水华预测预警系统
水华预测预警系统使用计划方案(六)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是指湖泊、水库、河流等水体中大量浮游植物迅速繁殖，形成大面积的水体富营养化现象，对水体生态环境和水质安全造成严重威胁。
水华的形成与水体中的营养盐浓度、水温、光照等因素密切相关，因此，通过监测和预测这些因素的变化情况，可以提前预警水华的发生，采取相应的措施进行防治，保护水体生态环境和水质安全。
二、工作原理水华预测预警系统通过监测水体中的营养盐浓度、水温、光照等因素的变化情况，结合历史数据和数学模型，预测水华的发生概率和程度，并及时发出预警信号。
系统主要包括数据采集、数据处理、模型建立和预警发布四个模块。
1.数据采集：通过在水体中设置传感器，实时监测水体中的营养盐浓度、水温、光照等因素的变化情况，并将数据传输到数据处理模块。
2.数据处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等，然后将预处理后的数据输入到模型建立模块。
3.模型建立：根据历史数据和实时监测数据，建立水华预测模型，采用机器学习、统计学等方法进行模型训练和优化，得到水华发生的概率和程度预测结果。
4.预警发布：根据模型预测结果，结合预警阈值设定，判断水华的发生概率和程度是否超过预警阈值，如果超过，则发出预警信号，通知相关部门和人员采取相应的防治措施。
三、实施计划步骤1.系统需求分析：根据实际需求，明确水华预测预警系统的功能和性能要求。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计水华预测预警系统的整体架构和各个模块的功能和接口。
3.硬件采购和安装：根据系统设计，采购所需的传感器、服务器等硬件设备，并进行安装和调试。
4.软件开发：根据系统设计，开发数据采集、数据处理、模型建立和预警发布等模块的软件。
5.系统集成和测试：将硬件设备和软件模块进行集成，进行系统测试和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
6.系统部署和培训：将水华预测预警系统部署到实际应用环境中，并对相关人员进行培训，确保系统的正常运行和有效使用。
蓝藻水华的预警监测体系
蓝藻水华的预警监测体系孟大鹏YSI (China) ltd. Co,.市场和战略规划部部中国北京市朝阳区东四环中路39号华业国际中心A座605室dmeng@ysi-china.摘要：通过分析影响蓝藻生长的因素，综合运用卫星遥感、在线、采样、剖面和自容等多种监测方式和浮标、AUV等多种平台，选择具有短期、长期预警意义的参数和对监控污染有指向意义的参数来监测。
同时结合多种来源的数据进行综合的分析、修正和校准，在蓝藻的浓度、种类、藻毒素的浓度和现场实测数据之间建立相应的联系，以了解水华爆发的规律并建立当地水华的预警模型关键词：蓝藻，水华，预警1.引言蓝藻水华在很多研究当中被认为是湖泊等水体富营养化的结果之一，从对水华的统计上看，水体富营养化最常见的结果就是导致由于藻类大量繁殖形成的水华现象。
蓝藻水华最根本的对策是减少水体的营养盐输入水平。
实际上，污染的排放取决于人类生活和经济活动的规模、区域和方式。
改变任何地区现有的经济活动的规模、区域和方式毫无疑问是一个长期和复杂的系统工程。
其过程往往耗资巨大、操作复杂、历时数年甚至几十年，影响区域内各行各业人民的生活、工作。
许多对蓝藻的持续研究表明，很多爆发过蓝藻的湖泊在随后的十几年乃至几十年内持续在夏季爆发的比例非常高。
甚至可以说，在国内湖泊富营养化比较严重的情况下，蓝藻爆发的威胁毫无疑问将在很长的一段时间内存在。
在这种情况下，在蓝藻水华爆发前和爆发时的应急处理将是环境监管部门应对蓝藻水华事件的常态。
而目前中国近70%以上的湖泊存在着富营养化的事实也表明蓝藻水华频发态势将在未来一段时间内依然持续。
因此应对蓝藻的威胁的应急处理将是降低经济、社会和生态损失必不可少的有效措施。
而有效的应急处理首先需要掌握准确的水华态势以及提前预测蓝藻的爆发，而越早预测到蓝藻水华的爆发，应急处理措施的效率就会越高，越有效，蓝藻水华所引起的各种损失也会被控制在最低的范围内。
因此可以说建立有效的蓝藻水华预警监测系统是保证应急处理机制有效的先决条件，也是目前应对蓝藻水华威胁的必由之路。
太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建
太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建黄君;张虎军;江岚;宋挺;戴敏【摘要】近年来随着浅水型湖泊的富营养化进程不断加快,蓝藻水华暴发现象也频繁出现,采用科学、全面的手段对太湖蓝藻暴发进行预警十分必要.根据太湖蓝藻预警监测中使用的现场巡视、卫星遥感、实验室分析、自动监测等监测技术手段,分别建立各自监测系统,结合各监测系统特点和相互关系,对太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建进行了探讨,以期能够更好地开展太湖蓝藻水华预警监测工作,为确保太湖地区饮用水安全,提高环保部门应对太湖蓝藻水华暴发的能力,为政府决策提供技术支持和保障.【期刊名称】《中国环境监测》【年(卷),期】2015(031)001【总页数】7页(P139-145)【关键词】蓝藻水华;预警监测;监测系统;太湖【作者】黄君;张虎军;江岚;宋挺;戴敏【作者单位】无锡市环境监测中心站,江苏无锡214121;无锡市环境监测中心站,江苏无锡214121;无锡市环境监测中心站,江苏无锡214121;无锡市环境监测中心站,江苏无锡214121;无锡中讯检测技术有限公司,江苏无锡214423【正文语种】中文【中图分类】X84湖泊富营养化和蓝藻水华暴发是当前我国湖泊面临的最重要的环境问题之一，也是全世界关注的湖泊富营养化控制的焦点［1］。
近年来我国内陆湖泊面临的一个主要问题是水体的富营养化，蓝藻水华频繁暴发，不仅破坏水体景观和生态系统平衡，而且由于蓝藻在生长过程中释放毒素，消耗溶解氧，引起水体生物大量死亡，湖泊水质恶化，严重威胁了湖泊周围地区的饮用水安全［2］。
尤其是2007年5月暴发的“太湖饮用水危机”更是给我们敲响了警钟，并进一步凸现了我国湖泊富营养化的严峻局面和蓝藻水华频发的现状［3］。
湖泊富营养化治理和控制蓝藻水华尤其迫切，对于太湖蓝藻水华预警监测工作提出了更高的要求，如何发挥各种预警监测技术手段的特点，并建立联系各种技术手段的预警监测系统，发挥预警监测系统在太湖蓝藻水华预警监测工作中的积极作用显得尤为重要。
水华预测预警系统使用计划方案(五)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是指湖泊、河流等水体中大量浮游植物繁殖、聚集形成的一种现象，会对水体的生态环境和水质造成严重破坏。
为了及时预测和预警水华的发生，保护水体生态环境，需要建立一套水华预测预警系统。
二、工作原理水华预测预警系统主要通过监测水体中的环境因子和浮游植物的生长情况，利用数学模型和算法进行数据分析和预测。
系统通过实时监测水体中的温度、营养盐浓度、溶解氧含量等环境因子，并结合浮游植物的密度、种类等指标，进行数据分析和建模，预测出水华发生的可能性和程度。
三、实施计划步骤1.系统需求分析：明确水华预测预警系统的功能需求和性能指标，制定详细的技术规格书。
2.数据采集和处理：选取合适的传感器和监测设备，实时采集水体中的环境因子和浮游植物的生长情况数据，并进行数据处理和清洗。
3.建立数学模型和算法：根据采集到的数据，建立水华预测预警模型，选择合适的算法进行数据分析和预测。
4.系统开发和集成：根据需求分析和技术规格书，进行系统开发和集成，包括前端界面设计、后端数据处理和算法实现等。
5.系统测试和优化：对系统进行功能测试和性能优化，确保系统的稳定性和准确性。
6.系统部署和应用：将水华预测预警系统部署在水体监测站点，实时监测水华的发生情况，并及时发出预警信号。
7.系统运维和管理：建立系统运维和管理机制，定期对系统进行检查和维护，确保系统的正常运行。
四、适用范围水华预测预警系统适用于湖泊、河流等水体的水华监测和预警工作，可以帮助保护水体生态环境，减少水华对水质的影响。
五、创新要点1.系统采用先进的传感器和监测设备，能够实时监测水体中的环境因子和浮游植物的生长情况。
2.系统采用先进的数学模型和算法，能够准确预测水华的发生可能性和程度。
3.系统具有良好的用户界面和操作体验，方便用户使用和管理系统。
六、预期效果1.及时预测和预警水华的发生，提高水体生态环境的保护能力。
2.减少水华对水质的影响，保障水体的可持续利用。
太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建
・管理与改革・太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建徐恒省,洪维民,王亚超,翁建中,李继影(苏州市环境监测中心站,江苏 苏州 215004)摘 要:从预警机制的建立与分工、预警监测时间的确定、预警监测的启动、预警信息的发布、预警监测的终止、预警监测的工作流程等方面,建立了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系。
指出了政府必须在资金、物资、人才、技术等方面给予预警监测体系充足的保障,确保预警监测体系长期有效地运行。
关键词:太湖;蓝藻水华;预警监测体系中图分类号:X507 文献标识码:C 文章编号:100622009(2008)01-0001-03Early W arn i n g M on itor i n g System Est ablishm en t to Cyanobacter i aBloo m 2form i n g of Source W a ter S ite i n the Ta i hu LakeXU Heng 2sheng,HONG W ei 2m in,WANG Ya 2chao,W E NG J ian 2zhong,L I J i 2ying(Suzhou Environm enta l M onitoring Central S ta tion,Suzhou,J iangsu 215004,China )Abstract:The early warning monit oring syste m of the Taihu Lake cyanobacteria bl oom 2f or m ing was estab 2lished fr om ,early warning monit oring establishment and task distributi on,ti m e of cyanobacteria bl oom 2f or m ing,start of the e mergency monit oring,publicati on of the inf or mati on,st op of the e mergency monit oring,chart fl ow of e mergency monit oring .The government should support the working gr oup of early warning monit oring at budget,material res ources,talented pers on,technol ogy for l ong 2ti m e effective operati on of the monit oring .Key words:The Taihu Lake;Cyanobacteria bl oom 2f or m ing;Early war m ing monit oring syste m收稿日期:2007-11-04;修订日期:2008-01-13作者简介:徐恒省(1972—),男,江苏连云港人,工程师,大学,从事生态环境监测工作。
水华预测预警系统使用计划方案(一)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是一种由藻类大量繁殖而引起的水体异常变色现象，会对水质造成严重污染，影响水生态系统的稳定。
为了及时预警和控制水华的发生，提高水体的水质，保护生态环境，需要建立一个水华预测预警系统。
二、工作原理水华预测预警系统主要通过监测水体中的藻类浓度和环境因素来预测水华的发生。
系统通过传感器实时监测水体中的溶解氧、温度、光照强度等环境因素，同时通过水样采集和分析，获取水体中藻类的浓度。
系统会根据监测到的数据进行分析和预测，当监测到藻类浓度超过一定阈值或环境因素异常时，系统会发出预警信号。
三、实施计划步骤1.系统需求分析：明确水华预测预警系统的功能和性能要求，包括监测参数、预警阈值、数据处理算法等。
2.硬件设备采购：根据系统需求，采购合适的传感器、监测设备、数据采集设备等硬件设备。
3.软件开发：开发系统的数据采集、数据分析、预测算法等核心功能模块，并设计用户界面。
4.系统集成测试：将硬件设备和软件系统进行集成，并进行系统测试，确保系统的稳定性和准确性。
5.系统部署与调试：将系统部署到实际的水体监测点，进行调试和优化，确保系统能够正常运行。
6.系统运行与维护：系统正式投入使用后，需要进行定期的数据采集和分析，及时处理预警信息，并进行系统的维护和更新。
四、适用范围水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等。
系统可以根据不同的水体特点进行定制化，以适应不同水体的监测和预测需求。
五、创新要点1.多参数监测：系统采用多个传感器监测水体的多个参数，提高监测的准确性和全面性。
2.数据分析算法：系统采用先进的数据分析算法，结合历史数据和实时数据进行预测，提高预测的准确性和及时性。
3.实时预警：系统可以实时监测水体的状态，并在监测到异常时立即发出预警信号，提高预警的及时性和效果。
六、预期效果1.及时预警：系统能够准确预测水华的发生，并及时发出预警信号，帮助相关部门采取措施控制水华的发展。
水华预测预警系统使用计划方案(九)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是一种水体富营养化的现象，由于水中营养物质过多，导致藻类大量繁殖，使水体变绿，甚至形成水华。
水华不仅破坏了水体生态环境，还对水体生物和人类健康造成了威胁。
因此，建立一套水华预测预警系统是非常必要的。
二、工作原理水华预测预警系统基于水体中的环境因素和藻类生长模型，通过收集水体中的环境数据和藻类生长数据，进行数据分析和模型建立，预测水华的发生概率，并及时发出预警。
具体工作原理如下：1.数据收集：系统通过传感器和监测设备收集水体中的环境数据，包括水温、溶解氧、氨氮、总磷等指标，以及藻类浓度和种类等数据。
2.数据分析：系统对收集到的数据进行分析，通过建立环境因素与藻类生长之间的关系模型，预测水华的发生概率。
3.预测预警：根据数据分析的结果，系统判断水华的发生概率是否超过预警阈值，如果超过则发出预警信号。
4.预警通知：系统将预警信息发送给相关部门和群众，提醒他们采取相应的防范措施。
三、实施计划步骤1.系统需求分析：与相关部门和专家进行沟通，确定水华预测预警系统的功能需求和技术要求。
2.数据采集与处理：选取合适的传感器和监测设备，建立数据采集网络，并对采集到的数据进行处理和存储。
3.模型建立与优化：根据收集到的数据，建立环境因素与藻类生长之间的关系模型，并对模型进行优化和验证。
4.系统开发与测试：根据系统需求和技术要求，进行系统开发和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
5.实施与推广：将水华预测预警系统部署到实际应用场景中，并进行推广和宣传，提高系统的使用率和影响力。
四、适用范围水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等。
尤其对于水体富营养化较为严重的地区，水华预测预警系统可以提供及时有效的预警信息，帮助相关部门采取措施防止水华的发生。
五、创新要点1.数据分析模型：水华预测预警系统建立了环境因素与藻类生长之间的关系模型，通过数据分析预测水华的发生概率，提高了预测准确性。
湖库水质监测与水华预警信息系统
湖库水质监测与水华预警信息系统郝启文;王小艺;许继平;刘载文;盛璐;何多多【摘要】Aiming at the relatively backward-status of water-quality monitoring for lake and reservoir and the information technology development of water-boom forecasting warning, an intelligent information system including water-quality monitoring, water-boom forecasting and warning is developed. The system is built by the language of C++ of Visual Studio 2010, integrating network communication, Geographic Information System(GIS) and database(SQL2005) key technology. The function of real-time monitor and higher accuracy of long-term prediction for lake water-blooms is achieved through the gray-Back Propagation(BP) neural network model, which provides an effective decision-making platform for environmental protection departments to preventrnand control lake water-bloom.%针对当前湖库水质监测及水华预测预警信息化发展相对落后的现状,开发一套集水质监测、水华预测预警功能于一体的智能化信息系统.采用Visual Studio 2010中的C++语言进行系统平台搭建,将网络通信、地理信息系统、SQL2005数据库等技术相结合,对湖库水质信息进行实时监测,并通过灰色-BP神经网络模型实现对湖库藻类水华较高精度的中长期预测预警的功能,为环保部门进行湖库水华防治提供有效的信息化决策平台.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(039)001【总页数】4页(P287-289,293)【关键词】实时监测;地理信息系统;结构化查询语言;BP神经网络;水华预测预警;通用分组无线服务【作者】郝启文;王小艺;许继平;刘载文;盛璐;何多多【作者单位】北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述随着全球水体富营养化的加剧，湖库发生水华现象越来越普遍，其造成的环境和经济问题越来越引起人们的关注[1]。
水华预测预警系统使用计划方案(三)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景：水华是指水体中大量的藻类密集生长，导致水体浑浊、变色，并产生大量的有害物质，对水质造成严重污染，威胁水生态系统的健康。
水华的形成与水体的营养盐浓度、水温、光照等因素密切相关，因此，通过对这些因素进行监测和预测，可以提前预警水华的发生，采取相应的措施进行防治。
二、工作原理：水华预测预警系统主要通过收集水体的营养盐浓度、水温、光照等数据，并结合历史数据和模型算法进行分析和预测。
系统会根据预测结果发出预警信号，提醒相关部门采取相应的措施，以减少水华的发生和影响。
三、实施计划步骤：1.系统建设：搭建水华预测预警系统的硬件和软件环境，包括数据采集设备、数据库、数据分析算法等。
2.数据采集：在水体中布置数据采集设备，定期收集水体的营养盐浓度、水温、光照等数据，并进行实时传输到系统数据库中。
3.数据分析：根据收集到的数据，结合历史数据和模型算法，进行数据分析和预测，得出水华发生的可能性和程度。
4.预警通知：根据预测结果，系统会自动发出预警通知，包括短信、邮件等方式，通知相关部门和人员采取相应的措施。
5.防治措施：根据预警通知，相关部门和人员会采取相应的防治措施，包括加强水体监测、调整水体营养盐浓度、控制光照等，以减少水华的发生和影响。
四、适用范围：水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等。
系统可以根据不同水体的特点进行定制化建设和应用，以提高预测和预警的准确性和及时性。
五、创新要点：1.数据采集设备的布置：通过合理布置数据采集设备，可以全面监测水体的营养盐浓度、水温、光照等因素，提高数据的准确性和可靠性。
2.数据分析和预测算法的优化：通过对历史数据和模型算法的不断优化，可以提高水华预测的准确性和可靠性，减少误报和漏报的情况。
3.多渠道预警通知：系统可以通过短信、邮件等多种方式发出预警通知，以确保相关部门和人员能够及时接收到预警信息。
六、预期效果：1.提前预警水华的发生：通过水华预测预警系统，可以提前预警水华的发生，提高对水华的防治效果。
水华预测预警系统使用计划方案(二)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景随着全球气候变化和人类活动的影响，水体富营养化问题日益严重，水华现象频繁发生，给水环境和生态系统带来了严重的威胁。
为了及时预测和预警水华事件，保护水体生态环境，我们计划开发一个水华预测预警系统。
二、工作原理水华预测预警系统基于水体监测数据和水华发生机理建立模型，通过对水体中的营养盐浓度、水温、光照等参数进行实时监测和分析，预测水华事件的可能发生时间和范围。
系统采用机器学习算法和数据挖掘技术，通过对历史数据的分析和模式识别，建立水华发生的预测模型，并结合实时监测数据进行实时预测和预警。
三、实施计划步骤1.数据收集和整理：收集水体监测数据、气象数据和水华事件的历史数据，并进行整理和清洗。
2.数据分析和模型建立：通过对历史数据的分析和模式识别，建立水华发生的预测模型。
3.实时监测系统搭建：搭建实时监测系统，包括传感器网络的布置和数据采集设备的安装。
4.模型优化和验证：通过对实时监测数据和预测模型的比对，对模型进行优化和验证。
5.预警系统开发和部署：开发水华预警系统，并将其部署在相关的监测站点和管理中心。
6.系统测试和调试：对水华预警系统进行测试和调试，确保系统的稳定性和准确性。
7.系统应用和推广：将水华预警系统应用于实际的水体监测和管理工作中，并进行推广和宣传。
四、适用范围水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等，可以帮助相关部门和管理者及时了解水华事件的发生情况，采取相应的措施进行应对和处理。
五、创新要点1.结合机器学习算法和数据挖掘技术，建立水华发生的预测模型，提高预测的准确性和可靠性。
2.搭建实时监测系统，实时采集水体监测数据，并与预测模型进行实时比对，实现实时预测和预警。
3.开发水华预警系统，实现对水华事件的实时监测、预测和预警，提供决策支持和应急响应。
六、预期效果1.及时预测和预警水华事件，提高对水体富营养化问题的监测和管理能力。
2.保护水体生态环境，减少水华事件对水生生物和生态系统的影响。
滇池蓝藻水华监测预警空间信息系统设计与实现
滇池蓝藻水华监测预警空间信息系统设计与实现房晟忠;颜翔;彭斌;吴勇;秦艳姣【摘要】针对昆明滇池蓝藻水华污染问题,以满足有关环境保护管理部门对滇池蓝藻水华的监测、治理及环境保护需求为前提,设计开发了滇池蓝藻水华监测预警空间信息系统.介绍了系统设计思路、系统体系结构和系统功能,并依托计算机软硬件环境与网络通信平台,基于基础地理数据、卫星遥感数据、地基遥感数据、气象水文数据和蓝藻水华专题数据,利用GIS、遥感监测、物联网、计算机网络等技术实现了系统开发,提供蓝藻水华数据地图浏览、综合查询、空间分析、遥感监测、视频监控、应急处置、报告输出等功能,辅助管理人员开展蓝藻水华监测预警工作.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】5页(P97-101)【关键词】蓝藻水华;遥感监测;定量反演;监测预警;应急处置【作者】房晟忠;颜翔;彭斌;吴勇;秦艳姣【作者单位】昆明市环境监测中心,云南昆明650228;昆明市环境监测中心,云南昆明650228;中国航天科工信息技术研究院,北京100070;中国航天科工信息技术研究院,北京100070;中国航天科工信息技术研究院,北京100070【正文语种】中文【中图分类】TP39;P2370 引言滇池是我国著名的高原淡水湖泊，属金沙江水系，位于昆明市南端，湖体略呈弓形，弓背向东，南北长约40 km，东西最宽处12.5 km，平均水深4.4 m，水面积300 km2，库容12.9亿立方米，素有“五百里滇池”的美誉。
滇池具有城市供水、工农业用水、调蓄、防洪、旅游、水产养殖等多种功能，是昆明生态安全格局的重要组成部分，对昆明市乃至全省社会经济发展起着至关重要的作用。
然而，由于80年代经济和社会的发展，大量的工业废水和生活污水排入滇池，超过了滇池水环境容量和自净能力，水体迅速富营养化，昔日的“高原明珠”蜕变为我国污染最严重的湖泊之一，成为全国环境污染的典型。
基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台
基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台杨宏伟;吴挺峰;张唯易;李未【摘要】To overcome the shortcomings of conventional algal bloom forecast system in acquiring data, this study applied the Internet of Things (IoT) technology to establish a data transmission network with three-layer structure, and thus secured data continuity. With improved retrieval approach of water quality parameters, technology of Wireless Sensor Network (WSN) and forecast model of algal bloom, the blue-green algal bloom forecast platform was developed. The evaluation demonstrates that the platform achieves an overall accuracy of 80% in forecasting blue-green blooms in Taihu Lake in next three days.%针对以往藻类水华预测系统在数据源方面存在的不足,采用物联网技术,实现基于三层网络传输结构的监测体系,保证了数据的时间连续性；并对遥感水质参数定量反演方法、中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型方面进行了改进.在此基础上,开发了太湖蓝藻预测预警平台,运行结果表明蓝藻水华未来3天的平均预测精度达到了80％以上.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)010【总页数】4页(P2841-2843,2860)【关键词】太湖;蓝藻水华;物联网;预警平台【作者】杨宏伟;吴挺峰;张唯易;李未【作者单位】南京大学地理与海洋科学学院,南京210093;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008【正文语种】中文【中图分类】TP391.45;TP790 引言太湖是我国存在严重蓝藻水华的最大湖泊，也是国务院指定重点治理的富营养化水域之一［1］。
水华预测预警系统使用计划方案(八)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景随着经济的快速发展和人口的增加，水体污染问题日益严重，水华现象频繁发生。
水华是指水体中大量浮游植物繁殖、聚集并形成大面积浮游植物的现象，严重影响水体的水质和生态环境。
为了及时预警和控制水华的发生，需要建立一套水华预测预警系统。
二、工作原理水华预测预警系统基于水体的水质监测数据和环境因素数据，通过建立数学模型，预测水华的发生概率，并给出相应的预警信号。
系统主要包括数据采集、数据处理、模型建立和预测预警四个模块。
1.数据采集：通过水质监测设备和环境监测设备，实时采集水质和环境因素数据，包括水温、溶解氧、浊度、叶绿素-a浓度、光照强度等。
2.数据处理：对采集到的数据进行质量控制和预处理，包括数据清洗、异常值处理、数据平滑等。
3.模型建立：根据历史数据和现场观测数据，建立水华发生的数学模型，包括相关性分析、回归分析、时间序列分析等方法。
4.预测预警：根据建立的模型，对未来一段时间内水华发生的概率进行预测，并根据预测结果给出相应的预警信号。
三、实施计划步骤1.需求分析：与相关部门和专家进行沟通，明确水华预测预警系统的功能需求和技术要求。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计水华预测预警系统的整体架构和模块划分。
3.数据采集：选购合适的水质监测设备和环境监测设备，安装并进行数据采集。
4.数据处理：编写数据处理算法，对采集到的数据进行质量控制和预处理。
5.模型建立：根据历史数据和现场观测数据，建立水华发生的数学模型。
6.预测预警：根据建立的模型，对未来一段时间内水华发生的概率进行预测，并给出相应的预警信号。
7.系统测试：对水华预测预警系统进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和准确性。
8.系统部署：将水华预测预警系统部署到实际使用环境中，与水质监测设备和环境监测设备进行联动。
9.系统运维：定期检查系统运行状态，及时处理故障和异常情况，保证系统的正常运行。
四、适用范围水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等。
水华预测预警系统
研发案例1. 北海水质监测、评价与水华预测预警系统1.1项目背景北海作为北京城内的最大水域之一，湖面约38公顷，湖岸线长3749米，平均水深1.5米，最深处达2.5米，属于北京重点河湖水系和重要景观，为城市的可持续发展提供基础保障。
然而从2001年开始，北京市包括北海在内的长河水系连年发生不同程度的水华，使鱼类成批死亡，水体呈现腥臭味，严重影响了河湖的观赏功能，给首都的生态环境和声誉带来了不良影响。
国家“十一五”计划纲要明确提出了环境综合治理和水体污染预测控制是建设社会主义和谐社会的一项重要议程，市政府十分重视北京河湖水系的水华防预和治理。
北京金控自动化技术有限公司与北京工商大学智能控制与测控网络实验室联合开发了一套水质远程监测、评价与水华预测预警系统，实现对北海水质进行及时、有效地远程监测和水华预测预警，从而为提前治理北海水华提供决策支持。
1.2系统结构水质监测与水华预警系统按照物理功能分类主要由三个部分组成，即：水质信息采集终端、GPRS网络及监控中心系统。
水质信息采集终端负责采集水质信息数据并将采集到的水质信息数据送上GPRS网络，GPRS 网络负责将水质信息数据通过Internet上传至监测中心，监测中心由监测中心服务器、数据库服务器和监测中心终端操作计算机构成，在相应的软件系统支持下完成对上传数据进行接收、处理及显示的功能。
系统功能结构图见网站链接。
/_d270685418.htm1.3功能介绍水质信息采集水质信息采集设备置有水质传感器和变送器。
采集的量有PH值、电导率、溶解氧、总磷、总氮、叶绿素浓度等。
传感器输出的模拟电平信号接入无线采集终端的ADC单元，采用单片机进行模拟量采集。
由单片机完成时间和水质信息数据打包，打包后的数据可由单片机外设接口将采集到的水质信息数据通过串口通信方式发送给后端的GPRS模块。
GPRS远程传输考虑到水质检测传感器的布点灵活、传输数据量不大、测量数据可根据用户设置的时间间隔进行传输等特点，选择GPRS无线网络技术用于水质信息的实时传输。
水华预测预警系统使用计划方案(七)
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是一种由蓝藻等水生植物引起的水体富营养化现象，会对水质、生态环境和人类健康造成严重影响。
为了及时预测和预警水华的发生，保护水体环境，需要建立一个水华预测预警系统。
该系统可以通过监测水体的环境参数和水华相关指标，利用数据分析和预测模型来预测水华的发生，并及时发出预警，以便采取相应的措施。
二、工作原理水华预测预警系统主要通过以下几个步骤来实现：1.数据采集：系统通过安装在水体中的传感器和监测设备，实时采集水体的环境参数，如温度、湿度、光照等，以及水华相关指标，如藻类浓度、叶绿素含量等。
2.数据传输：采集到的数据通过无线传输技术传输到数据处理中心，进行存储和分析。
3.数据分析：数据处理中心对采集到的数据进行分析和处理，利用数据挖掘和机器学习算法建立预测模型，预测水华的发生概率。
4.预警发出：当预测模型预测到水华的发生概率超过一定阈值时，系统会自动发出预警信息，通知相关部门和人员。
5.措施采取：相关部门和人员根据预警信息，采取相应的措施，如加强水体监测、增加水质调控措施等，以减少水华的发生和影响。
三、实施计划步骤1.系统设计：根据实际需求，确定系统的功能和性能要求，设计系统的硬件和软件架构。
2.设备安装：根据设计方案，选购和安装传感器和监测设备，确保能够准确采集水体的环境参数和水华相关指标。
3.数据传输：选择合适的无线传输技术，建立数据传输通道，确保采集到的数据能够及时传输到数据处理中心。
4.数据处理：建立数据处理中心，配置服务器和存储设备，进行数据存储和分析，建立预测模型。
5.预警发出：根据预测模型设定预警阈值，当预测到的水华发生概率超过阈值时，自动发出预警信息。
6.措施采取：相关部门和人员收到预警信息后，及时采取相应的措施，以减少水华的发生和影响。
四、适用范围水华预测预警系统适用于各类水体，包括湖泊、河流、水库等。
可以用于保护水源地、饮用水水源地、农田灌溉水源等，对于维护水体环境和保障人类健康具有重要意义。
水华预测预警系统使用计划方案
水华预测预警系统使用计划方案一、实施背景水华是水体富营养化的一种表现形式，是水中藻类、细菌等微生物过度繁殖所导致的。
水华会严重影响水体生态环境，破坏水生动植物的生存条件，同时也会对人类健康造成威胁。
因此，对于水华的预测和预警十分重要。
针对目前水华预测和预警工作中存在的不足，需要建立一套完整的水华预测预警系统，以提高水华预测的准确性和及时性，为水环境保护和管理提供科学依据。
二、工作原理水华预测预警系统主要采用遥感技术和数学模型相结合的方法进行水华预测和预警。
具体而言，系统通过遥感技术获取水体的光学特性、温度、浊度、叶绿素等参数，然后将这些参数输入到数学模型中进行计算，得出水华发生的可能性和预警等级。
三、适用范围该系统适用于各类水体，包括河流、湖泊、水库等。
同时，该系统也适用于各种水华类型，如蓝藻水华、绿藻水华等。
四、实施计划步骤1.系统设计和开发建立水华预测预警系统需要进行系统设计和开发。
具体而言，需要制定系统的功能需求、技术方案、数据采集和处理方案等。
2.数据采集和处理系统需要采集各类水体的遥感图像和水质数据，并进行处理。
数据来源可以包括卫星遥感、无人机遥感、水质监测站等。
3.数学模型建立和优化根据采集到的数据，建立合适的数学模型，以预测水华的发生可能性和预警等级。
同时，需要对模型进行优化，提高预测和预警的准确性。
4.系统测试和验证完成系统开发后，需要进行系统测试和验证。
具体而言，需要对系统的功能、性能、稳定性等进行测试和验证。
5.推广和应用系统测试和验证通过后，可以将系统推广到各地，并应用于实际工作中。
五、创新要点1.采用遥感技术和数学模型相结合的方法，提高预测和预警的准确性和及时性。
2.系统可以预测各种水华类型，具有较强的普适性。
3.系统可以实现自动化运行，减少人工干预。
六、预期效果1.提高水华预测和预警的准确性和及时性，为水环境保护和管理提供科学依据。
2.降低水华对生态环境和人类健康的影响。
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研发案例
1. 北海水质监测、评价与水华预测预警系统
1.1项目背景
北海作为北京城内的最大水域之一，湖面约38公顷，湖岸线长3749米，平均水深1.5米，最深处达2.5米，属于北京重点河湖水系和重要景观，为城市的可持续发展提供基础保障。
然而从2001年开始，北京市包括北海在内的长河水系连年发生不同程度的水华，使鱼类成批死亡，水体呈现腥臭味，严重影响了河湖的观赏功能，给首都的生态环境和声誉带来了不良影响。
国家“十一五”计划纲要明确提出了环境综合治理和水体污染预测控制是建设社会主义和谐社会的一项重要议程，市政府十分重视北京河湖水系的水华防预和治理。
北京金控自动化技术有限公司与北京工商大学智能控制与测控网络实验室联合开发了一套水质远程监测、评价与水华预测预警系统，实现对北海水质进行及时、有效地远程监测和水华预测预警，从而为提前治理北海水华提供决策支持。
1.2系统结构
水质监测与水华预警系统按照物理功能分类主要由三个部分组成，即：水质信息采集终端、GPRS网络及监控中心系统。
水质信息采集终端负责采集水质信息数据并将采集到的水质信息数据送上GPRS网络，GPRS 网络负责将水质信息数据通过Internet上传至监测中心，监测中心由监测中心服务器、数据库服务器和监测中心终端操作计算机构成，在相应的软件系统支持下完成对上传数据进行接收、处理及显示的功能。
系统功能结构图见网站链接。
/_d270685418.htm
1.3功能介绍
水质信息采集
水质信息采集设备置有水质传感器和变送器。
采集的量有PH值、电导率、溶解氧、总磷、总氮、叶绿素浓度等。
传感器输出的模拟电平信号接入无线采集终端的ADC单元，采用单片机进行模拟量采集。
由单片机完成时间和水质信息数据打包，打包后的数据可由单片机外设接口将采集到的水质信息数据通过串口通信方式发送给后端的GPRS模块。
GPRS远程传输
考虑到水质检测传感器的布点灵活、传输数据量不大、测量数据可根据用户设置的时间间隔进行传输等特点，选择GPRS无线网络技术用于水质信息的实时传输。
GPRS无线数据传输具有设备成本低、数据传输安全可靠、使用灵活方便等特点，非常适合远程数据传输上的应用。
对于水质信息实时监测系统来说，GPRS能够利用电信运营商的网络进行灵活的布点，而其流量计费的方式和较高的数据传输速度都符合水质信息的传输特点。
并且利用GPRS无线网络技术还可将不同水域的水质信息汇集到监测中心进行处理，从而实现一个监测中心同时对多个水域进行水质监测与水华预测。
水华上位系统
在水质监测与水华预警系统中，水质信息数据通过GPRS网络由监测中心服务器接收后，数据实时存储于数据库服务器中，终端操作计算机通过实时获取数据库中的水质信息数据，进行水质评价和水华预测预警处理。
1.4应用效果
北海水质监测、评价与水华预测预警系统搭建了灵活的人机操作界面，操作方便快捷，可以直观地显示、查询、统计和分析监测水质数据，并结合水环境的现状进行实时预测，以提供决策支持。
该项目的研制与开发为水环境的进一步治理提供有效的理论依据和实际应用系统，其推广应用可减少水环境治理周期、减低能源消耗、提高治理效果，为社会带来可观的经济效益。
2. 太湖水质移动监控以及水华预测系统
2.1项目背景
太湖位于长江三角洲的南部，正常水位3公尺时湖面积2,250平方公里，平均水深1.94公尺，蓄水27.2亿立方公尺，属于大型碟状浅水湖泊。
近年来，太湖地区人口和经济迅速发展，太湖长期沉积的富营养底泥与人类活动排放入湖的营养物相叠加，导致湖泊营养化日益严重。
然而太湖环境保护和治理措施相对滞后，自上世纪90年代初以来，太湖几乎年年都暴发不同程度的蓝藻水华，尤其是2007年，太湖出现了大面积蓝藻水华，造成了重大的经济损失和严重的社会影响。
“十五”期间环太湖地区各级政府虽然在点源、面源控制开展了大量工作，但是由于流域的人类活动和经济的快速发展，从太湖西北部进入太湖的污染物总量仍然逐年升高，太湖水质尚未得到根本改善。
针对太湖水质情况，北京金控自动化技术有限公司开发了一套水质移动监测以及水华预测的系统，搭建在太湖水质监测船只上，实时监控水质参数信息，评价水体富营养化，对水华发生进行预测，提前预报水华的爆发，有效地监控全湖的水质情况。
2.2项目概述
水质移动监测以及水华预测系统主要包括三个方面：现场水质数据采集、3G无线信道传输、上位监测中心，其总体框架见网页链接。
/_d270685418.htm
•现场水质数据采集
本系统是以防治太湖水华爆发为目的搭建的，因此水质检测项目涵盖了总磷(TP)、总氮(TN)、pH、溶解氧（DO）、叶绿素a(Chla)、透明度(SD)、水温、水色、地理位置等水华预警中的监测指标。
对于不同的监测项目，传感器类型各不相同，监测方式各异，根据其特点将传感器布置到优化设计的方位，以使监测更加有效可靠。
各类仪表和传感器通过电缆连接到数据采集处理终端，经过分析和处理获得标准规格的数据。
•3G无线信道传输
3G网络采用宽带射频信道，支持高速率业务，采用自适应天线及软件无线电技术，可以进行发信波束赋形，自适应地调整功率，减小系统自干扰，提高接收灵敏度，增大系统容量，其软件无线电技术应用在基站及终端产品中，对提高系统灵活性、降低成本具有至关重要的作用。
现场水质信息终端仪表通过3G无线信道传输，解决了仪表安放位置和布线的限制问题，能够将大量的现场信息高速传输到上位检测中心，具有高度的先进性和环境适应性。
•上位监测中心
通过3G无线网络传输上来的现场水质信息数据，按照时间以传感器仪表的编号名称依次存储到SQL数据库里。
系统结合GPS定位，以GIS地理信息技术为主体，对船只的实时状态和跟踪状态进行显示。
通过历史路径查询可以将船只所走的路线按天的形式在GIS图上显示，双击即可获得该移动点处水质信息的情况，对不同移动点的数据信息以折线图的形式比较显示。
除了实时状态查询和历史数据查询外，系统还能实现水体的富营养化评价和水华预测，对太湖水华进行及时预警。
2.3项目运行界面展示
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2.4应用效果
该系统能快速、准确的完成太湖水质检测数据的采集和无线传输，使检测人员能够实时查看船体行驶航线以及相应航路上的水质信息，还能够查询历史数据，进行后期的处理。
提供美观友好的监控画面，方便有关领导检查和监视；对水体进行富营养化评价，预测发现异常即自动报警。
该系统集流动监测、水上预测和快速预警等功能于一体，扩宽了太湖水域水质监测的范围，能够在船只巡逻的过程中实现水质的监控，观测水体富营养化的变化状态，具有相当完善的水华监控预警体系，自动化程度达到国内一流水平。