針對湖泊水體富營養(yǎng)化的水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)設(shè)計

楊小琛，劉翼翔，章航滔，張云慧

（1.湘潭大學公共管理學院，湖南 湘潭 411105；2.湘潭大學計算機學院 網(wǎng)絡(luò)安全學院，湖南 湘潭 411105；3.福建省水投勘測設(shè)計有限公司，福建 福州 350001）

聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）發(fā)布的世界規(guī)模水體富營養(yǎng)化研究結(jié)果顯示，在全球范圍內(nèi)，30%～40%的湖泊、水庫存在不同程度的富營養(yǎng)化影響[1]。藍藻水華的頻繁暴發(fā)，不僅破壞了湖泊水體的正常功能和生態(tài)環(huán)境，造成漁業(yè)生產(chǎn)的重大損失，而且嚴重威脅飲用水安全，危害人體健康，成為制約經(jīng)濟和社會持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)境因素之一。如何科學地預測湖泊水體富營養(yǎng)化的發(fā)生，以便于提前決策減少其帶來的不利影響是我國水資源保護工作亟需解決的重大問題。

2016 年12 月11 日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于全面推行河長制的意見》指出，全面推行河長制是落實綠色發(fā)展理念、推進生態(tài)文明建設(shè)的內(nèi)在要求，是解決中國復雜水問題、維護河湖健康生命的有效舉措，是完善水治理體系、保障國家水安全的制度創(chuàng)新。截至2018年，全國已有31個省推行河長制，建立河湖管護平臺，實現(xiàn)對河湖水體水質(zhì)及流量的實時監(jiān)控，形成全社會治水的良好氛圍。對湖泊水體進行自動、實時、全天候的監(jiān)測，能極大地節(jié)省人力物力；對監(jiān)測結(jié)果進行及時的預測預警，能為湖泊水體富營養(yǎng)化的預防治理方案設(shè)計提供理論技術(shù)支持；有利于提前防范水環(huán)境風險，實現(xiàn)水域防災減災[2-5]。基于此，本文結(jié)合云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代技術(shù)，構(gòu)建了一個較為完善的針對湖泊水體富營養(yǎng)化的水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)。

1 需求分析

系統(tǒng)需求分析是系統(tǒng)設(shè)計總體流程的不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。湖泊水體富營養(yǎng)化水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)的核心是對湖泊水體與富營養(yǎng)化相關(guān)的水質(zhì)指標進行實時監(jiān)測，通過數(shù)據(jù)的采集、處理、分析，建立相關(guān)預測及預警模型。通過對已運用的水質(zhì)監(jiān)測預警平臺系統(tǒng)調(diào)查分析研究，得到最基本的系統(tǒng)需求信息，分為功能需求和性能需求兩類。

1.1 功能需求

湖泊水體富營養(yǎng)化水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)主要功能包括數(shù)據(jù)采集、篩選處理、風險評估、風險預測、業(yè)務處理五大部分。結(jié)合國家發(fā)布的《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB 3838-2002），同時根據(jù)用戶要求設(shè)置相關(guān)閾值。

1.1.1 數(shù)據(jù)采集

利用現(xiàn)有的水質(zhì)自動檢測設(shè)備，對與湖泊水體富營養(yǎng)化相關(guān)的水質(zhì)指標進行監(jiān)測，同時做到數(shù)據(jù)收集、存儲及整理，并存入相應數(shù)據(jù)庫。

1.1.2 篩選處理

對所采泛型數(shù)據(jù)進行整理，篩選出可以精確反映湖泊水體富營養(yǎng)化狀況的數(shù)據(jù)；對所選數(shù)據(jù)做相應規(guī)范化處理，并存入相應數(shù)據(jù)庫，用于風險評估。

1.1.3 風險評估

能對規(guī)范處理數(shù)據(jù)進行評估分析，判別水質(zhì)數(shù)據(jù)是否存在異常，對異常數(shù)據(jù)進行標識處理，并存入相應數(shù)據(jù)庫。

1.1.4 風險預測

能根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)對湖泊水體富營養(yǎng)化狀況進行短期預測，判斷預測數(shù)據(jù)是否存在異常，對異常數(shù)據(jù)進行標識處理，并存入相應數(shù)據(jù)庫。

1.1.5 業(yè)務操作

系統(tǒng)需具備用戶管理、數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計分析、主界面實時顯示等若干功能。

1.2 性能需求

監(jiān)測預警系統(tǒng)的性能好壞與水文工作息息相關(guān)，除進行必要的功能需求分析外，還需要滿足系統(tǒng)性能需求，如系統(tǒng)響應速度、負載能力、安全性、可靠性、可用性、可維護性。除了用戶正常使用外，還要保證用戶使用體驗及系統(tǒng)安全運行。

2 系統(tǒng)模型架構(gòu)

湖泊水體富營養(yǎng)化監(jiān)測預警系統(tǒng)設(shè)計初衷是為湖泊水污染治理提供一個集數(shù)據(jù)采集、管理、挖掘和預測預警于一體的輔助決策工具。通過大量數(shù)據(jù)的分析整理，探討水質(zhì)指標與富營養(yǎng)化之間的關(guān)系，進而建立模型，通過上述需求分析及對現(xiàn)有水體富營養(yǎng)化監(jiān)測預警系統(tǒng)的調(diào)查研究，選用物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)構(gòu)建系統(tǒng)模型，主要包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應用層3個層面，具體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)模型架構(gòu)

2.1 感知層

感知層的核心是搭載有傳感器、監(jiān)測儀的嵌入式平臺，主要功能是收集、篩選水質(zhì)參數(shù)，并對所采數(shù)據(jù)進行遍歷、規(guī)范處理。實時采集各類水質(zhì)參數(shù)，交由嵌入式平臺進行篩選和規(guī)范化處理，以期剔除異常數(shù)據(jù)和消除參數(shù)間量綱不同所造成的影響。

2.2 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層的核心是通信模塊，將處理后的數(shù)據(jù)及設(shè)備信息上傳云平臺進行存儲，是保證感知層采集、處理得到的數(shù)據(jù)能長距離傳輸至云數(shù)據(jù)庫進行存儲的關(guān)鍵。

2.3 應用層

應用層的核心是部署有預測、評級模型的信息可視化平臺，主要有兩大功能：①對感知層采集到的歷時水體參數(shù)進行預測、評級處理。預測模型以相關(guān)水域近段時間內(nèi)采集到的歷時數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對相關(guān)水質(zhì)參數(shù)進行短期預測；評級模型對預測模型所得參數(shù)進行分析，通過等級標識對相關(guān)水域水體富營養(yǎng)化程度進行分類，對富營養(yǎng)化程度較高水域進行預警。②將各類數(shù)據(jù)信息以可視化的形式呈現(xiàn)給用戶，并滿足諸如用戶管理、水質(zhì)數(shù)據(jù)查詢、預警信息查詢等信息系統(tǒng)基本業(yè)務操作。

3 系統(tǒng)概要設(shè)計

采用模塊化的系統(tǒng)設(shè)計原理，進行系統(tǒng)概要設(shè)計。依據(jù)需求分析提取系統(tǒng)功能，將系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)收集、遍歷規(guī)范、參數(shù)預測、評估預警、應用交互5 類子系統(tǒng)及基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫、分析預測數(shù)據(jù)庫、用戶數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫4 類數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)流如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流

4 系統(tǒng)詳細設(shè)計

4.1 子系統(tǒng)設(shè)計

4.1.1 數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)是結(jié)合現(xiàn)有評價模型所需因子，諸如氨氮、TN、TP、CODMn、pH、Chla等[6，7]，在嵌入式平臺上部署水質(zhì)監(jiān)測設(shè)備，實時獲取水質(zhì)參數(shù)；部署通信模組，傳輸數(shù)據(jù)信息；部署定位模組，獲取位置信息。

4.1.2 遍歷規(guī)范子系統(tǒng)

遍歷規(guī)范子系統(tǒng)是通過嵌入式平臺對所采集的數(shù)據(jù)進行遍歷編號及數(shù)據(jù)預處理，使用信號濾波器函數(shù)對設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進行電信號去噪處理。根據(jù)國家《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB3838-2002），參考比重法、極值變換法、歸一化處理法、功效系數(shù)法、線性比例變換法等去量綱處理方法進行規(guī)范化處理，消除不同參數(shù)間量綱不同所造成的影響，并保持不同指標數(shù)據(jù)的差異性。

4.1.3 參數(shù)預測子系統(tǒng)

參數(shù)預測子系統(tǒng)部署有基于人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預測模型，網(wǎng)絡(luò)以遍歷規(guī)范子系統(tǒng)提供的歷時水質(zhì)數(shù)據(jù)為輸入，對各類采集數(shù)據(jù)進行短期預測，輸出結(jié)果為不同時序下的水質(zhì)參數(shù)預測值。

4.1.4 評估預警子系統(tǒng)

評估預警子系統(tǒng)是對監(jiān)測數(shù)據(jù)更高層次的應用，在云服務器端采用目前已經(jīng)完成構(gòu)建并廣泛應用的數(shù)學模型及算法，諸如模糊綜合評價法[6]、聯(lián)系云模型[7]等，對各預測數(shù)據(jù)進行風險評級，將所得結(jié)果與發(fā)出預警信息的評級上、下限進行比較，如果超出該范圍，則記錄時間、地點并進行預警提示，為環(huán)保工作者及時決策提供依據(jù)。

4.1.5 業(yè)務操作子系統(tǒng)

業(yè)務操作子系統(tǒng)是為了更好地滿足受眾需求，在不考慮游客瀏覽情況下，將主要受眾確定為環(huán)保工作者，包括環(huán)保局、水利局、監(jiān)測站等相關(guān)水利工作人員，主要實現(xiàn)功能記述如下。

（1）系統(tǒng)管理。系統(tǒng)記錄用戶基本信息，可實現(xiàn)系統(tǒng)登錄、密碼修改、配置設(shè)置、權(quán)限更改等基本操作；用戶可以根據(jù)需要自行更換評級模型算法；用戶可以重新訓練并更換人工智能預測模型。

（2）信息管理。用戶可通過設(shè)備編號、地點名稱、時間點、時間段等變量值，實現(xiàn)對系統(tǒng)歷時數(shù)據(jù)、預測數(shù)據(jù)、預警信息的查詢活動；同時，可以進行信息發(fā)布。

（3）信息可視化。系統(tǒng)會根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、預測數(shù)據(jù)生成并展示不同的動態(tài)折線圖表及評級級別；同時，可以根據(jù)用戶所選的時間段生成報表及走勢折線圖。

4.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫分為基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫、分析預測數(shù)據(jù)庫、用戶數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫四大部分。

4.2.1 基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫

基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫包括監(jiān)測點編號、監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)、監(jiān)測點位置信息、周邊環(huán)境信息、采集時間、數(shù)據(jù)編號、規(guī)范處理后的水質(zhì)數(shù)據(jù)等。

4.2.2 分析預測數(shù)據(jù)庫

分析預測數(shù)據(jù)庫包括預測評級模型信息、不同監(jiān)測點的預測數(shù)據(jù)及富營養(yǎng)化評級信息。

4.2.3 用戶數(shù)據(jù)庫

用戶數(shù)據(jù)庫包括用戶的賬號、密碼、手機號、工作單位、用戶權(quán)限等基本信息及用戶發(fā)布等信息。

4.2.4 歷史數(shù)據(jù)庫

歷史數(shù)據(jù)庫包括各地以往暴發(fā)富營養(yǎng)化災害的歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)及應對策略。

5 結(jié)語

本文結(jié)合云計算、人工智能技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)和模塊化系統(tǒng)設(shè)計，完成需求分析、架構(gòu)選取、概要設(shè)計、詳細設(shè)計等系統(tǒng)設(shè)計工作，給出較為詳細的設(shè)計方案，為湖泊水體富營養(yǎng)化水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)設(shè)計提供理論支持，以期對我國相關(guān)的水體水質(zhì)監(jiān)測預警系統(tǒng)的設(shè)計起到參考作用。