随着“智慧水利”战略深入推进，信息化建设已成为提升水利工程管理能力、运行效率和安全保障水平的重要支撑。其中，数据作为信息化的核心基础，其标准化程度直接影响系统的互联互通、数据共享和智能应用效果。然而，目前我国水利工程在信息化推进过程中，数据标准化建设仍相对滞后，存在多源异构、格式不一、接口割裂等问题，成为制约水利数字化转型的关键瓶颈。
　  一、水利工程信息化数据体系的构成
　　水利工程信息化覆盖设计、施工、运行和维护全生命周期，涉及感知设备、监测系统和管理平台，数据类型多样，主要包括工程基础数据（如坝体结构、水库容积等）、实时监测数据（水位、雨量、位移等）、运行管理数据（调度方案、巡查记录等）及外部关联数据（水文、气象、遥感等）。这些数据通过采集、传输、处理和共享，支撑工程监控、风险预警、调度决策和日常运维。
　　二、水利工程数据标准化面临的问题
　　（一）数据格式多样，标准缺失或执行不严。不同单位和厂商在数据采集和建库时各自采用不同的命名规则、编码体系和存储格式，缺乏统一标准，导致相同数据在系统中表现不一。如“水位”在不同平台中可能被记作“WL”“WaterLevel”或“h”，单位也不一致，增加了数据对接、整合和共享的难度。
　　（二）系统接口不兼容，信息孤岛普遍存在。水利行业多个系统由不同厂家开发，接口协议封闭，缺乏通用的API标准或中间件支持，造成数据在平台间“互不识别”。一些地方建成多个信息化平台，如防汛指挥、水库调度、水土保持等，功能重复，数据各自为政，不能实现资源共享和协同管理。
　　（三）元数据管理薄弱，数据追溯困难。目前对水利工程数据的元数据定义尚不清晰，缺少系统性的描述规范，如数据来源、采集方式、更新频率、质量控制等信息难以完整记录，导致数据在多次转移和加工后出现“版本不明、出处不清”的问题，严重影响数据可信度与可追溯性。
　　（四）感知层设备标准不统一，采集数据质量参差不齐。各类传感器、监控设备技术来源不同，厂商接口自成体系，采集频率、数据精度、故障容忍等参数缺乏行业规范。一些低质量设备因成本低被大量应用，导致数据准确性差、丢包率高，影响后续数据分析和智能应用。
　　（五）缺乏跨部门、跨层级数据共享机制。水利工程数据往往涉及水利、水文、应急、农业等多个部门，但各自管理体系和权限划分不同，缺乏统一协调机制。在没有明确数据授权和安全保障措施的前提下，数据交换难以落地，信息孤岛长期存在。
　  二、推进水利工程数据标准化的关键路径
　　（一）构建统一的数据标准体系。由水利部牵头，结合国家信息化标准和行业实际，制定涵盖数据命名、编码规则、格式规范、接口协议、传输协议、元数据标准等内容的统一技术标准体系。强化标准在工程建设、系统开发、项目验收等环节的硬性要求，确保标准落地实施。
　　（二）推动数据规范纳入工程全生命周期管理。将数据标准化工作前置到工程设计和建设阶段，在初始建库、设备选型、系统开发等环节统一规范。明确数据的归属单位、使用范围、更新机制，形成从源头到终端的完整数据链条。鼓励使用BIM、GIS等手段实现工程数据的结构化、可视化、标准化管理。
　　（三）推进数据接口统一和系统集成共享。建立通用的数据交换平台或数据中台，通过中间件打通各类业务系统和设备系统，实现数据的格式转换、接口适配和同步更新。推动已有平台改造升级，兼容主流数据接口标准，减少数据割裂现象。
　　（四）加强数据质量控制与元数据管理。建立涵盖数据采集、处理、入库、共享等全过程的质量控制体系，设立数据校验、异常监测、版本管理等机制，确保数据准确、完整、可追溯。制定元数据目录和规范模板，统一数据描述语言，强化数据资产的全生命周期管理。
　　（五）建立部门联动和安全共享机制。通过制度设计明确数据管理的责任主体和共享权限，设立水利工程数据共享平台，由主管部门统一管理数据接口、访问控制、授权审核等事项。同时建立数据加密、访问日志、异常报警等信息安全机制，防范数据泄露和误用风险。
　　（六）推动标准应用场景化与评价机制建设。结合水库运行、水旱灾害防御、城乡供水调度等实际场景，推广标准化数据体系的试点应用，通过实践不断优化标准适应性和实用性。同时建立数据标准执行评估体系，将其纳入工程验收和信息化项目绩效评价指标，倒逼各方提升标准化执行力。
　　数据标准化是水利信息化建设的基础，也是“智慧水利”发展的关键支撑。当前问题受历史积累、管理体制、技术能力等多因素影响。推动水利数据标准化工作，应坚持顶层设计与基层实践相结合、统一规范与灵活适配相结合，通过制度建设、技术创新和机制优化，打通水利信息化发展的“经脉”，为构建现代水利治理体系提供坚实的数据支撑。
　　作者单位：云南省曲靖市水务局