以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。
一、研究背景
水文和水利都是国民经济建设和社会发展的基础信息资源，对于水文数据来说，它更加偏生态性，比如流域的情况，主要影响在政府政策制定。对于水利来说，它更加面对应用，不仅包括水利基础设施，还包括水污染控制的工程项目，跟企业生产、居民生活更加相关。
水文数据特点包括四个方面，第四方面往往容易被忽视。右图以企业为例，水数据是贯穿企业运营的全生命周期，在不同环节，数据利用密度不同，密度比较高的包括水安全、水资源、水环境以及水管理，这些与水利工程、排水污染控制以及智慧水务方面的应用密度比较高。
水数据是大型水利工程的基础，包括水库调度、水库蓄水行为、水力发电等。
数据管理方面，各个省市也都有相应的管理平台，主要是为了更好的储存，通过水质监测或者水文数据监测获得数据，目标是保护各类数据。
这是初创企业公司的一个商业模式，在建模过程当中，需要运用到一些与水相关的参数，比如水质情况、水利条件时间。通过学科交叉，把水数据和生物数据结合在一起，从而实现一个更广的影响，比如商业层次的影响，企业层次的影响。
由于水数据之前没有严格规定，所以它参差不齐，在建模过程中，将面临众多问题，如数据交换准则是怎样、如何去维护它的安全、对企业发展以及社会经济活动的影响会不会造成一些风险等。
二、调研与草案框架
三、现状与解决方案
对于国内来说，水文数据最主要的问题是缺乏统一准则，因为涉及数据上传，这些数据可能存在一些评估缺失的问题。
在国际层面，多边开发机构都会定义统一的指标来评估水相关的情况。
针对不同主体，能否找到对个人、政府机构、科研院所或经营活动的企业都通用的分角色与任务定义的方法？我们分为管理者、执行者以及监督者。
以前的管理模式，主要聚焦在汇交、共享、公开，以及提供方与需求方，而如今，随着水数据的影响越来越大，数据提供方与需求方对自身的管理需要更加多元化以及需要动态的更新。
同时，由于多元化，我们需要制定分级分类的管理标准，这里我们主要是强调了它的动态更新原则。
我们制定了一个水文数据活动及安全管控措施流程图，分开交换与数据处理会涉及到跨域的问题，比如企业的水数据可能与生物公司融合，去建模产生影响，所以这一块需要重点进行安全管理及风险评估。
四、总结与反思
从现状来看，水文数据价值长期被低估，数智时代带来了新的驱动力，标准制定不够详实，未来还需要结合实践才能更好展开。
编辑整理：陈龙
排版：文婧
校对：林亦霖
