在当今信息时代，空间数据仓库技术在多个领域都有着广泛的应用，特别是在水环境管理领域。该领域的工作通常涉及大量与空间位置和时间相关的信息，这就要求有一个强大的数据管理系统来支持空间和时间维度上的数据查询和分析。在研究中，提出了一个面向水环境管理的空间数据仓库构建策略，旨在提高数据管理的效率和科学决策的准确性。
在讨论构建空间数据仓库的策略时，首先需要考虑的是数据仓库的概念模型设计。空间数据仓库不仅仅是一般的数据库，它还需要能够对数据进行集成和转换，并且能够支持多维数据查询，即能够从多个维度对数据进行综合、分析和挖掘。空间数据仓库设计的核心，是要结合水环境管理的实际业务需求，合理地规划数据的物理和逻辑结构。
数据仓库通常包含多个层次，如原始数据层、综合数据层和专题数据层。在水环境管理中，原始数据层会包括地表水、地下水、饮用水、降水、废污水以及水体生物监测的原始数据。综合数据层则是对原始数据进行综合、统计和分析后的结果，用于进一步的支持决策和报告的生成。专题数据层则是对数据进行更深层次挖掘后的结果，可能包括水质评价、预测模型等。
在空间数据仓库中，数据模型的设计尤为关键。模型需要能够有效地描述数据之间的空间关系和时间关系。例如，多维逻辑模型（如星型模式）能够展示数据在不同维度上的关系，帮助用户从多个角度进行数据分析。这样的模型在空间数据仓库中尤为重要，因为水环境数据通常包含地理空间信息和时间序列信息。
星型模式是数据仓库中常用的多维模型之一，它包括一个中央的事实表和多个维度表。在水环境管理中，事实表可以存储与水体状态相关的数据，如水位、流量、水质参数等，而维度表则可以是时间维、空间维等。时间维度表可能包含时间戳、年、季度、月、水文年份、枯水期和丰水期等信息。空间维度表则包含流域、省、监测站点等信息。通过这样的设计，用户可以方便地进行时间序列分析和空间分布分析。
空间数据仓库的数据集成和转换也是一个重点问题。原始数据通常分散在不同的数据源中，可能包括不同的格式和标准。为了保证数据的一致性和可比性，需要有一个数据转换和清洗的过程。这个过程中可能会使用特定的GIS（地理信息系统）数据格式标准，例如OpenGIS简单特征规范SQL WKT（Well-known Text Representation），以便于数据之间的转换和集成。
在构建过程中，需要考虑数据仓库的性能优化问题，包括查询效率和数据更新效率。例如，对于空间数据仓库来说，数据的组织方式对查询效率有非常大的影响，这就需要合理地选择分布式空间数据组织和重构的策略。分布式数据仓库允许数据根据业务需求分布在多个物理位置，从而提高访问速度和可靠性。
在空间数据仓库构建的基础上，还需要考虑管理系统的开发和集成。管理系统需要提供用户友好的界面，方便用户进行数据查询、分析和报告的生成。管理系统的设计需要考虑用户的实际需求，如在水环境管理中，用户可能需要生成各类报告，分析水质变化趋势，评价不同地区的水环境质量等。
水环境管理的空间数据仓库系统应支持OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术，以便对大量的历史和实时数据进行多维度的分析，辅助决策者从宏观和微观上理解水环境的变化，从而制定更有效的水环境管理政策和措施。
在未来的研究工作中，应当重点关注空间数据仓库中数据的实时更新机制、智能化的数据挖掘算法以及系统在实际应用中的优化等问题。对于水环境管理而言，系统功能的不断扩展和完善，例如增加对移动设备的支持，实现数据共享和合作，也应当是未来研究的重点方向。
构建面向水环境管理的空间数据仓库不仅是一个技术问题，还涉及到管理、环境科学、地理信息系统等多个领域的知识。通过构建这样的系统，不仅可以提高水环境管理的科学性，还可以为水环境政策的制定提供有力的技术支撑。
