随着我国经济建设的快速发展，一大批水利工程应运而生，完善了我国水利工程体系防洪、排涝、灌溉、发电、养殖与旅游等重要功能。促进国民经济的快速发展。同时，水利工程建设取得的辉煌成就与其更快的发展需要在水利工程管理手段上作出新的调整，延长水利工程的寿命，发挥水利工程的重要价值。因此，该文从水利工程所运用的数据挖掘技术入手，对数据挖掘技术与水利工程的高效结合作出探讨。

1 浅析数据挖掘技术实施方法

　　数据挖掘技术是将现已存在的、海量分散的数据作为重要“资源”进行挖掘，从而研发出新的技术[1]。它以数据挖掘引擎为主要工具，通过对数据库中的数据进行分析，提炼出最具价值的数据信息。

　　1.1 利用关联性分析

　　通过数据间存在的关联性在数据源中找到所需要的目标数据以及延伸信息，通过数据间的联系找出规律，以便更好的分析利用数据。

　　1.2 数据的分类与整合

　　将较多的数据进行有目的的分类整合，对于没有规律与类型标记的数据按照相关规则进行分类，使具备相同规律的信息集中在一起。方便数据的查找与应用，提高数据认识能力，提高工作效率。

　　1.3 坚持预见性分析

　　要在数据源中保持预测性分析，通过重要数据类模型，对信息进行综合有效的分析与预测，从而得出数据发展趋让数据本身通过数据挖掘技术得出所需结论。

　　1.4 把握概念

　　通过了解数据源中所需信息的内涵，概括其主要特征，作出概念性的描述。使数据具有较高的明确性。

　　1.5 把握数据偏差

　　数据在导入导出之间难免会存在偏差，通过数据挖掘技术对数据进行必要的检测，找出参照值与结果之间是否存在差异，从而发现一些潜在信息，缩小数据误差。

2 数据挖掘技术在水利工程管理中面临的主要问题

　　2.1 观点的差异性

　　在水利工程管理中，需要利用数据挖掘技术处理大量的空间数据。由于水利工程具有系统性，需要多个部门与领域的协调配合来实现高效的管理。然而在数据分析上往往因为角度不同，使专家之间有不同的意见。因此要加强利用新技术，利用交互探查、查询驱动等方法对数据进行探查式的快速联机查询，从而对数据进行有效分析，减少差异。

　　2.2 与GIS系统相孤立

　　GIS是水利工程信息系统的主体，它可以生成大部分空间数据。但是查询、计算与分析空间数据，使其可视化显示是一项较为复杂的技术，需要充分利用GIS系统[3]。因此，充分利用其原有数据，让数据挖掘与GIS有效的结合，二者共同处理复杂的空间数据是一项重要问题。

　　2.3 数据挖掘系统模型尚未建立

　　数据挖掘系统模型能帮助水利工程进行数据挖掘。在系统工程中，模型对于研究与设计以及实现工程目标具有重要作用，建构模型是系统工程完美实现的重要基础。

3 如何在水利工程中高效利用数据挖掘技术

　　3.1 充分利用GIS系统

　　水利工程的建设与管理受到地形、地质、河流、水文以及社会经济等多方因素的影响，需要运用处理和分析空间信息能力较强的GIS系统加以帮助。利用GIS系统中的大量空间和属性数据提供数据指导。将数据挖掘技术与GIS系统向结合能有效提高GIS的查询与分析能力，促进智能化系统的建立。

　　3.2 加强嵌入式耦合模式的运用

　　将数据挖掘系统与GIS进行耦合，形成双系统。[4]让GIS系统为数据挖掘提供基础，同时利用其丰富的空间数据与较强的分析能力减少数据挖掘的开发量，是开发效率达到一个新的突破。

　　3.3 重视松散式耦合

　　数据挖掘系统与GIS系统既相互联系又彼此独立，数据挖掘仅调用GIS系统中的空间数据与属性数据进行数据分析，让其他数据仍在原系统中进行，二者保持相对的独立性。这样可以促进各自系统的不断发展，得到更好、更快的开发与利用。

　　3.4 保持紧密式耦合

　　水利工程管理数据挖掘系统的首选便是紧密式耦合，它将嵌入式与松散式耦合向结合，在相互独立的情况下加强彼此的联系[5]。让数据挖掘系统发挥独立功能，使开发难度有所降低，增强系统的灵活性。

4 结语

　　在水利工程管理中利用数据挖掘技术，对水利工程数据进行全面综合的分析，找出并充分利用有价值的潜在信息，提供更加有效的管理决策，使建设资金得到更加高效的利用，降低工程管理的总成本，让水利工程发挥重大的经济效益与社会效益。该文主要探讨数据挖掘技术的实施方法以及如何在水利工程管理中高效的数据挖掘技术，初步认为在水利工程管理中需要数据挖掘技术与GIS系统的合作，二者的相互协调合作能够充分利用工程数据，促进数据挖掘技术的高效运作，提高水利工程管理水平。希望数据挖掘技术得到更多的开发与利用，为水利工程管理提供更多的帮助，促进国民经济的快速发展。