CCS L 77
团体标准
T/CQCBDS 0004—2024
水利信息数字化平 台架构设计通用规范
General specification for architecture design ofwater conservancy information digitization platform
2024 - 11 - 08发布 2024 - 11 - 08实施
重庆市大数据和人工智能产业协会 发布
目次
前言 .................................................................................. II
引言 ................................................................................. III
1 范围 ................................................................................ 1
2 规范性引用文件 ...................................................................... 1
3 术语和定义 .......................................................................... 1
4 系统架构设计 ........................................................................ 2
5 数据标准与接口 ...................................................................... 3
6 安全性与隐私保护 .................................................................... 4
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II
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起
草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由重庆市云计算和大数据产业协会提出、归口并组织实施。
本文件起草单位：淄博黄河河务局高青黄河河务局、山东黄河河务局东平湖管理局、德州黄河河务
局齐河黄河河务局、山东润泰水利工程有限公司、东平湖管理局东平黄河河务局、东平湖管理局东平管
理局
本文件主要起草人：付泽伟、赵含雨、李洋、陶凤博、刘霄、闫涛、王强、赵娣、刘瑞雪、张振龙、
史伟、贾宏星、付良华、孙志刚、解西光、巩汝涛、孙国强、林政。
本文件主要审查人：陈谦、李丹丹、龙昭华、马珂、郭亮。
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III
引言
随着信息技术的快速发展，数字化转型在各个领域逐渐成为提升效率和优化资源配置的重要手段。
在水利管理领域，数字化转型不仅能够提高水资源的管理效率，还能有效应对日益严峻的水资源短缺和
环境保护挑战。
水利信息数字化平台的建立，旨在通过集成数据采集、分析和决策支持，提供全方位的信息服务。
这一平台能够汇集来自水文监测、气象、土壤、流域管理等多个领域的数据，实现信息的共享与互通，
进而支持科学决策和综合管理。通过利用大数据分析、云计算和人工智能等先进技术，水利信息数字化
平台能够对水资源的使用情况进行实时监控，识别潜在风险，制定相应的管理措施。
此外，水利信息数字化平台不仅有助于提升水资源的管理与利用效率，还能够增强对突发水灾等自
然灾害的响应能力。这种信息化手段将为水利部门提供强大的数据支撑和决策依据，从而优化水资源配
置，促进可持续发展。
通过标准化的架构设计，水利信息数字化平台能够确保系统的稳定性和可扩展性，使其适应不同地
区、不同规模的水利管理需求。这不仅将提高水资源管理的科学性和精确性，还将为社会经济发展提供
重要支持。
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1
水利信息数字化平台架构设计通用规范
1 范围
本标准规定了水利信息数字化平台的架构设计要求、数据标准及接口通用规范。
本标准适用于各级水利管理部门、工程建设单位、信息技术服务商及其他涉及水资源管理和数字化
建设的相关组织。
2 规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
水利信息数字化平台 Water conservancy information digital platform
用于收集、存储、分析和展示水利相关信息的综合性信息系统。
数据采集 Data collection
通过传感器、遥感等技术实时获取水利数据的过程。
决策支持系统 Decision support system
为水利管理决策提供数据分析和可视化支持的系统。
总体架构 Overall architecture
水利信息数字化平台应采用分层架构设计，以确保系统的模块化、灵活性和可扩展性。
数据采集层 Data collection layer
负责实时数据的获取和传输，采用多种传感器和监测设备。
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数据处理层 Data processing layer
对数据进行预处理、清洗和分析，利用大数据技术实现复杂的数据运算。
数据存储层 Data storage layer
安全存储大量历史数据和实时数据，使用分布式数据库技术以提高存储的可扩展性和可靠性。
应用层 Application layer
面向用户，提供多种功能模块，如数据可视化、决策支持和报告生成。
广域网技术 Wide area network technology
用于在地理上分散的地点之间传输数据的通信技术。与局域网（LAN）不同，广域网（WAN）能够覆
盖更大的区域，甚至跨越城市、国家和大陆。广域网技术通常利用公共通信设施（如电话线、光纤、电
信网络）和专用网络设备（如路由器、交换机）来实现不同网络之间的连接。
分布式数据库 Distributed database
指数据存储在多个物理位置（例如不同的服务器或数据中心），并通过网络连接来共同管理和访问
的数据系统。与传统的集中式数据库不同，分布式数据库能够在多个节点上并行存储和处理数据，具有
更高的可扩展性和容错性。
4 系统架构设计
总体架构
水利信息数字化平台应采用分层架构设计，以确保系统的模块化、灵活性和可扩展性。整体架构应
包括以下四个层次：
a) 数据采集层：负责实时数据的获取和传输，采用多种传感器和监测设备；
b) 数据处理层：对数据进行预处理、清洗和分析，利用大数据技术实现复杂的数据运算；
c) 数据存储层：安全存储大量历史数据和实时数据，使用分布式数据库技术以提高存储的可扩展
性和可靠性；
d) 应用层：面向用户，提供多种功能模块，如数据可视化、决策支持和报告生成。
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3
数据采集层
建议在功能上集成多种传感器、卫星遥感、流量监测和气象数据收集设备，进行全面的数据采集。
技术要求如下：
a) 支持不同类型的数据源，包括水文监测、气象站、地下水监测等；
b) 实现数据的实时传输，确保数据更新的及时性，采用LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术；
c) 数据采集设备应具备环境适应能力，以应对不同的气候和地理条件。
数据处理层
对采集的数据进行多层次的处理和分析，包括数据清洗、转换和模型分析。技术要求如下：
a) 采用Apache Hadoop、Spark等大数据处理框架，支持海量数据的并行处理；
b) 实施数据挖掘和机器学习技术，以便于深度分析水资源的使用模式和趋势预测；
c) 建立智能算法模型，实现水资源优化配置和调度，提高决策支持的科学性。
数据存储层
为系统提供高效、安全的数据存储解决方案。技术要求如下：
a) 采用分布式数据库（如Hadoop HDFS、Cassandra）以支持大数据存储需求；
b) 数据备份与恢复机制需完善，以防数据丢失和损坏；
c) 定期进行数据清理和归档，优化存储资源。
应用层
为用户提供直观的数据访问和决策支持功能。技术要求如下：
a) 支持Web和移动端访问，确保用户随时随地获取信息；
b) 提供用户友好的数据可视化工具，包括仪表板、地图展示和图表分析；
c) 实现多种报表生成功能，以便于定期分析和决策。
5 数据标准与接口
数据标准
统一数据的格式（如JSON、XML），确保系统内外数据的兼容性。
制定统一的命名规则，便于数据检索和分析，确保各类数据之间的关系清晰。
在数据质量控制上，应设定数据的完整性、准确性和时效性标准，确保所有采集和处理的数据符合
规定要求。
接口设计
提供标准化的接口以便于不同系统之间的数据交换和集成。技术要求如下：
a) 采用RESTful API或SOAP协议，以支持灵活的数据访问和交互；
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4
b) 确保接口的安全性，包括身份验证和数据加密机制，防止未授权访问和数据泄露；
c) 提供详细的API文档，帮助开发者进行二次开发和集成。
6 安全性与隐私保护
安全性要求
为确保水利信息数字化平台的安全性，必须采取一系列措施和策略，其中：
a) 数据传输安全：采用SSL/TLS等加密协议，确保数据在传输过程中的安全性，防止数据被截获
或篡改；
b) 身份认证与访问控制：实现多层次的身份认证机制，包括用户名/密码、双因素认证等，确保
只有授权用户可以访问系统；
c) 安全审计：定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复安全隐患。
隐私保护
为确保水利信息数字化平台的用户隐私，必须采取一系列措施和策略，其中：
a) 法律法规遵循：在数据采集和使用过程中，遵循国家和地方的相关法律法规，确保合规性；
b) 个人信息保护：对采集的个人信息进行匿名化处理，避免泄露用户的隐私信息；
c) 用户数据管理：用户应具备对自身数据的访问、修改和删除权利，建立透明的数据管理政策。
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