智慧水利平台技术

1/1智慧水利平台技术第一部分智慧水利平台架构设计原则 2第二部分实时数据采集与传输技术 4第三部分大数据处理与分析算法 6第四部分水情预测与预警系统 9第五部分决策支持与智能调度 12第六部分移动端与物联网应用 14第七部分安全保障与隐私保护 17第八部分智慧水利平台未来发展趋势 20

第一部分智慧水利平台架构设计原则关键词关键要点主题名称：系统架构解耦

1.将智慧水利平台划分为独立的模块，例如数据采集、数据存储、数据分析、应用服务等，实现模块之间的松散耦合。

2.采用轻量级消息总线或API网关实现模块间通信，降低模块之间的依赖性，提高系统的灵活性。

3.提供清晰的接口规范，确保不同模块之间的数据交互能够顺畅高效。

主题名称：云原生技术应用

智慧水利平台架构设计原则

1.开放性原则

*支持与不同水利业务系统、外部数据源的互联互通和数据交换。

*采用标准化接口和协议，确保不同系统间的信息无缝对接。

*提供开放的数据平台，方便外部开发者和用户获取和利用水利数据。

2.模块化原则

*将系统划分为独立的模块，每个模块具有明确的职责和功能。

*模块间松散耦合，易于扩展、维护和升级。

*采用面向服务的架构（SOA），实现模块间的服务调用和协作。

3.平台化原则

*提供通用基础设施和服务，为上层应用提供支撑和共享。

*构建统一的数据管理平台，实现水利数据的标准化、规范化和共享利用。

*提供公共服务，如数据发布、数据共享、协同办公等。

4.云化原则

*采用云计算技术，提供弹性可扩展、按需付费的基础设施。

*利用云平台提供的服务，降低系统运维成本，提高系统灵活性。

*支持跨地域、多云部署，满足不同区域的水利业务需求。

5.移动化原则

*支持移动端访问和操作，满足现场作业人员的需求。

*提供移动应用，实现数据采集、设备控制、舆情监测等功能。

*采用响应式设计，适配不同尺寸的移动终端。

6.数据安全原则

*采用多级权限控制，保障数据访问的安全性。

*采用数据加密、访问控制和审计机制，防止数据泄露和篡改。

*符合国家网络安全要求，通过相关安全认证。

7.标准化原则

*遵循水利行业标准，确保与现有系统和设备的兼容性。

*采用统一的数据标准、接口标准和技术规范。

*遵循开放地理空间联盟（OGC）等国际标准，实现跨系统的数据共享和互操作性。

8.可扩展性原则

*采用可扩展的架构设计，支持业务需求的不断增长。

*提供灵活的配置机制，易于添加新的功能模块和扩展系统容量。

*采用微服务架构，实现系统的弹性扩展和敏捷开发。

9.可靠性原则

*采用高可用性设计，确保系统稳定运行，避免单点故障。

*提供数据备份和恢复机制，防止数据丢失。

*采用负载均衡和容错机制，提高系统的处理能力和响应速度。

10.可维护性原则

*采用模块化设计，便于系统维护和升级。

*提供详细的文档和技术支持，降低运维成本。

*定期进行系统监测和故障诊断，及时发现并解决问题。第二部分实时数据采集与传输技术关键词关键要点主题名称：传感器技术

1.多参数传感器的应用和融合，实现对水质、水量、水压等指标的综合监测。

2.无线传感器网络的广泛部署，突破传统传输模式限制，提高数据采集效率。

3.物联网技术与传感器技术的结合，实现传感器数据的远程传输和管理。

主题名称：数据传输技术

实时数据采集与传输技术

实时数据采集与传输技术是智慧水利平台的关键技术之一，其功能在于从水利设施中采集实时数据并将其传输至平台进行存储和处理。

采集设备和技术

*传感器：安装在水利设施中，如水位传感器、流量传感器、压力传感器等，实时采集数据。

*数据采集器（DTU）：连接传感器，收集数据并将其传输至网关。

*网关：将DTU收集的数据汇聚并传输至平台。

数据传输网络

*有线网络：光纤、以太网等，提供高带宽和稳定性，适用于远程监控。

*无线网络：GPRS、NB-IoT等，覆盖范围广，适用于地形复杂地区。

*卫星网络：覆盖范围最广，适用于偏远地区。

数据传输协议

*MQTT：轻量级消息队列协议，适用于低带宽和高并发场景。

*OPCUA：面向对象过程控制统一架构，支持数据标准化和安全传输。

*Modbus：工业自动化领域广泛使用的通信协议，简单易用。

数据安全保障

*数据加密：在传输过程中对数据进行加密，防止窃取和篡改。

*身份认证：对采集设备和传输网络进行身份认证，确保合法访问。

*入侵检测：部署入侵检测系统，监测网络流量并检测异常活动。

优势和应用

实时数据采集与传输技术具有以下优势：

*实时性：数据采集和传输过程快速，能及时反映水利设施运行状态。

*准确性：采用高精度传感器和数据传输协议，确保数据的可信度。

*灵活性：支持多种采集设备、传输网络和数据协议，适应不同场景。

实时数据采集与传输技术广泛应用于以下场景：

*水库管理：实时监测水位、流量和电量，确保安全高效运行。

*灌区管理：实时控制灌溉用水量和时间，提高灌溉效率。

*防汛抗旱：及时预警洪水和干旱风险，开展应急响应。

*水质监测：实时监测水质污染物浓度，确保水体安全。

*生态环境保护：监测水生态环境指标，如水温、溶解氧和鱼类数量。

发展趋势

随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，实时数据采集与传输技术也将不断演进，呈现以下趋势：

*边缘计算：在采集设备或网关上部署计算能力，减少数据传输压力。

*无线传感网络：低功耗、网络自组的无线传感网络，扩展数据采集范围。

*人工智能分析：利用人工智能算法分析实时数据，识别异常和趋势。第三部分大数据处理与分析算法关键词关键要点1.大数据采集与预处理

1.实时数据采集：包括传感器、摄像头、仪表等设备的部署和数据采集。

2.数据清洗与融合：去除噪声、异常值，并通过数据融合增强数据的完整性和一致性。

3.数据标准化：建立统一的数据标准和格式，以便于后续分析和挖掘。

2.大数据存储与管理

大数据处理与分析算法

智慧水利平台的建设离不开大数据处理与分析技术，而大数据分析算法是其中不可或缺的关键技术。这些算法通过对海量水利数据进行挖掘和分析，能提取出有价值的信息，为水利管理和决策提供支撑。

1.数据预处理

数据预处理是数据分析的第一步，包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约。数据清洗删除不完整、不准确或重复的数据，数据转换将数据格式转换为分析所需的格式，数据集成将来自不同来源的数据合并到一个统一的视图中，数据规约通过降维或聚类技术降低数据复杂性。

2.数据挖掘算法

数据挖掘算法从数据中发现模式、趋势和关联关系，常见的算法包括：

*关联分析：发现在事务数据中频繁同时出现的项目，用于关联规则挖掘和市场篮子分析。

*聚类分析：将数据点分组到不同的簇中，每个簇代表一个相似的数据点集合，用于客户细分和目标定位。

*分类算法：将数据点分配给预定义的类别，用于模式识别和预测建模。

*回归算法：拟合数据点的线性或非线性关系，用于预测和时间序列分析。

3.统计分析算法

统计分析算法用于对水利数据进行统计分析，包括：

*描述性统计：计算数据的平均值、中位数、标准差等统计量，描述数据的分布和趋势。

*假设检验：检验有关水利数据分布和相关性的假设，用于确定水利数据是否符合预期。

*时间序列分析：分析随时间推移的水利数据的模式和趋势，用于预测和规划。

*空间分析：分析水利数据在空间上的分布和关系，用于水资源规划和环境影响评估。

4.机器学习算法

机器学习算法让计算机系统能够从数据中学习，而无需明确编程，常见的算法包括：

*监督学习：使用标记数据训练模型，然后使用该模型对新数据进行预测，用于分类、回归和时间序列预测。

*无监督学习：使用未标记数据训练模型，然后使用该模型发现数据中的模式和结构，用于聚类、降维和异常检测。

*强化学习：允许系统通过与环境互动和获得反馈来学习，用于水利系统的优化和控制。

5.可视化算法

可视化算法将数据转换为图像或图表，以帮助用户理解和解释数据，常见的算法包括：

*热力图：表示数据值的空间分布，用于显示水资源利用率或水位变化。

*散点图：显示两个变量之间的数据点分布，用于分析相关性或趋势。

*折线图：显示数据点随时间推移的变化，用于分析时间序列数据或趋势。

*饼图：显示数据值相对于总数的份额，用于比较不同类别或区域的数据。

6.其他算法

除了上述算法外，智慧水利平台还可能使用其他算法，如：

*优化算法：用于解决水资源分配、调度和规划等优化问题。

*仿真算法：用于模拟水文过程和水利系统行为。

*自然语言处理算法：用于分析水利相关文本数据，提取信息和生成总结。

通过采用这些大数据处理与分析算法，智慧水利平台能够有效地从海量水利数据中获取有价值的信息，并为水利管理者提供科学、合理的决策依据，从而提升水利系统的运行效率和管理水平。第四部分水情预测与预警系统关键词关键要点【水文数据采集与传输技术】

1.构建完善的水文监测网络，包括雨量、水位、流量等要素，全面采集水文信息。

2.采用先进的传感器和通信技术，实现实时、准确、高频的数据采集和传输，确保数据的时效性和可靠性。

【水文数据处理与建模技术】

智慧水利平台技术中的水情预测与预警系统

概述

水情预测与预警系统是智慧水利平台中的核心组成部分，旨在通过监测、分析和预测水文数据，及时预警可能发生的洪水、干旱等水旱灾害，为水利管理部门和公众提供决策支持。

技术架构

水情预测与预警系统通常包含以下模块：

*数据采集模块：采集水文站、卫星遥感、雷达等来源的水文数据。

*数据传输模块：通过有线或无线网络将水文数据传输至平台。

*数据处理模块：对水文数据进行预处理、质量控制和标准化。

*模型计算模块：利用水文模型对水情进行预测，生成预警结果。

*预警发布模块：根据预警结果，向相关部门和公众发布预警信息。

水文模型

水情预测与预警系统中常用的水文模型包括：

*流域水文模型：模拟流域降水、径流、蒸发和渗透过程，用于预测河流流量。

*河道水力模型：模拟河道水流动力学过程，用于预测河道水位和流速。

*水库调控模型：模拟水库水位、流量和电站功率输出，用于优化水库调度。

预警等级

水情预测与预警系统通常根据预警结果的严重程度，将预警分为多个等级：

*绿色预警：水情正常，无明显风险。

*黄色预警：水情轻微超警戒，需注意监测。

*橙色预警：水情超警戒，需采取防范措施。

*红色预警：水情严重超警戒，需紧急应对。

预警发布

当系统预测出可能发生水旱灾害时，将根据预警等级通过以下渠道发布预警信息：

*短信：向有关部门和公众发送预警短信。

*网站：在智慧水利平台网站上发布预警信息。

*公众号：通过微信公众号推送预警信息。

*广播：通过广播电台发布预警信息。

案例应用

水情预测与预警系统已广泛应用于各大水利工程管理中，例如：

*三峡水库：利用水库调控模型对三峡水库水位、流量进行调控，确保下游防洪安全。

*珠江流域：建立了流域水文模型，实现了珠江流域水情实时监测和洪水预警。

*黄河中游：建立了河道水力模型，对黄河中游河道水位、流速进行预测，实时预警洪水风险。

发展趋势

水情预测与预警系统在未来将继续发展，重点方向包括：

*数据融合：融合多种数据源，提高预测精度。

*人工智能应用：利用人工智能技术，提升模型计算性能和预警准确性。

*移动化预警：发展移动化预警应用，提高预警时效性。

*协同联动：与其他灾害预警系统协同，提升综合预警能力。第五部分决策支持与智能调度关键词关键要点【决策支持与智能调度】

1.决策支持系统(DSS)利用数据分析、预测模型和人工智能技术为水利管理决策提供信息支持。

2.DSS能够集成多种数据源，包括水文数据、水质数据和水利工程运行数据，提供实时和历史信息的综合视图。

【智能调度】

决策支持与智能调度

智慧水利平台的核心技术之一是决策支持与智能调度。该技术旨在利用先进的数据处理、建模和优化算法，为水利管理决策提供科学依据和自动化调度方案。

决策支持

*数据采集与集成：收集来自传感器、监测系统、历史记录和其他来源的实时和历史水利数据，并将其集成到统一平台中。

*数据分析与建模：使用统计、机器学习和人工智能技术分析数据，建立水利系统模型，预测未来水情变化，识别风险和机会。

*情景模拟与优化：在模型的基础上，模拟各种情景，如水库调度、灌溉用水、洪水预警等，优化决策方案，如水库蓄水量、灌溉用水计划、洪水预警阈值等。

智能调度

*实时监测与控制：利用传感器和通信技术，实时监测水利设施的水位、流量、压力等关键参数，并通过远方终端控制系统（RTU）远程控制设备。

*优化算法与策略：基于决策支持模块提供的优化方案，使用线性规划、非线性规划、遗传算法等优化算法和策略，自动生成调度计划。

*自动化调度与执行：根据优化调度计划，自动化控制水利设施，实现最优调度方案的实施。

技术优势

*提高决策效率：利用数据分析和建模，快速生成多种决策方案，简化决策过程，提高效率。

*优化水资源利用：通过智能调度，优化水库蓄水量和灌溉用水计划，提高水资源利用率，减少水资源浪费。

*增强抗风险能力：通过情景模拟和优化，提前识别风险，制定应对方案，提高水利系统对洪水、干旱等突发事件的抗风险能力。

*自动化与远程控制：自动化调度和远程控制功能，减少人工操作，提高调度精细化水平，实现水利设施高效运行。

案例应用

*长江流域水库联调度：利用决策支持和智能调度技术，对长江流域主要水库进行联合作业，优化水电生产、防洪减灾和生态保护。

*黄河流域灌溉用水调度：通过决策支持和智能调度，优化黄河流域灌溉用水计划，提高灌溉效率，减少水资源浪费。

*珠江流域洪水预警与调度：利用实时监测数据和决策支持技术，对珠江流域汛情进行实时预警，并优化洪水调度方案，减轻洪水灾害损失。

发展前景

随着物联网、大数据和人工智能技术的蓬勃发展，决策支持与智能调度技术将在智慧水利平台中发挥越来越重要的作用。未来，该技术将进一步向以下方向发展：

*实时化与精细化：提升数据采集频率和数据分析精细度，实现水利系统运行状态的实时动态把握。

*智能化与自适应：应用人工智能技术，实现系统自我学习与适应，优化决策和调度方案。

*协同化与共享：建立跨区域、跨部门的协同调度机制，共享数据和决策信息，实现水利资源统筹利用。第六部分移动端与物联网应用关键词关键要点移动端应用

1.实时监测和控制：移动端应用提供实时数据访问，允许用户远程监控和控制水利设施，及时响应紧急情况和异常事件。

2.便捷操作和管理：用户可以通过移动端随时随地查看水利数据、提交工作报告、执行操作指令，提升工作效率和协同能力。

3.信息共享和协作：移动端应用支持信息共享和协作，方便不同人员之间及时沟通和处理水利事务，提高决策效率。

物联网应用

1.远程数据采集：物联网传感器广泛部署于水利设施中，实现远程数据采集，实时获取水位、流量、水质等关键参数。

2.智能预警和分析：物联网平台整合数据分析算法，对收集到的数据进行实时分析和预警，提前识别水利风险和异常情况。

3.优化水资源分配：基于物联网数据，平台可实现水资源的精准调配和优化分配，提高水资源利用率，减少浪费和短缺。移动端应用

移动端应用是智慧水利平台中不可或缺的组成部分，为用户提供了随时随地访问和管理水利信息和服务的便捷方式。这些应用通常提供以下功能：

*实时数据监控：用户可以随时随地查看水库水位、流量、水质等实时数据，及时了解水利系统的运行状况。

*报警推送：当水利系统出现异常情况时，应用程序会及时向用户推送报警信息，以便用户采取必要的措施。

*远程控制：高级应用程序允许用户远程控制水闸、泵站等水利设施，提升管理效率。

*水情查询：用户可以通过应用程序查询水库、河道的基本信息、历史水情数据以及水资源利用情况。

*政策法规查询：应用程序提供水利相关的政策法规查询功能，便于用户及时掌握最新动态。

物联网应用

物联网技术在智慧水利平台中也发挥着重要的作用，通过传感器、通信网络和数据分析技术，实现了水利设施的互联互通和数据采集，为水利管理提供了更加全面的信息支撑。

*传感器部署：在水库、河道、水闸、泵站等水利设施中部署多种类型的传感器，采集水位、流量、水质、振动、倾角等数据。

*数据传输：传感器采集的数据通过无线网络或有线网络传输到智慧水利平台。

*数据分析：平台对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，从中提取有价值的信息，为水利管理决策提供依据。

移动端与物联网应用的协同效应

移动端应用与物联网应用在智慧水利平台中协同工作，发挥着相辅相成的作用：

*移动端应用可以实时接收物联网采集的数据，并向用户推送报警信息，实现水利设施异常情况的及时预警。

*用户可以通过移动端应用远程控制物联网设备，实现水利设施的远程监测和管理。

*物联网数据为移动端应用提供丰富的数据支撑，使移动端应用能够提供更加全面和准确的水利信息和服务。

案例：

某水利部门部署了智慧水利平台，其中包含移动端应用和物联网应用：

*移动端应用：为水利管理人员提供实时水情监控、远程控制水闸、水情查询和报警推送等功能。

*物联网应用：在水库大坝、水闸和泵站安装了水位、流量、振动、倾角传感器，采集数据并传输到智慧水利平台。

*协同作用：移动端应用实时接收物联网采集的数据，当传感器检测到大坝振动超标时，立即向水利管理人员推送报警信息，促使他们及时采取应急措施，确保大坝安全。

结论

移动端应用与物联网应用是智慧水利平台的重要组成部分，通过协同工作，为水利管理者提供了强大的工具，提升了水利管理的效率和安全性。第七部分安全保障与隐私保护关键词关键要点数据安全与隐私保护

1.数据加密：采用先进的加密算法对敏感数据进行加密，防止未经授权的访问和泄露。

2.多因素认证：结合密码、指纹或生物特征认证等多种方式加强身份验证，降低账号被盗取的风险。

3.最小化数据收集：仅收集和处理为提供服务所必需的数据，最大限度减少隐私风险。

网络安全防护

1.入侵检测与防御系统(IDS/IPS)：实时监控网络流量，检测和阻止恶意活动，保护平台免受网络威胁。

2.防火墙与访问控制：建立多层防御机制，限制未经授权的访问和恶意代码的传播。

3.数据备份与恢复：定期备份关键数据，并制定数据恢复计划，确保在发生安全事件时数据不会丢失或损坏。

合规与认证

1.网络安全法合规：符合国家网络安全法规和标准，确保平台符合监管要求。

2.ISO27001认证：通过国际公认的信息安全管理体系认证，证明平台的安全管理水平达到行业标准。

3.行业特定认证：针对水利行业的安全要求，进行专门的认证，确保平台符合行业最佳实践。

安全事件管理

1.日志分析与监控：持续监控平台活动，检测可疑行为并及时预警。

2.安全事件响应计划：制定详细的安全事件响应计划，定义响应流程、职责和沟通机制。

3.安全事件报告和取证：及时上报和记录安全事件，为后续取证和改进提供依据。

员工安全意识培训

1.定期培训：对员工开展定期安全意识培训，提高他们的风险意识和安全防护能力。

2.模拟演练：通过模拟演练，检验员工在实际安全事件中的反应和处置能力。

3.安全文化宣贯：营造良好的安全文化，鼓励员工积极参与安全保障工作。

新兴技术与安全趋势

1.零信任模型：采用零信任安全模型，最小化对网络和数据的信任，提升平台的安全性。

2.人工智能与机器学习：利用人工智能和机器学习技术，增强安全事件检测和响应能力。

3.云安全：采用云计算服务时，重视数据安全和隐私保护，选择符合相关安全标准的云服务提供商。安全保障

#网络安全

物理安全：

*实施数据中心物理安全措施，如访问控制、入侵检测和监控系统。

*限制对关键基础设施的物理访问。

网络安全：

*部署防火墙、入侵检测/防御系统和虚拟专用网络(VPN)等网络安全措施。

*定期进行安全评估和漏洞扫描。

*实施网络分段和访问控制措施。

#数据安全

数据加密：

*使用高级加密标准(AES)加密敏感数据，无论数据处于静止状态还是传输状态。

*采用传输层安全(TLS)协议来加密通信。

数据备份和恢复：

*定期备份关键数据，并存储在安全的位置。

*建立灾难恢复计划，以确保在数据丢失或系统故障情况下恢复数据。

数据分类和访问控制：

*根据数据敏感性对数据进行分类。

*实施基于角色的访问控制(RBAC)，仅允许授权用户访问相关数据。

隐私保护

#数据收集和使用

*仅收集与智慧水利平台功能和目的直接相关的数据。

*在收集数据之前获得用户的明确同意。

*提供数据使用说明，明确说明数据如何使用和共享。

#数据共享

*遵循最少披露原则，仅共享必要的数据给需要了解该数据的人员。

*与第三方共享数据时，与对方签订明确的保密协议。

*匿名化或加密个人数据，以保护用户隐私。

#数据保留

*仅保留数据在必要的时间内，超出的数据应安全地销毁。

*用户有权要求删除或更正其个人数据。

#数据保护法规遵从

*遵守适用的数据保护法规，例如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》。

*与监管机构合作，确保符合数据保护要求。

#数据泄露响应

*制定数据泄露响应计划，概述在发生数据泄露事件时的行动步骤。

*定期进行数据泄露模拟演练，以测试响应计划的有效性。

*向受影响个人及时通知数据泄露事件，并提供补救措施。

#其他隐私保护措施

*提供匿名和pseudonymous访问选项。

*允许用户控制其个人数据的使用。

*定期审查隐私政策，以反映技术的演变和监管的变化。第八部分智慧水利平台未来发展趋势关键词关键要点智慧水利平台云计算和边缘计算的融合

1.云计算提供无限的存储和处理能力，将数据存储和应用程序托管在云端，解放本地服务器的资源。

2.边缘计算将计算和存储资源部署到网络边缘，实现数据的实时处理和低延迟响应，满足水利业务对实时性的要求。

3.云边缘协同，通过云计算的集中处理和边缘计算的快速响应，实现水利数据的实时采集、处理和决策。

智慧水利平台人工智能技术的广泛应用

1.人工智能在水情预测、水质分析、水利设施运行优化等方面，展现强大的数据分析和预测能力。

2.机器学习算法的不断完善，使模型的准确性不断提高，为水利决策提供可靠的依据。

3.智能决策支持系统，通过人工智能技术的整合，为水利管理人员提供基于数据的决策建议，提升管理效率和科学化水平。

智慧水利平台物联网技术的广泛应用

1.物联网技术将传感器、仪表等设备与互联网相连接，实现数据的实时采集和远程监测。

2.水文、水质、水利设施等相关信息的数据采集，为智慧水利平台提供全面的基础数据支撑。

3.物联网与云计算的结合，实现数据的远程传输和云端处理，拓展水利数据的应用场景。

智慧水利平台大数据技术的深入应用

1.大数据技术对海量水利数据进行存储、处理和分析，挖掘数据中的潜在规律和价值。

2.水利大数据平台的建立，为水利管理提供数据支撑，支持决策制定和水利科学研究。

3.水利知识图谱的构建，将水利相关知识和数据有机关联，方便水利专业人员快速获取信息。

智慧水利平台数据安全保障

1.完善的数据安全管理体系，建立完善的数据安全制度和技术措施，确保水利数据的保密性和完整性。

2.采用加密、访问控制、审计等技术手段，保障水利数据的安全存储和传输。

3.加强数据安全意识教育，普及数据安全知识，提升人员的数据安全意识。

智慧水利平台标准化建设

1.建立统一的数据标准、接口标准和传输标准，实现不同平台、系统之间的数据共享和互联互通。

2.促进智慧水利平台的规范化发展，提高平台的兼容性和可扩展性。

3.加强与国际标准组织的合作，推动智慧水利平台标准的国际化，促进全球水利行业信息共享和技术进步。智慧水利平台未来发展趋势

随着信息技术的飞速发展，智慧水利建设已成为水利发展的新方向和重要趋势。基于物联网、大数据、人工智能等新兴技术的智慧水利平台正不断演进，向着更加智能、高效、精准的方向发展。

1.数据采集与传输的智能化

未来，智慧水利平台将通过物联网技术实现对水利设施状态、水文数据等信息的全面感知。传感器技术将进一步提升数据采集精度和实时性，并支持多源异构数据的融合