下载文档原格式
大数据技术在水资源评估中的应用研究水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
然而，随着人口增长、经济发展和气候变化，水资源面临着日益严峻的挑战。
在这种情况下，准确评估水资源的状况变得尤为重要。
大数据技术的出现为水资源评估带来了新的机遇和方法。
大数据技术是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在水资源评估领域，大数据技术的应用主要包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
在数据采集方面，传统的水资源监测手段往往存在监测站点分布不均、监测频率低等问题。
而随着传感器技术、卫星遥感技术和物联网技术的发展，我们能够获取到更加丰富和全面的水资源数据。
例如，通过在河流、湖泊和地下水井等位置安装传感器，可以实时监测水位、流量、水质等参数；卫星遥感技术能够大范围地监测地表水体的面积和变化情况；物联网技术则可以将分散的监测设备连接起来，实现数据的自动采集和传输。
这些多样化的数据采集手段为水资源评估提供了更丰富的数据来源。
数据存储是大数据技术的重要环节。
水资源数据通常具有量大、类型多样的特点，包括结构化数据（如监测站点的数值数据）、半结构化数据（如文本报告）和非结构化数据（如图片、视频等）。
传统的数据库难以满足这些数据的存储需求，而云计算平台和分布式存储系统的出现则为解决这一问题提供了有效的途径。
云计算平台可以根据数据量的大小和计算需求灵活地分配资源，降低存储成本；分布式存储系统则将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和访问效率。
数据处理是将采集到的原始数据进行清洗、转换和整合的过程。
由于水资源数据可能存在缺失值、异常值和重复数据等问题，需要进行数据清洗以保证数据的质量。
同时，不同来源的数据可能具有不同的格式和单位，需要进行数据转换和整合，使其具有一致性和可比性。
大数据处理技术，如 Hadoop 和 Spark 等，能够处理大规模的数据，并支持并行计算，大大提高了数据处理的效率。
大数据技术在水利工程信息化建设中的运用随着大数据技术的不断发展和应用，它在各行各业的信息化建设中都发挥着越来越重要的作用。
在水利工程领域，大数据技术也正日益被广泛应用，为水利工程的信息化建设提供了新的思路和方法。
本文将从大数据技术在水利工程信息化建设中的运用角度来进行探讨。
大数据技术是指利用各种先进的数据处理、管理和分析技术，对海量、高维、复杂的数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在其中的规律和知识。
水利工程信息化建设则是利用信息技术手段，对水利工程进行全面的数据采集、传输、存储、处理和应用，以提高水利工程的运行管理效率和水资源的综合利用效益。
大数据技术和水利工程信息化建设有着天然的联系，二者可以相互促进、相互支持。
水利工程是一个典型的信息密集型行业，其工程建设、运营管理、水资源调度等方方面面都需要大量的数据支撑。
大数据技术的出现为水利工程领域提供了更加高效、全面的数据处理和管理手段，从而为水利工程的信息化建设提供了更广阔的空间。
大数据技术的发展为水利工程信息化建设提供了更多的技术支持。
传统的水文数据分析和水资源调度往往需要大量的人力和物力投入，而大数据技术可以通过数据挖掘、人工智能等技术手段，实现对水文数据的自动分析和水资源的智能调度，从而大大提高了水利工程的运行效率和水资源的利用效益。
大数据技术的快速发展也为水利工程信息化建设提供了更多的数据来源。
在过去，水利工程的数据主要来自于传感器监测、人工测量等手段，其数据量和数据质量都受限于技术和成本的限制。
而随着传感器技术、卫星遥感技术等的不断发展，水利工程可以获取到更加丰富、全面的数据，这为水利工程的信息化建设提供了更加丰富的数据支撑。
大数据技术与水利工程信息化建设有着密不可分的联系，二者的结合不仅可以提高水利工程的运行管理效率，还可以实现水资源的智能调度和综合利用。
1.水文数据分析水文数据是水利工程的基础数据，其准确性和及时性直接影响着水利工程的设计、建设和运行。
大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究【摘要】本文主要探讨了大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究。
首先介绍了大数据技术的概念及发展历程，然后分析了大数据技术在水利工程建设中的应用现状，包括数据采集、分析和应用等方面。
接着通过实例展示了大数据技术在水利工程运营管理中的具体应用，并探讨了未来发展方向。
最后对大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用效果进行评价，总结了其在提高水利工程建设效率、优化运营管理等方面的重要作用。
通过本文的研究，可以更好地认识大数据技术在水利工程领域的应用现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考。
【关键词】大数据技术、水利工程建设、运营管理、应用研究、发展历程、应用现状、实例、未来发展方向、效果评价、结论1. 引言1.1 引言随着信息化技术的迅猛发展，大数据技术已经逐渐走进人们的视野，被广泛应用于各个领域。
水利工程作为国民经济的重要支柱之一，建设和运营管理工作也面临着诸多挑战和机遇。
大数据技术的出现为水利工程建设运营管理提供了全新的解决方案，为提高水利工程的效率和管理水平提供了有力支持。
本文旨在探讨大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究，通过对大数据技术的概念及发展历程、大数据技术在水利工程建设中的应用现状、大数据技术在水利工程运营管理中的应用实例、大数据技术在水利工程中的未来发展方向以及大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用效果评价等方面的综合分析，旨在深入探讨大数据技术在水利工程领域的应用潜力和价值，为推动水利工程建设与管理实现智能化、数字化提供理论支撑和实践指导。
2. 正文2.1 大数据技术的概念及发展历程大数据技术是指一种能够处理海量数据并从中提取有用信息的技术方法和工具。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足对数据的高效分析和应用需求，大数据技术应运而生。
大数据技术的发展历程可以追溯到20世纪90年代，当时互联网的普及使得数据量开始快速增长，同时数据处理技术也在不断进步。
大数据技术在水利工程信息化建设中的运用研究吉林省长春市130000摘要：水利资源作为我国社会资源的一项重要组成部分，利用信息化技术对其进行管理可谓十分重要。
水利建设工作由于其特殊性和复杂性，对工程项目管理者的管理能力和管理意识都有着较为严格的要求，工作人员必须要按照国家规定的标准，结合实际情况来完成相关工作。
由于现今时代已经步入科技信息时代，国家提出了要在民生工程领域加强科技应用的要求和战略，所以将大数据技术应用于水利工程管理是时代发展的必然趋势，也是现代化水利建设的重中之重。
在具体水利施工中会产生大量信息数据，其中有许多数据都具备非常大的价值和作用，对于加快水利事业发展，提高工程质量有极重要意义。
关键词：大数据技术；水利工程；信息化建设引言当前社会依赖于科学技术和信息技术的发展，带动着人们的生活和工作发生变动，这代表了中国的现代化发展进程。
在未来几年中，随着信息化理念的不断深入和生态环境保护理念的普及，水土保持工作既要本着可持续发展的理念，科学应用水土资源，又要结合现在信息化的发展趋势，有效满足人们正常生活的需要。
在国家的重视和引导下，基层也开始提高对水土保持信息化建设的重视程度，逐步采取相应的措施加快地方的信息化建设。
1大数据技术的定义大数据应用技术主要包括大数据指数体系和大数据平台两项内容，其在实际应用过程中依赖于新型处理模式才能体现出非常显著的洞察发现能力、决策力和流程优化能力，如果采用传统的常规软件工具将无法实现对数据信息的有效采集与分析处理。
面对现如今飞速发展的信息时代和云时代大环境，大数据技术体现出越来越明显的优势，也受到了社会各界和广大群众的高度重视。
可以说大数据技术的应用离不开云计算，因为针对大型数据集的分析需像MapReduce一样的框架向成百上千台电脑分配工作。
2大数据技术在水利工程信息化建设中的运用2.1数字孪生技术运用新形势下，随着社会发展和水资源的矛盾更加突出，当前水资源治理的主要矛盾已经从根本上发生变化。
大数据技术在水利工程建设中的应用摘要：随着信息时代的到来,在大数据、移动互联网、云计算、人工智能等现代信息技术下,智慧水利建设成为必然发展趋势。
水利信息化建设借此新技术创建智能、实用、高效的水利信息系统。
关键词：大数据技术；水利工程；策略引言水利工程施工是一项复杂而庞大的系统工程，涉及资源调配、数据记录和质量控制等多个工作环节。
只有通过科学的规划和精细的管理，才能确保施工过程的安全、高效和可控。
然而，在传统的施工管理中，常常面临数据收集困难、信息不准确和决策缺乏科学依据等问题。
因此，需要引入先进的技术手段来支持水利工程施工过程中数据的收集、分析和决策，从而提高施工效率和质量管理水平。
1水利大数据概念及特征水利大数据即水利行业所应用的大数据技术,其以大数据技术为支撑构建水利行业信息化平台,用以收集、管理与分析水利工程建设信息。
在水利工程建设中会产生大量数据信息,大数据技术可对其筛选与处理,在数据算法与模型分析下发现其内在价值与本质规律,进而为水利建设者的科学决策提供理论依据。
目前遥感、GIS、传感网和射频技术等现代化信息技术逐步运用于水利工程建设项目,而大数据技术的合理应用才能构筑完善的数据系统,继而对有效数据进行价值分析。
2大数据技术在水利工程建设中的应用优势2.1智能监测与预警在水利工程施工中，利用大数据技术可以进行实时、准确、全面的数据监测和分析，实现对水利工程建设全过程的监控与预警。
传统的水利工程施工监测主要是依赖于人工巡视和定期采集数据的方式，无法提供实时的、连续的监测数据。
而大数据技术可以通过传感器网络、监控设备等实时获取水利工程各施工环节的数据，并通过实时传输和分析，及时发现异常情况和变化，提升对水利工程施工过程的把控能力。
同时，大数据技术还可以从多个维度采集和分析数据，不仅涵盖了水利工程施工过程中各种关键参数（如温度、湿度、压力等多个变量）的监测，还可以实现对不同时间、空间、环境等因素的综合考虑，准确把握水利工程的现状和动态变化，为施工管理和决策提供较全面的数据支持。
大数据技术在水利工程信息化建设中的运用发布时间：2021-11-09T01:21:34.086Z 来源：《教学与研究》2021年17期作者：曹希盈[导读] 随着我国社会经济突飞猛进的发展，大数据技术应用越来越广泛。
各项工程进入蓬勃发展时期，其中水利工程的发展尤为突出。
曹希盈德州市水利局,山东省德州市 253000摘要：随着我国社会经济突飞猛进的发展，大数据技术应用越来越广泛。
各项工程进入蓬勃发展时期，其中水利工程的发展尤为突出。
虽然水利工程有了明显的进步，但是其工程质量依然存在提升的空间。
基于这种背景之下，在进行水利工程的过程中，应当对大数据进行充分利用，推动中国水利行业的可持续发展，继而为经济建设提供应有的保障。
关键词：大数据技术；水利工程信息化建设；运用引言水利信息化的发展可以追溯到20世纪90年代，二维绘图在CAD计算机中的普及，而利用三维协同设计来改变工作方式，提高工作效率。
水利信息工作需要提高管理质量，经过众多实践者的共同奋斗，做出了重要贡献。
随着通信网络的发展，各种数字技术频出不穷，水利中的数据量与信息的作用不断增长，预示着数据时代的到来。
大数据给信息过程带来了新的压力，从数据的分析保存、传输、检索和研究，也带来了广泛的机遇和挑战，基于水利行业的信息化发展目标，大数据技术是一门新兴的信息技术，分析了应用需求，提出了水利大数据系统的体系结构，作为综合信息平台和云存储应用的一部分，研究了三维智能交互方案，并对数据在水利中的进一步使用做出了研究与预测。
1大数据技术概念面对当前各行业涌现出的大量数据资料，传统软件没办法彻底完全的搜罗、处理、管控这些资料数据，急需全新的处理模式和信息资源来进行处理。
大数据技术因此而诞生，它可以对海量信息数据进行搜集、处理、管控，提取当中价值性信息，挖掘各类数据的价值。
总的来说，大数据技术一方面能发掘海量化讯息，一方面又可以对这些信息加以精确、全方位处理。
如果把大数据看作一个行业的话，那么数据处理能力必定是其中一项关键优势，大数据技术借助于对信息资料的处理而令数据价值不断提升。
智能水利工程中的大数据分析技术研究与应用随着科技的不断进步，智能化技术在各行各业得到了广泛应用，包括水利工程领域。
智能水利工程以其高效、精准、可持续的特征，成为实现水资源的合理利用和保护的重要手段。
而大数据分析技术则为智能水利工程的优化和决策提供了有效的支持。
本文将探讨智能水利工程中大数据分析技术的研究与应用，并展望其未来发展趋势。
一、智能水利工程的背景与意义水利工程一直都是保障国家生产生活用水和抵御水灾的重要基础设施。
然而，传统水利工程在信息获取、分析和决策方面存在一定的限制，无法对变化多端的水文环境做出快速而准确的响应。
而智能水利工程则通过引入智能化技术，以感知、分析和预测的方式来实现对水资源的科学管理和优化利用。
大数据分析技术在这一领域中扮演着重要的角色，能够更好地理解和挖掘大规模水资源数据中蕴含的信息，为水利工程的运营和决策提供科学依据。
二、智能水利工程中的大数据分析技术1. 数据采集与存储：智能水利工程需要从多个数据源获取大量的水文、气象、水质等数据。
传感器、卫星遥感和气象站等设备可实时采集数据，并通过云计算将其存储起来，为后续的分析与决策提供基础。
2. 数据预处理与清洗：实际采集的数据中常常存在噪声和异常值等问题，因此需要进行数据预处理与清洗。
通过数据清洗、去噪和异常值检测等方法，可以提高数据的质量并减少分析误差。
3. 数据挖掘与分析：在数据预处理完成后，将通过数据挖掘与分析方法识别出隐藏在数据中的模式、规律和关联。
例如，聚类分析可以将相似的水文站点进行分类，时间序列分析则可以预测水位、降雨量等变量的趋势。
4. 水文模型与优化：基于大数据分析结果，可以构建和优化水文模型，对水资源进行仿真和预测。
这种模型可以帮助决策者更好地了解和回应当前和未来的水资源变化情况，从而制定合理的管理策略。
三、智能水利工程中大数据分析技术的应用案例1. 水库调度优化：通过分析历史水文数据、水库蓄水情况以及流域的水情变化，可以建立水库蓄水调度的数学模型，并利用数据分析方法对模型进行优化。
大数据技术在水利工程信息化建设中的运用分析摘要：信息化和大数据时代的到来，信息化建设，也成为了水利工程未来发展的主要趋势，过去的数据管理模式已经不能满足当今社会对水利工程的发展需要，那么如何满足水利工程信息化的发展需求，如何创新水利单位的数据管理模式，提高水利单位的管理水平是每一家水利单位应该思考的问题。
随着社会的不断发展，大数据的出现对水利工程信息化建设带来了新的发展和机遇。
能够推动是水利单位自身的管理水平，促进信息化建设的快速发展。
因此本文分析已有的水利工程信息化建设的现状，结合大数据技术将其运用在水利工程信息化建设。
关键词：大数据技术；水利工程；信息化建设；应用分析水利行业是我国传统的行业，信息化建设早已在20世纪90年代引入水利行业，但是早期的信息化建设仅仅是制图、信息存储、信息传递和交流等，而新时代则不满足于这些功能。
而是需要借助计算机功能进行决策、共享和利用，信息技术的发展开始衍生出大数据而大数据给水利工程信息化提供了一种新的途径，能够大大推动水利工程信息化建设，从而促进水利行业的快速发展，因此为了更一步加强水利工程化信息建设，分析大数据技术。
在水利工程信息化中的运用的现状进行分析，进一步促进水利工程的发展。
一、大数据技术的主要概况（一）大数据技术的概念大数据主要是指大数据的应用技术，该技术包括各大数据平台，大数据指数体系等相关的大数据应用技术[[1]]。
随着信息化的发展，各行业都出现了大量的数据和资料。
用以往的软件很难对数据进行全面的搜集、整理和管控，非常需要一种全新的管理模式和信息资源来进行管理，因此产生了大数据技术。
大数据能够收集非常多的大量的信息数据进行收集、整理、提取其中具有价值的信息。
简而言之，大数据技术能够收集整理大量讯息，同时又能对这些信息进行精确性的提取和加工。
大数据最大的优势在于数据加工能力，实现数据增值。
大数据技术的发展不光光是为了掌握巨大的数据，而是希望对大量的数据进行专业化处理。
大数据信息技术在水利管理中的应用发布时间：2022-12-19T06:06:24.233Z 来源：《工程建设标准化》2022年15期8月8批次作者：柯贤博[导读] 大数据信息技术在水利管理中发挥着至关重要的作用柯贤博陕西省引汉济渭工程建设有限公司 710011摘要：大数据信息技术在水利管理中发挥着至关重要的作用，直接影响着水利工程的整体管理水平，是未来水利工程开发建设的主要趋势。
然而，现阶段水利管理者对大数据信息技术的应用知之甚少，缺乏足够的重视。
综上所述，在进行水利管理的时候，要了解水利管理的设计范围，水利管理包含了水资源、水域和水利工程的管理。
关键词：大数据信息技术；；水利管理；应用1、大数据和信息技术概述1.1大数据大数据是在一定范围内难以通过常规手段获取、管理和处理的信息资产，收集和处理必须采用最先进的处理方法和技术。
现阶段，为了充分掌握大量有价值的信息，必须借助信息搜集和处理的工具，而随着现代科技的进步与发展，计算机技术和网络技术得到了广泛的传播与应用，大数据这一概念就此诞生，大数据技术不仅拥有搜集信息的能力，还能够对收集到的信息进行专业化的处理，使相关信息能够分门别类得到整理和归纳，能够有效提升查阅和利用相关信息的效率。
水利部门的数据资料通常只是单纯被整理在一起，未经过科学的加工，缺少使用价值了，而如果在整理水利部门资料时能够利用大数据技术对有价值的信息进行筛查，通过相关对比分析，为相关人员留下一些有价值、有意义的数据信息。
该应用具体体现了我国水利行业在大数据时代的重要作用。
1.2信息技术信息技术就是处理和分析数据和信息的专门技术，随着计算机技术的发展与进步，网络信息技术也随之得到发展，信息技术是依托于计算机和通信技术而存在的一项技术，这项技术常常与软件的更新、研究与使用互相配合。
信息技术处理数据具有高效、便捷的优质，将其运用到水利部门的管理工作当中，能够在提升水利部门管理水平的同时提升有效提升其管理效率。
大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究【摘要】本文研究了大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用。
首先介绍了大数据技术的概念和特点，然后重点探讨了大数据技术在水文数据分析、水资源调度、水利工程建设和运营管理中的具体应用。
通过对大数据技术在水利工程领域的实际应用研究，可以提高水资源的合理利用和管理效率，优化水利工程的设计和运营管理，实现对水资源的精准监测和预测。
这些研究对于提高水利工程的建设质量、运营效率和节约资源具有重要意义。
大数据技术在水利工程建设运营管理中具有广阔的应用前景和价值。
【关键词】大数据技术、水利工程、建设、运营管理、应用研究、水文数据分析、水资源调度1. 引言1.1 大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究大数据技术在水利工程建设运营管理中的应用研究是当前水利工程领域的研究热点之一。
随着信息化和智能化技术的不断发展，大数据技术在水利工程建设和运营管理中的应用也越来越广泛。
大数据技术的应用为水利工程建设提供了更加精准和全面的数据支持。
通过大数据技术，可以对工程施工过程中的各项指标进行实时监测和分析，及时发现问题并采取相应措施，从而提高工程建设的效率和质量。
在水文数据分析方面，大数据技术可以帮助工程师更好地理解水文变化规律，提高水文数据的预测准确性，为水资源开发和利用提供科学依据。
在水资源调度中的应用，大数据技术可以根据实时的水文数据和气象信息，实现对水资源的合理调配，提高水资源的利用效率，确保供水安全。
在水利工程建设和运营管理中的应用，大数据技术可以通过对工程设备的运行数据进行实时监控和分析，提前发现设备故障风险，减少停工时间，降低运营成本。
2. 正文2.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指一种处理和分析海量数据的技术手段，其特点主要包括以下几点：1. 数据规模庞大：大数据技术处理的数据规模通常是传统技术无法处理的级别，可以是TB、PB甚至EB级别的数据量。
2. 多样化数据类型：大数据技术不仅可以处理结构化数据，还可以处理半结构化和非结构化数据，如文本、音频、视频等。
大数据技术下的水利风景区筛选方法研究徐向远，曹靖，黄闯，曹菲摘要：大数据技术在城乡规划中的应用在探索中不断发展，极大地提升了城乡规划编制与研究方法的多样性和科学性。
与此同时，在生态文明建设的大背景下，水利风景区建设发展规划作为一种以水为主体的专项规划类型，在国内逐渐兴起。
本文以合肥市水利风景区建设发展规划为例，基于百度搜索指数、地点检索和路径规划等为代表的大数据技术，通过对规模、水质、景观资源、交通可达性等七类筛选因子进行权重叠加评估分析，探讨研究大数据技术支持下的水利风景区筛选方法和技术路径，以期为提升同类型规划编制的科学性提供一个新的视角。
关键词：大数据技术，水利风景区筛选，合肥市，水利风景区建设发展规划1引言伴随着ICT（Information Communications Technology）技术的快速发展，大数据（Big Data）技术如雨后春笋般地在各行业各领域中得到应用。
城乡规划与研究作为一门应用型学科[1]，大数据技术从定量分析的层面，为提升规划编制研究的科学性提供了新的思路和方法[2]。
在党的十八大做出“大力推进生态文明建设”战略决策的大背景下，水利风景区凭借其在工程、资源、环境等方面特有的优势，在海绵城市建设、保护和改善生态环境、促进区域旅游发展等方面日益发挥着重要作用[3]，引发了近年来国内水利风景区建设的热潮。
相应地，水利风景区建设发展规划作为一种以水为主体的专项规划类型，在国内也不断兴起。
本文以合肥市水利风景区建设发展规划[4]为例，探讨研究大数据技术支撑下的水利风景区筛选方法和路径，以期提升规划编制的科学性和可操作性。
2研究对象2.1研究区概况合肥市是安徽省省会，长三角城市群副中心城市，国家重要的科研教育基地、现代制造业基地和综合交通枢纽。
合肥市辖4区4县，代管1个县级市，市域总面积11445.1平方公里。
本文将以合肥市市域范围内的水利风景资源为研究对象，共计139处，其中灌区型19处，湿地型7处，水库型49处，城市河湖型18处，自然河湖型46处（图2.1）。
图2.1合肥市市域水利风景资源分布图（笔者自绘）2.2水利风景区水利风景资源是指水域或水利工程及与其相关联的岸地、岛屿、林草、建筑等形成的自然或人文吸引物。
水利风景区是以水域或水利工程为依托，具有一定规模和质量的风景资源与环境条件，开展观光娱乐、休闲度假或科学、文化、教育活动的区域[5]。
3研究思路根据国家规范对水利风景区概念内涵的定义，我们知道，并不是所有的水利风景资源都有条件成为水利风景区，而是需要依托一定的技术和方法将符合条件的水利风景资源筛选出来，去发展打造成为水利风景区。
在传统的规划评估方法下，水利风景区的筛选工作多是以经验判断和定性分析为主，筛选过程受人为的主观影响较大，筛选结果往往不够客观。
针对这一点，大数据技术可以很好地弥补传统筛选方法的不足。
本文对水利风景区建设发展规划的具体内容不做详细介绍，重点介绍以大数据为代表的新技术在水利风景区筛选中的具体应用方法和路径。
本文研究思路可分为三步。
第一步，确定筛选因子：基于将与水利风景区建设发展息息相关的各类相关影响因素的全面考虑，规划确定了规模、水质、景观资源、知名度、交通可达性、服务设施和美丽乡村资源等七类筛选因子；第二步，确定因子权重：各类筛选因子的权重主要通过采用专家打分法确定，并结合地方主管部门的建议进行适当修正；第三步，因子评估分析：基于获得的传统的基础资料数据，对规模、水质和美丽乡村因子进行评估分析；基于从互联网获取的百度搜索指数数据，对知名度因子进行评估分析；基于地图平台开源大数据，对景观资源、交通可达性和服务设施因子进行评估分析；最后将各因子评估值进行权重叠加分析得到总评估值。
图3.1研究思路4因子评估分析在因子评估分析前第一步，确定规模、水质、景观资源、知名度、交通可达性、服务设施和美丽乡村七类因子作为筛选因子，并根据各因子相应数值划分5个分值等级（表4.1）。
在因子评估分析前第二步，主要采用专家打分法，对其进行统计、处理、分析和归纳，并将初步结果结合地方水务局、规划局等主管部门意见进行修正，最终确定各因子权重（表4.2）。
表4.1各筛选因子分值等级表分值等级等级一等级二等级三等级四等级五分值13579规模＜2平方公里2—5平方公里5-10平方公里10-20平方公里＞20平方公里水质劣V类水以下V类水IV类水III类水II类水以上景观资源丰富度低丰富度较低丰富度中丰富度较高丰富度高知名度知名度低知名度较低知名度中知名度较高知名度高交通可达性＞75分钟60-75分钟45-60分钟30-45分钟＜30分钟服务设施设施集聚度低设施集聚度较低设施集聚度中设施集聚度较高设施集聚度高美丽乡村乡村集聚度低乡村集聚度较低乡村集聚度中乡村集聚度较高乡村集聚度高表4.2各筛选因子权重筛选因子规模水质景观资源知名度交通可达性服务设施美丽乡村合计权重0.21430.14290.21430.07140.07140.14290.1429 1.00004.1基于基础资料规模、水质和美丽乡村三类筛选因子通过传统的基础资料即可确定相应分值等级。
规模因子反映的是水利风景资源规模的大小，是衡量其能否成为水利风景区的重要筛选因子之一，笔者采用水面面积对其进行度量。
在规模因子方面，基于合肥市水务局提供的合肥市水利工程分布总图，根据各水利风景资源规模，划分为5个分值等级（表4.1，图4.1）。
水质因子反映的是水利风景资源的水体质量，水体质量的好坏，直接影响着水利风景资源能否被打造成为优良的水利风景区，笔者采用水质级别对其进行度量。
在水质因子方面，基于获得的合肥市2016年水资源公报，根据各水利风资源水质级别，划分为5个分值等级（表4.1，图4.2）。
美丽乡村因子反映的是水利风景资源所处地区美丽乡村的多少，可以理解为美丽乡村集聚度高的地区更有条件发展水利风景旅游，将其最为一项筛选因子，也是为了契合时下美丽乡村建设的热潮，将水利风景区的打造与美丽乡村的建设统筹协调起来。
在美丽乡村因子方面，基于合肥市规划局提供的合肥市市域范围内648个美丽乡村点数据，在GIS分析软件中对美丽乡村点数据以2500米为半径进行集聚度分析（Kernel Density，核密度分析），从而根据各水利风景资源所处地区的美丽乡村集聚度高低，划分5个分值等级（表4.1，图4.3）。
图4.1规模因子评估分析图图4.2水质因子评估分析图4.2基于百度搜索指数百度百科作为全球最大的中文百科全书，收录了一千五百多万个词条，截至目前共计被编辑一亿三千多万次。
百度百科网页界面里，有一项重要的词条统计分项——浏览次数，文中笔者将其定义为百度搜索指数，用浏览次数的高低间接反映人们对某一事物的熟知程度。
知名度因子反映的是水利风景资源的被市民所熟知的程度，可以理解为知名度越大的水利风景资源越适宜被打造为水利风景区，笔者通过百度搜索指数来度量各水利风景资源的知名度因子大小，依据各词条浏览次数，划分为5个分值等级（表4.1，图4.4）。
图4.3美丽乡村因子评估分析图图4.4知名度因子评估分析图4.3基于地图平台开源大数据以百度地图、高德地图等为代表的地图API（Application Programming Interface），是一套为开发者免费提供的基于地图开放平台的应用程序接口，人们通过该API能够免费的获取地图平台上的数据和服务，其诸如地点检索服务、路径规划服务、坐标转换服务等功能现如今近被广泛地应用于人们的日常生活和工作当中。
文章正是基于爬取的地图开放平台中的POI和路径规划大数据，对景观资源、服务设施和交通可达性三类筛选因子进行评估。
（1）基于POI大数据POI是Point of Interest的缩写，翻译为兴趣点，它是表达地理空间要素分布的点数据，其属性信息包含经纬度、名称、类别等。
城市POI点数据由于具有样本量大、可靠性高、覆盖范围广等特点，使得其在公共服务设施规划、城市空间布局研究中具有广阔的应用前景[6]。
合肥市作为一个省会城市，市域范围景观资源和服务设施的样本量极大，人为手动录入费时费力，而基于地图开放平台爬取获得景观资源和服务设施的POI点数据，高效可靠。
景观资源因子反映的是水利风景资源所处地区可供市民玩赏的景观资源（山体、森林公园、城市公园、历史遗迹、文化场馆等）的丰富程度，周边景观资源越丰富的水利资源被打造成为水利风景区的价值越高。
在景观资源方面，对爬取的合肥市全市域景点类POI点数据（数据量约1600条），在GIS分析软件中对各景点类POI点数据以2500米为半径进行集聚度分析，根据各水利风景资源所处地区的景观资源丰富度高低，划分5个分值等级（表4.1，图4.5）。
服务设施因子反映的是水利风景资源周边地区商业服务类设施的集聚程度，可以理解为设施集聚程度越高的地区为水利风景旅游提供商业服务的能力越强，继而该水利风景资源就越有潜力发展成为水利风景区。
在服务设施因子方面，笔者基于爬取的合肥市全市域商业服务设施类POI（包括餐饮、购物、娱乐和酒店四个类型，数据量约60000条），在GIS分析软件中对各商业服务类设施POI点数据以2500米为半径进行集聚度分析，根据各水利风景资源周边地区的商业服务类设施集聚程度高低，划分5个分值等级（表4.1，图4.6）。
图4.5景观资源因子评估分析图图4.6服务设施因子评估分析图（2）基于路径规划大数据路径规划服务（又名Direction API），支持公交、骑行和驾车三种类型交通工具的路线规划。
路径规划由于使用的是地图开放平台的数据，具有数据更新及时、精度高等特点，能够较为客观准确地反应一定地区范围内的交通可达性水平。
传统的通过GIS分析软件的交通可达性分析工作，由于面临最新的道路数据资料难以获取、数据录入费时费力、数据分析过程时间冗长，而逐渐被地图开放平台的路径规划服务所取代。
交通可达性因子反映的是各水利风景资源所处地区的交通便捷程度，理解为交通可达性越高的水利风景资源，对客源地游客的吸引力越强，从而被打造成为水利风景区的效益越高。
笔者通过测度水利风景资源距离客源地市场的驾车时间来衡量其交通可达性。
在交通可达性因子方面，文章基于爬取的中心源点（以合肥市主城区市府广场为可达性分析源点）和采样点（覆盖合肥市市域，采用点间距800米，采样点数据量约82000条），在GIS分析软件中采用反距离权重法（IDW，Inverse Distance Weighted），对采样点数据进行交通可达性分析，生成合肥市市域的交通等时圈，根据各水利风景资源所处的等时圈级别，划分5个分值等级（表4.1，图4.7）。
进而，在得到七类筛选因子的评估分析图后，按照“规模因子×0.2143+水质因子×0.1429+景观资源因子×0.2143+知名度因子×0.0714+交通可达性因子×0.0714+服务设施因子×0.1429+美丽乡村因子×0.1429“得到合肥市域139处水利设施的因子权重叠加总评估值，并按照自然断裂法（natural break）划分为五个等级（图4.8，图4.9）。
