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智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用

包郵 智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-02-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 244
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智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用 版權(quán)信息

智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)以國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)課題子任務(wù)"哈爾濱市市轄區(qū)控制單元水環(huán)境管理技術(shù)集成與平臺(tái)建設(shè)（2013ZX07201007-006）"研究成果為基礎(chǔ)，以水環(huán)境改善為目標(biāo)，通過(guò)地理信息系統(tǒng)、遙感技術(shù)、空間定位技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等技術(shù)的集成展現(xiàn)了智慧水環(huán)境的研究和應(yīng)用。對(duì)智慧水環(huán)境的定義、結(jié)構(gòu)內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，對(duì)智慧水環(huán)境的技術(shù)組成和應(yīng)用實(shí)施進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明。通過(guò)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、無(wú)人機(jī)航拍、地面巡查和傳感器等監(jiān)測(cè)手段構(gòu)建天地空一體化的水環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)，獲取水質(zhì)數(shù)據(jù)、空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、環(huán)境專(zhuān)題數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)跨平臺(tái)的大數(shù)據(jù)集。基于水環(huán)境大數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究，挖掘水環(huán)境空間規(guī)律性和潛在空間知識(shí)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境問(wèn)題和現(xiàn)象的空間聚類(lèi)、空間關(guān)聯(lián)、空間趨勢(shì)分析和空間異常探測(cè)的智慧化應(yīng)用。建立基于水環(huán)境大數(shù)據(jù)和空間知識(shí)挖掘的水環(huán)境綜合云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)預(yù)測(cè)、總量管理、優(yōu)化配置和執(zhí)法監(jiān)察等水環(huán)境管理的智慧應(yīng)用。

智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用 目錄

目錄
前言
第1章　智慧水環(huán)境概述　1
1.1　智慧水環(huán)境概念的提出　3
1.2　智慧水環(huán)境的內(nèi)容　3
1.2.1　構(gòu)建智慧水環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)　4
1.2.2　構(gòu)建智慧水環(huán)境大數(shù)據(jù)云平臺(tái)　6
1.2.3　構(gòu)建智慧水環(huán)境智能分析模型　7
1.2.4　構(gòu)建智慧水環(huán)境綜合應(yīng)用平臺(tái)　8
1.3　智慧水環(huán)境的框架結(jié)構(gòu)和技術(shù)組成　10
1.3.1　大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)　10
1.3.2　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)　12
1.4　智慧水環(huán)境的應(yīng)用趨勢(shì)　13
1.5　建設(shè)智慧水環(huán)境的意義　13
第2章　基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧水環(huán)境技術(shù)設(shè)施體系　14
2.1　基于IOT技術(shù)的智慧水環(huán)境環(huán)保監(jiān)測(cè)體系　14
2.1.1　環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)的總體體系結(jié)構(gòu)　14
2.1.2　環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)的軟件系統(tǒng)　14
2.1.3　環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)的硬件系統(tǒng)　15
2.2　固定式水環(huán)境自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備　15
2.3　可移動(dòng)式水環(huán)境監(jiān)測(cè)體系　29
2.3.1　浮標(biāo)式水質(zhì)監(jiān)測(cè)站　29
2.3.2　浮船式水質(zhì)監(jiān)測(cè)站　31
2.3.3　水質(zhì)移動(dòng)監(jiān)測(cè)車(chē)　35
2.4　無(wú)人機(jī)監(jiān)察技術(shù)　40
2.4.1　無(wú)人機(jī)及無(wú)人機(jī)系統(tǒng)　41
2.4.2　無(wú)人機(jī)飛行平臺(tái)　41
2.4.3　任務(wù)載荷　42
2.4.4　無(wú)人機(jī)監(jiān)察技術(shù)在智慧水環(huán)境中的應(yīng)用　45
第3章　基于云計(jì)算的智慧水環(huán)境綜合服務(wù)平臺(tái)　47
3.1　云計(jì)算　47
3.1.1　云計(jì)算技術(shù)框架概述　47
3.1.2　云計(jì)算的服務(wù)模式　51
3.2　云平臺(tái)數(shù)據(jù)響應(yīng)服務(wù)　52
3.2.1　監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)收集響應(yīng)服務(wù)　53
3.2.2　空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)響應(yīng)服務(wù)　56
3.2.3　專(zhuān)題數(shù)據(jù)編輯制作響應(yīng)服務(wù)　57
3.3　云平臺(tái)數(shù)據(jù)與服務(wù)發(fā)布機(jī)制　59
3.3.1　水質(zhì)環(huán)保數(shù)據(jù)發(fā)布　61
3.3.2　地理信息空間數(shù)據(jù)發(fā)布　62
3.3.3　水環(huán)境專(zhuān)題數(shù)據(jù)發(fā)布　64
3.3.4　水環(huán)境應(yīng)用基礎(chǔ)功能模塊發(fā)布　65
第4章　水環(huán)境在線監(jiān)測(cè)深度感知系統(tǒng)研究　67
4.1　系統(tǒng)研究概況　67
4.1.1　控制單元概況　68
4.1.2　水環(huán)境在線監(jiān)測(cè)深度感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)　68
4.1.3　研究方法　68
4.2　在線監(jiān)測(cè)分發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)　69
4.2.1　水環(huán)境在線監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀　69
4.2.2　在線監(jiān)測(cè)分發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建　71
4.3　水污染物追溯響應(yīng)算法研究　74
4.3.1　圖論中的網(wǎng)絡(luò)模型　74
4.3.2　GIS網(wǎng)絡(luò)模型　74
4.3.3　水環(huán)境網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建　75
4.3.4　構(gòu)建污染物空間追溯響應(yīng)關(guān)系模型　76
4.3.5　構(gòu)建三級(jí)響應(yīng)管理模型　78
4.4　水環(huán)境在線監(jiān)測(cè)深度感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　80
4.4.1　系統(tǒng)需求分析　80
4.4.2　系統(tǒng)建設(shè)思路　81
4.4.3　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)　82
4.4.4　系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)　84
4.4.5　系統(tǒng)展示　87
第5章　基于Skyline的河流水污染突發(fā)事件模擬　89
5.1　研究區(qū)概況　89
5.1.1　研究區(qū)地理位置概況　89
5.1.2　研究區(qū)流域水文特征　89
5.1.3　水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源　91
5.2　基于Skyline平臺(tái)建立流域三維水環(huán)境　91
5.2.1　地形的三維表達(dá)　91
5.2.2　河流數(shù)據(jù)的表達(dá)　92
5.2.3　多源三維模型數(shù)據(jù)　92
5.3　水質(zhì)模型與Skyline平臺(tái)的耦合　94
5.3.1　水質(zhì)模型　94
5.3.2　水質(zhì)模型與Skyline平臺(tái)的耦合　96
5.4　河流水污染突發(fā)事件模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)　98
5.4.1　系統(tǒng)需求分析　98
5.4.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則　98
5.4.3　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)　99
5.4.4　數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)　100
5.4.5　系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)　106
5.4.6　水質(zhì)模擬功能　107
5.5　情景模擬　109
5.5.1　事故模擬　109
5.5.2　事故風(fēng)險(xiǎn)分析　110
第6章　基于WebGIS的松花江哈爾濱段水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)系統(tǒng)　113
6.1　概述　113
6.2　系統(tǒng)技術(shù)　113
6.2.1　WebGIS技術(shù)　113
6.2.2　水質(zhì)評(píng)價(jià)方法　114
6.3　數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)　114
6.4　系統(tǒng)構(gòu)建　115
6.4.1　系統(tǒng)功能需求　115
6.4.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　116
6.4.3　系統(tǒng)服務(wù)與導(dǎo)航　117
6.4.4　水質(zhì)監(jiān)測(cè)　117
6.4.5　水質(zhì)評(píng)價(jià)　118
6.5　小結(jié)　119
第7章　水環(huán)境污染物總量?jī)?yōu)化分配方法及業(yè)務(wù)化應(yīng)用研究　120
7.1　概況　120
7.1.1　研究區(qū)自然環(huán)境概況　120
7.1.2　研究區(qū)水質(zhì)概況　121
7.2　污染物總量?jī)?yōu)化分配方法研究　122
7.2.1　水環(huán)境容量的計(jì)算　122
7.2.2　污染物核算　128
7.2.3　污染物總量分配原則及可選方法　139
7.2.4　松花江哈爾濱段水環(huán)境污染物總量分配　140
7.　3　污染物總量?jī)?yōu)化分配業(yè)務(wù)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)　148
7.3.1　系統(tǒng)需求分析　148
7.3.2　系統(tǒng)架構(gòu)及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)　149
7.3.3　技術(shù)路線　152
7.3.4　系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)　153
7.3.5　系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)　154
7.　4　結(jié)論與展望　157
7.4.1　結(jié)論　157
7.4.2　展望　159
第8章　基于多源遙感的哈爾濱松花江水質(zhì)反演　160
8.1　基于多光譜遙感的松花江水質(zhì)反演　160
8.1.1　衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理　160
8.1.2　遙感影像處理成果　161
8.1.3　基于多光譜遙感水質(zhì)模型構(gòu)建　161
8.2　基于機(jī)器學(xué)習(xí)PSO-SVR對(duì)水質(zhì)反演模型的建立　164
8.2.1　基于PSO-SVR對(duì)高錳酸鹽指數(shù)反演　164
8.2.2　基于PSO-SVR對(duì)化學(xué)需氧量反演　166
8.2.3　基于PSO-SVR對(duì)氨氮反演　167
8.2.4　基于PSO-SVR對(duì)總磷反演　169
8.3　小結(jié)與討論　170
第9章　基于CBR與RBR的突發(fā)水環(huán)境污染處理專(zhuān)家系統(tǒng)研究　172
9.1　知識(shí)庫(kù)的建立　173
9.1.1　知識(shí)的概念　173
9.1.2　知識(shí)與知識(shí)庫(kù)　173
9.1.3　知識(shí)獲取　174
9.1.4　水污染與事件處理知識(shí)　174
9.1.5　專(zhuān)家知識(shí)獲取方法　175
9.1.6　突發(fā)水環(huán)境污染知識(shí)庫(kù)建立　176
9.2　CBR方法　181
9.2.1　案例相似度計(jì)算　181
9.2.2　CBR法　183
9.2.3　CBR架構(gòu)分析　184
9.3　RBR方法　186
9.3.1　規(guī)則推理方法　186
9.3.2　決策樹(shù)算法　187
9.3.3　三種算法性能評(píng)價(jià)　189
9.3.4　CBR和RBR結(jié)合分析　192
9.4　CBR和RBR突發(fā)水環(huán)境污染算法實(shí)現(xiàn)　193
9.4.1　CBR算法實(shí)現(xiàn)　193
9.4.2　RBR算法實(shí)現(xiàn)　194
第10章　基于移動(dòng)端的水環(huán)境管理云平臺(tái)　196
10.1　國(guó)內(nèi)外移動(dòng)電子政務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀分析　196
10.1.1　國(guó)內(nèi)移動(dòng)電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀　196
10.1.2　國(guó)外移動(dòng)電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀　197
10.1.3　水環(huán)境智能APP應(yīng)用現(xiàn)狀　197
10.2　移動(dòng)端平臺(tái)特點(diǎn)　198
10.3　需求分析　199
10.3.1　用戶層次需求分析　199
10.3.2　功能需求分析　199
10.3.3　平臺(tái)運(yùn)維分析　201
10.3.4　支撐環(huán)境建設(shè)　202
10.3.5　平臺(tái)部署　203
10.3.6　平臺(tái)測(cè)試　203
10.4　水環(huán)境移動(dòng)端平臺(tái)設(shè)計(jì)　204
10.4.1　概述　204
10.4.2　建設(shè)原則　204
10.4.3　項(xiàng)目實(shí)施重點(diǎn)及難點(diǎn)　205
10.4.4　技術(shù)路線與關(guān)鍵技術(shù)　205
10.4.5　平臺(tái)框架設(shè)計(jì)　210
10.4.6　水環(huán)境大數(shù)據(jù)中心　212
10.4.7　云端服務(wù)方案　214
10.5　平臺(tái)應(yīng)用　217
10.5.1　平臺(tái)管理端　218
10.5.2　移動(dòng)端功能設(shè)計(jì)　223
10.6　平臺(tái)應(yīng)達(dá)到的技術(shù)指標(biāo)　226
10.7　結(jié)束語(yǔ)　227
參考文獻(xiàn)　228
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智慧水環(huán)境理論與應(yīng)用 節(jié)選

第1章智慧水環(huán)境概述 2017年聯(lián)合國(guó)發(fā)布的《世界水資源發(fā)展報(bào)告》指出，當(dāng)前水需求的日益增加以及人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生的廢水使全球環(huán)境的負(fù)荷越來(lái)越重，水環(huán)境是當(dāng)前世界各國(guó)面臨的重要挑戰(zhàn)，全球每年有超過(guò)80萬(wàn)人因飲用遭到污染的水而死亡。亞洲、非洲和拉丁美洲每年有近350萬(wàn)人死于與水有關(guān)的疾病。我國(guó)水環(huán)境現(xiàn)實(shí)情況也很?chē)?yán)峻，流域水資源過(guò)度開(kāi)發(fā)、水生態(tài)受損嚴(yán)重、水污染事件頻發(fā)，例如，2007年太湖藍(lán)藻污染事件、2010年松花江水污染事件、2014年蘭州自來(lái)水苯超標(biāo)事件等，都引起了極大轟動(dòng)。我國(guó)水環(huán)境面臨的問(wèn)題主要表現(xiàn)在：一是水質(zhì)狀況依然較差，湖泊和海洋環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)重。根據(jù)《2016中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)》，全國(guó)超過(guò)30%的重點(diǎn)湖泊（水庫(kù)）水質(zhì)劣于m類(lèi)。二是城鎮(zhèn)化和工業(yè)化深入推進(jìn)致使工業(yè)和生活污染排放強(qiáng)度增大、污染負(fù)荷加大。水資源短缺、水環(huán)境惡化成為制約我國(guó)乃至全世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要問(wèn)題，因此加強(qiáng)水環(huán)境監(jiān)測(cè)、改善水環(huán)境質(zhì)量是當(dāng)前迫切需要解決的問(wèn)題。 據(jù)估計(jì)，到2030年，世界人口的60%將生活在城市（United Nations，2015），城市消耗全球70%的資源給城市的環(huán)境可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)（OECD，2012）；隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快和城市規(guī)模的擴(kuò)大，城市水資源短缺、水污染問(wèn)題日益凸顯（中國(guó)工程院“21世紀(jì)中國(guó)可持續(xù)發(fā)展水資源戰(zhàn)略研究”項(xiàng)目組，2000）。國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）提出“智慧城市”引發(fā)了全世界的廣泛關(guān)注，“智慧城市”基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)以及社交網(wǎng)絡(luò)、智能搜索、智能分析等工具和方法，實(shí)現(xiàn)城市信息全面透徹的感知、寬帶泛在的互聯(lián)，以及智能融合的應(yīng)用（龔健雅和王國(guó)良，2013）。智慧城市被認(rèn)為是解決環(huán)境問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)城市綠色及可持續(xù)發(fā)展的一劑良藥（Bibri and Krogstie，2017）。智慧水環(huán)境作為智慧城市的重要組成部分，是智慧城市的必然產(chǎn)物，是實(shí)現(xiàn)城市水資源科學(xué)監(jiān)管、長(zhǎng)效節(jié)約、可持續(xù)發(fā)展利用的重要手段。 國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水環(huán)境現(xiàn)狀、智慧水環(huán)境建設(shè)等方面展開(kāi)積極的探索。2009年世界“水創(chuàng)新聯(lián)盟”成立，許多學(xué)者開(kāi)始研究智慧水網(wǎng)（SWG）技術(shù)，研究該技術(shù)的目的是保障水量和水質(zhì)的安全。SWG技術(shù)包括平臺(tái)、資源、智能網(wǎng)絡(luò)、管理、能源效率五部分，全球迄今為止只有澳大利亞和新加坡兩個(gè)國(guó)家采用SWG技術(shù)成功地實(shí)現(xiàn)了新型智慧水管理設(shè)施的基本建設(shè)（Lee et al.，2015）。智慧水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)被認(rèn)為是智慧水網(wǎng)技術(shù)*為重要的一部分，Dong等（2015）將智慧水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)三部分。數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)主要利用物聯(lián)網(wǎng)前端傳感器采集水質(zhì)參數(shù)，確定采樣點(diǎn)位置和采樣頻率；數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)主要研究數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的管理；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)的功能是進(jìn)行水質(zhì)分析和預(yù)測(cè)、水質(zhì)評(píng)價(jià)、水質(zhì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，目前，該系統(tǒng)只處于初級(jí)階段，還需要對(duì)其進(jìn)行完善。Romano和Kapelan（2014）研究近實(shí)時(shí)操作管理的智慧水分析算法，提出了能夠提前24h預(yù)測(cè)需水量的方法，該方法基于進(jìn)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在全自動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自學(xué)習(xí)式的水需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)中運(yùn)行。Robles等（2014）提出了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能水管理模型，該模型用于去耦支持決策系統(tǒng)和監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的協(xié)調(diào)以及子系統(tǒng)的實(shí)施，實(shí)現(xiàn)在一個(gè)水管理域內(nèi)用同一種管理方式管理不同設(shè)備供應(yīng)商間的設(shè)備。O’Flyrm等（2007）提出了將Zigbee技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水溫、磷、溶解氧、電導(dǎo)率、pH、濁度和水位等水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。Tuna等（2013）提出了兩種自動(dòng)監(jiān)測(cè)地表水的方案，**種是使用裝有水質(zhì)檢測(cè)儀器的自動(dòng)船，自動(dòng)船能根據(jù)操作者事先設(shè)定好的采樣路線采樣，船上的探測(cè)器、水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀器能夠?qū)崟r(shí)采集、分析水質(zhì)數(shù)據(jù)，記錄結(jié)果。第二種是基于無(wú)線遙感網(wǎng)絡(luò)的浮標(biāo)式的監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)流域的浮標(biāo)式水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)儀器。Yan等（2014）運(yùn)用傳感器技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)以及數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、處理、分析技術(shù)構(gòu)建智慧水環(huán)境平臺(tái)，對(duì)南疆白沙湖生態(tài)環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；該平臺(tái)具有低成本、低功耗、分布式和自組織的特性。Menon等（2013）提出了采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)河流水質(zhì)，并設(shè)計(jì)了監(jiān)測(cè)水中pH的傳感器結(jié)點(diǎn)，該系統(tǒng)具有節(jié)電和低成本的特點(diǎn)，同時(shí)pH傳感器模塊亦可集成溫度、電導(dǎo)率、溶解氧、濁度等傳感器。Boulos（2017）提出了智慧排水網(wǎng)絡(luò)建設(shè)技術(shù)，應(yīng)用該技術(shù)主要對(duì)城市的污水排放系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)可能出現(xiàn)的管網(wǎng)泄漏進(jìn)行預(yù)警和響應(yīng)，使得由排水管網(wǎng)泄漏而引發(fā)的公共健康風(fēng)險(xiǎn)降到*低。 楊明祥等（2014）結(jié)合當(dāng)前水務(wù)發(fā)展遇到的實(shí)際問(wèn)題和國(guó)家戰(zhàn)略部署詳細(xì)闡述了智慧水務(wù)建設(shè)的必要性和迫切性，提出落實(shí)頂層設(shè)計(jì)和完善評(píng)價(jià)體系的建議，為未來(lái)智慧水務(wù)建設(shè)提供了一定的參考。張一鳴等（2015）以TOE理論框架（Technology-Organization-Environment）為基礎(chǔ)，結(jié)合智慧水務(wù)建設(shè)的具體情況，構(gòu)建了智慧水務(wù)建設(shè)的TOE框架，利用TOE理論框架模型對(duì)影響智慧水務(wù)建設(shè)的各個(gè)因素在技術(shù)維度、組織維度和環(huán)境維度下進(jìn)行分類(lèi)分析，得出組織因素和技術(shù)因素是對(duì)智慧水務(wù)建設(shè)影響*大的兩個(gè)模塊。孫艷等（2015）通過(guò)設(shè)計(jì)污水處理廠物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，規(guī)劃系統(tǒng)總體架構(gòu)和重點(diǎn)功能模塊，并結(jié)合系統(tǒng)應(yīng)用從運(yùn)行監(jiān)控、應(yīng)急指揮、生產(chǎn)巡檢、設(shè)備運(yùn)維等方面，探討“無(wú)人值守”型污水處理廠管理實(shí)施方案。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的融合與應(yīng)用能夠?yàn)槲鬯幚韽S管理提供信息感知、過(guò)程控制與分析決策的智能化技術(shù)手段，為“無(wú)人值守”管理模式的實(shí)踐提供實(shí)施通道和支撐平臺(tái)。張小娟等（2014）圍繞北京水務(wù)中心工作提出智慧水務(wù)建設(shè)構(gòu)想，建立智慧水務(wù)的總體架構(gòu)，明確智慧水務(wù)建設(shè)任務(wù)為完善四大監(jiān)測(cè)體系、五大控制體系，建設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心、構(gòu)建統(tǒng)一的業(yè)務(wù)應(yīng)用體系。田雨等（2014）在對(duì)水務(wù)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于水務(wù)業(yè)務(wù)對(duì)信息處理的智慧化依賴(lài)程度的智慧水務(wù)建設(shè)分析模型，在此基礎(chǔ)上能夠分析出水務(wù)業(yè)務(wù)的智慧水務(wù)建設(shè)處于迫切建設(shè)區(qū)、多元化建設(shè)區(qū)、建設(shè)完善區(qū)或緩建區(qū)。肖連風(fēng)和傅仁軒（2012）提出了基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧水資源環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)該系統(tǒng)的建設(shè)目標(biāo)與建設(shè)內(nèi)容進(jìn)行了介紹，給出了系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案。胡傳廉（2011）提出了城市“智慧水網(wǎng)”建設(shè)理念，以上海和江蘇為例，探索了基于信息系統(tǒng)技術(shù)框架設(shè)計(jì)的信息化建設(shè)規(guī)劃方法。于水和張琪（2016）對(duì)水污染治理的“智慧模式”與“傳統(tǒng)模式”進(jìn)行比較，從技術(shù)、手段、人力資源等角度分析了“智慧模式”具有感知、判斷、分析能力，是一種更科學(xué)、高效的管理手段。張曉（2014）通過(guò)調(diào)研分析得出我國(guó)河流、湖泊、水庫(kù)、近海海域的污染呈現(xiàn)總體上升態(tài)勢(shì)，水污染是我國(guó)面臨的*主要安全問(wèn)題。我國(guó)平均每天要發(fā)生近5起水污染事件，全年共計(jì)1700起以上（劉俊卿和王浩，2013）。我國(guó)智慧水環(huán)境實(shí)踐的主要問(wèn)題包括水環(huán)境基礎(chǔ)信息要素欠缺、資源共享服務(wù)有待提高、智能化水平相對(duì)偏低等（蔡陽(yáng)，2016）。 綜上所述，研究人員試圖探索實(shí)現(xiàn)水環(huán)境信息自動(dòng)采集、存儲(chǔ)、處理、分析的智能實(shí)時(shí)監(jiān)控手段，解決現(xiàn)實(shí)中存在的標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、應(yīng)用層次低、信息孤島等實(shí)際問(wèn)題。未來(lái)智慧水環(huán)境建設(shè)勢(shì)必由物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)所決定，它們是實(shí)現(xiàn)智慧水環(huán)境的技術(shù)保障，為水環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、深度分析、挖掘、預(yù)警以及執(zhí)法懲罰提供科學(xué)依據(jù)。智慧水環(huán)境研究涉及多學(xué)科交叉、融合等綜合領(lǐng)域的知識(shí)，涉及的內(nèi)涵和外延廣泛，因此從智慧水環(huán)境平臺(tái)建設(shè)為出發(fā)點(diǎn)，利用智慧水環(huán)境的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)水環(huán)境智慧管理是未來(lái)水環(huán)境管理的新趨勢(shì)。 1.1智慧水環(huán)境概念的提出 以物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，以帶有空間屬性的水環(huán)境數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，以GIS的空間分析和空間數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槭侄危柚锫?lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)，對(duì)各水庫(kù)、河道、湖泊水質(zhì)水體等情況及水環(huán)境質(zhì)量都能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警。在此基礎(chǔ)上建立起集污染源自動(dòng)監(jiān)控、污水處理過(guò)程監(jiān)控、飲用水源地水質(zhì)監(jiān)測(cè)、地表水水質(zhì)監(jiān)測(cè)、生態(tài)遙感監(jiān)測(cè)、預(yù)警應(yīng)急等功能于一體的水環(huán)境綜合管理服務(wù)系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)整合、網(wǎng)絡(luò)整合和應(yīng)用系統(tǒng)整合實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境數(shù)據(jù)更深入、全面的感知，實(shí)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和系統(tǒng)更有效地互通和面向水環(huán)境業(yè)務(wù)更具有針對(duì)性和挖掘性的決策。打造一個(gè)集水環(huán)境智能感知、水環(huán)境業(yè)務(wù)綜合管理、水環(huán)境管理科學(xué)決策和提升監(jiān)管效能于一體的“智慧”水環(huán)境綜合決策支持體系。智慧水環(huán)境的思想與智慧地球一脈相承，是智慧城市的一個(gè)核心組成。 1.2智慧水環(huán)境的內(nèi)容 智慧水環(huán)境以“統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一平臺(tái)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)”為建設(shè)理念，實(shí)現(xiàn)“四大平臺(tái)、兩大體系”的建設(shè)任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)水環(huán)境的統(tǒng)一監(jiān)管，數(shù)據(jù)的統(tǒng)一共享，業(yè)務(wù)的綜合管理、智慧應(yīng)用。“四大平臺(tái)”為實(shí)現(xiàn)感知與傳輸平臺(tái)、數(shù)據(jù)管理與計(jì)算平臺(tái)、資源共享與服務(wù)平臺(tái)、綜合決策平臺(tái)，“兩大體系”為標(biāo)準(zhǔn)化體系、數(shù)據(jù)安全體系。智慧水環(huán)境具有體系架構(gòu)松耦合，可靈活擴(kuò)展，數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)更新、實(shí)時(shí)共享、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理和在線監(jiān)督統(tǒng)一實(shí)施的特點(diǎn)。其總體架構(gòu)如圖1.1所示。 兩大體系是智慧水環(huán)境建設(shè)的基礎(chǔ)，四大平臺(tái)是智慧水環(huán)境建設(shè)的核心任務(wù)，涉及的技術(shù)主要是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)、智能分析模型以及綜合決策支持系統(tǒng)。 1.2.1構(gòu)建智慧水環(huán)境物聯(lián)網(wǎng) 以固定式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站、小型岸邊式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站、浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站以及便攜式地下排污管道水質(zhì)監(jiān)測(cè)裝置組成的硬件基礎(chǔ)設(shè)施，以及通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了智慧水環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)。通過(guò)智慧水環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)中的各種監(jiān)測(cè)設(shè)備的聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)流域、人江口、污水處理廠以及各企業(yè)排放污水管道的自動(dòng)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)水環(huán)境的異常狀況，對(duì)突發(fā)事件及時(shí)發(fā)現(xiàn)、及時(shí)預(yù)警。智慧水環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境深度感知、智能預(yù)測(cè)、智慧應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施；同時(shí)，其解決了在高寒高冷地區(qū)冰封期水環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取困難的難題。 1.浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站 將自主研發(fā)的以水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀為核心的浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站應(yīng)用于流域水環(huán)境監(jiān)測(cè)中，浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站是運(yùn)用傳感器技術(shù)，結(jié)合浮標(biāo)體、太陽(yáng)能電源供電系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備組成的放置于水域內(nèi)的小型水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，具有自動(dòng)采集、處理、存儲(chǔ)、傳輸流域水環(huán)境數(shù)據(jù)的能力，能夠?qū)崟r(shí)、連續(xù)監(jiān)測(cè)氨氮、COD、pH、溶解氧、濁度、溫度、電導(dǎo)率等水質(zhì)參數(shù)，同時(shí)具有一定的擴(kuò)展性。浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站實(shí)現(xiàn)了流域水質(zhì)監(jiān)測(cè)自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化，全面地掌握流域水體變化基本特征，解決了流域冰封期獲取數(shù)據(jù)困難的問(wèn)題，是流域水質(zhì)保護(hù)地重要基礎(chǔ)設(shè)施之一。浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站如圖1.2所示。 2.固定式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站 固定式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站是基于標(biāo)準(zhǔn)化集裝箱進(jìn)行集成安裝的一套完整的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，將監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所有組成單元安裝于標(biāo)準(zhǔn)的集裝箱內(nèi)，并在需要時(shí)可方便起吊、移址。監(jiān)測(cè)項(xiàng)目有水溫、濁度、pH、電導(dǎo)率、溶解氧、總磷（TP）、總氮（TN）、氨氮（NH3-N）、化學(xué)需氧量（COD）。集裝箱式架構(gòu)占地面積小，適宜野外防護(hù)性要求髙、可能移址的環(huán)境。將固定式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站用于監(jiān)控區(qū)域水源地的監(jiān)測(cè)，是轄區(qū)水源地水環(huán)境監(jiān)測(cè)的重要基礎(chǔ)保障。固定式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站如圖1.3所示。 3.微型水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站 微型水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站是髙集成度的水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站，采用太陽(yáng)能供電，具有輕巧、方便搬移的特點(diǎn)。將微型水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站應(yīng)用于監(jiān)測(cè)區(qū)域匯水口以及污水處理廠的出水口，具有對(duì)流域水環(huán)境點(diǎn)源污染進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的作用，同時(shí)能對(duì)突發(fā)性點(diǎn)源污染事故起到及時(shí)預(yù)警的作用。 4.便攜式地下排污管道水質(zhì)監(jiān)測(cè)裝置 目前，對(duì)城市地下排污管道內(nèi)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)困難。可以利用便攜式地下排污管道水質(zhì)監(jiān)測(cè)裝置對(duì)城市地下排污管道中的水質(zhì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；通過(guò)對(duì)排污管道分區(qū)、分段多點(diǎn)監(jiān)測(cè)和比對(duì)測(cè)量等，可以對(duì)排放管道中的污水污染濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)和跟蹤，發(fā)現(xiàn)污水濃度變化的特殊管段，從而進(jìn)行有目的和針對(duì)性的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管和治理。 將浮標(biāo)式水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站、微型水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站

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