监测平台范文1
关键词：监测平台；环境；技术；进展
中图分类号：X83文献标识码：A文章编号：16749944（2014）02017603
1引言
近年来，随着科学技术的迅速发展，环境问题也变得日益严重，各类工业污染事件不断发生＼[1～5＼]，严重影响人类健康和生活，环境问题逐渐成为社会关注的热点。环境监测以其重要的基础地位和多方面的功能越来越受到人类的重视，其监测手段、监测方法、管理水平也不断得到改善和提高。本文综述了传感器、通信技术和数据处理技术等主要的环境监测平台的研究现状和发展趋势，这对我国建立有效可行的环境监测平台具有重要意义。
2环境监测平台的基本原理和分类
环境监测系统是指运用理化和生物等现代科学技术方法，间断地或连续地对环境化学和物理污染物以及生物污染和生态变化等因素进行现场的监测和测定，并做出正确的环境质量评价＼[6＼]。环境监测的目的是根据污染分布情况，追踪寻找污染源，及时、准确、全面地反映环境质量现状及发展趋势，为保护环境和人类健康，制定环境法规、规划和标准提供科学依据＼[7＼]。
目前环境监测系统主要有两种类型：一种是基于工业控制计算机的监测系统，另一种是脱机工作的嵌入式监测系统＼[8＼]。前者具有开发成功率高、开发周期短等优点，主要应用于室内或室外一般环境，比如金融行业、交通运输行业的安全监测等；后者系统功耗小，稳定性好，主要适用于隧道、矿山、野外露天或环境恶劣的监测现场，或者环境监测中可能存在易燃、易爆条件、湿度大等特殊问题比较多的监测条件。
3国内研究进展
我国的环境监测工作起步于20世纪70年代中期，经过30多年的发展，环境监测能力明显增强，逐步形成了以环境监测站为中心的监测系统，已经具备了组织机构网络化和监测分析技术体系化的雏形。目前，传感器、通信技术和数据处理技术的应用研究成为我国研究的重点＼[9＼]。
3.1传感器
传感器是信息系统的源头，是决定系统特性和性能指标的关键部件，广泛应用于工业生产、国防建设和科学技术等领域，目前正朝着微型化、智能化、多功能化的方向发展＼[10＼]。张志君＼[11＼]等研究了大型系统环境监测中传感器技术的应用和改进，在智能化环境监控管理的基础上，引入IPMI智能化平台管理接口标准，极大地优化了环境监控技术，并且提高了大型系统的安全性和稳定性。薛林强＼[12＼]系统地研究了无线传感器网络的硬件平台、软件平台及其网络协议，并初步实现了一个适用于环境监测的系统平台，在模拟环境下进行了系统整体测试和使用，取得了良好的预期效果。
随着生物技术的发展，以酶、微生物、DNA等具有催化活性或亲和作用的生物分子作为识别元件的生物传感器在环境监测中应用广泛，其专一性强、分析速度快、操作简便，能进行在线分析甚至活体分析且能监测极微量的污染物＼[13，14＼]。李花子等＼[15＼]利用酵母制成BOD传感器监测仪，可在15min内实现BOD的快速测定，测定结果具有很好的稳定性和重现性。Kjar等＼[16＼]通过在培养基池和被监测液中放入电极改进传感器，使得NO3-能更接近敏感元件，得到了更好的监测结果。
3.2通信技术
通信技术对环境监测系统的可用性影响很大，尤其是在环境恶劣条件下的监测。目前国内外研究开发的监测系统，大多是基于光纤、视频电缆、双绞线的工业电视远程监测系统以及无线通讯、地理信息系统等通讯方式。徐文超等＼[17＼]以高性能ARM7处理器LPC2148为核心，融合GPRS技术，研制了一种嵌入式技术的环境监测平台，成功地实现了对温湿度和光照等信息的自动采集、数据处理和远程通信等功能，功耗测试也满足连续工作24h的要求，显示出良好的应用前景。Chen等＼[18＼]利用遥感技术获得的数据评估珠江水质，结合综合污染法，监测了水体COD和养分的含量，并定量分析了珠江口水污染的状况。
目前，应用于环境监测平台的ZigBee技术成为国内研究的热点，其具有低成本、低功耗、高安全性和很强的组网能力等特点＼[19＼]。陈亚楠＼[20＼]通过使用由大量卫星传感器节点组成的环境监测网络，设计了一种基于ZigBee技术的环境监测系统，实现了对监测的环境进行不间断高精度信息采集、数据上传、远程控制等功能。
3.3数据处理技术
环境监测平台数据处理技术是环境监测系统的核心组成部分，负责数据处理的硬件主要有单片机和嵌入式芯片。单片机可以嵌入到各种仪器设备中，这是起最明显的优势＼[21＼]；嵌入式芯片被大量用于计算机控制，具有功耗低、实时性强等特点。彭建盛等＼[22＼]利用ADuC824单片机为核心芯片，设计了对环境进行监测的系统软件和硬件，该系统能对环境中温湿度、噪声等信息进行高效全面地实时采集，实现了对环境参数全面高效监测。关永等＼[23＼]研究了基于TIC6711DSK的嵌入式环境监测平台的设计，满足了一点布控、多点监视的需要，该系统在特殊环境或苛刻环境中将发挥重要作用。
4国外相关研究概述
国外对环境监测平台的研究始于19世纪末，英美等发达国家率先开始由卫生部门指导全国范围内的水质、空气、放射性污染的环境监测＼[24＼]。随着环境监测管理体系的完善，环境监测平台正朝向信息形式多样化、服务对象广域化、数据信息标准化和综合化的方向发展。西欧国家共同协作，实施了基于卫星通讯系统的水污染监测项目，该项目覆盖面广泛，涉及整个多瑙河流域的水质监控＼[25＼]。日本等国家研究了在线、不间断测量的环境监测设备和数据处理能力，建立了以监测空气、水质环境综合指标及某些特定项目为基础的在线监测平台＼[26＼]。在环境应急监测平台中，生物技术的应用成为新的研究方向。Gabalon等＼[27＼]利用止动P膜和碱性磷酸酯上的多细胞系抗体做酶的示踪物，对水中的阿特拉津进行了定性和半定量分析，通过优化实验条件，使得测定时间缩短为10min，检测限提高到10μg/L。Peggy＼[28＼]也做了类似研究，使用免疫法半定量测定了野外土壤中的多环芳烃，并确认该方法是一种可靠的筛选技术。
5结语
虽然环保部门在不断地加大对环境监测工作的投入，各种新型监测系统也在不断地涌现，但是由于环境监测系统的开发平台、数据库以及数据传输协议都没有形成统一的标准及规范，致使环境监测信息十分封闭，已有的数据库规模太小，无法实现环境监测信息共享。因此，在以后的研究中，要充分利用遥感技术、全球定位系统等现代信息处理技术，结合国内外环境监测平台的科研成果，建立资源完整、有机统一的环境监测平台，为我国环境监测提供强有力的技术支撑和科学依据。
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监测平台范文2
高等教育质量监测数据平台是以现代信息技术和计算机技术为基础，通过对高等学校有关数据的持续收集和深入分析，常态监测高等教育状态，为多元主体价值判断和科学决策提供客观依据的数据资源共享平台。平台建设的核心理念是：创新驱动，争创一流；共建共享，协调发展；绿色评估，预测预警；众创众筹，开放发展；共享发展，提高质量。平台建设的目标是构建以教学为中心、以学校为根本，技术先进、功能强大、中国特色、国际领先的高等教育质量保障平台，为高等教育多元利益主体服务。为此，需要在数据采集与整合、数据挖掘与分析及数据可视化等方面持续创新平台建设方法。
关键词：
新发展理念；高等教育；质量监测；数据平台
实现“十三五”时期高等教育发展目标，推动由高等教育大国向高等教育强国的历史性跨越，在高等教育质量保障体系建设方面既要有新思想、新思维、新思路，更要树立新理念、明确新目标、运用新方法。十八届五中全会颁布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出创新、协调、绿色、开放、共享新发展理念，是我国社会发展思路、发展方向、发展着力点的灵魂，也是构建我国高等教育质量保障体系的指导思想。构建新时期我国高等教育质量保障体系，全面提高高等教育质量，必须以新发展理念为引领，加快推进高等教育质量监测数据平台建设。
一、高等教育质量监测数据平台建设的核心理念
理念是哲学中的一个基本问题,内涵十分丰富、复杂。黑格尔从本体论出发认为，“理念是自在自为的真理，是概念和客观性的绝对统一，其本质上是一个过程。”［1］马克思主义从认识论出发认为，理念属于理性认识的范畴，它源于实践，并接受实践的检验。科学的理念不仅在思想观念中具有思维操作性、在现实实践中具有实践操作性，而且还能从总体上指导实践操作［2］。作为理念的下位概念，教育理念是教育主体在教育实践中形成的，对教育活动的一种理性认识。它一旦形成，可以进一步规定和指导教育实践。以新理念指导高等教育质量保障体系建设的首要任务就是要建立高等教育质量监测数据平台。它是以现代信息技术和计算机技术为基础，通过对高等学校有关数据的持续收集和深入分析，常态监测高等教育状态，为多元主体价值判断和科学决策提供客观依据的数据资源共享平台，是实施高等教育监测评估的基础。
1.创新驱动，争创一流。
著名管理学家迈克尔•波特以钻石模型为分析工具，将社会经济发展划分为要素驱动、投资驱动、创新驱动、财富驱动四个阶段。从当今世界范围看，创新驱动被各国认为是促进经济发展，提高国家竞争优势的宏观战略。厚植以创新驱动为根基的高等教育质量监测数据平台，凸显了创新这个“第一动力”在激发高等教育质量保障体系活力中的作用，能推动我国高等教育质量保障体系更高质量、更有效率、更持续发展。以创新驱动为根基，就是通过富有创新精神和创新能力的多元主体，以观念创新、制度创新、技术创新等多种方式，利用新的思维方式、新的技术等，全面加快平台的建设和发展。观念创新是以遵循教育规律为基础，始终树立平等互利、共建共享、大众创业万众创新和开源的理念，不断激发全部参与者的创新智慧和创新能力；深化总体思维、数据思维、即时思维、预测思维、量化思维、整合思维和决策思维等，不断创新平台建设活力。制度创新是不断完善平台建设的各项规章制度，建立能够维系平台有效运行，具有稳定性、可调整性和具有演化性的一系列内外部规范，使多元主体在制度和法律基础之上构建相互影响的规则，建立平等、合作的关系。技术创新是利用现代信息技术，通过构建高等教育质量常态监测数据平台，运用数据整合和分析等多种技术与手段，不断拓展常态监测和预测预警等功能，使平台在高等教育质量保障建设与创新中发挥独特性、引领性作用。观念创新体现了平台建设过程中思想、观念和价值取向等内在规定性的变革；制度创新为平台建设提供了政策保障、法律依据、资源支持和制度规范等必要的外部环境保障；技术创新是平台持续发展的内部动力，为支撑观念、制度和技术三螺旋合作创新机制提供了稳固结构。
2.常态监测，协调发展。
2011年颁布的《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》明确将“教学基本状态数据常态监测”作为一项重要的内容专门提出：建立本科教学工作及其质量常态监测机制。路易斯等人在探讨评估未来发展趋势也时强调，随着技术的发展、人们关注度的提高，评估结果的有效周期会越来越短，所以需要采用高效率低成本的监测技术进行实时评估［3］。对高等教育教学状态进行常态监测，一方面，平台通过对高等学校教育教学的师资队伍、招生情况、在校生规模、生师比、教学经费、专业课程、教学管理、学生就业、学生社团、科学研究、学科建设等有关数据进行常规性、连续性、系统性与制度化的采集，直观呈现高等学校在师资队伍、办学条件、德育工作、教学管理、质量监控与改进等方面的基本状态，实现对高等教育教学状态监测的常态化［4］；另一方面，高等学校可以对平台中的数据资源进行实时查询，并根据实际需要开展多维度、多层面、系统性的分析和比较，实时了解全国、区域、行业、甚至整个高等教育状态，剖析自身存在的问题，持续改进教育教学质量，回应社会公众、教育主管部门对高等教育质量的关切。平台对高等学校教育教学状态的常态监测，能够整体反映高等学校教育教学的基本面貌和特征，对各个高等学校都适用，具有普适性的特点。同时，平台也能够根据高等学校的实际需求，呈现各自的办学特色和办学水平，并可以针对不同类型和层次高等学校开展各项教育评估。
3.绿色评估，预测预警。
绿色发展作为指导我国教育发展的核心理念之一，具有鲜明的时代特征和针对性。用绿色发展理念引领高等教育质量保障风尚，就是要突出和强化数据在高等教育质量保障中的地位与作用，用数据直观呈现高等教育教学的基本状态。当前，在美国学术界关于数据的地位与作用达成了一项普遍共识，即数据被视为知识的来源。正如著名美国管理学家W•爱德华•戴明所主张的唯有数据才是科学的度量。高等教育质量监测数据平台充分强调用数据说话，就是通过数据库提供的大量、详实的数据和事实材料，对高等教育教学信息进行整理、分析和详尽解读，并利用“绿色指标”，实现对高等教育的“绿色评估”，服务、影响和促进高等教育的科学决策和有效管理，推动我国高等教育的“绿色”发展。用数据进行绿色评估，才能真正提高对高等教育教学状态诊断的科学性和有用性，找到制约高等教育发展的关键因素，增强对高等教育评估的说服力，推动高等教育内涵式发展。这种用数据进行绿色评估的方式，把传统以专家进校为主的教育评估方式转变为基于网络和数据的常态监测，减少了对评估工作的人为干扰，减小了对参评高等学校日常工作的影响，确保评估过程更加绿色、环保，评估方法更加科学、合理，评估结果更加客观、公正，有效地实现了绿色评估、阳光评估。但是，评估不是目的，而是手段。利用高等教育质量监测数据平台实施绿色评估，是为了更好地实现对高等教育教学状态的运行机制和演化趋势进行预期性评价，预警不正常的时空范围及危害程度，提前发现高等教育运行可能出现的问题，并深入剖析成因，最终为危机的防范和化解提出具体措施，保证高等教育持续健康发展。
4.众创众筹，开放发展。
2015年国务院印发的《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》中明确提出：我国要在本世纪中叶基本建成高等教育强国。实现建设高等教育强国的目标，需要不断更新理念，发挥多元主体的聪明才智，以更加开放的姿态推动高等教育质量监测数据平台建设。其中，众创是基础，众筹是关键，开放是手段。众创是在平台建设的目标、指标体系方案的设计、数据的遴选、使用与共享等方面汇聚多元主体智慧，有效拓展平台创新与高校资源、社会需求的对接通道，搭建多方参与的高效协同机制，丰富平台组织形态，优化信息、知识、技术、管理、资本等资源的配置方式，形成平台的持续创新动力；众筹是积极吸纳和鼓励多元主体共同合作平台系统的开发、建设、使用与维护，拓展平台建设和发展的新渠道；开放是通过向多元主体开放平台数据、源代码、技术等资源，提供多种技术支撑和服务，共享平台的各类数据资源，打造大众建设、万众创新的高等教育质量保障新载体。以众创众筹作为理念，体现了平台建设自下而上、面向不同层面的开放互动性。开放意味着打破封闭的界限，互动则激发了平台建设思想和观念的无限可能。以众创众筹、开放发展指导平台建设，能激发蕴藏在多元主体之中的无穷智慧和创造力，拓展平台建设新空间，汇聚发展新动能，搭建多方共同平等参与的高效协同机制，丰富平台组织形态，为多元主体广泛平等参与平台创新提供更多元的途径和更广阔的空间。
5.提高质量，共享发展。
当前，我国高等教育站在了由大向强的新起点上，加快推进高等教育现代化进程的战略选择就是全面提高教育质量［5］。全面提高高等教育质量，要求高等教育质量监测数据平台建设应树立以质量为核心，以共享为价值追求的理念，使之为推进高等教育现代化、建设高等教育强国发挥应有之功效。以质量为核心，就是要紧密围绕提高高等教育教学质量这一核心任务，不断提高平台数据采集质量，增强平台数据分析能力，强化平台常态监测机制，突起平台持续改进教育教学质量的功效。高等教育质量监测数据平台是以高等教育教学的规律为指导，以国家“质量工程”提出的人才培养目标为导向，为我国高等教育事业的持续健康发展提供基于状态数据环境下的准确预测，以减少盲目性，增强科学性，促进高等教育改革和教育质量的提升［6］。为此，要充分调动多元利益主体参与平台建设的积极性和主动性，深化多元主体之间平等协商、共建共享的关系，在契约和法律的基础之上，主动对多元主体开放平台数据资源，与之共享平台建设红利和发展成果，形成多元共育、全面协同、共建共享的良好高等教育质量保障生态系统。
二、高等教育质量监测数据平台建设的目标
高等教育质量监测数据平台的建设目标是，在新发展理念的引领下，以教学为中心，以高等学校为根本，通过构建技术先进、功能强大、中国特色、国际领先的高等教育质量保障平台，使之更好地为高等教育多元利益主体服务，提升我国高等教育的内涵，从而为实现我国高等教育现代化、推动高等教育强国建设提供有力支撑。
1.服务大众，提高质量。
服务社会发展是高等教育的基本价值取向之一。建设高等教育教学质量监测数据平台的目的在于，通过对平台庞大的数据资源进行深入挖掘和分析，对高等教育教学状态进行常态监测、及时预测预警和持续改进，为社会大众服务，为我国高等教育的发展提供有力保障。服务大众一是为高等学校自我诊断与建设服务，帮助高等学校有效诊断教育教学状态，对教育教学的不足之处进行持续改进，对优势指标和工作予以发扬，形成学校办学特色，推动学校走内涵式发展道路；二是为政策制定者服务，平台通过对高等教育教育教学数据的深度剖析，能为政府科学制定教育决策提供数据支持，提高政策制定的科学性、有效性和精准性，服务于政府宏观管理，按教育规律办事；三是为社会公众进行价值判断服务，帮助社会公众了解、掌握和监督高等教育发展状态，保障社会公众的知情权、参与权和监督权，强化社会公众对高等教育的问责。当前，我国高等教育已经进入中等程度大众化阶段［7］。高等教育的任务由强调扩大规模、重视投入和硬件建设的粗放式、外延式发展，转向重视人才培养质量、重视制度和文化的内涵式发展道路上来。高等教育质量监测数据平台通过对高等教育教学状态的常态监测，用数据说话直观呈现教育质量，及时反馈与持续改进教育教学质量，建立多元主体对质量状况进行价值判断的监测数据平台。它对于不断完善高等教育质量保障体系，促进我国高等教育树立稳定规模、优化结构、突出特色、注重创新的科学发展观，推动着我国高等教育走以质量提升为核心的内涵式发展道路将发挥关键性的作用。
2.教学中心，以校为主。
教学是大学一切活动的中心，是教育目标达成的基本途径［8］。高等教育质量监测数据平台建设的出发点是为了促进高等学校教学改革，规范学校教学管理，提高教育教学质量。平台通过对师资队伍、课程建设、教学安排、教学经费投入、教学教风、实习实训场所（基地）、教学管理制度、教学信息化、教学质量监控体系、教学成效等教育教学基本数据的采集、整合和分析等，帮助多元主体精准掌握教高等教育教学运行状态，为提高教育教学质量提供数据支持。高等学校是高等教育的实践主体，是高等教育质量责任的实际承担者［9］。落实高等学校作为内部质量保障的第一责任人和具体执行者，就是要在平台的建设过程中始终追求和秉承以校为本，持续促进高等学校自身建设和发展的目标。平台能够为高等学校从横向纵向提供技术帮助和数据支持，帮助高等学校及时掌握自身的教育教学状态。平台通过对高等学校教育质量的常态监测，能够为高等学校教育质量的分析、预警提供可靠的数据支持，帮助学校及时发现教育教学过程中存在的不足及需要改进之处，更好地推动学校持续健康发展。同时，以学校为本，就是以高等学校的需求为根本，不断完善平台各项功能，持续为学校提供多元化、个性化服务，使平台为高等学校在更大范围内谋划综合改革、更广领域部署改革、更深层次推进改革发挥关键性作用。
3.技术先进，功能强大。
高等教育质量监测数据平台是在信息化环境背景下构建的，用以改进评估方式、提高评估效率的数据资源平台。它利用现代技术系统采集高等教育教学数据，并把采集到的数据进行存储、分类和组织，形成了一个庞大的数据资源仓库。数据库不仅需要满足不同类别教学状态数据的收集，还需满足高校、评估专家、评估中心等不同类型用户从多个维度对数据进行查询、管理与分析，并且还要为教育主管部门提供决策支持［10］。平台运用数据整合技术，对数据进行多层次、多角度、及时性的分析与整合，能有效地解决信息孤岛问题；根据国家、省市、高等学校等不同主体的需求，结合先进的统计分析模型，提供多条件、多模式的组合查询，建立快速定制的数据分析系统，以有效满足不同层次、不同类型用户的需求。采用人机交互操作，运用数据仓库前端分析工具能够方便地产生各种多维比较、报表和统计图形，形成一个即时、动态的信息反馈系统，实现对高等教育教学状态的常态监测。通过设定监测指标阈值的方式，对高等学校的教育教学指标进行综合等级评判，特别是当某一指标接近或达到警戒阈值时，平台会给予及时报警，为高等学校及时发现不足提供有力支持，为多元主体持续改进教育教学质量和科学决策提供客观依据。
4.中国特色，国际领先。
中国的高等教育质量保障体系建设，更多的是根植于中国高等教育质量保障与评估的实践，并能及时总结和借鉴国内外理论与实践经验，不断自我调整和自我更新的结果［11］。高等教育质量监测数据平台是伴随着我国新一轮评估制度的确立应运而生的，是适应我国高等教育发展新阶段、新形势而建立的一种高等教育质量保障手段。它的建设是我国新一轮评估制度的重大创新，是我国建立中国特色、世界一流的高等教育质量保障体系的重要基础和关键组成部分。就要素内涵而言，中国特色不仅体现在平台建设的理念、方向上，更体现在平台建设始终立足于我国高等教育实际、努力遵循教育规律上，根本反映在平台能呈现我国高等教育教学状态上，更好地服务于社会主义现代化建设事业、更好地为多元主体服务上。就其实质特征而言，这里的中国特色源于我国高等教育现实和长远发展需要，源于中国高等教育与中国的政治、经济、历史等的有机结合。具体地说，坚持提高高等教育质量，推动高等教育内涵式发展，是平台建设的根本遵循。
三、高等教育质量监测数据平台建设的方法
高等教育质量监测数据平台建设是以现代信息技术为基础，在数据采集、数据整合、数据挖掘与分析以及数据的可视化等方面采用了诸多科学方法，以此来提升平台的整体水平和功效。
1.科学采集数据粒度，拓展平台数据资源。
数据采集是高等教育质量监测数据平台建设的基础。对数据的采集主要解决平台数据来源问题。平台采集的数据，是大规模、全覆盖、深层次的全样本数据。在规模上，平台采用在线高频次甚至是实时的方式，对高等教育教学数据颗粒进行广泛采集。采集对象既包括“985工程”“211工程”院校，更包括数量众多的地方普通高校和高职高专院校。采集的数据既涵盖本科教育教学数据，也囊括研究生和专科教育教学数据；在覆盖面上，既包括全国经济、人口、财政收入等有关社会经济发展水平的公开数据，也吸纳高等学校和社会机构的教学管理数据、科学研究数据、满意度调查数据、社交网络数据等。在深度上，既包括不同国家、地区的宏观数据，更包括高等学校内部的课程、教师、学生、学科建设等微观数据。在时效性上，通过每季度或每月、每周、每日甚至实时动态采集，保证数据的连贯性和完整性。在数据采集的过程中，平台通过对指标项进行科学规范的设计和界定，使数据统计的概念清晰，统计的标准、尺度和要求统一，保证数据的规范性、可靠性与准确性。
2.建立主题数据仓库，强化数据整合能力。
高等教育质量监测平台采集到的数据不是系统的数据集合，而是单个的、分散的数据。要发挥这些数据的功效，需要对这些大量未相互连接的、碎片化的数据进行归纳、分类和整合。平台运用现代信息技术，构建多维模型、关系模型和层次模型以及分析模型等，建立面向主体进行联机分析处理和数据挖掘的数据仓库，实现了对高等教育教学数据的有效整合。数据仓库针对采集到的数据，进行抽取、筛选、清理，并进行有效集成，按照主题进行组织，形成一个数据集合。数据库的建立是以数据库技术和互联网技术为基础，将数据采集、存储、分析、可视化等服务功能整合到云端，使院校不必搭建专门的服务器，使用桌面终端就可以在线访问状态数据库［12］。它是整个监测平台的数据源，覆盖范围可以分为企业级数据仓库和数据集市，能够为全国、区域和高等学校之间的纵向与横向的对比和分析提供大量、可靠的数据支持。目前，教育部高等教育教学评估中心已经建立了全国高校教学基本状态数据库，该数据库采集的数据共包括基本信息、基本办学条件、学科专业、教师信息、人才培养、学生信息、教学管理与质量监控等7大类572项指标［13］。这一数据库的建立为高等教育质量监测数据平台建设提供了重要参考。
3.提升挖掘与分析技术，提高辅助决策能力。
在任何情况下，对于决策而言，搜集和整理资料都是必须的，但这只是评估工作两个重要部分之一，如果缺失了另一部分，即对资料的综合，也就称不上什么评估了［14］。对资料的综合就是要通过对数据的深入挖掘和分析，整理和鉴别数据的相对价值。数据挖掘的目标是在数据仓库中发现模型、趋势和规则，来评估（预测或评价）预期采取的战略［15］。高等教育质量监测数据平台的数据挖掘是以数据仓库中的大量数据为基础，自动发掘数据之间的潜在模式，并从中提炼出高附加价值的信息。数据挖掘按照数据的属性和特征，通过识别数据之间的内在的关联，构建数据之间关联规则和序列模型，建立不同的组类，对数据之间的规律进行精准掌握。利用构建神经网络、决策树分类等分类模型，分层聚类器等聚类模型，预测关联等关联规则模型，时间序列预测模型等，对数据进行不同层次的粒度分析，精准理解数据内在结构特征，科学预判高等教育教学状态。在高等教育质量监测数据平台建设的过程中，如何选择适切、有效的数据分析方式，从而为准确判断高等教育教学状态提供科学有力的支持，是平台建设面临的一个重要挑战。平台通过对数据仓库中的数据进行清理、集成、变换、归约等预处理，改善数据质量，提高数据分析效率。采用联机分析技术、关联分析技术、聚类分析技术、分类分析技术等技术，对有关数据的关联度进行多维度、多层次的分析，准确判断高等学校教育教学状态，及时发现教育教学中存在的问题，并进行及时的预测预警，为高等学校持续改进教育教学质量，进行科学管理和精准决策提供有力支持。其中，联机分析技术是将数据库中的各种属性看作描述数据属性的“维”，通过充分调动用户的积极性参与数据分析，并根据他们提出的需求分析，动态选择分析算法，方便的组合维度、指标，多角度多层次的探察和分析数据，快速识别影响教育教学的因素。构建时间序列模型，运用线性模型法和移动平均法等，从时间域、频率域的角度利用线性趋势和非线性趋势进行周期分析和时间序列预测，能够对高等教育教学状态进行精准预测。
4.创新数据呈现形式，回应用户现实需求。
面对海量数据，如何以有效的方式方法加以呈现，对平台建设来说显得尤为重要。高等教育质量监测数据平台充分运用各种可视化的工具和方法，直观、生动地反映出数据及数据之间的关联和状态，为多元主体了解和掌握高等教育教学状态提供了良好支持。平台采用条形图、柱状图、直方图、散点图、三维曲面图形等多种图形，一目了然地把数据之间的关联特征和相互关系直观地呈现出来，简单、直接，具有可读性和生动性，为多元主体了解高等教育状态、走向及变化趋势提供了一种形象、直觉的解读和展现数据方式，有助于透彻地理解数据所包含的价值。这些可视化的数据呈现方式具有的直观化、关联化、艺术化和交互性等特点，有着非凡的艺术吸引力和强烈的色彩感染力与穿透力，能够强化多元主体的认知效果和记忆力，更有利于信息的传递。在数据的可视化方面，平台十分重视用户的体验。所谓用户的体验，即用户为了充分了解和掌握平台功效，在使用平台的过程中所得到有用性、易用性、友好性的认知印象与回应。在数据可视化的进程中，平台十分强调从用户体验的角度进行优化方案，并根据用户的认知提出解决方案，使数据可视化中数据结构的建立与用户认知过程中的感知进行通力合作，有效地促进用户的理解力。从用户体验的角度来说，数据可视化中数据结构的调整与建立也需要建立在用户体验的基础上，从使用者的角度来整理与筛选数据，选取更匹配的可视化元素来表现，能够促使数据的呈现更加科学、合理。“十三五”时期是我国高等教育事业攻坚克难的关键时期。实现《教育规划纲要》提出的高等教育发展目标，以及到本世纪中叶基本建成高等教育强国的目标，要求在高等教育质量保障体系建设过程中深入贯彻和落实新发展理念，准确把握新时期我国高等教育内涵的深刻变化，以新理念、新目标、新方法引领和推动高等教育质量保障监测平台建设，使之为实现我国高等教育强国目标发挥重要作用。
作者：王战军 乔刚 单位：北京理工大学学位与研究生教育研究中心 延安大学教育科学学院
参考文献
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监测平台范文3
关键词 PLC；组态软件；计量；实时监测
中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）01-0033-02
联合站天然气标准计量系统作为采油厂与天然气公司进行天然气交接的计量凭证，对采油天然气的生产管理具有重要意义。随着科技发展及油田数字化进程的不断深入，自动化、信息化、网络化已成为未来油田控制系统的发展趋势。而某采油厂目前使用的天然气计量系统只能用于各天然气计量口对本站天然气生产数据进行采集和显示，无法实现远程采集汇总、多站点集中显示和数据库存储功能，没有形成对全厂天然气进行统一监测的管理平台，不适应数字化油田发展的要求。该厂研制了一套新的天然气计量监测管理系统，该系统以新标准为基础，配套相应的采集硬件和组态软件，增加数据远程传输与存储、信息网络共享和在线实时监测等适应数字化油田建设的新功能。
1 系统总体设计
本系统是要建立远程平台监测管理厂内各个联合站天然气相关数据，数据有效的汇总、集中显示，便于管理全厂天然气外输数据。系统采用现场一次仪表采集数据并发送给PLC进行信号处理，处理好的信号通过I/O接口通讯传送到站内设计好组态程序的工控机，组态程序会对数据进行实时、历史数据显示、跟踪及报警处理等，最终在远程平台上通过ODBC接口采集全厂各站天然气数据并存储，通过二次开发的手段建立远程平台。
2 系统硬件设计
系统以西门子S7-300可编程控制器为核心，根据采集信号的数量和类型，选取相应接口模块、通信模块、信号模块、功能模块及通讯处理器，组建站内PLC数据采集平台。PLC设置主要对各个智能模块的参数进行设置，包括报警限值的设置、采样周期的设置、数据采集预处理等，如对模拟量输入通道的转换时间设置等。
将现场一次仪表采集的信号送给PLC输入模块（数字模块或者模拟模块），模块将信号按照存储器中存储的程序进行运算处理，然后经输出模块传送给上位机显示。上位机即工控计算机（IPC），通过组态软件建立一套人机交互界面（HMI），作为站内生产管理的依据，完成PLC的监控、生产操作管理等，主要针对现场操作人员。
3 系统软件设计
3.1 PLC程序设计
根据硬件系统组建情况，使用STEP 7开发软件进行硬件组态。定义通道变量、编制数据采集程序，实时获取现场仪表采集到的天然气压力、温度、差压等生产数据，并通过串行通讯模块向各计量口的天然气计量监测系统传输有关数据。
STEP7开发软件支持多种编程语言，常用的有梯形图（LAD）、语句表（STL）和功能块图（FBD）。在编程时所有程序按照功能不同被写入不同的逻辑块，常用的逻辑块有组织块OB、功能块FB和程序块FC，此外还有用于存放数据变量的数据块DB、自定义数据类型UDT等。
为实现压力、温度等生产数据的读取，首先建立1个数据块，存储所有采集信号。然后编写数据线性化程序，将4～20 mA模拟信号转化为数字信号，最后在另一个程序块中反复调用线性化程序，将现场采集的所有4～20 mA模拟信号转化为可供显示的数字信号。
为实现报警功能，同样需要建立1个数据块，存储所有报警点，编写程序循环检查所有报警点是否满足报警条件，一旦报警条件满足就输出报警信号，通过声、光等形式响应报警信息。
由于联合站天然气流量计使用孔板方式进行流量计量，为了采集流量信号，需要对孔板中的各项信号进行采集和编程，借助FM350编程数据块，编写程序实现瞬时流量和累计流量的计算。
3.2 组态软件程序设计
3.2.1 组态软件数据库设计
组态软件实时数据库负责与I/O调度程序进行通讯，获取监测设备的数据，同时作为一个数据源服务器在本地给其它程序（如界面系统VIEW等）提供实时和历史数据。系统的整个数据采集过程可以按照区域、单元及点来划分，区域代表单个站的工艺过程，单元代表各个工艺设备的集合，点代表完成特定功能的一类点。在数据库中，系统是以点为单位存放各种信息的，点是一组数据值的集合。
上位机平台为了获取现场生产信息，建立数据库变量表，内容涵盖所有外输天然气计量口的生产信息，与计量仪器所采集的信号相对应，在每个通讯周期里扫描并获取硬件设备数据通道内的数据，间接获得现场计量设备传输的生产数据，并将其存入组态软件内部数据库，用于数据运算和调取显示。通过网络与各计量口的天然气监测系统进行连接，使用数据关联功能实时获取其数据库中的生产数据，并存入自身数据库相应的变量中，即可实现全厂各个外输天然气计量口生产信息的集中汇总。
数据采集工作由网络上各个计量口服务器完成，每个计量口的天然气计量系统分别处理各自监控对象的数据采集、数据运算、历史数据保存、报警处理等工作。
3.2.2 超压缩因子计算
在制作界面过程中，嵌入超压缩因子和天然气流量的计算模块，在后台运算得到天然气瞬时流量、累积流量等生产数据，与压力、温度、差压等数据一同显示在界面中。超压缩因子是因天然气特性偏离理想气体定律而导出的修正系数。按照新标准的规定，当天然气以甲烷为主，混有乙烷和少量重烃时，其超压缩因子按下式计算：
式中、、、、等参数在新标准中均有明确的推导过程。
根据公式定义，使用编程语言对天然气超压缩因子进行模块化编程，以便嵌入到流量计算程序中，实时计算天然气流量。根据新标准，确定相应参数，编写天然气流量计算程序。按照新标准的规定，根据实际情况，参照新标准对各参数的确定方法，可得各个系数，经过一系列迭代计算就可以求得天然气流量。通过软件编程实现上述迭代计算，即得到天然气流量计算程序。
3.2.3 远程平台的实现
在远程监测管理平台中应用自动报表技术，通过调用数据库查询历史数据，可以绘制全厂天然气单日产量表和月报表，实现了各计量口生产数据的同时计量、同时显示和同表打印，彻底改变了某采油厂天然气计量模式。根据生产需要制作数据显示、参数设定、流程图展示、历史曲线、报警记录和自动生成报表等功能页面，每个页面都采用标准控件，使得页面简洁、明了。
4 结论
本文根据某采油厂联合站的实际情况和PLC及组态软件的特点，对系统进行了整体设计。通过研究硬件数据采集、网络拓扑结构、超压缩因子及组态显示的程序化、模块化，实现了天然气数据的综合查询，实时数据跟踪管理等主要功能。经过实际检验，全厂天然气数据的汇总查询与分析功能很好地满足了该厂外输气计量管理的要求。
参考文献
[1]中国石油天然气集团公司.GB/T 21446-2008用标准孔板流量计测量天然气流量[S].中国标准出版社，2008.
监测平台范文4
关键词：杭州湾跨海大桥海中平台 运营监测 方法探讨
1 概述
杭州湾跨海大桥海中平台位于大桥南航道桥以南约1.7km下游150m处，通过匝道桥与大桥主线连接，距大桥南岸19km。海中平台主体建筑高24m，共有六层，采用钢结构系统；耸立在平台东面的观光塔塔高145.6m，共计16层，通过栈桥与平台连接。由主体建筑和观光塔组成的海中平台总建筑面积达41700m2，东西长148m，南北宽99m，呈椭圆形，占海域面积12000m2，在海上建造这样一个工程，堪称举世无双。但因杭州湾跨海大桥海中平台地处沿海大通道的咽喉，是世界强潮海湾地区之一，受强潮影响较大。因此，在如此恶劣的外部条件下，保证平台建成后能健康、安全地运营，保证其耐久性，是平台管理的首要任务。为了平台在运营期间的健康运行，必须对海中平台基础结构的关键部位进行运营监测，运营监测主要包括平面位移监测和沉降监测。
2 监测点埋设
2.1 根据现场观测条件，以及不影响游人行走和平台的美观，在海中平台的第一层，以东西轴线为准，每边埋设四个监测点，共埋设八个，点号分别为监测点PT01、PT02、PT03、PT04、PT09、PT10、PT11、PT12（点位分布图如下图所示），其中监测点PT01、PT04、PT09、PT12四个点为平面和高程共用，其余为高程监测点。通过对以上八个监测点的定期观测，来反映平台有无沉降及位移。
在观光塔平台第一层靠近护栏侧埋设四个高程监测点，点号分别为监测点PT05、PT06、PT07、PT08（点位分布图如图1所示）。在海中平台码头停机坪布设一高程起算点，该点定期与邻近的大桥沉
降观测点进行联测。
2.2 埋设方法。在埋设监测点地方，钻4cm至5cm的孔，植入约6cm的杭州湾大桥专用监测点标志，露出1cm左右，用来放置水准标尺和架设GPS。平台专用监测点如图2。
3 平面位移监测
平台共布设四个平面监测点，分别为PT01、PT04、PT09、PT12，根据现场观测条件，平面位移监测采用高精度的测量性双频GPS接收机静态相对定位作业模式进行，为使平台监测成果和大桥监测成果处于同一基准下，平台在进行GPS观测时与大桥部分监测基准网点进行了联测。通过以上测量方法，对海中平台进行平面位移监测。
3.1 观测技术依据。《全球定位系统（GPS）测量规范》（GB/T 18314-2009）。
3.2 基本技术指标。海中平台平面位移监测GPS网共六个点，平台两个，南北岸陆地区各两个大桥监测基准点，按照国家B级GPS精度要求进行观测，具体技术指标见表1：
3.3 基准起算点的选取。海中平台平面位移监测GPS网选取杭州湾大桥监测基准网最新复测成果作为起算点。
3.4 GPS测量、导线测量使用仪器及数据处理。
3.4.1 采用的观测仪器、设备。GPS观测采用Trimble仪器公司生产的5700型双频接收机6台；
5700型接收机仪器的标称精度：
平面：5mm+0.5ppm；高程：5mm+1ppm；
所有仪器均经过有校鉴定，各项技术指标均符合有关标准的要求。
3.4.2 数据处理。海中平台GPS平面位移监测网数据采用天宝公司商用软件TGO进行处理计算。首先在WGS-84坐标系中进行基线解算，对存在的周跳、残差较大等质量较差的观测数据，进行了修复、剔除和处理，确保数据正确、可靠。基线处理时有效卫星高度角为15度，使用缺省的气象参数。在GPS基线解算质量检核合格的基础上，先后对GPS网进行三维无约束平差和大桥独立坐标系下的约束平差，得出PT01、PT12两监测点成果。
4 沉降观测
沉降观测采用1985国家高程基准。用DiNi03电子水准仪及配套铟钢尺，按国家二等水准测量规范要求实施，以海中平台码头停机坪布设的起算点为基准点，依次经过海中平台的各个高程监测点，最后闭合到海中平台码头停机坪布设的起算点，在各项限差符合规范要求的基础上，对水准高差进行预处理，包括尺长改正、重力异常改正、正常水准面不平行改正等。最后平差计算出各个高程监测点成果。将各高程监测点成果与前期高程进行比较分析，来监测海中平台的沉降情况。
4.1 沉降观测测量起算点的选取。海中平台码头停机坪布设的起算点定期与大桥主桥上的沉降观测点E19进行联测，点E19的成果以当年全桥沉降观测计算的最新成果为准。
4.2 沉降观测实施的基本技术要求见下表：
5 海中平台监测数据分析
杭州湾跨海大桥海中平台监测主要包括平面位移和沉降观测。数据分析时，把各期监测数据上传到大桥健康与安全监测系统中进行分析，计算出沉降变形值，绘制出各监测点位的水平位移曲线图、垂直位移曲线图，并分析变性规律，预测变形趋势，最后进行安全评估。
6 总结
从杭州湾跨海大桥海中平台两年多运营监测的情况来看，平台运营监测的内容全面，方法科学，为平台的养护工作提供了重点，也为大桥的安全运营提供了数据支撑，同时也为有类似外界环境的运营监测工作提供了借鉴，取得了较好的社会效益和经济效益。
参考文献：
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监测平台范文5
关键词：环境监测平台 软件功能 软件系统结构
重庆于2008年开始搭建环境监测综合平台，该平台采用B/S结构设计，应用服务器采用IIS，数据库采用Oracle。综合平台应用软件是环境应用系统中的一个子系统，它主要应用将围绕着自动监测站监测数据的采集、审核，以及仪器设备的维护服务。应用软件的主要设计思路如下：
1数据设计为原始数据库和审核数据库，审核数据库为原始数据库经过数据审核和修改后的复制版；
2审核数据库只存储用于生成报表的统计数据，数据的粒度取国家规定的最小数据粒度；
3区县和其他部门对数据库进行审核后，审核数据库完整的保存在中心站，区县和其他部门按照各自的管辖范围导出数据；
4应用软件主要分类为：专业数据分析软件、统计报表软件和GIS展示软件；
5站点信息、用户信息、行政信息、环境信息等基础公用数据统一；
6水、气、声等专业数据分别存储与使用
7不同用户只能访问和处理自己权限内的数据
应用体系结构在逻辑功能上分为三个部分：中心站自动监测室负责环境质量自动监测原始数据的采集、汇总和存储；市环境监测中心和各地方托管站负责对所管辖范围内的监测数据进行审核、调用和报表；市环境信息中心负责数据集成和；系统总体功能结构图如下图所示。
图1 系统总体功能结构图
（1）通讯服务器
通讯服务器是现场通讯系统接入信息中心的门户，负责采集监测数据、设备状态、报警等信息，采集到的数据存入原始数据库。管理人员可以通过该平台对通讯系统状态监视管理，配置远程通讯模块参数等相关操作。
（2）数据审核管理平台
数据审核管理平台是为内部相关部门提供的数据处理接口。数据审核管理平台提供对原始数据库数据的审核手段，数据经审核后转入审核数据库；其他部门也可通过数据审核管理平台对各自所管辖的数据进行导入、报表等操作。
（3）信息平台
信息平台面向政府相关管理部门和广大公众媒体，提供环境质量监测信息服务，另外还为相关部门提供重要的信息查询、检索、数据统计服务等功能。此部分应受到局部门的监督与处理。此功能建议纳入到局信息中心的平台。
（4）自动监测室
自动监测室负责对自动监测数据进行处理、分析、管理以及对地表水质自动监测站、空气质量自动监测站、噪声环境自动监测站的运行状态进行监控。
（5）应用软件
应用软件主要由数据管理软件、环境GIS软件、数据分析软件、平台管理软件、视频监控软件组成。
中心控制软件功能设计
根据在日常工作中的管理需求，我们把应用软件设计为数据处理层、应用平台层和用户层三个部分。应用软件层次结构示意图如上：
图2 应用软件层次结构图
A. 数据处理层
数据处理层是对数据的集中、存储和质量控制。数据来自环境质量自动监测站数据，数据供应用平台层使用。
B. 应用平台层
应用平台层从数据处理层提取数据。应用平台层是各种应用软件汇集的层次。
C. 用户层
用户实现用户及用户组管理、模块权限设置及安全日志管理等功能。用户认证的服务会根据不同用户和不同的系统传回相应的用户信息和用户权限，实现对系统访问。
功能模块及说明
环境质量：
环境质量模块包括大气环境、水环境、声环境三个模块，各个模块的功能相同。根据管理需要，该模块只有自动室具有使用权限。
A. 站点管理
站点设置：可根据行政区或功能区对站点进行列表，可对站点进行增加、删除和移动等操作；
站点信息编辑：可编辑站点名称、站点编号号、所在区域、位置、采样高度、经纬度及周围环境基本状况，包括照片等文档；其中行政区、站点代码按国家标准；
监测参数设置： 可自由添加、删除各站点的监测参数，参数名称、单位及数值格式按国家标准；
仪器管理：校准、校零、仪器重新加电
B. 数值分析
数据查询： 按时间或统计因子
数据回放：数值或图形
数值比较：单站多参、多站单参的数据及图形比较
风玫瑰图：特定子站，特定时间段的风标、风玫瑰图及污染玫瑰图
C. 统计报表
日常报表：日报、周报、月报、年报
自定义报表：可按任意时间段查询单站或多站数据，形成报表
综合统计类报表：需事先定义统计因子，按统计因子自动形成报表
D. 采集监测：为缺省页面
采集进度：以进度条的形式显示各站当日数据采集及传输情况；
站点异常数据分析：根据异常警报，可调出异常段数据浏览，如采集率在90%以下的数据；
报警信息：正常显示站点运行环境，如温、湿度等；如有视频，可同时显示视频图像；超限值报警。
数据审核管理：
数据审核管理为区县站进行数据审核提供平台。数据为一次审核，也就是说，审核通过并确认后，不能再审核修改数据。审核后的数据形成审核数据库，区县站将数据下载到区县站数据库使用。提供查询和多次下载功能。下载方式目前采用EXCEL或XML，也可开放审核数据库结构，供区县站自行导入数据。
A. 数据审核
按站点列出300S或3600S单位的数据，供审核，可删除或修改数据，但结果不在原始库中反算。
B. 数据查询与导出
数据按时间查询，软后按用户要求各市导出，用户需制定格式
系统维护
系统维护主要是维护各种系统或基础信息。
行政区划管理：维护行政区划代码或行政等级代码。
流域管理：维护流域名称和流域代码。
河流管理：维护河流名称、代码及流域。
单位管理：管理用户所属单位的基本信息。
监测平台范文6
关键词：水资源；监测数据；管理平台；研究
多年以来，我国水文部门对水资源的开发、利用、配置和保护工作中做出了建设性工作，上世纪80年代，第一次开展全国水资源和资源质量评价，基本明确了我国当前水资源质量的现状，近年来，随着计算机技术的高速发展，我国在水文系统中建立了科学的检测数据管理平台，经过不断的探索和实践，取得了可喜的成绩，但是，在实际操作中依然存在一些问题，亟待解决，以提高管理水平。
一、目前水资源检测数据管理中存在的问题
为了提高对水资源检测力度，加大水文环境建设，国家水文水资源检测局对我国水文资源实施检测，并对数据进行有效管理，就目前而言，监测数据管理一些环节主要依靠人工完成，管理效率普遍较低，表现为一下几点：
（一）查询统计手工操作繁重
在水文水资源监测数据管理中，对站点、指标和时间对监测数据进行有效筛选，通过筛选环节将选择的数据实行数理统计，主要内容包括求平均值、求极值、求比例值、求相关性等，另外，在统计中对河流、湖泊等不同地域的水质进行达标数量监测和统计，对检测过程中超标的项目进行统计，实现这些工作主要依靠EXECL电子表格功能进行，人工统计操作为辅，在数据的筛选和统计中人工任务繁重。
（二）分析评价手工绘制滞后
在对水资源监测数据管理中，数据分析内容应该包括水质类别、模型演算和画出趋势图等，就目前而言，根据监测数据进行评价的主要评价标准包括地表水的评价标准和排污口的评价标准；根据水资源监测数据画出趋势图的分析工作主要有对省界河流的监测站点进行水质类别区分，要求作出比例图，根据某个预项检测值作出示意图，对于同一流域内不同地段水质营养分布作出评分值比较图，而这些绘图工作的进行除了借助EXECL电子表格和Mapinf、Autocad等软件进行辅助工作外，主要靠人工绘制完成，在绘图的效率和精准度上较为滞后。
（三）信息共享效率偏低
水资源监测数据管理结果一般都是通过电子邮件的形式发送到上一级主管部门中，并根据需求与其他单位定期进行信息的交流与数据的共享，然而在这些数据管理过程中，无论是查询统计还是评价方法主要还是依靠手工完成，这样在数据统计中容易出现差错，而且工作效率普遍较低，尤其针对不同地质环境下监测数据的管理，对信息技术软件提出了迫切的需求：必须完善水资源检测数据库，更好的便于资源的交流和分享；开发设计以水资源检测数据库为内容的管理平台，能够对数据进行准确的筛选、快速的计算、自动化统计分析等，可以实现电子地图的绘制，并将电子地图、图标等实现图文转化，全面而灵活的提高人员的工作效率，高效而准确的进行数据处理。
二、水资源检测管理平台的应用探索
面对当前我国水资源环境破坏日益严重的现象，提高水文水资源监测能力，提高监测数据分析迫在眉睫，为了确保工作效率和准确的数据处理，可以从以下几个方面进行途径开发管理平台。
（一）多元管理平台的设计与开发
计算机数据管理系统的设计和开发可以给水资源检测数据管理带来工作状态的改革，为了提高监测数据管理效率，可以研究开发的软件有net、Oraelegi、XML技术、WebServieeS技术等比较先进的计算机应用技术和网络即时，如果遇到野外环境，或者缺乏网络环境中可以采用GIS技术和无线应用技术对水资源现场监测到的数据进行有效管理；针对于急需数据库的建设这一问题，可以围绕数据库开发应用服务系统，将水资源监测数据与用户查询、分析等功能融为一体，拓展数据库的空间，实现便捷式数据管理；对于水资源检测数据管理中手工绘图问题，可以通过WebG工S平台实现水资源监测多维电子地图功能，并实现远程绘制，大大方面了数据管理。这些软件功能的开发和利用无疑给水文水资源检测数据管理注入了生机与活力，实现便捷、迅速、准确的数据管理，提供有效的监测数据。
（二）管理平台设计功能
水文水资源检测数据管理平台的设计与开发应用程序中，主要功能包括查询功能、数据统计功能、数据分析与评价功能、数据远程管理功能和数据信息共享功能。从软件的开发上来看，均采用中文界面，这样的设计利于工作人员的管理和操作，开发系统并具有多层次体系，可以满足不同任务需求。如空间数据库的建设在逐步完善，而基于WebGIS数据应用服务系统的开发也得到有效应用，可以实现不同环境下对数据管理的要求，真正的实现水文水资源监测数据的采集、传输、存储和处理分析一体化操作。另外，每一个系统的开发和设计都具有极强的针对性，以数据库功能系统设计为例，数据库技术要求实现共享性、易操作性、功能的扩展性、信息的安全性，所谓共享性即保证数据库有良好的共享功能，利用数据库提供的数据接口进行系统的应用；所谓管理性，即将监测系统与数据库有效连接，并建立数据库的自动存储、手工录入和数据备份功能；而扩展性指除了运用模块化设计之外，数据库可以与不同系统进行数据的对接，扩展使用范围；信息安全管理也是管理系统设计的重要因素，因此，必须在系统设计中引入网络安全设计。
三、水资源检测数据管理平台的发展趋势
水资源监测数据管理的信息一体化发展是提高水资源管理水平的十分有效的管理手段。在当前经济全球化迅速发展，许多发达国家对于水资源管理的信息化利用程度已经很高，包括陆地与海洋水文检测预报、水利规划编制、水利工程的建筑管理、防洪抗旱减灾指挥等，涉及领域广泛，信息化利用率高，尤其是针对于水文水资源监测数据管理平台的开发和设计，投入了大量的科研人力资源和设备，务必保证给各个水资源信息利用部门提供最准确、最有效的数据信息，从而对工作的部署起到积极的促进作用。在我国，水文水资源监测数据管理平台依然处于探索与发展阶段，虽然也取得了一定的进步，但是从技术开发和应用中与发达国家相比还存在很大的差距，需要更多的科研团队不懈努力。
四、结束语
总之，建立健全水文水资源信息共享体系是今后一段时间内水文建设重要的工作内容，尤其是对水资源监测数据管理平台的开发和利用，可以利用信息技术与网络优势实现资源共享，需要在实践中不断探索经验，不断更新，力争开发更多、更好的系统提高数据分析的准确性，减少工作人员的工作量，获取准确的数据为水文建筑、环境预测等工作的顺利开展提供必要的基础保障。
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