓展应用功能边界

地理信息技术与其他技术的深度融合，能够拓展其在水务规划中的应用功能，提升规划的科学性和精准性。

将地理信息系统与物联网技术相结合，实现对水务设施的实时监测和智能控制。在水库、泵站等水务设施上安装传感器，实时采集水位、流量、水质、设备运行状态等数据，并通过物联网技术将数据传输到地理信息系统中。以某水库为例，通过安装 50 余个传感器，实时监测水库的水位、水温、水质等参数，当水位超过警戒线或水质出现异常时，地理信息系统能够及时发出预警，并自动调整泵站的运行参数，实现智能调度。

借助大数据和云计算技术提升数据处理和分析能力。水务规划涉及海量的数据，传统的数据处理方法难以满足需求。利用大数据技术对海量水务数据进行存储、管理和分析，挖掘数据中的潜在规律和关联关系。例如，通过对城市用水量数据的分析发现，夏季用水高峰期集中在晚上 7 点到10 点，用水量比平时高出 30% ，为供水计划的制定提供了科学依据。云计算技术则为复杂的水文模型和地理信息分析模型的运行提供了强大的计算能力。以洪水模拟模型为例，利用云计算平台可以在短时间内完成大规模区域的洪水模拟，模拟精度可达 90% 以上，为防洪排涝规划提供了有力支持。

引入人工智能技术提升水务规划的智能化水平。利用机器学习算法对历史水务数据进行分析和学习，建立预测模型，实现对水资源供需、水质变化等的精准预测。例如，通过机器学习算法预测未来一个月的城市用水量，预测误差可控制在 5% 以内。利用深度学习算法对遥感影像进行分类和识别，提高水域信息提取的准确性和效率。以某流域为例，利用深度学习算法对遥感影像进行分类，水域识别准确率达到了 95% 以上[2]。

2.3 优化模型算法，提升模拟分析精度

模型算法是地理信息技术在水务规划中进行模拟分析的核心工具，优化模型算法能够提高模拟分析的精度和可靠性。

针对不同的水务规划问题，选择合适的模型和算法。在水资源评价方面，采用分布式水文模型（如 SWAT 模型），该模型能够考虑地形、土壤、植被等多种因素对水文过程的影响，模拟精度较高。以某流域为例，利用 SWAT 模型模拟流域的水资源量，模拟结果与实际观测值的相对误差在 10% 以内。在防洪排涝规划方面，采用二维洪水演进模型，该模型能够模拟洪水在二维空间上的演进过程，更准确地预测洪水淹没范围和影响程度。以某城市为例，利用二维洪水演进模型模拟百年一遇洪水情况下的淹没范围，模拟结果与实际调查结果的吻合度达到了 85% 以上。

对现有模型进行改进和优化。结合水务规划的实际需求，对模型的参数进行率定和验证，提高模型的适用性。例如，在某地区的水资源评价中，通过对 SWAT 模型的参数进行率定，使模型模拟的水资源量与实际观测值的误差从原来的 15% 降低到了 8% 。同时，引入新的算法和技术，提高模型的计算效率和稳定性。以洪水模拟模型为例，采用并行计算技术，将模型的计算时间缩短了 50% 以上[3]。

结语：

本文通过深入分析地理信息技术在水务规划中的应用价值及当前存在的问题，提出了完善数据体系、深化技术融合、优化模型算法及强化平台建设等提升策略。这些策略的实施将有助于提升地理信息技术在水务规划中的应用水平，提高水务规划的科学性和精准性，为水资源的优化配置和高效利用提供有力支持。未来，随着信息技术的不断进步和水务规划需求的日益增长，地理信息技术在水务规划中的应用前景将更加广阔，需要持续加强研究和探索，推动其不断创新和发展。

参考文献：

[1]徐亚男,刘纯甫,姜天凌,等.BIM + GIS在既有水务设施数字化交付项目中的应用[J].中国给水排水,2025,41(08):71-76.

[2]邓建平,智慧水务系统关键技术研发及应用.湖南省,湖南科尔顿水务集团有限公司,2022-05-29.

[3]宗延萍.智慧水务系统在城市供水中的运用[J].智能建筑与智慧城市,2022,(05):178-180.