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1“大數據”及其應用現狀概述

伴隨互聯網技術的快速發展與應用，互聯網中的數據量也呈幾何數量級產生、增長;當前互聯網每分鐘產生的數據量比二十年前所有互聯網產生的數據還要多。數據存儲已由最初Bite、KB、MB發展到今天GB、TB甚至是PB、EB、ZB級，用一個字來衡量就是“大”，我們已經進入到了一個“大數據”時代?；ヂ摼W中的“大數據”紛亂而復雜，具體表現為五個特點，分別是數據體量大的特點、數據生產快的特點、數據種類多的特點、數據價值密度低的特點和數據價值量大的特點。“大數據”已經逐漸在體現出其巨大的價值;美國麥肯錫咨詢公司認為“數據已經滲透到各個行業、領域，已經成為重要的生產因素或者要素之一，下一波互聯網發展浪潮必定是對海量數據的挖掘與再利用”;美國著名學者維克托•邁爾－舍恩伯格，也是《大數據時代》的作者，其在書中詳細解析了“大數據”，通過大量應用實例來說明未來的石油、金礦必然存在于“大數據”之中。大數據的價值，一方面在于其經過對海量數據的處理，產生了新的價值，使數據成為一種新的、有價值的資源;另一方面大數據也改變了人們傳統的發現問題、分析問題的方法，傳統統計分析方法是基于“抽樣”的，而大數據時代樣本不再是總體的一部分，而是“樣本=總體”，我們可以通過對近似“總體”數據的分析來發現“抽樣”狀態下發現不了的問題或者規律，其也逐漸改變了傳統科學研究的“因果”思維方式，而轉向“相關”，將關注的重點轉向“事實”而不是背后的“原因”，了解當前正在發生什么，以便采取措施及時應對。目前，世界各國已經認識到大數據及其潛在的價值，紛紛制訂計劃、項目來開發與應用大數據資源。如2012年，美國就正式公布了“大數據研發計劃”，旨在提高人們分析與處理海量數據、信息的能力，旨在改變人們發現問題、分析問題和解決問題等觀察與理解世界的方式、方法，為美國未來的科學與經濟發展提供新的動力。我國也專門制定了“中國大數據科學與工程研究計劃”，專門設立了大數據科學研究項目專項資金，旨在開發互聯網中的大數據資源，深度挖掘與利用海量數據中所蘊藏的巨大價值。

2橋梁工程“大數據”應用的必要性及其現實意義

2．1橋梁工程中“大數據”應用的必要性

橋梁工程中的數據分類，按著收集時間的不同可以為靜態數據和動態數據兩種。所謂靜態數據，是指與橋梁相關的傳統信息資料庫和借助于科學實驗產生的數據。橋梁傳統信息資料庫是典型的靜態數據，這些數據、資源不是定期更新的，按著相關要求一般會被保留十年到二十年時間，不同國家、地區的政府、相關橋梁管理部門都建立有地區所有橋梁工程的資料庫，保存地區所有橋梁工程的基本信息，如設計與建成時間、橋梁系統的功能和具體建設與運營部門等數據、信息;除了地方政府、相關橋梁管理部門以外，各級科研單位也在設計、完善相關橋梁統計分析系統，系統中包括與橋梁相關的橋型、跨徑、材料和建成時間等信息，以及橋梁病害、橋梁運營狀況評定等內容。對于橋梁科學試驗數據，其主要是指存在于各大高校、科研單位、科研中心的與橋梁有關的模型試驗、振動臺試驗、風動實驗和橋梁荷載試驗等產生的實驗結果、數據等;這些數據也被分門別類的保存起來，但這類數據一般不對外開放。所謂動態數據，主要是指對橋梁施工過程的監控、成橋運營階段橋梁健康狀況的監測等獲得的數據，這類數據來自于安裝在橋梁之上的實時監測傳感器，如風速儀、溫度計、位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、應變計和GPS等;上述安裝的各類傳感器，再配以相關采集系統就可以獲得與橋梁相關的實時、動態數據信息，這些數據、信息再輔以相關軟件分析和處理，就能及時了解橋梁的健康狀況，對橋梁的整體健康狀態做出評估和預測。無論是長期保存的靜態數據，還是實時產生的動態數據，隨著時間的增長，這些保存與收集的數據無疑是“海量”的，為了獲得更好的橋梁狀態分析結果，將大數據思維方式應用其中是必要的也是可行的。

2．2橋梁工程中應用“大數據”的現實意義

借助于大數據對傳統信息資料庫中數據的分析，可以使我們更好的、全面的了解地區橋梁基本信息，從而為全國其他地區的橋梁統計、國家相關部門橋梁信息的普查與管理提供有價值的參考。與橋梁有關的科研數據的開放與利用，則可以加速學術界中各學者之間的交流、創新，為取得更為豐富的研究成果奠定基礎。而橋梁動態數據的可利用價值更大，由于包括了橋梁施工過程中重要的監控數據，使我們可以充分利用大數據思維方式和技術挖掘其蘊含的價值，為日后橋梁工程建設中提高施工質量、優化施工進度、提前預防、預測和解決施工過程中遇到的問題，以及減少不必要的質量事故和經濟損失等提供有價值的指導建議。對于成橋運營階段實時狀況的監測數據，是橋梁健康狀況重要的評估依據，在大數據思維方式與技術的支持下，使我們準確預測橋梁可能發生的問題及預先采措施防止問題發生成為可能，其也必然是大數據時代背景下橋梁工程監測的發展方向。

3橋梁工程中大數據應用預期存在的問題及有效對策

大數據是一個新興事物，更是一種全新的思維方式，其在傳統橋梁工程中的應用必然會產生一系列新的問題，但這是不可避免的，而需要我們做的就是找出有效的應用策略。

3．1數據的去冗、去噪問題

隨著數據量的增長，冗余數據也會隨著有價值數據的增多而增多，我們俗稱的“噪音”干擾;因此，在對橋梁工程相關數據進行大數據利用時，首先就是要去冗、去噪。面對橋梁上各類傳感器收集的海量數據，有效的去冗、去噪方法就是編譯相關智能分析軟件，借助于“云分析”等管理技術、方法來提高數據處理與利用效率。

3．2信息數據庫重復建設問題

在“大數據”背景下，地方府部門、相關科研單位定會興建與完善自己的橋梁信息與監測數據庫，這就會造成重復建設的資源浪費問題。對于這一可預見的問題，最有效的解決途徑莫過于在大數據廣泛應用之前就提醒地方政府、科研單位等要加強合作，在地方“云計算中心”的支持下建立專門的“橋梁工程大數據系統”，實現彼此數據的開放和共享。

3．3國家政策、資金支持問題

在我國大數據研究、應用的初始階段，大數據在橋梁工程中的價值還未真正顯現，還需要收集更多的數據用于分析和利用，這就需要國家要給予地方政府、相關部門政策上的支持和加大與橋梁工程有關的大數據應用基礎設施的建設投入力度。同時，也要在大數據應用成熟之前，就探索建立相關法律、法規、標準，旨在規范與保護“大數據”的應用。

作者：馬依努爾·麥麥提依明 單位：新疆交通職業技術學院