水文遥测数据是水文研究工作的基础,实时水文数据的校验和分析在洪水预警与抗灾指挥工作当中至关重要,本文针对目前水文遥测数据采集与实时计算分析中面临的问题和挑战,结合当前先进的云计算技术,开展基于混合云平台的水文遥测站点数据校验与分析系统的集成研究,并对传统遥测降雨数据校验方法加以改进,引入空间关系概念,建立基于局部莫兰指数的遥测降雨数据校验方法。具体研究内容和结论如下:(1)针对目前庞大的水文数据和复杂的数据类型,以阿里云服务提供的公有云存储结合私有云的存储方式构建混合云存储,并提供安全的VPC专用数据通道用于公有云和私有云的数据互换,实现了水文数据存储容量的弹性扩容,解决了以往水文数据存储紧张时的扩容成本高,操作繁复问题。(2)针对各地水文遥测站点分布面广而分散、数据采集要求高的特点,构建了分布式的遥测数据采集子系统,设计了遥测数据表单与存储格式,实现了各野外水文遥测站点数据的统一收集,加快了数据入库的进程。(3)构建了遥测水文数据分发子系统,采用CDN联合P2P加速分发技术,使实时遥测数据绕过忙碌的互联网络节点,通过附近闲置的服务器资源实现数据的快速传输。同时丰富的自定义用户配置权限,大大便利了对于数据使用权限的管理与分配。(4)应对防灾抗灾工作的数据分析需求,构建遥测数据分析子系统,实现了遥测数据的站点实时动态监控和预警降雨量值的实时预警,同时利用HTML5技术和ECharts提供应用程序接口,开发各式图表样式,来直观展示水文分析结果。(5)利用局部莫兰指数进行水文遥测数据的校验,并与传统的三倍方差异常数据分析方法进行对比,表明局部莫兰指数分析效果更佳,可以有效提高遥测水文站点数据校验的精度。