水利工程建设项目大数据监测管理办法（2025版）

水利工程建设项目大数据监测管理办法（2025版）第一章总则第一条为深入贯彻落实国家关于数字中国建设和新阶段水利高质量发展的战略部署，规范水利工程建设项目大数据监测行为，提升工程建设管理现代化水平，保障工程安全、资金安全与干部安全，依据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《建设工程质量管理条例》及水利行业相关管理规定，结合水利工程建设实际，制定本办法。第二条本办法适用于由国务院水行政主管部门及其流域管理机构、地方各级水行政主管部门负责监督管理的大中型水利工程建设项目（包括新建、改建、扩建和加固项目）的大数据监测活动。小型水利工程建设项目可参照执行。第三条本办法所称水利工程建设项目大数据监测，是指利用物联网、遥感、云计算、边缘计算、人工智能等现代信息技术，对水利工程建设过程中的进度、质量、安全、投资、环境、人员行为、设施设备运行状态等全要素进行数据采集、传输、存储、分析、预警及应用的管理活动。第四条大数据监测管理应当遵循“统一规划、分级负责、源头控制、共享共用、安全可控、赋能增效”的原则。坚持业务驱动与技术引领相结合，推动监测数据与建设管理业务深度融合，实现工程建设管理的数字化、网络化、智能化。第五条水利部负责指导全国水利工程建设项目大数据监测管理工作，组织制定相关技术标准、数据规范和评价体系。流域管理机构负责指导、协调和监督管辖范围内水利工程建设项目大数据监测工作。县级以上地方人民政府水行政主管部门负责本行政区域内水利工程建设项目大数据监测的监督管理。第六条项目法人（建设单位）是水利工程建设项目大数据监测的实施主体和责任主体，对监测数据的真实性、准确性、完整性和及时性负责。监测数据的采集、存储、处理及应用应当严格遵守国家及行业有关保密规定和数据安全管理要求。第二章组织机构与职责第七条项目法人应当建立健全大数据监测管理机构或明确专门工作部门，配备相应的专业技术人员，负责统筹推进项目大数据监测系统的建设、运行和维护管理工作。主要职责包括：（一）贯彻落实国家及行业关于大数据监测管理的法律法规和技术标准；（二）组织编制项目大数据监测实施方案，并按规定报备；（三）负责监测系统软硬件基础设施的建设、集成与运维；（四）组织协调各参建单位配合开展数据采集与应用工作；（五）开展监测数据分析与应用，为建设管理决策提供支持；（六）建立数据安全管理制度，落实数据安全防护措施。第八条勘测设计单位应当在设计阶段充分考虑大数据监测的需求，合理布置监测点，明确监测技术指标和要求，并将监测设施设计与工程设计同步交付。对于重要隐蔽工程和关键部位，应当提供专项监测设计方案。第九条施工单位应当严格按照设计要求和监测实施方案，负责施工现场监测设备的安装、埋设和保护，配合开展数据采集工作，确保施工行为符合监测数据预警阈值要求。不得擅自拆卸、移动、遮挡、干扰监测设备，不得篡改、伪造监测数据。第十条监理单位应当对大数据监测的实施过程进行全过程监理。审核监测实施方案，监督监测设备的安装调试，核查监测数据的真实性和准确性，对监测预警信息进行复核，并督促相关单位及时处置。第十一条第三方监测技术服务机构应当具备相应的资质和能力，按照合同约定和技术标准开展专业监测服务，出具真实、客观的监测报告，对监测结果承担法律责任。第三章监测系统建设与技术要求第十二条水利工程建设项目大数据监测系统应当具备数据采集、传输网络、数据中心、应用平台和安全保障等核心功能模块。系统建设应当遵循“顶层设计、统一标准、分步实施、兼容扩展”的原则，优先采用云计算和微服务架构。第十三条数据采集层建设应当满足以下要求：（一）全面感知：针对大坝、堤防、水闸、泵站、隧洞等不同建筑物类型，合理布设变形、渗流、应力应变、温度、振动、水质、视频监控等自动化监测传感器，实现对工程建设环境和主体结构状态的全方位感知。（二）智能识别：在施工工地关键区域部署人脸识别、车牌识别、安全帽佩戴检测、未穿戴反光衣识别、违规操作识别等AI智能分析设备，实现对人员行为和现场安全的智能管控。（三）多源融合：整合无人机航拍、卫星遥感、水下机器人等多源数据，构建空天地一体化的立体监测体系。第十四条数据传输层建设应当满足以下要求：（一）网络覆盖：工程建设现场应当实现高速移动通信网络（4G/5G）、无线局域网（WLAN）及工业无线网络（如LoRa、NB-IoT）的全覆盖，确保数据传输的稳定性和连续性。（二）协议统一：数据传输应当采用统一的通信协议和数据格式，支持MQTT、CoAP、HTTP/HTTPS等主流物联网协议，确保不同厂商、不同类型的设备能够互联互通。（三）边缘计算：在数据产生源头附近部署边缘计算节点，对实时性要求高的数据进行预处理和本地分析，降低网络传输压力，提高响应速度。第十五条数据中心层建设应当满足以下要求：（一）统一平台：项目法人应当建设或依托统一的工程建设管理平台，实现监测数据的集中存储和统一管理。（二）数据治理：建立完善的数据治理体系，对数据进行清洗、转换、标注和关联，构建标准化的水利工程建设主题数据库。（三）存储备份：采用分布式存储技术，确保海量监测数据的高效读写和存储。建立异地容灾备份机制，重要数据应当进行多重备份，保障数据安全。第十六条应用平台层建设应当包括进度管理、质量管理、安全管理、投资管理、环境监测、数字孪生、综合决策支持等功能模块。平台应当具备良好的可视化交互能力，支持PC端、移动端和大屏展示。第四章数据采集、传输与质量控制第十七条监测数据的采集应当严格按照监测技术规范和操作规程执行。自动化监测数据应当设定合理的采集频率，正常工况下采用定时采集，异常工况或汛期应当加密采集频次。人工监测数据应当如实录入系统，并保留纸质记录备查。第十八条数据采集应当涵盖工程建设全过程，包括但不限于以下类别：（一）工程形象进度数据：如土石方填筑量、混凝土浇筑量、金属结构安装量等；（二）质量检测数据：如原材料检测结果、中间产品检测数据、工序验收数据等；（三）安全监测数据：如变形监测、渗流监测、应力监测、环境量监测等；（四）施工机械及设备数据：如设备运行状态、能耗数据、定位数据等；（五）人员管理数据：如人员考勤数据、教育培训记录、违规行为记录等；（六）环境监测数据：如扬尘、噪音、废水排放、气象水文数据等。第十九条数据传输应当确保实时性和完整性。监测数据应当即时上传至数据中心，不得积压或丢弃。因网络故障等特殊原因无法即时上传的，应当具备本地断点续传功能，待网络恢复后自动补传。第二十条建立健全数据质量控制体系。项目法人应当制定数据审核规则和流程，对采集的数据进行在线校验和异常值筛查。（一）完整性校验：检查数据是否存在缺失、漏报情况；（二）一致性校验：检查不同来源数据之间是否存在逻辑矛盾；（三）准确性校验：通过对比分析、人工复核等方式判断数据是否偏离真值；（四）时效性校验：检查数据上传时间是否满足规定要求。对于未通过质量校验的数据，系统应当自动预警并驳回，由责任单位在规定时间内整改并重新上报。第五章数据分析、预警与应用第二十一条项目法人应当组织专业力量开展监测数据的深度分析工作。利用大数据分析、机器学习等技术，挖掘数据背后的规律，建立各类分析模型，提升对工程建设状态的认知能力和预测能力。第二十二条建立分级预警机制。根据监测指标的重要性、偏离程度和可能造成的危害程度，将预警级别分为蓝色（一般）、黄色（较重）、橙色（严重）和红色（特别严重）四级。预警级别颜色标识触发条件响应措施四级预警蓝色监测数据超过设计值或规范允许值的10%以内，或出现轻微异常趋势。关注数据变化，加强监测频次，分析原因，必要时进行现场核查。三级预警黄色监测数据超过设计值或规范允许值的10%-20%，或异常趋势持续发展。上报项目负责人，启动专项分析，排查隐患，制定防范措施，暂停相关部位施工。二级预警橙色监测数据超过设计值或规范允许值的20%-30%，或出现可能危及结构安全的征兆。上报主管部门及质量监督机构，组织专家论证，立即采取工程补救措施，撤离危险区域人员。一级预警红色监测数据超过设计值或规范允许值的30%以上，或发生突发性重大险情征兆。立即启动应急预案，停工抢险，紧急疏散周边人员，第一时间上报各级主管部门，请求支援。第二十三条监测预警信息应当通过系统自动推送至相关责任人的移动终端和管理平台。预警信息应当包含预警级别、发生时间、具体位置、监测数值、超标倍数、初步原因分析及建议处置措施等内容。第二十四条建立预警处置闭环管理机制。责任单位接到预警信息后，必须在规定时间内完成核实、处置和反馈工作。（一）核实：接到预警后1小时内，通过现场查看、视频复核、历史数据对比等方式确认预警真实性；（二）处置：根据预警级别，采取相应的控制措施，消除隐患或降低风险；（三）反馈：处置完成后24小时内，将处置情况、整改结果及佐证材料录入系统，申请销号。第二十五条推进监测数据在工程建设管理中的深度融合应用。（一）进度管控：利用实时采集的工程量数据和机械运行数据，动态调整施工计划，优化资源配置，确保工期目标实现。（二）质量控制：通过对原材料、工序及验收数据的全过程追溯，实现质量问题的快速定位和责任倒查，预防质量事故发生。（三）安全管控：利用智能视频分析和结构安全监测数据，实现安全隐患的早期识别和主动干预，降低安全事故发生率。（四）投资控制：实时关联工程进度与资金支付数据，防止超概算、超合同支付，提高资金使用效益。（五）数字孪生：基于监测数据构建水利工程数字孪生体，实现物理工程与虚拟模型的实时交互与仿真推演，为复杂工况下的决策提供可视化支持。第六章数据安全与共享管理第二十六条项目法人是数据安全的责任主体，应当严格遵守《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，建立数据安全责任制，落实数据安全保护措施。第二十七条实施数据分类分级管理。根据数据的重要性、敏感性和泄露后可能造成的影响，将监测数据划分为核心数据、重要数据和一般数据，并采取不同的保护策略。（一）核心数据：涉及国家秘密、关系国家安全和国民经济命脉的数据，如涉及军事禁区的水文数据、重大水利枢纽的实时运行数据等。（二）重要数据：一旦泄露可能对工程建设秩序、公共利益造成较大影响的数据，如工程质量缺陷数据、重大安全隐患数据、关键人员信息等。（三）一般数据：其他可公开或内部共享的数据。第二十八条加强数据全生命周期安全防护。（一）采集安全：加强监测设备物理防护，防止被破坏、盗窃；采用身份认证和访问控制技术，防止非法接入和伪造数据。（二）传输安全：采用加密通道（如VPN、SSL/TLS）传输敏感数据，防止数据在传输过程中被窃听、篡改。（三）存储安全：对敏感数据进行加密存储；建立严格的访问权限控制，实行“最小权限”原则；定期进行数据安全审计和漏洞扫描。（四）销毁安全：对于超过保存期限或无需继续保存的数据，应当采取符合国家标准的销毁方式，确保数据无法恢复。第二十九条建立数据备份与容灾恢复机制。定期对核心数据和重要数据进行备份，并定期开展恢复演练，确保在发生数据丢失或系统瘫痪时能够快速恢复业务。第三十条规范数据共享行为。数据共享应当遵循“按需共享、授权使用”的原则。项目法人应当制定数据共享目录和开放策略，明确数据共享的范围、条件、程序和安全责任。（一）内部共享：项目各参建单位之间应当通过统一平台共享监测数据，打破信息孤岛，提升协同效率。（二）外部共享：向行业主管部门、监督机构或其他相关单位提供数据共享服务时，应当通过数据接口或数据交换平台进行，并签订数据共享协议，明确数据使用用途和保密义务。（三）公开开放：对于不涉及国家秘密和商业秘密的一般数据，可依法依规向社会公众开放，提供数据查询和可视化服务。第七章运维管理与考核评价第三十一条项目法人应当建立系统运维管理制度，明确运维岗位职责和工作流程。运维管理内容包括基础设施巡检、软件系统升级、故障排除、性能优化等。第三十二条建立完善的运维台账。对系统运行日志、故障处理记录、维护变更记录等进行详细登记，确保运维过程可追溯。运维记录应当定期归档保存。第三十三条加强对监测设备的维护保养。定期对传感器、采集终端、网络设备等进行校准和检修，确保设备处于良好工作状态。对于损坏或老化严重的设备，应当及时更换。第三十四条建立监测人员培训与考核机制。定期对从事数据采集、分析、管理和应用的人员进行技术培训和职业道德教育，提升其业务能力和数据安全意识。考核不合格的人员不得上岗。第三十五条将大数据监测工作纳入水利工程建设项目稽察、质量监督和安全监督范围。上级主管部门应当定期对项目法人的监测工作开展情况进行检查，检查结果作为项目评优评先和信用评价的重要依据。第三十六条建立考核评价指标体系，从监测覆盖率、数据准确率、数据完整率、预警及时率、处置完成率、应用深度等方面对大数据监测效果进行综合评价。评价指标权重计算方法评价标准监测覆盖率15%实际监测点数/应监测点数×100%≥95%为优秀，≥90%为良好，≥80%为合格，<80%为不合格数据准确率20%(1-数据错误条数/数据总条数)×100%≥99%为优秀，≥98%为良好，≥95%为合格，<95%为不合格数据完整率15%实际采集数据量/理论应采集数据量×100%≥98%为优秀，≥95%为良好，≥90%为合格，<90%为不合格预警及时率15%及时发出预警次数/应发出预警总次数×100%100%为优秀，≥98%为良好，≥95%为合格，<95%为不合格处置完成率25%按时完成处置闭环的预警数/预警总数×100%100%为优秀，≥95%为良好，≥90%为合格，<90%为不合格应用深度10%专家评分（基于模型建立、决策支持效果等）评分≥90为优秀，≥80为良好，≥60为合格，<60为不合格第三十七条对于在监测工作中表现突出的单位和个人，项目法人可给予表彰和奖励。对于违反本办法规定，造成监测数据严重失真、泄露敏感信息、因预警处置不当导致事故发生的，依法依规追究相关单位和人员的责任