水環(huán)境污染的智能感知與預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)研究

一、前言

水環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)和人類健康構(gòu)成重大威脅。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法存在數(shù)據(jù)更新滯后、監(jiān)測(cè)覆蓋范圍有限等問題，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)污染事件的實(shí)時(shí)感知和有效預(yù)測(cè)[1]。針對(duì)這一問題，研究并設(shè)計(jì)了一種水環(huán)境污染智能感知與預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，利用傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行污染預(yù)測(cè)，并構(gòu)建動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)制，以提高污染事件的響應(yīng)效率。主要圍繞系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方法、預(yù)測(cè)模型、預(yù)警機(jī)制及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)展開研究，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性和可靠性，為水環(huán)境治理提供技術(shù)支持。

二、水環(huán)境污染智能感知與預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)通過分層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境污染的實(shí)時(shí)感知、數(shù)據(jù)處理、污染預(yù)測(cè)與預(yù)警響應(yīng)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)涵蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理與應(yīng)用四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以提高水質(zhì)監(jiān)測(cè)的智能化水平，提升污染事件的響應(yīng)能力。

（一）系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用分層架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)處理層和應(yīng)用層，各層協(xié)同工作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集層利用水質(zhì)傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)水環(huán)境數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸層采用無線通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)處理層基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析水質(zhì)數(shù)據(jù)，應(yīng)用層提供污染監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)預(yù)警及可視化功能，便于管理人員決策。

（二）關(guān)鍵污染指標(biāo)與數(shù)據(jù)處理方法

系統(tǒng)選取PH、溶解氧、氨氮、電導(dǎo)率、濁度、化學(xué)需氧量等關(guān)鍵水質(zhì)指標(biāo)，通過分布式水質(zhì)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。數(shù)據(jù)采集后，系統(tǒng)進(jìn)行異常值檢測(cè)，剔除突變數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的可靠性。同時(shí)，采用移動(dòng)平均和卡爾曼濾波方法平滑數(shù)據(jù)，減少測(cè)量噪聲。為了提高預(yù)測(cè)模型的效果，系統(tǒng)利用主成分分析和自編碼器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，并通過滑動(dòng)窗口方法構(gòu)建時(shí)序數(shù)據(jù)集。

（三）預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化策略

針對(duì)水污染的非線性變化特性，系統(tǒng)集成多種預(yù)測(cè)模型，包括時(shí)間序列模型、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。時(shí)間序列分析采用ARIMA進(jìn)行短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)，支持向量機(jī)和隨機(jī)森林用于分類和回歸任務(wù)，XGBoost結(jié)合特征工程提升預(yù)測(cè)精度。深度學(xué)習(xí)部分采用LSTM處理長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并引入Transformer進(jìn)行全局趨勢(shì)建模[2]。為進(jìn)一步優(yōu)化模型性能，系統(tǒng)結(jié)合超參數(shù)優(yōu)化、多模型融合和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，提高預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

（四）預(yù)警機(jī)制與響應(yīng)策略

系統(tǒng)構(gòu)建多層級(jí)預(yù)警機(jī)制，結(jié)合污染指標(biāo)閾值和智能算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警。預(yù)警分為低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)等級(jí)，系統(tǒng)根據(jù)污染趨勢(shì)和突變情況進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。異常檢測(cè)部分采用IsolationForest識(shí)別異常數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合LSTM-AE進(jìn)行深度異常檢測(cè)，確保預(yù)警的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)通過短信、App推送、郵件等方式通知相關(guān)部門，并提供GIS可視化支持，幫助管理人員快速定位污染源。結(jié)合歷史污染事件數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)生成應(yīng)急預(yù)案，提高污染治理的響應(yīng)效率[]。

三、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

（一）傳感器網(wǎng)絡(luò)部署與數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)現(xiàn)

在水環(huán)境污染智能感知系統(tǒng)中，傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署是基礎(chǔ)工作之一。為了獲得準(zhǔn)確的水質(zhì)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用了多個(gè)傳感器模塊，包括PH傳感器、溶解氧傳感器和濁度傳感器等，這些傳感器被合理地分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)[4。每個(gè)傳感器都能夠定時(shí)采集水體的不同環(huán)境參數(shù)，為后續(xù)的水質(zhì)分析和預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)采集過程中，傳感器通過GPIO接口獲取水質(zhì)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。為了確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性，數(shù)據(jù)采集模塊會(huì)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理（如去噪聲和數(shù)據(jù)清洗)，以消除外界干擾。采集到的數(shù)據(jù)隨后會(huì)被轉(zhuǎn)化為JSON格式進(jìn)行傳輸，以便于后續(xù)的存儲(chǔ)和分析。

例如，下面的代碼展示了如何從傳感器讀取數(shù)據(jù)并格式化為JSON格式。

import serialimport json#初始化串口通信ser serial.Serial(/dev/ttyUSBO'，9600)def read_sensor_data：#從傳感器讀取數(shù)據(jù)data ser.readline.decode('utf-8') .strip#格式化為JSONsensor_data 'pH'： float（data.split（’，')[o]），'DO'： float（data.split（'，')[），'Turbidity'： float（data.split('，')[2])}return json.dumps(sensor_data)#示例：采集一次數(shù)據(jù)data read_sensor_dataprint(\"SensorData：\"，data)通過這些步驟，系統(tǒng)能夠可靠地獲取水質(zhì)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支持。

（二）數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

在數(shù)據(jù)采集完成后，下一步是將這些數(shù)據(jù)通過無線通信技術(shù)進(jìn)行有效傳輸。為了實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，系統(tǒng)采用了LoRa技術(shù)，將數(shù)據(jù)從傳感器節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)街行姆?wù)器。LoRa網(wǎng)絡(luò)具有較長(zhǎng)的通信距離和較強(qiáng)的抗干擾能力，因此在大范圍的水質(zhì)監(jiān)測(cè)中非常適用。通過網(wǎng)關(guān)，采集的數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)和進(jìn)一步處理。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，系統(tǒng)使用MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理。通過數(shù)據(jù)庫，可以實(shí)時(shí)更新水質(zhì)數(shù)據(jù)，并通過查詢和分析功能進(jìn)行監(jiān)控。存儲(chǔ)系統(tǒng)不僅確保數(shù)據(jù)的安全性，同時(shí)也能夠支持大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)需求，保證系統(tǒng)的擴(kuò)展性。

例如，在數(shù)據(jù)傳輸過程中，傳感器數(shù)據(jù)被格式化并上傳到云平臺(tái)。如下所示的代碼演示了如何將采集的數(shù)據(jù)通過API發(fā)送到云服務(wù)器：

import requestsdef send data to cloud(sensor data)：#設(shè)置云端API地址api_url \"https：//cloud.example.com/api/data\"headers {\"Content-Type\"： \"application/json\"}response requests.post(api_url，data=sensor_data，headers=headers)if response.status_code ：print(\"Data successfully sent to cloud.\")else：print(\"Failed to send data.\")#發(fā)送采集的傳感器數(shù)據(jù)send_data_to_cloud(data)通過這一過程，系統(tǒng)能夠?qū)?shí)時(shí)的水質(zhì)數(shù)據(jù)傳輸至云端，并進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。

（三）預(yù)測(cè)模型的算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化

預(yù)測(cè)模型的核心任務(wù)是對(duì)未來水質(zhì)的變化趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，以便及時(shí)預(yù)警水環(huán)境的污染風(fēng)險(xiǎn)。為了處理時(shí)序數(shù)據(jù)，系統(tǒng)選用了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為預(yù)測(cè)模型。LSTM特別適合于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠有效捕捉水質(zhì)變化的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。通過對(duì)歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，LSTM模型能夠預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)水質(zhì)的變化趨勢(shì)[5]。

在實(shí)現(xiàn)過程中，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。然后，通過將處理后的數(shù)據(jù)輸入LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練。為了提高模型的準(zhǔn)確性，采用了交叉驗(yàn)證和超參數(shù)優(yōu)化策略，如粒子群優(yōu)化（PSO）算法。

（四）預(yù)警系統(tǒng)的功能開發(fā)與集成

水環(huán)境污染預(yù)警系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果，判斷水質(zhì)是否存在污染風(fēng)險(xiǎn)，并在發(fā)生污染風(fēng)險(xiǎn)時(shí)及時(shí)發(fā)出預(yù)警信息。為了實(shí)現(xiàn)這一功能，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定的閾值和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，若檢測(cè)到水質(zhì)超過預(yù)定的安全范圍，系統(tǒng)將自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，并向相關(guān)人員發(fā)送預(yù)警信息。

在預(yù)警機(jī)制的實(shí)現(xiàn)過程中，系統(tǒng)根據(jù)水質(zhì)參數(shù)（如PH值、溶解氧、濁度等）與設(shè)定閾值的對(duì)比結(jié)果來評(píng)估水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)數(shù)據(jù)超過預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)將啟動(dòng)響應(yīng)機(jī)制，通過短信、App推送或電子郵件等方式通知相關(guān)人員。

以下代碼展示了如何基于水質(zhì)數(shù)據(jù)觸發(fā)預(yù)警： def trigger_alert（sensor_data）： threshold = 7 . 0 #設(shè)定 的預(yù)警閾值 if sensor_data['pH'] > threshold： #觸發(fā)預(yù)警并發(fā)送通知 send_notification( value exceeded threshold，action required！\") print(\"Alert triggered： pH exceeds threshold.\") def send_notification(message) ： #發(fā)送短信通知 print(f\"Notification： {message}\") #示例：根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)觸發(fā)預(yù)警 sensor_data 'pH'： 7.5， 'DO'： 5.0， 'Turbidity'：2.1 } trigger_alert(sensor_data)

通過這一模塊的實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)能夠在水質(zhì)發(fā)生異常時(shí)及時(shí)響應(yīng)，避免環(huán)境污染進(jìn)一步擴(kuò)大，提升了水環(huán)境監(jiān)測(cè)和管理的效率。

四、系統(tǒng)測(cè)試與評(píng)估

測(cè)試主要包括系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性以及穩(wěn)定性評(píng)估。通過對(duì)各個(gè)模塊的性能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與評(píng)估，確保系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和可靠性。

首先，在系統(tǒng)測(cè)試過程中，主要對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊的準(zhǔn)確性、預(yù)測(cè)模型的精度以及預(yù)警機(jī)制的響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行了詳細(xì)測(cè)試。數(shù)據(jù)采集模塊通過對(duì)不同水質(zhì)樣本進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了傳感器網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。在預(yù)測(cè)模型的評(píng)估中，研究人員使用了多組歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，并通過計(jì)算預(yù)測(cè)誤差和精度來評(píng)估模型的性能。此外，預(yù)警機(jī)制的響應(yīng)時(shí)間也通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了測(cè)試，確保系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出預(yù)警。

表1的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)展示了在不同時(shí)間點(diǎn)、不同污染水平下系統(tǒng)的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際測(cè)量值。

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，預(yù)測(cè)模型在各項(xiàng)指標(biāo)上的預(yù)測(cè)誤差較小。具體來說，PH值的預(yù)測(cè)誤差約為0.2，溶解氧（DO）的預(yù)測(cè)誤差約為 ，濁度的預(yù)測(cè)誤差約為 ，這些數(shù)據(jù)表明，預(yù)測(cè)模型能夠較為準(zhǔn)確地反映水環(huán)境的變化，為預(yù)警系統(tǒng)提供了可靠的依據(jù)。

在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，除了測(cè)試精度外，還需要評(píng)估系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間。測(cè)試結(jié)果顯示，系統(tǒng)能夠在污染物濃度超過閾值的情況下，迅速發(fā)出預(yù)警。實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)PH值超過7.9時(shí)，系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間為5秒鐘，確保了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。此外，系統(tǒng)的穩(wěn)定性測(cè)試表明，在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的情況下，系統(tǒng)能夠穩(wěn)定工作，數(shù)據(jù)傳輸無丟失，處理流程未發(fā)生異常。

五、結(jié)語

[1]王鑫.水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)及水污染防治策略分析[J].皮革制作與環(huán)保科技，2024，5(22)：36-38.

[2]趙會(huì)芳，熊巍，劉金亮.河湖水環(huán)境污染綜合治理對(duì)策及措施[J].化工管理，2024(29)：79-82.

[3]陳宏光.河流污染治理技術(shù)在河道水環(huán)境整治中的集成應(yīng)用分析[J].清洗世界，2024，40(09)：145-147.

研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)水環(huán)境污染智能感知與預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)模型及預(yù)警機(jī)制，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)水質(zhì)變化并預(yù)測(cè)潛在的污染風(fēng)險(xiǎn)。通過系統(tǒng)的測(cè)試與評(píng)估，驗(yàn)證了其在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性方面的優(yōu)異表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)能夠在多種水質(zhì)污染指標(biāo)上提供高精度的預(yù)測(cè)，且具有快速響應(yīng)的能力。未來，隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和預(yù)測(cè)模型的不斷優(yōu)化，系統(tǒng)有望在更多實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用，為水環(huán)境保護(hù)提供有效的技術(shù)支持。

[4]宋加瓊.環(huán)境監(jiān)測(cè)中提高水污染環(huán)境監(jiān)測(cè)質(zhì)量的措施[J].黑龍江環(huán)境通報(bào)，2024，37(09)：57-59.

■責(zé)任編輯：王穎振鄭凱津

參考文獻(xiàn)

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作者單位：江蘇南水科技有限公司