面向水利核心数据合规使用的协同机制研究OACHSSCD

随着水利行业数据要素价值的提升,数据使用的安全性与合规性要求日益增强,给跨部门的数据协同带来挑战。为此,提出了一种基于联邦学习的数据治理框架,通过分布式建模机制提升多主体间数据利用效率,同时有效规避集中处理带来的隐私与合规风险。长江下游南京段某典型支流的实测径流数据预测结果表明,该模型在保障数据隐私的前提下,预测精度显著优于本地独立模型,并表现出良好的泛化性能。联邦学习能够在原始数据不出域的前提下有效打破数据壁垒,将分散数据资源转化为高价值的预测能力,且性能增益在不同架构下保持一致,表明其有效性源于协同范式本身,为水利数据的规范共享与智能分析提供了可行的技术支撑,具有良好的工程适应性和推广潜力。