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摘 要： 水行业是一个信息密集化的行业，对于防洪预测、水库调度、水资源配置、水环境模拟等各个环节的工作，都需要对相关海量数据进行采集、分析和处理，并进行科学合理决策，传统的模型使用方式已无法满足智慧水行业的发展需求。江河瑞通科技集团有限公司开发的瑞通模型云平台，实现了水行业大数据的接入与存储、分析与预测、可视化的一站式服务，推动水行业智慧化发展。
关键词： 模型云平台；大数据；智慧；云计算
1引言
近年来，以移动互联网、云计算和大数据为特征的信息技术架构蓬勃发展，形成了以大数据的深度挖掘与融合应用为特征的智慧化阶段，在智慧交通、智慧医疗、智慧物流等领域都有广泛的应用，水行业也在向“智慧”模式转变。
随着物联网技术的发展和水行业信息化的建设，水行业也积累了海量的数据资源，而行业机理模型是分析复杂多元化的水行业大数据的最有效手段，能为防洪预测、水库调度、水资源配置、水环境模拟等应用提供决策支撑。当前，水行业模型的理论和算法总体处于先进水平，但是仍存在以下问题：
1）模型计算往往是离线式，只支持手动导入数据，无法根据实时数据进行分析计算；
2）模型使用还是传统的单机运行模式，计算资源利用率低，计算速度慢；
3）复杂的业务场景往往需要多个模型耦合计算，但是由于模型标准不统一，很难实现模型之间的协同工作；
针对以上问题，江河瑞通科技集团有限公司利用自身20年水行业数据分析和行业模型应用积累，结合IBM先进的云技术，历时3年累计投资3千余万开发了瑞通模型云平台（RW—Model Cloud）。瑞通模型云平台以先进云计算架构为基础，通过模型的标准化将各类水行业模型接入云平台，采用虚拟化集群、计算优化调度、工作流编排、组件封装等技术，实现了水行业大数据的接入与存储、分析与预测、可视化的一站式服务，让模型“慧”工作，让水“慧”说话。
2总体框架
瑞通模型云平台总体框架如下图所示，包括感知层、信息处理层和应用层三部分，各个层次均有标准规范和安全体系作为保障。
2.1感知层
模型云平台采集水行业各类传感器实时感知的水雨情、气象、工情及视频监控等各类数据，这是瑞通模型云平台的数据来源。
2.2信息处理层
信息处理层是信息汇集、存储、分析、管理的中心，是模型云平台的核心层。
多源数据通过信息通信网络传输至瑞通云数据库，通过数据清洗、数据转换等方式对数据质量、数据格式进行整编，按照国家标准和行业标准将数据规则存储在云计算数据中心。
瑞通模型云平台内置各种不同的计算模型，分别包括：行业机理模型、数理统计模型、优化配置模型、内容分析模型。按照编排的工作流和模型之间的信息交互，并借助瑞通云强大的计算能力，让数据驱动各个模型协同完成复杂事件的模拟推演，对海量数据进行处理分析。
模型云平台还为用户提供模型管理工具，主要包括模型审核、模型注册、模型评价和任务管理等，为模型的准确性、适用性等方面做出合理评价和管理。
2.3应用层
应用服务层主要为终端用户提供各种定制化的服务。模型云平台以用户需求为导向，通过服务器、短信、微信等方式将分析计算结果反馈给水行业管理单位或者社会公众，采取相应的措施和行动，有效解决水行业的各类问题。这样，以前水行业凭经验解决的问题，现在都能通过模型云平台，让水行业大数据指导决策。
2.4标准规范与安全体系
模型云平台的运行离不开标准规范和安全可靠的保障环境。通过制定《模型自描述标准规范》、《模型输入输出参数标准规范》、《模型注册与集成标准规范》、《模型云平台计算服务API规范》等标准规范使得平台可以兼容所有类別的模型。通过建立云平台运行安全体系，对数据、网络、服务器、代码、应用、运维管理等进行全方面的保障，保证模型云平台在安全的环境下运行。
3平台功能
瑞通模型云平台能够为用户提供模型集成服务，能够将模型与实时数据连通，将单机离线式运算模型转变为在线云计算模式，提升模型的易用性和时效性。同时，模型云平台自带模型自优化功能，基于预测结果与实时采集的数据，自动进行模型调优与学习，使结果更准确。模型计算结果不仅能通过可视化组件实现定制化展示，也可以提供API接口，方便第三方调用和集成。
4平台应用
从去年开始，瑞通模型云平台逐步投入到生产实际中，切实的解决实际问题。四川省宜宾市地处金沙江、岷江交汇处，易受到洪水影响，据历史洪灾资料统计，宜宾市遭受的大洪水有十余次。针对宜宾的洪水风险，也有许多的模型应用分析，但是洪水的形态、水利工程状态是实时变化的，传统的模型使用方式无法对现实的洪水风险做出准确的判断。将针对宜宾市的模型应用优化集成至瑞通模型云平台，结合实时河道水位情况、河道闸门泵站运行情况，通过水力学模型算法进行高速云计算，仅需要5分钟就可以计算出宜宾一个医院、学校、小区的洪水淹没情况，可以查询任意一点的淹没水深、淹没时长、洪峰到达时间，3D播放洪水淹没、演进、退水过程，模拟计算结果还可以实时校正，实现精准预测分析。
在去年汛期，这一系统得到成功应用，为四川省防汛指挥服务提供支撑，并经受住了实测洪水的检验，洪水计算结果与实际对比误差在10%以下，在模型云平台的基础上实现了真正的实时精准预测分析。
5结语
水行业是一个信息密集化的行业，无论是防洪、排涝、抗旱、水环境保护，还是供水、排水、污水处理等各个环节的工作，都需要对相关海量信息进行采集、分析和处理，并进行科学合理决策。瑞通模型云平台是水行业内首创的水行业大数据分析平台，能将水行业海量数据汇集存储至云数据中心，利用云计算等技术对相关数据进行分析挖掘，并将分析结果反馈给相关单位或社会公众，让水行业大数据为政府、合作伙伴及社会公众创造更多的价值，推动水行业智慧化发展。■
参考文献
[1] 夏润亮，冯兴凯，何明民，吴虎统，基于模型标准化的水利数值模拟云服务平台研究[J].水利信息化，2015（6）.
[2] 王忠静，王光谦，王建华，王浩，基于水联网及智慧水利提高水资源效能 [J].水利水电技术，2013（1）.
[3] 王超锋，安跟凤，袁春丽，智慧水利的发展和关键技术研究[J].河南水利与南水北调，2015（14）.
[4] 张刚，解建仓，罗军刚. 洪水预报模型组件化及应用[J].水利学报，2011 （41）.
[5] 杜文印，肖羽，动态洪水风险图在佛山城区防洪中的应用[J].水利信息化，2014（2）.
关键词： 模型云平台；大数据；智慧；云计算
1引言
近年来，以移动互联网、云计算和大数据为特征的信息技术架构蓬勃发展，形成了以大数据的深度挖掘与融合应用为特征的智慧化阶段，在智慧交通、智慧医疗、智慧物流等领域都有广泛的应用，水行业也在向“智慧”模式转变。
随着物联网技术的发展和水行业信息化的建设，水行业也积累了海量的数据资源，而行业机理模型是分析复杂多元化的水行业大数据的最有效手段，能为防洪预测、水库调度、水资源配置、水环境模拟等应用提供决策支撑。当前，水行业模型的理论和算法总体处于先进水平，但是仍存在以下问题：
1）模型计算往往是离线式，只支持手动导入数据，无法根据实时数据进行分析计算；
2）模型使用还是传统的单机运行模式，计算资源利用率低，计算速度慢；
3）复杂的业务场景往往需要多个模型耦合计算，但是由于模型标准不统一，很难实现模型之间的协同工作；
针对以上问题，江河瑞通科技集团有限公司利用自身20年水行业数据分析和行业模型应用积累，结合IBM先进的云技术，历时3年累计投资3千余万开发了瑞通模型云平台（RW—Model Cloud）。瑞通模型云平台以先进云计算架构为基础，通过模型的标准化将各类水行业模型接入云平台，采用虚拟化集群、计算优化调度、工作流编排、组件封装等技术，实现了水行业大数据的接入与存储、分析与预测、可视化的一站式服务，让模型“慧”工作，让水“慧”说话。
2总体框架
瑞通模型云平台总体框架如下图所示，包括感知层、信息处理层和应用层三部分，各个层次均有标准规范和安全体系作为保障。
2.1感知层
模型云平台采集水行业各类传感器实时感知的水雨情、气象、工情及视频监控等各类数据，这是瑞通模型云平台的数据来源。
2.2信息处理层
信息处理层是信息汇集、存储、分析、管理的中心，是模型云平台的核心层。
多源数据通过信息通信网络传输至瑞通云数据库，通过数据清洗、数据转换等方式对数据质量、数据格式进行整编，按照国家标准和行业标准将数据规则存储在云计算数据中心。
瑞通模型云平台内置各种不同的计算模型，分别包括：行业机理模型、数理统计模型、优化配置模型、内容分析模型。按照编排的工作流和模型之间的信息交互，并借助瑞通云强大的计算能力，让数据驱动各个模型协同完成复杂事件的模拟推演，对海量数据进行处理分析。
模型云平台还为用户提供模型管理工具，主要包括模型审核、模型注册、模型评价和任务管理等，为模型的准确性、适用性等方面做出合理评价和管理。
2.3应用层
应用服务层主要为终端用户提供各种定制化的服务。模型云平台以用户需求为导向，通过服务器、短信、微信等方式将分析计算结果反馈给水行业管理单位或者社会公众，采取相应的措施和行动，有效解决水行业的各类问题。这样，以前水行业凭经验解决的问题，现在都能通过模型云平台，让水行业大数据指导决策。
2.4标准规范与安全体系
模型云平台的运行离不开标准规范和安全可靠的保障环境。通过制定《模型自描述标准规范》、《模型输入输出参数标准规范》、《模型注册与集成标准规范》、《模型云平台计算服务API规范》等标准规范使得平台可以兼容所有类別的模型。通过建立云平台运行安全体系，对数据、网络、服务器、代码、应用、运维管理等进行全方面的保障，保证模型云平台在安全的环境下运行。
3平台功能
瑞通模型云平台能够为用户提供模型集成服务，能够将模型与实时数据连通，将单机离线式运算模型转变为在线云计算模式，提升模型的易用性和时效性。同时，模型云平台自带模型自优化功能，基于预测结果与实时采集的数据，自动进行模型调优与学习，使结果更准确。模型计算结果不仅能通过可视化组件实现定制化展示，也可以提供API接口，方便第三方调用和集成。
4平台应用
从去年开始，瑞通模型云平台逐步投入到生产实际中，切实的解决实际问题。四川省宜宾市地处金沙江、岷江交汇处，易受到洪水影响，据历史洪灾资料统计，宜宾市遭受的大洪水有十余次。针对宜宾的洪水风险，也有许多的模型应用分析，但是洪水的形态、水利工程状态是实时变化的，传统的模型使用方式无法对现实的洪水风险做出准确的判断。将针对宜宾市的模型应用优化集成至瑞通模型云平台，结合实时河道水位情况、河道闸门泵站运行情况，通过水力学模型算法进行高速云计算，仅需要5分钟就可以计算出宜宾一个医院、学校、小区的洪水淹没情况，可以查询任意一点的淹没水深、淹没时长、洪峰到达时间，3D播放洪水淹没、演进、退水过程，模拟计算结果还可以实时校正，实现精准预测分析。
在去年汛期，这一系统得到成功应用，为四川省防汛指挥服务提供支撑，并经受住了实测洪水的检验，洪水计算结果与实际对比误差在10%以下，在模型云平台的基础上实现了真正的实时精准预测分析。
5结语
水行业是一个信息密集化的行业，无论是防洪、排涝、抗旱、水环境保护，还是供水、排水、污水处理等各个环节的工作，都需要对相关海量信息进行采集、分析和处理，并进行科学合理决策。瑞通模型云平台是水行业内首创的水行业大数据分析平台，能将水行业海量数据汇集存储至云数据中心，利用云计算等技术对相关数据进行分析挖掘，并将分析结果反馈给相关单位或社会公众，让水行业大数据为政府、合作伙伴及社会公众创造更多的价值，推动水行业智慧化发展。■
参考文献
[1] 夏润亮，冯兴凯，何明民，吴虎统，基于模型标准化的水利数值模拟云服务平台研究[J].水利信息化，2015（6）.
[2] 王忠静，王光谦，王建华，王浩，基于水联网及智慧水利提高水资源效能 [J].水利水电技术，2013（1）.
[3] 王超锋，安跟凤，袁春丽，智慧水利的发展和关键技术研究[J].河南水利与南水北调，2015（14）.
[4] 张刚，解建仓，罗军刚. 洪水预报模型组件化及应用[J].水利学报，2011 （41）.
[5] 杜文印，肖羽，动态洪水风险图在佛山城区防洪中的应用[J].水利信息化，2014（2）.