摘要：随着科学技术的不断进步，现代计算机不管是软件还是硬件都得到了极大的发展，为各行各业的信息化技术管理打好了良好的基础，水文地质作为地质学的分支学科，主要研究自然界中地下水的各种变化和运动规律，将现代信息化技术应用到水文地质信息管理中，不但提高了水文地质信息的管理水平，同时也提高了水文地质工作的效率，为水文地质的发展提供丰富的表达方式。
关键词：现代信息技术；水文地质信息；管理中的应用
1引言
由于人们对信息的需求量不断增加，促进了信息技术的极大发展，通过现代信息技术建立各种信息系统，对特定信息进行采集、传输、储存、分析、处理，为日常工作提供参考，帮助人们解决问题或提供决策，而水文地质学的主要研究方向是地下水资源，包括其形成、分布、理化性质、资源及合理利用，对工程建设、采矿的影响、地下水灾害防治等几个方面，从其研究方向可知，需要进行大规模的信息管理分析，信息处理的结果，无论在生活方面还是在安全建设方面都会带来深远的影响，所以将现代信息技术应用在水文地质信息管理中，能够极大地提高对水文地质信息管理的水平，从而为相关的生产生活提供更好的决策基础.
2 水文地质信息范围
水文地质学是研究地表以下水的学科，在人类从事开发利用地下水活动的漫长过程中，通过长期实践经验和认识的不断积累，逐渐形成和发展了有关地下水的知识，按其内涵范畴涵盖水文学、土壤学、地质学与流体力学等学科，主要研究内容包括：
1）地下水的形成与转化：地下水起源与形成的基本知识，探讨各类水体间的转化、交替规律。
2）地下水的类型与特征：地下水储存条件及基本类型，包括地下水主要理化性质。
3）饱水带及包气带中水分和溶质的运动：地下水流基本微分方程，包括地下水向井、渠的流动，揭示地下水位、水量时空变化规律，探讨包气带水与地下水溶质运移的基本方程。
4）地下水动态与水均衡：不同条件下地下水动态变化规律和水均衡方程。
5）地下水资源计算与评价：局部开采、区域性大面积开采区域地下水资源评价主要方法，有关含水层参数测定及地下水补给量、排泄量计算方法，地下水水质评价知识。
6）地下水资源系统：地下水资源管理、报护基本知识，树立管理模型并使用。在水文地质信息中包括森罗万象的信息分类，现阶段首要考虑工程建造、采矿工程中的信息。在工程建造过程中需求重视的水文地质信息首要包括：地势地貌、地质结构条件、岩土工程地质性质、地下空间可使用程度、水文地质结构条件、地下水散布规则、地下水水质水量、地下水补给分泌和使用程度以及与水文地质条件影响的地质灾害问题.在采矿工程中需求重视的水文地质信息首要包括：矿床水文地质条件，重点是矿床充水条件、可涌水量、实际涌水量；影响矿山挖掘的水文地质条件及相关防水、排水作业作用的信息；影响矿山设备、岩体稳定性的水文地质条件，处理矿山对地下水综合使用的有效信息。
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3 现代信息技术在水文地质信息管理中的应用
3.1信息管理系统
在水文地质信息管理中使用现代信息技能，能够对相关指定的水文地质信息进行收集、传输、储存、剖析、处理，相较于以往的人工方法以及资料台账、卡片、图纸式的信息管理方法，首先其功率大大提高，其次关于指定的信息能够凭借专用的水文地质信息模型进行有用剖析和模仿，在不做重复作业的前提下提高了水文地质作业的功率，供给了更便于查询、剖析的信息管理方法。特别是现阶段数据库技能、大数据剖析技能，使得这些收集的固定数据得以互联互通、全面同享，日常计算机技能中软硬件的参加供给了友爱的用户界面，提高了系统管理的可操作性。
3.2成图管理系统
现有的计算机体系支撑相关的水文地质信息主动成图，大量的图形数据构成数据库，一起具有基本的修改、输出功用，不光提高了基础水文地质信息图的修改效率，一起使得相关成图的质量得到了明显改善，相关的水文地质信息改变能够及时录入到体系中，编入成图内容，实时表现。
3.3地理信息管理系统
因为我国全体地势局势复杂性，使得遍地的地势信息都是一个冗杂的体系，而在水文地质信息管理中选用信息技术，能够将这些信息进行相应的处理，并经过树立模型，使得水文地质信息与地舆信息一起结合为一个综合性的信息管理体系，为使用者供给了空间目标的方位分布，还能够知道详细属性参数，同时供给相互查询的体系功用，，能够说空间的信息查询剖析是这个信息体系的中心，为各类评估、决议计划供给重要的技术手段。
3.4人工神经网络
现阶段的人工智能发展非常迅速，2016 年年底，谷歌公司的阿尔法围棋程序完虐人类围棋精英，但是在 1989 年，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫 2∶0 战胜超级计算机“深思”，两者差距不到 30 年，可见人工智能无论如何发展都是人为创造，所以在现阶段的信息技术当中同样有利用计算机软硬件建立起来的人工神经网络，它模拟了生物神经网络结构和功能，通过各种自适应的处理单元链接构成复杂网络，使得信息可以并行处理，对人类神经网络特征进行简化、仿真，借助实例解决非结构性问题，用于分类、预测、模式识别、优化、联想记忆等方面的问题解决，此类问题作为水文地质信息中大量需要解决的问题，传统方式很难找到其规律，人工神经网络在处理此类信息时有很大的优越性。
3.5遗传算法
遗传算法是通过把待解决问题参数进行编码，形成个体，同时以优化目标确定适应性函数对种群性能进行评估，判定该种群对环境适应的依据。在水文地质信息管理过程中应用于各类非线性函数信息处理，有很强的自适应性，同时可以高效对水文地质信息进行处理。
4 水文地质信息系统发展趋势
4.1多元化
水文地质信息系统经历了 EDP、MIS 后已经到了决策支持的阶段，从最初简单代替手工操作处理信息到现阶段综合性信息处理系统的出现，克服了之前信息处理手段的缺点，提高了水文地质信息对决策行为的支持。现有的水文地质决策支持系统借助于现代信息技术多元化的发展，融合了许多技术方向，构建水文地质信息数据库，对详尽的数据进行大规模分析比对，用于发掘隐藏信息从而服务于预测和决策行为。
4.2智能化
结合人工智能系统，对水文地质信息进行普通的统计分析，同时模仿大脑机制获取信息并进行处理，针对非结构性问题提出合适的解决方法。
4.3可视化
随着各类 VR 实景技术发展，在水文地质信息管理过程中，可以根据现场实体环境建立相应的三维实景用于表达、分析和处理其各个维度上的信息，相较于现有的成图更为直观，在三维数据结构支持下对空间实景进行绘制、显示是现阶段比较前沿的研究课题。
5结束语
现代信息技术的飞速发展使得各行各业在信息采集、存储、分析、处理和发布等方面都有了质的提高，各类计算机信息系统的投入应用，使得水文地质信息工作更为高效，减轻了信息处理人员的负担，同时使得信息处理更为简便。今后随着对水文地质信息的资源共享，将使整个地质勘探工作得到更为显著的发展。
参考文献
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论文作者:陈浩
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第23期
论文发表时间:2018/1/16
标签：水文地质论文; 信息论文; 地下水论文; 信息管理论文; 神经网络论文; 现阶段论文; 条件论文; 《建筑学研究前沿》2017年第23期论文;