中国IDC圈1月15日报道，乌云密布，台风将至，暴雨来临……这场降雨将持续多久？是否会形成洪涝灾害？水库什么时间可以开闸放水，该放多少水？大数据技术与水利技术的结合，或许可以让人们借助于云服务“跑赢”乌云。

洪水风险图-产流分区总雨量

近日，阿里云同国内水利信息技术服务及应用产品提供商弘泰水利达成合作。双方计划通过大数据技术，将水利基础设施（水库、河道、泵闸等）的管理从离线变为在线，打造“智慧水利”。 弘泰水利将参加20日开幕的云栖大会上海峰会，展示分享大数据实践经验。

阿里云大数据业务资深专家张金银表示，阿里云将为弘泰水利提供一站式的大数据采集、分析与预测、可视化等工具以及强大的计算引擎，帮助弘泰水利用大数据治水。

洪水风险图-区域淹没范围及水深

据2011年的水利普查数据，我国总共有98002座水库，其中大型水库达到800多座，而80%以上的水库管理几乎都处于离线状态。如果出现地震等重大灾害，根本无法及时准确的判断出哪些水库会受影响。

这样的场景你可能并不陌生，一场台风来临时，各级主管领导，水库管理人员打着伞，冒着狂风暴雨，巡视水库大坝，通过人工观测和计算，判别水库大坝是否处于安全状态，并结合历史经验决定该如何开闸放水…

洪水风险图-水库调度

在传统洪涝灾害预测中，人们通过在辖区各个水库、水电站设置雨量监测站，分析雨量站所反馈的数据做出预测。这种方式主要依赖地表数据，通常只能在洪涝发生前20分钟发出预警，一旦灾害发生，老百姓很难在短时间内撤离。

水利大数据来自于水文自动测报、闸泵远程测控、工程安全监测、视频监控等的前端物联网设备的采集，其数据量包括了和水相关的水位、雨量、工情、地下水、水质、积水、大坝安全、供水、排水等诸多方面，数据复杂而庞大。

区域水库群管理平台-主界面

如果将这些数据在线联网会怎样呢？弘泰水利总工余丽华表示，获取数据，并将海量数据规范化存储，是水利大数据的基础。数据集中后，可以做水库管理的平台服务，也可以做洪水风险的分析，以及城市内涝的预警分析，并且可以为公众提供防汛减灾的社会化服务。

自去年开始，弘泰水利承建了依托于阿里云弹性存储及大数据计算平台的台风路径查询分析系统。该系统收集了自1945年以来所有影响中国的百余个台风的行走路径、风力风速、水雨情等情况，当台风来临，通过阿里云大数据平台专业算法与历史台风库进行路径比对，在1秒钟之内迅速计算出历史上与本场台风最为相近台风，为预测汛情提供雨型参考。

以宁波地区为例，系统最早可以提前48小时，通过水文水力学模型算法进行高速计算，结合实时降雨情况、河道水位情况、水库水位情况、河道闸门泵站运行情况，将宁波主城区划分为8万个网格，仅需要2分钟就可以计算出宁波主城区任意一100*100米地区或者某一个医院、学校、小区的洪水淹没情况，查询相应的淹没深度、淹没时长、演进过程、退水时间、动态模拟，同时伴随着台风、降雨情况的变化，系统计算结果还可以实时校正，实现精准预测分析。

在去年“灿鸿”台风期间，这一系统得到成功应用，为宁波防汛防台指挥服务提供支撑，并经受住了实测水位的检验，洪水计算结果与实际对比误差在10%以下，其精度和计算效率远高于国内外水利行业其他洪水分析方式。

“我们将通过阿里云，构建包括水库管理、洪水风险管理、城市内涝管理等专业水利应用云平台，并且将公司积累的数百个水利专业基础模型与阿里云结合打造专业的水利PaaS平台，从而使全国更多的地方政府、合作伙伴开发商及公众能尽快享受到水管理信息化技术变革和创新所带来的巨大社会效益和经济效益”， 余丽华表示。