随着水资源危机的逐步加剧,水资源科学管理显得尤为重要。在全球信息化的浪潮中,各类水资源管理业务系统应运而生,在一定程度上,显著提高了水资源的科学管理水平,但是随着各类业务系统的逐步增加,人们发现,多年来分散建设的各类业务应用系统,相互之间不能实现信息共享,彼此之间难以进行业务协同,形成“信息孤岛”,导致数据处理危机。为了解决数据处理危机,提高水资源数据管理水平,需要对水资源管理总体数据进行详细规划和统筹设计。　　本文基于总体数据规划概念和水资源管理业务数据特点,提出了水资源管理总体数据规划的概念和规划范畴。在系统调研总体数据规划方法发展历程和分析比较现有总体数据规划方法的基础上,针对水资源管理数据特点,构建了水资源管理总体数据规划的方法,并以北京市水资源管理为实例,进行了应用尝试。本文的主要研究成果包括:　　1、提出了水资源管理总体数据规划的概念,系统的构建了水资源管理总体数据规划的流程和方法。水资源管理总体数据规划是指依据水资源管理业务中数据特点及其相互之间的关系,经过科学规划和设计而形成的数据组织方案。主要包括两部分内容,即水资源管理业务模型构建和主题数据库划分。其中,水资源管理业务模型构建是指根据对水资源管理业务活动及数据类的梳理构建 C-U矩阵;主题数据库划分是指将水资源管理数据合理的划分到相应的主题数据库中。　　2、创建了水资源管理业务模型的建模方法。水资源管理业务模型构建首先是对水资源管理业务活动进行自上而下的梳理,按照“水资源管理职能部门--水资源管理主要职责--水资源管理业务活动—水资源管理数据类”四级架构,分析各职能部门业务活动间的数据流动关系,并绘制各职能部门主要业务大类之间的数据流程图以及各业务大类内部业务活动之间的的数据流程图,根据数据流程图,将业务活动之间数据的创建(Create,C)--使用(Use,U)关系概化为用C-U表达的矩阵,这一矩阵中包含了水资源管理的业务活动、数据类以及业务活动之间的数据流程管理流动关系,即为水资源管理业务模型。　　3、创建了基于数据依赖关系的水资源管理主题数据库划分的定量分析方法。主题数据库的划分与组织是总体数据规划的核心内容。本文基于 C-U矩阵描述的水资源管理业务数据相互的依赖关系,以各主题数据库相互之间外部依赖性最小和内部依赖性最大为优化目标,构建了主题数据库优化划分的数学表达式和求解方法。该方法以聚类分析为主题数据库划分的基础方法,用内部数据依赖度和外部数据依赖度控制主题数据库规模,在主题数据库划分个数的取值空间进行循环寻优,得到优化的主题数据库结构。以优化划分的主题数据库为基础进行应用系统建设,可以最大程度地降低系统之间的调用成本和有效提高系统内部的检索效率。该方法解决了传统主题数据构建划分只能依靠经验主观判断的问题,为主题数据库划分提供了定量的数学依据。　　4、论文以北京市水资源管理为例,对北京市水资源管理进行了总体数据规划,建立了北京市水资源管理业务模型,基于优化的方法进行了主题数据库划分和组织的设计。通过实例验证了本文提出的水资源管理总体数据规划方法的可行性和合理性。