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1“大数据”及其应用现状概述
伴随互联网技术的快速发展与应用，互联网中的数据量也呈几何数量级产生、增长;当前互联网每分钟产生的数据量比二十年前所有互联网产生的数据还要多。数据存储已由最初Bite、KB、MB发展到今天GB、TB甚至是PB、EB、ZB级，用一个字来衡量就是“大”，我们已经进入到了一个“大数据”时代。互联网中的“大数据”纷乱而复杂，具体表现为五个特点，分别是数据体量大的特点、数据生产快的特点、数据种类多的特点、数据价值密度低的特点和数据价值量大的特点。“大数据”已经逐渐在体现出其巨大的价值;美国麦肯锡咨询公司认为“数据已经渗透到各个行业、领域，已经成为重要的生产因素或者要素之一，下一波互联网发展浪潮必定是对海量数据的挖掘与再利用”;美国著名学者维克托•迈尔－舍恩伯格，也是《大数据时代》的作者，其在书中详细解析了“大数据”，通过大量应用实例来说明未来的石油、金矿必然存在于“大数据”之中。大数据的价值，一方面在于其经过对海量数据的处理，产生了新的价值，使数据成为一种新的、有价值的资源;另一方面大数据也改变了人们传统的发现问题、分析问题的方法，传统统计分析方法是基于“抽样”的，而大数据时代样本不再是总体的一部分，而是“样本=总体”，我们可以通过对近似“总体”数据的分析来发现“抽样”状态下发现不了的问题或者规律，其也逐渐改变了传统科学研究的“因果”思维方式，而转向“相关”，将关注的重点转向“事实”而不是背后的“原因”，了解当前正在发生什么，以便采取措施及时应对。目前，世界各国已经认识到大数据及其潜在的价值，纷纷制订计划、项目来开发与应用大数据资源。如2012年，美国就正式公布了“大数据研发计划”，旨在提高人们分析与处理海量数据、信息的能力，旨在改变人们发现问题、分析问题和解决问题等观察与理解世界的方式、方法，为美国未来的科学与经济发展提供新的动力。我国也专门制定了“中国大数据科学与工程研究计划”，专门设立了大数据科学研究项目专项资金，旨在开发互联网中的大数据资源，深度挖掘与利用海量数据中所蕴藏的巨大价值。
2桥梁工程“大数据”应用的必要性及其现实意义
2．1桥梁工程中“大数据”应用的必要性
桥梁工程中的数据分类，按着收集时间的不同可以为静态数据和动态数据两种。所谓静态数据，是指与桥梁相关的传统信息资料库和借助于科学实验产生的数据。桥梁传统信息资料库是典型的静态数据，这些数据、资源不是定期更新的，按着相关要求一般会被保留十年到二十年时间，不同国家、地区的政府、相关桥梁管理部门都建立有地区所有桥梁工程的资料库，保存地区所有桥梁工程的基本信息，如设计与建成时间、桥梁系统的功能和具体建设与运营部门等数据、信息;除了地方政府、相关桥梁管理部门以外，各级科研单位也在设计、完善相关桥梁统计分析系统，系统中包括与桥梁相关的桥型、跨径、材料和建成时间等信息，以及桥梁病害、桥梁运营状况评定等内容。对于桥梁科学试验数据，其主要是指存在于各大高校、科研单位、科研中心的与桥梁有关的模型试验、振动台试验、风动实验和桥梁荷载试验等产生的实验结果、数据等;这些数据也被分门别类的保存起来，但这类数据一般不对外开放。所谓动态数据，主要是指对桥梁施工过程的监控、成桥运营阶段桥梁健康状况的监测等获得的数据，这类数据来自于安装在桥梁之上的实时监测传感器，如风速仪、温度计、位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计和GPS等;上述安装的各类传感器，再配以相关采集系统就可以获得与桥梁相关的实时、动态数据信息，这些数据、信息再辅以相关软件分析和处理，就能及时了解桥梁的健康状况，对桥梁的整体健康状态做出评估和预测。无论是长期保存的静态数据，还是实时产生的动态数据，随着时间的增长，这些保存与收集的数据无疑是“海量”的，为了获得更好的桥梁状态分析结果，将大数据思维方式应用其中是必要的也是可行的。
2．2桥梁工程中应用“大数据”的现实意义
借助于大数据对传统信息资料库中数据的分析，可以使我们更好的、全面的了解地区桥梁基本信息，从而为全国其他地区的桥梁统计、国家相关部门桥梁信息的普查与管理提供有价值的参考。与桥梁有关的科研数据的开放与利用，则可以加速学术界中各学者之间的交流、创新，为取得更为丰富的研究成果奠定基础。而桥梁动态数据的可利用价值更大，由于包括了桥梁施工过程中重要的监控数据，使我们可以充分利用大数据思维方式和技术挖掘其蕴含的价值，为日后桥梁工程建设中提高施工质量、优化施工进度、提前预防、预测和解决施工过程中遇到的问题，以及减少不必要的质量事故和经济损失等提供有价值的指导建议。对于成桥运营阶段实时状况的监测数据，是桥梁健康状况重要的评估依据，在大数据思维方式与技术的支持下，使我们准确预测桥梁可能发生的问题及预先采措施防止问题发生成为可能，其也必然是大数据时代背景下桥梁工程监测的发展方向。
3桥梁工程中大数据应用预期存在的问题及有效对策
大数据是一个新兴事物，更是一种全新的思维方式，其在传统桥梁工程中的应用必然会产生一系列新的问题，但这是不可避免的，而需要我们做的就是找出有效的应用策略。
3．1数据的去冗、去噪问题
随着数据量的增长，冗余数据也会随着有价值数据的增多而增多，我们俗称的“噪音”干扰;因此，在对桥梁工程相关数据进行大数据利用时，首先就是要去冗、去噪。面对桥梁上各类传感器收集的海量数据，有效的去冗、去噪方法就是编译相关智能分析软件，借助于“云分析”等管理技术、方法来提高数据处理与利用效率。
3．2信息数据库重复建设问题
在“大数据”背景下，地方府部门、相关科研单位定会兴建与完善自己的桥梁信息与监测数据库，这就会造成重复建设的资源浪费问题。对于这一可预见的问题，最有效的解决途径莫过于在大数据广泛应用之前就提醒地方政府、科研单位等要加强合作，在地方“云计算中心”的支持下建立专门的“桥梁工程大数据系统”，实现彼此数据的开放和共享。
3．3国家政策、资金支持问题
在我国大数据研究、应用的初始阶段，大数据在桥梁工程中的价值还未真正显现，还需要收集更多的数据用于分析和利用，这就需要国家要给予地方政府、相关部门政策上的支持和加大与桥梁工程有关的大数据应用基础设施的建设投入力度。同时，也要在大数据应用成熟之前，就探索建立相关法律、法规、标准，旨在规范与保护“大数据”的应用。
作者：马依努尔·麦麦提依明 单位：新疆交通职业技术学院
