基于网络的决策支持系统在水资源管理中的应用

仇钰婷 陈华伟 吴振 李福林

摘 要：综述了决策支持系统（DSS）与基于网络的决策支持系统（Web-basedDSS）在水资源管理中的应用概况，通过对二者进行比较，指出Web-basedDSS具有便于系统更新维护、降低用户使用门槛、扩展用户沟通渠道等优势。对Web-basedDSS涉及的基础应用开发、多源信息采集与集成、多模块并行耦合、决策效果评估等关键技术进行了分析，探讨了Web-basedDSS在多源异构大数据环境下面临的问题与挑战。

关键词：决策支持系统；基于网络的决策支持系统；智慧水利；水资源管理

中图分类号：TP315；TV213.4 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2022.01.032

引用格式：仇钰婷，陈华伟，吴振，等.基于网络的决策支持系统在水资源管理中的应用[J].人民黄河，2022，44（1）：155-158.

ApplicationofWeb BasedDecisionSupportSysteminWaterResourcesManagement

QIUYuting，CHENHuawei，WUZhen，LIFulin

（WaterResourcesResearchInstituteofShandongProvince，Jinan250013，China）

Abstract：TheapplicationsofDecisionSupportSystem（DSS）andWeb basedDecisionSupportSystem（Web basedDSS）inwaterre sourcesmanagementweresummarized.Throughanalysisandcomparison，itpointedoutthatWeb basedDSShadmoreadvantagessuchasfa cilitatingsystemupdateandmaintenance，loweringuserthresholdsandexpandingusercommunicationchannels.Thekeytechnologiesof Web basedDSSwereanalyzedintheaspectsoffundamentalapplicationdevelopment，multi informationcollectionandintegration，multi moduleparallelcouplingandevaluationofdecisioneffects.Moreover，italsodiscussedtheissuesandchallengesfacedbyWeb basedDSSin amulti sourceheterogeneousbigdataenvironment.

Keywords：DSS；Web basedDSS；intelligentwaterconservancy；waterresourcesmanagement

1 引 言

隨着人类活动对水资源影响的不断深入，水资源管理不仅涉及水文学问题，而且涉及经济、社会、大气、生态以及政治等多学科交叉问题。为此，跨行业、跨区域甚至跨国界的合作需求愈发迫切，建立多样化的科技信息平台以扩展信息共享渠道势在必行。奥地利科学家Fedra[1]首先将DSS的思想引入水资源管理中，该系统的核心是通过水文学家建立的物理模型或经验模型对水资源管理的决策问题进行定量表达，决策者可以科学把握决策过程，提高决策效能[2]。20世纪80年代后期，DSS的思想、方法和技术逐渐在我国发展起来[3]，有关学者相继开发了京津唐水资源规划决策支持系统[4]、柴达木盆地水资源决策支持系统[5]、沿海围垦区水资源决策支持系统[6]等。然而传统DSS存在封闭性强、经济成本高、水资源管理效率低、操作复杂、缺乏普适性等缺点，纵观近35a来DSS的发展趋势可知，已开发的DSS不计其数，但在水资源管理中广泛应用的屈指可数。

现如今互联网技术处于快速发展阶段，云计算、物联网、5G网络等新一代信息技术对水利行业的影响正在不断深化，传统水利向现代智能化水利转型已是必然趋势。当前国家信息化发展战略和治水方略做出了重大调整，“十三五”规划对水利信息化建设提出了新要求，即推动信息化与水利现代化深度融合，打造泛在感知能力、资源集约化服务能力、创新应用能力，建设“智慧水利”。与此同时出现了Web-basedDSS，该系统既发挥了DSS以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，又提供了用户在线沟通平台，实现了多部门的信息共享与协同管理，为水资源管理决策提供了技术支撑。

笔者通过对比DSS与Web-basedDSS，概述了Web-basedDSS的优势与关键技术，分析了其在大数据时代所面临的新需求与新挑战，并对未来Web-based为满足这些新需求的发展方向进行了展望。

2 Web-basedDSS的优势与在水资源管理中的应用

Web-basedDSS主要具有以下优势：①简化了客户端，易于系统更新维护。Web-basedDSS中的服务器端通过传输控制协议/网际协议（TCP/IP）与计算机客户端建立网络连接，系统的所有功能均部署于服务端，便于直接对系统及后台数据进行更新与维护。②降低了用户使用门槛，提供了灵活的通信方式。Web-based意味着全部应用均采用Web技术实现，管理者或利益相关者仅通过操作网站页面就可以获取决策支持信息或决策支持工具。这种无障碍、全景式的信息流动渠道扩大了公共参与决策过程的地域边界，世界各地的用户可以随时随地进行线上交流与信息共享，降低了频繁召开线下会议带来的人力与财力成本。③架起了多部门统一沟通水资源管理问题的桥梁。由于Web-basedDSS操作简易，管理者在使用过程中能够自主分析模型结果，做出科学合理的决策，技术人员也能更加深入了解水资源管理问题，有利于后期对系统进行维护与升级，确保模型结果与实际情况更加接近。现代水资源管理需要多学科、多部门的合作，基于Web平台的在线交流功能，各部门管理者可以从不同角度、不同专业对水资源管理问题进行讨论与权衡，有助于加强对水资源的协同管理。

基于以上优势，Web-basedDSS被广泛应用于水资源管理领域中。例如，Salewicz等[7]建立了针对跨境河流恒河管理的Web-basedDSS概念模型，指出具有强大功能的网络信息共享平台更有利于制定集成政治、经济和环境等多学科的跨境流域管理方案；Booth等[8]将SPARROW模型与Web-basedDSS耦合，以网站为载体，用户可以在线查看SPARROW模型的水质模拟结果，有针对性地选择水质治理方案并模拟方案结果，为流域水质治理方案提供辅助决策依据；Zeng等[9]将实时水文模型、城市水资源供需预测模型以及水资源管理模型与Web-basedDSS耦合，基于ARCGIS Engine、SQLServer2000数据库及网络平台，用户能够获取实时预测的水文信息，提高了决策者查询处理空间数据和优化决策的能力。

3 Web-basedDSS的结构框架与关键技术

3.1 结构框架

Web-basedDSS摒棄了传统的客户机/服务器（C/S）单项信息传递模式，采用浏览器/服务器（B/S）结构模式，将客户端浏览器与服务器建立连接，用户可以在简易的人机交互界面获取有利信息，还可以直接向该界面提交数据请求，服务器接收用户请求后进行处理，再将结果反馈给用户。

服务器通常包括测量系统、信息系统、模型系统、分析系统4个子系统。①测量系统主要用于数据收集，数据包括远程数据（卫星遥感气象、水文数据）和现场数据。②信息系统包括地理信息系统、数据库及专家系统，其中：地理信息系统可处理水系分布、土壤类型和城乡布局等地理空间数据；数据库主要是对测量系统所收集的数据进行更新、编辑、重组和输出；专家系统包括专家知识库和专家支持模块，负责与专家沟通咨询及线上查询。③模型系统以解决水资源问题所需的水文模型为主，负责模型的调入、修改及耦合。④分析系统以DSS为主，主要采用多准则决策（MC DA）、人工神经网络（ANN）等数学方法为用户决策提供参考。

3.2 关键技术

3.2.1 基础应用开发技术

Web-basedDSS的开发阶段主要涉及人机交互界面、系统后端服务器的开发以及DSS组件的分布式应用。

对于人机交互界面的开发，水资源管理Web-basedDSS主要面向水资源管理者和利益相关者，人机交互界面应适用于不同知识阶层的用户。在用户操作时，客户端须帮助用户输入有效数据和相关参数，提示系统的运行状态，呈现直观明确的输出数据。在开发过程中，涉及的技术主要有HTML5、JavaApplets、Ac tiveX、AJAX等[10-11]。

对于系统后端服务器的开发，虽然B/S结构大大简化了客户端，但B/S处理语言为超文本标记语言（HTML），HTML存在的编程限制使客户端与数据库无法直接交互，因此必须在二者之间采用数据库网关“接口”确保其顺利交互。目前，应用于水资源管理Web-basedDSS的数据库访问技术主要有CGI、ASP、JDBC等。

对于DSS组件的分布式应用，分布式的DSS需要对不同节点的多层次决策提供技术支持（如个体支持、群体支持和组织支持），为各节点间提供交流机制和手段，以确保各节点间数据的实时输送。其中涉及的技术主要有CORBA、JavaRMI、EJB等。

3.2.2 多源信息采集与集成技术

Web basedDSS中决策支持功能的实现需要从多源数据库中获取信息支撑[12]，可利用的多源信息主要包括由3S（RS、GIS、GPS）技术获得的观测类、工程类信息等。多源数据库构建的关键技术主要有空间数据仓库、数据挖掘、联机分析处理和联机分析挖掘技术等。如Fang等[13]利用Oracle数据库内置高级联机分析处理、数据挖掘和数据仓库技术，开发了集合物联网、地理信息学和云服务的新疆融雪洪水预警决策支持系统，基于该系统提供的决策方法，提高了融雪洪水模拟和预警过程的有效性；袁昊等[14]基于粗糙集数据挖掘技术开发了用水量计划系统，该系统能够帮助管理者发现数据表中的关联规则，从而提供决策支持。

随着卫星测量水文数据和远程数据采集技术的应用范围不断扩大，陆面数据同化系统的建立对缺少基础数据地区的流域管理决策支持提供了帮助。如美国国家海洋和大气管理局建立了区域暴洪指引系统，该系统使用LDAS/LIS输出数据作为实时输入数据，可对某区域产生的实时洪水提供决策支持[15]；Weerts等[16]建立的Delft-FEWS系统适用于处理多尺度的地理空间数据，可为季节性洪水预报提供决策支持。

3.2.3 多模块并行耦合技术

复杂的水资源管理问题需要水文数据监测读取、模型模拟、水资源配置调度、管理方案选择、风险评估等多模块在网络环境下分布并行处理，因此为了将不同模块相互衔接构建成一个完整的服务器，各模块之间的接口尤为重要。目前已开发的Web-basedDSS接口较为简单，各模块间多以数据文件为接口部件，信息传递效率低下，不利于多模块并行。

为实现更高级的接口，解决不同模块在模拟物理量、数据处理机制、编程接口语言等方面存在的交互困难问题，英国生态水文中心、丹麦水利研究所、英国Wallingford水力研究所以及荷兰Delft水力学研究所联合研发了一套开放式模型接口标准（OpenModeling Interface，简称OpenMI）以解决模型耦合问题，实现了不同独立模块同步交互数据的有效性[17]。该成果以其先进性和实用性引起了国内外学者的广泛关注与研究，例如周玉文等[18]利用OpenMI对管网汇流模型、降雨径流模型、河道受纳水体模型、地表积水模型进行了耦合，基于GIS平台研发了城市暴雨洪水控制系统；Shrestha等[19]利用OpenMI将SWAT模型和暴雨管理模型（SWMM）耦合，对比利时某地区的河流水质和水动力进行了交叉研究，评估了废水管理计划对河流生态功能的影响。

3.2.4 決策效果评估技术

在Web-basedDSS中，Web服务器完成用户的身份验证后，可以向用户提供分析数据，收集并发布决策过程中的动态资料，对用户的决策方案进行评估并反馈，用户访问网站即可参与讨论、投票表决等活动。例如Evers等[20]开发了城市洪水风险管理决策支持系统，利益相关者通过网站提交个人制定的洪水管理方案，该系统利用TOPSIS算法可以为每位用户的方案自动评价得分并汇总，方便用户综合比较各方案的优劣。除TOPSIS算法外，聚类分析、模糊识别、人工神经网络、DEA、AHP、ELECTRE、SAW等多属性决策分析方法被广泛应用于水资源管理中，为决策效果提供了较为全面的评价指标体系。

4 Web-basedDSS面临的挑战

2018年美国国家科学院发布了《美国未来水资源科学优先研究方向》，针对美国未来25a内水资源科学面临的挑战，提出将加强数据收集、研发更直观的数据可视化分析工具作为美国水资源领域的优先研究方向。由此可见，面对大数据、云计算时代的到来，Web-basedDSS的发展在获得良好契机的同时，也迎来了更多新的问题与挑战。

（1）全局决策能力不足。已开发的Web-based DSS大都致力于解决防洪、供水、水质监测等单一问题，针对流域综合水资源管理的相关系统仍较罕见，在复杂的大数据环境下，无法满足全局性事项预测的实时性与准确性。因此，提高Web-basedDSS的全局决策支持能力是其发展的一个重要方向。

（2）无法满足实时决策、情景分析需求。水资源系统是一种具有不确定性的复杂系统，对于提出的多种不确定性方案，利用Web-basedDSS获得最优响应方案是一种可能的解决方法。然而在大数据环境下，数据更新速度极快，特别是防汛系统中的降水数据具有无序性、突发性和易失性，数据的价值会随时间的推移而急速流失，这就要求Web-basedDSS对这些数据进行实时处理，帮助决策者进行实时决策。当前大多数Web-basedDSS对实时决策情景分析及实时决策效果评估的技术支持明显不足，即便部分Web-based DSS已具备了实时决策功能，但采用的算法技术较为传统，计算效率不足，也很难满足当前严苛的实时性要求。因此，如何让Web-basedDSS满足实时决策和事后决策协同工作的需求，提供多样化的决策组合以解决水资源管理不确定性的问题，成为未来Web-based DSS需要攻克的难题之一。

5 结 语

Web-basedDSS克服了传统DSS开发维护成本高、信息交互功能弱、对使用者的技术要求高等缺点，打破了水资源管理者之间、管理者和开发者之间的沟通壁垒，在实现数据共享与关联分析、水资源协同管理等方面表现出较大的优势。随着我国水资源管理事业的发展，Web-basedDSS在基础理论和算法技术方面存在的不足使其无法与大数据环境相适应，下一步应继续提高Web-basedDSS在全局综合决策、效果实时评估方面的效能，以顺应水资源管理信息化的发展趋势。

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