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智慧水环境理论与应用 版权信息
- ISBN：9787030741936
- 条形码：9787030741936 ; 978-7-03-074193-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智慧水环境理论与应用 内容简介
本书以国家科技重大专项课题子任务"哈尔滨市市辖区控制单元水环境管理技术集成与平台建设（2013ZX07201007-006）"研究成果为基础，以水环境改善为目标，通过地理信息系统、遥感技术、空间定位技术、物联网技术、大数据、云计算、机器学习和知识发现等技术的集成展现了智慧水环境的研究和应用。对智慧水环境的定义、结构内容进行了系统的阐述，对智慧水环境的技术组成和应用实施进行了详细的说明。通过卫星遥感监测、无人机航拍、地面巡查和传感器等监测手段构建天地空一体化的水环境感知网络，获取水质数据、空间基础数据、环境专题数据等多源异构跨平台的大数据集。基于水环境大数据进行机器学习和知识发现研究，挖掘水环境空间规律性和潜在空间知识规则，实现对水环境问题和现象的空间聚类、空间关联、空间趋势分析和空间异常探测的智慧化应用。建立基于水环境大数据和空间知识挖掘的水环境综合云计算服务平台，实现水质预测、总量管理、优化配置和执法监察等水环境管理的智慧应用。
智慧水环境理论与应用 目录
目录
前言
第1章 智慧水环境概述 1
1.1 智慧水环境概念的提出 3
1.2 智慧水环境的内容 3
1.2.1 构建智慧水环境物联网 4
1.2.2 构建智慧水环境大数据云平台 6
1.2.3 构建智慧水环境智能分析模型 7
1.2.4 构建智慧水环境综合应用平台 8
1.3 智慧水环境的框架结构和技术组成 10
1.3.1 大数据相关技术 10
1.3.2 物联网技术 12
1.4 智慧水环境的应用趋势 13
1.5 建设智慧水环境的意义 13
第2章 基于物联网的智慧水环境技术设施体系 14
2.1 基于IOT技术的智慧水环境环保监测体系 14
2.1.1 环保物联网的总体体系结构 14
2.1.2 环保物联网的软件系统 14
2.1.3 环保物联网的硬件系统 15
2.2 固定式水环境自动监测设备 15
2.3 可移动式水环境监测体系 29
2.3.1 浮标式水质监测站 29
2.3.2 浮船式水质监测站 31
2.3.3 水质移动监测车 35
2.4 无人机监察技术 40
2.4.1 无人机及无人机系统 41
2.4.2 无人机飞行平台 41
2.4.3 任务载荷 42
2.4.4 无人机监察技术在智慧水环境中的应用 45
第3章 基于云计算的智慧水环境综合服务平台 47
3.1 云计算 47
3.1.1 云计算技术框架概述 47
3.1.2 云计算的服务模式 51
3.2 云平台数据响应服务 52
3.2.1 监测数据收集响应服务 53
3.2.2 空间数据关联存储响应服务 56
3.2.3 专题数据编辑制作响应服务 57
3.3 云平台数据与服务发布机制 59
3.3.1 水质环保数据发布 61
3.3.2 地理信息空间数据发布 62
3.3.3 水环境专题数据发布 64
3.3.4 水环境应用基础功能模块发布 65
第4章 水环境在线监测深度感知系统研究 67
4.1 系统研究概况 67
4.1.1 控制单元概况 68
4.1.2 水环境在线监测深度感知系统设计 68
4.1.3 研究方法 68
4.2 在线监测分发数据库设计 69
4.2.1 水环境在线监测现状 69
4.2.2 在线监测分发数据库构建 71
4.3 水污染物追溯响应算法研究 74
4.3.1 图论中的网络模型 74
4.3.2 GIS网络模型 74
4.3.3 水环境网络数据模型构建 75
4.3.4 构建污染物空间追溯响应关系模型 76
4.3.5 构建三级响应管理模型 78
4.4 水环境在线监测深度感知系统设计与实现 80
4.4.1 系统需求分析 80
4.4.2 系统建设思路 81
4.4.3 系统总体设计 82
4.4.4 系统功能设计 84
4.4.5 系统展示 87
第5章 基于Skyline的河流水污染突发事件模拟 89
5.1 研究区概况 89
5.1.1 研究区地理位置概况 89
5.1.2 研究区流域水文特征 89
5.1.3 水环境风险源 91
5.2 基于Skyline平台建立流域三维水环境 91
5.2.1 地形的三维表达 91
5.2.2 河流数据的表达 92
5.2.3 多源三维模型数据 92
5.3 水质模型与Skyline平台的耦合 94
5.3.1 水质模型 94
5.3.2 水质模型与Skyline平台的耦合 96
5.4 河流水污染突发事件模拟系统的设计 98
5.4.1 系统需求分析 98
5.4.2 系统设计原则 98
5.4.3 系统总体设计 99
5.4.4 数据库设计 100
5.4.5 系统功能设计 106
5.4.6 水质模拟功能 107
5.5 情景模拟 109
5.5.1 事故模拟 109
5.5.2 事故风险分析 110
第6章 基于WebGIS的松花江哈尔滨段水质监测与评价系统 113
6.1 概述 113
6.2 系统技术 113
6.2.1 WebGIS技术 113
6.2.2 水质评价方法 114
6.3 数据库系统 114
6.4 系统构建 115
6.4.1 系统功能需求 115
6.4.2 系统设计 116
6.4.3 系统服务与导航 117
6.4.4 水质监测 117
6.4.5 水质评价 118
6.5 小结 119
第7章 水环境污染物总量优化分配方法及业务化应用研究 120
7.1 概况 120
7.1.1 研究区自然环境概况 120
7.1.2 研究区水质概况 121
7.2 污染物总量优化分配方法研究 122
7.2.1 水环境容量的计算 122
7.2.2 污染物核算 128
7.2.3 污染物总量分配原则及可选方法 139
7.2.4 松花江哈尔滨段水环境污染物总量分配 140
7. 3 污染物总量优化分配业务化系统实现 148
7.3.1 系统需求分析 148
7.3.2 系统架构及数据库设计 149
7.3.3 技术路线 152
7.3.4 系统关键技术 153
7.3.5 系统功能实现 154
7. 4 结论与展望 157
7.4.1 结论 157
7.4.2 展望 159
第8章 基于多源遥感的哈尔滨松花江水质反演 160
8.1 基于多光谱遥感的松花江水质反演 160
8.1.1 卫星遥感数据来源及预处理 160
8.1.2 遥感影像处理成果 161
8.1.3 基于多光谱遥感水质模型构建 161
8.2 基于机器学习PSO-SVR对水质反演模型的建立 164
8.2.1 基于PSO-SVR对高锰酸盐指数反演 164
8.2.2 基于PSO-SVR对化学需氧量反演 166
8.2.3 基于PSO-SVR对氨氮反演 167
8.2.4 基于PSO-SVR对总磷反演 169
8.3 小结与讨论 170
第9章 基于CBR与RBR的突发水环境污染处理专家系统研究 172
9.1 知识库的建立 173
9.1.1 知识的概念 173
9.1.2 知识与知识库 173
9.1.3 知识获取 174
9.1.4 水污染与事件处理知识 174
9.1.5 专家知识获取方法 175
9.1.6 突发水环境污染知识库建立 176
9.2 CBR方法 181
9.2.1 案例相似度计算 181
9.2.2 CBR法 183
9.2.3 CBR架构分析 184
9.3 RBR方法 186
9.3.1 规则推理方法 186
9.3.2 决策树算法 187
9.3.3 三种算法性能评价 189
9.3.4 CBR和RBR结合分析 192
9.4 CBR和RBR突发水环境污染算法实现 193
9.4.1 CBR算法实现 193
9.4.2 RBR算法实现 194
第10章 基于移动端的水环境管理云平台 196
10.1 国内外移动电子政务的发展现状分析 196
10.1.1 国内移动电子政务发展现状 196
10.1.2 国外移动电子政务发展现状 197
10.1.3 水环境智能APP应用现状 197
10.2 移动端平台特点 198
10.3 需求分析 199
10.3.1 用户层次需求分析 199
10.3.2 功能需求分析 199
10.3.3 平台运维分析 201
10.3.4 支撑环境建设 202
10.3.5 平台部署 203
10.3.6 平台测试 203
10.4 水环境移动端平台设计 204
10.4.1 概述 204
10.4.2 建设原则 204
10.4.3 项目实施重点及难点 205
10.4.4 技术路线与关键技术 205
10.4.5 平台框架设计 210
10.4.6 水环境大数据中心 212
10.4.7 云端服务方案 214
10.5 平台应用 217
10.5.1 平台管理端 218
10.5.2 移动端功能设计 223
10.6 平台应达到的技术指标 226
10.7 结束语 227
参考文献 228
前言
第1章 智慧水环境概述 1
1.1 智慧水环境概念的提出 3
1.2 智慧水环境的内容 3
1.2.1 构建智慧水环境物联网 4
1.2.2 构建智慧水环境大数据云平台 6
1.2.3 构建智慧水环境智能分析模型 7
1.2.4 构建智慧水环境综合应用平台 8
1.3 智慧水环境的框架结构和技术组成 10
1.3.1 大数据相关技术 10
1.3.2 物联网技术 12
1.4 智慧水环境的应用趋势 13
1.5 建设智慧水环境的意义 13
第2章 基于物联网的智慧水环境技术设施体系 14
2.1 基于IOT技术的智慧水环境环保监测体系 14
2.1.1 环保物联网的总体体系结构 14
2.1.2 环保物联网的软件系统 14
2.1.3 环保物联网的硬件系统 15
2.2 固定式水环境自动监测设备 15
2.3 可移动式水环境监测体系 29
2.3.1 浮标式水质监测站 29
2.3.2 浮船式水质监测站 31
2.3.3 水质移动监测车 35
2.4 无人机监察技术 40
2.4.1 无人机及无人机系统 41
2.4.2 无人机飞行平台 41
2.4.3 任务载荷 42
2.4.4 无人机监察技术在智慧水环境中的应用 45
第3章 基于云计算的智慧水环境综合服务平台 47
3.1 云计算 47
3.1.1 云计算技术框架概述 47
3.1.2 云计算的服务模式 51
3.2 云平台数据响应服务 52
3.2.1 监测数据收集响应服务 53
3.2.2 空间数据关联存储响应服务 56
3.2.3 专题数据编辑制作响应服务 57
3.3 云平台数据与服务发布机制 59
3.3.1 水质环保数据发布 61
3.3.2 地理信息空间数据发布 62
3.3.3 水环境专题数据发布 64
3.3.4 水环境应用基础功能模块发布 65
第4章 水环境在线监测深度感知系统研究 67
4.1 系统研究概况 67
4.1.1 控制单元概况 68
4.1.2 水环境在线监测深度感知系统设计 68
4.1.3 研究方法 68
4.2 在线监测分发数据库设计 69
4.2.1 水环境在线监测现状 69
4.2.2 在线监测分发数据库构建 71
4.3 水污染物追溯响应算法研究 74
4.3.1 图论中的网络模型 74
4.3.2 GIS网络模型 74
4.3.3 水环境网络数据模型构建 75
4.3.4 构建污染物空间追溯响应关系模型 76
4.3.5 构建三级响应管理模型 78
4.4 水环境在线监测深度感知系统设计与实现 80
4.4.1 系统需求分析 80
4.4.2 系统建设思路 81
4.4.3 系统总体设计 82
4.4.4 系统功能设计 84
4.4.5 系统展示 87
第5章 基于Skyline的河流水污染突发事件模拟 89
5.1 研究区概况 89
5.1.1 研究区地理位置概况 89
5.1.2 研究区流域水文特征 89
5.1.3 水环境风险源 91
5.2 基于Skyline平台建立流域三维水环境 91
5.2.1 地形的三维表达 91
5.2.2 河流数据的表达 92
5.2.3 多源三维模型数据 92
5.3 水质模型与Skyline平台的耦合 94
5.3.1 水质模型 94
5.3.2 水质模型与Skyline平台的耦合 96
5.4 河流水污染突发事件模拟系统的设计 98
5.4.1 系统需求分析 98
5.4.2 系统设计原则 98
5.4.3 系统总体设计 99
5.4.4 数据库设计 100
5.4.5 系统功能设计 106
5.4.6 水质模拟功能 107
5.5 情景模拟 109
5.5.1 事故模拟 109
5.5.2 事故风险分析 110
第6章 基于WebGIS的松花江哈尔滨段水质监测与评价系统 113
6.1 概述 113
6.2 系统技术 113
6.2.1 WebGIS技术 113
6.2.2 水质评价方法 114
6.3 数据库系统 114
6.4 系统构建 115
6.4.1 系统功能需求 115
6.4.2 系统设计 116
6.4.3 系统服务与导航 117
6.4.4 水质监测 117
6.4.5 水质评价 118
6.5 小结 119
第7章 水环境污染物总量优化分配方法及业务化应用研究 120
7.1 概况 120
7.1.1 研究区自然环境概况 120
7.1.2 研究区水质概况 121
7.2 污染物总量优化分配方法研究 122
7.2.1 水环境容量的计算 122
7.2.2 污染物核算 128
7.2.3 污染物总量分配原则及可选方法 139
7.2.4 松花江哈尔滨段水环境污染物总量分配 140
7. 3 污染物总量优化分配业务化系统实现 148
7.3.1 系统需求分析 148
7.3.2 系统架构及数据库设计 149
7.3.3 技术路线 152
7.3.4 系统关键技术 153
7.3.5 系统功能实现 154
7. 4 结论与展望 157
7.4.1 结论 157
7.4.2 展望 159
第8章 基于多源遥感的哈尔滨松花江水质反演 160
8.1 基于多光谱遥感的松花江水质反演 160
8.1.1 卫星遥感数据来源及预处理 160
8.1.2 遥感影像处理成果 161
8.1.3 基于多光谱遥感水质模型构建 161
8.2 基于机器学习PSO-SVR对水质反演模型的建立 164
8.2.1 基于PSO-SVR对高锰酸盐指数反演 164
8.2.2 基于PSO-SVR对化学需氧量反演 166
8.2.3 基于PSO-SVR对氨氮反演 167
8.2.4 基于PSO-SVR对总磷反演 169
8.3 小结与讨论 170
第9章 基于CBR与RBR的突发水环境污染处理专家系统研究 172
9.1 知识库的建立 173
9.1.1 知识的概念 173
9.1.2 知识与知识库 173
9.1.3 知识获取 174
9.1.4 水污染与事件处理知识 174
9.1.5 专家知识获取方法 175
9.1.6 突发水环境污染知识库建立 176
9.2 CBR方法 181
9.2.1 案例相似度计算 181
9.2.2 CBR法 183
9.2.3 CBR架构分析 184
9.3 RBR方法 186
9.3.1 规则推理方法 186
9.3.2 决策树算法 187
9.3.3 三种算法性能评价 189
9.3.4 CBR和RBR结合分析 192
9.4 CBR和RBR突发水环境污染算法实现 193
9.4.1 CBR算法实现 193
9.4.2 RBR算法实现 194
第10章 基于移动端的水环境管理云平台 196
10.1 国内外移动电子政务的发展现状分析 196
10.1.1 国内移动电子政务发展现状 196
10.1.2 国外移动电子政务发展现状 197
10.1.3 水环境智能APP应用现状 197
10.2 移动端平台特点 198
10.3 需求分析 199
10.3.1 用户层次需求分析 199
10.3.2 功能需求分析 199
10.3.3 平台运维分析 201
10.3.4 支撑环境建设 202
10.3.5 平台部署 203
10.3.6 平台测试 203
10.4 水环境移动端平台设计 204
10.4.1 概述 204
10.4.2 建设原则 204
10.4.3 项目实施重点及难点 205
10.4.4 技术路线与关键技术 205
10.4.5 平台框架设计 210
10.4.6 水环境大数据中心 212
10.4.7 云端服务方案 214
10.5 平台应用 217
10.5.1 平台管理端 218
10.5.2 移动端功能设计 223
10.6 平台应达到的技术指标 226
10.7 结束语 227
参考文献 228
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智慧水环境理论与应用 节选
第1章智慧水环境概述 2017年联合国发布的《世界水资源发展报告》指出，当前水需求的日益增加以及人类活动产生的废水使全球环境的负荷越来越重，水环境是当前世界各国面临的重要挑战，全球每年有超过80万人因饮用遭到污染的水而死亡。亚洲、非洲和拉丁美洲每年有近350万人死于与水有关的疾病。我国水环境现实情况也很严峻，流域水资源过度开发、水生态受损严重、水污染事件频发，例如，2007年太湖蓝藻污染事件、2010年松花江水污染事件、2014年兰州自来水苯超标事件等，都引起了极大轰动。我国水环境面临的问题主要表现在：一是水质状况依然较差，湖泊和海洋环境问题日益严重。根据《2016中国环境状况公报》，全国超过30%的重点湖泊（水库）水质劣于m类。二是城镇化和工业化深入推进致使工业和生活污染排放强度增大、污染负荷加大。水资源短缺、水环境恶化成为制约我国乃至全世界经济发展的主要问题，因此加强水环境监测、改善水环境质量是当前迫切需要解决的问题。 据估计，到2030年，世界人口的60%将生活在城市（United Nations，2015），城市消耗全球70%的资源给城市的环境可持续发展带来巨大的挑战（OECD，2012）；随着我国城市化进程的加快和城市规模的扩大，城市水资源短缺、水污染问题日益凸显（中国工程院“21世纪中国可持续发展水资源战略研究”项目组，2000）。国际商业机器公司（IBM）提出“智慧城市”引发了全世界的广泛关注，“智慧城市”基于物联网、云计算、大数据等新一代信息技术以及社交网络、智能搜索、智能分析等工具和方法，实现城市信息全面透彻的感知、宽带泛在的互联，以及智能融合的应用（龚健雅和王国良，2013）。智慧城市被认为是解决环境问题、实现城市绿色及可持续发展的一剂良药（Bibri and Krogstie，2017）。智慧水环境作为智慧城市的重要组成部分，是智慧城市的必然产物，是实现城市水资源科学监管、长效节约、可持续发展利用的重要手段。 国内外学者对水环境现状、智慧水环境建设等方面展开积极的探索。2009年世界“水创新联盟”成立，许多学者开始研究智慧水网（SWG）技术，研究该技术的目的是保障水量和水质的安全。SWG技术包括平台、资源、智能网络、管理、能源效率五部分，全球迄今为止只有澳大利亚和新加坡两个国家采用SWG技术成功地实现了新型智慧水管理设施的基本建设（Lee et al.，2015）。智慧水质监测系统被认为是智慧水网技术*为重要的一部分，Dong等（2015）将智慧水质监测系统分为数据采集子系统、数据传输子系统、数据管理子系统三部分。数据采集子系统主要利用物联网前端传感器采集水质参数，确定采样点位置和采样频率；数据传输子系统主要研究数据传输网络的结构和数据传输网络的管理；数据管理子系统的功能是进行水质分析和预测、水质评价、水质数据存储，目前，该系统只处于初级阶段，还需要对其进行完善。Romano和Kapelan（2014）研究近实时操作管理的智慧水分析算法，提出了能够提前24h预测需水量的方法，该方法基于进化的人工神经网络算法，在全自动、数据驱动、自学习式的水需求预测系统中运行。Robles等（2014）提出了基于物联网技术的智能水管理模型，该模型用于去耦支持决策系统和监测业务的协调以及子系统的实施，实现在一个水管理域内用同一种管理方式管理不同设备供应商间的设备。O’Flyrm等（2007）提出了将Zigbee技术的无线传感网用于环境监测，实现对水温、磷、溶解氧、电导率、pH、浊度和水位等水质参数的实时监测。Tuna等（2013）提出了两种自动监测地表水的方案，**种是使用装有水质检测仪器的自动船，自动船能根据操作者事先设定好的采样路线采样，船上的探测器、水质监测仪器能够实时采集、分析水质数据，记录结果。第二种是基于无线遥感网络的浮标式的监测设备，实时监测流域的浮标式水质在线监测仪器。Yan等（2014）运用传感器技术、自动控制技术以及数据传输、存储、处理、分析技术构建智慧水环境平台，对南疆白沙湖生态环境实时监测；该平台具有低成本、低功耗、分布式和自组织的特性。Menon等（2013）提出了采用无线传感器网络监测河流水质，并设计了监测水中pH的传感器结点，该系统具有节电和低成本的特点，同时pH传感器模块亦可集成温度、电导率、溶解氧、浊度等传感器。Boulos（2017）提出了智慧排水网络建设技术，应用该技术主要对城市的污水排放系统进行实时监控，对可能出现的管网泄漏进行预警和响应，使得由排水管网泄漏而引发的公共健康风险降到*低。 杨明祥等（2014）结合当前水务发展遇到的实际问题和国家战略部署详细阐述了智慧水务建设的必要性和迫切性，提出落实顶层设计和完善评价体系的建议，为未来智慧水务建设提供了一定的参考。张一鸣等（2015）以TOE理论框架（Technology-Organization-Environment）为基础，结合智慧水务建设的具体情况，构建了智慧水务建设的TOE框架，利用TOE理论框架模型对影响智慧水务建设的各个因素在技术维度、组织维度和环境维度下进行分类分析，得出组织因素和技术因素是对智慧水务建设影响*大的两个模块。孙艳等（2015）通过设计污水处理厂物联网系统，规划系统总体架构和重点功能模块，并结合系统应用从运行监控、应急指挥、生产巡检、设备运维等方面，探讨“无人值守”型污水处理厂管理实施方案。物联网系统的融合与应用能够为污水处理厂管理提供信息感知、过程控制与分析决策的智能化技术手段，为“无人值守”管理模式的实践提供实施通道和支撑平台。张小娟等（2014）围绕北京水务中心工作提出智慧水务建设构想，建立智慧水务的总体架构，明确智慧水务建设任务为完善四大监测体系、五大控制体系，建设一个数据中心、构建统一的业务应用体系。田雨等（2014）在对水务业务进行分析的基础上，构建了基于水务业务对信息处理的智慧化依赖程度的智慧水务建设分析模型，在此基础上能够分析出水务业务的智慧水务建设处于迫切建设区、多元化建设区、建设完善区或缓建区。肖连风和傅仁轩（2012）提出了基于物联网的智慧水资源环境监测系统，对该系统的建设目标与建设内容进行了介绍，给出了系统的实现方案。胡传廉（2011）提出了城市“智慧水网”建设理念，以上海和江苏为例，探索了基于信息系统技术框架设计的信息化建设规划方法。于水和张琪（2016）对水污染治理的“智慧模式”与“传统模式”进行比较，从技术、手段、人力资源等角度分析了“智慧模式”具有感知、判断、分析能力，是一种更科学、高效的管理手段。张晓（2014）通过调研分析得出我国河流、湖泊、水库、近海海域的污染呈现总体上升态势，水污染是我国面临的*主要安全问题。我国平均每天要发生近5起水污染事件，全年共计1700起以上（刘俊卿和王浩，2013）。我国智慧水环境实践的主要问题包括水环境基础信息要素欠缺、资源共享服务有待提高、智能化水平相对偏低等（蔡阳，2016）。 综上所述，研究人员试图探索实现水环境信息自动采集、存储、处理、分析的智能实时监控手段，解决现实中存在的标准不统一、应用层次低、信息孤岛等实际问题。未来智慧水环境建设势必由物联网、云计算、深度学习所决定，它们是实现智慧水环境的技术保障，为水环境的实时监测、深度分析、挖掘、预警以及执法惩罚提供科学依据。智慧水环境研究涉及多学科交叉、融合等综合领域的知识，涉及的内涵和外延广泛，因此从智慧水环境平台建设为出发点，利用智慧水环境的大数据分析技术和物联网技术实现水环境智慧管理是未来水环境管理的新趋势。 1.1智慧水环境概念的提出 以物联网构建的在线监测系统为基础，以带有空间属性的水环境数据作为研究对象，以GIS的空间分析和空间数据挖掘为手段，借助物联网、云计算、大数据等相关技术，对各水库、河道、湖泊水质水体等情况及水环境质量都能实时监测预警。在此基础上建立起集污染源自动监控、污水处理过程监控、饮用水源地水质监测、地表水水质监测、生态遥感监测、预警应急等功能于一体的水环境综合管理服务系统，通过数据整合、网络整合和应用系统整合实现对水环境数据更深入、全面的感知，实现各种网络设备和系统更有效地互通和面向水环境业务更具有针对性和挖掘性的决策。打造一个集水环境智能感知、水环境业务综合管理、水环境管理科学决策和提升监管效能于一体的“智慧”水环境综合决策支持体系。智慧水环境的思想与智慧地球一脉相承，是智慧城市的一个核心组成。 1.2智慧水环境的内容 智慧水环境以“统一规划、统一标准、统一平台、统一数据”为建设理念，实现“四大平台、两大体系”的建设任务，从而实现水环境的统一监管，数据的统一共享，业务的综合管理、智慧应用。“四大平台”为实现感知与传输平台、数据管理与计算平台、资源共享与服务平台、综合决策平台，“两大体系”为标准化体系、数据安全体系。智慧水环境具有体系架构松耦合，可灵活扩展，数据分布式存储、动态更新、实时共享、权限管理、数据管理和在线监督统一实施的特点。其总体架构如图1.1所示。 两大体系是智慧水环境建设的基础，四大平台是智慧水环境建设的核心任务，涉及的技术主要是物联网技术、云计算平台技术、智能分析模型以及综合决策支持系统。 1.2.1构建智慧水环境物联网 以固定式水质自动监测站、小型岸边式水质自动监测站、浮标式水质自动监测站以及便携式地下排污管道水质监测装置组成的硬件基础设施，以及通信网络构建了智慧水环境物联网。通过智慧水环境物联网中的各种监测设备的联动，实现对流域、人江口、污水处理厂以及各企业排放污水管道的自动、实时监测，及时发现水环境的异常状况，对突发事件及时发现、及时预警。智慧水环境物联网是实现对水环境深度感知、智能预测、智慧应用的关键基础设施；同时，其解决了在高寒高冷地区冰封期水环境监测数据获取困难的难题。 1.浮标式水质自动监测站 将自主研发的以水质监测仪为核心的浮标式水质自动监测站应用于流域水环境监测中，浮标式水质自动监测站是运用传感器技术，结合浮标体、太阳能电源供电系统、数据传输设备组成的放置于水域内的小型水质监测系统，具有自动采集、处理、存储、传输流域水环境数据的能力，能够实时、连续监测氨氮、COD、pH、溶解氧、浊度、温度、电导率等水质参数，同时具有一定的扩展性。浮标式水质自动监测站实现了流域水质监测自动化、网络化，全面地掌握流域水体变化基本特征，解决了流域冰封期获取数据困难的问题，是流域水质保护地重要基础设施之一。浮标式水质自动监测站如图1.2所示。 2.固定式水质自动监测站 固定式水质自动监测站是基于标准化集装箱进行集成安装的一套完整的水质在线监测系统，将监测系统所有组成单元安装于标准的集装箱内，并在需要时可方便起吊、移址。监测项目有水温、浊度、pH、电导率、溶解氧、总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH3-N）、化学需氧量（COD）。集装箱式架构占地面积小，适宜野外防护性要求髙、可能移址的环境。将固定式水质自动监测站用于监控区域水源地的监测，是辖区水源地水环境监测的重要基础保障。固定式水质自动监测站如图1.3所示。 3.微型水质自动监测站 微型水质自动监测站是髙集成度的水质自动监测站，采用太阳能供电，具有轻巧、方便搬移的特点。将微型水质自动监测站应用于监测区域汇水口以及污水处理厂的出水口，具有对流域水环境点源污染进行实时监测的作用，同时能对突发性点源污染事故起到及时预警的作用。 4.便携式地下排污管道水质监测装置 目前，对城市地下排污管道内的水质监测困难。可以利用便携式地下排污管道水质监测装置对城市地下排污管道中的水质进行监测；通过对排污管道分区、分段多点监测和比对测量等，可以对排放管道中的污水污染浓度进行监测和跟踪，发现污水浓度变化的特殊管段，从而进行有目的和针对性的现场监管和治理。 将浮标式水质自动监测站、微型水质自动监测站
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