前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的物联网与人工智能在生态水环境治理的应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：实现生态水环境可持续发展是21世纪全人类奋斗的目标。当前我国的生态水环境面临资源匮乏和环境日益恶化等因素带来的严峻挑战，通过常规处理手段增加水资源重复利用率，提高污水处理厂处理负荷等方法已经跟不上生态水环境治理持续改变的需求。文章提出将物联网与人工智能技术应用于生态水环境整治过程中，实现生态水环境治理过程中多参数监测、治理模型耦合模拟、智能决策与治理过程的联合调控。
关键词：生态水环境；物联网；人工智能
前言
水利部在2012年全国水资源工作会议报告中提出，全国水功能区水质达标率仅为46%，全国2/3的城市存在不同程度的缺水状况，城市河网的水质大多都为V类，太湖流域一级水功能区全指标达标为35.4%，其中，保护区水质达标率仅为7.1%（2018.7数据），并且城市中存在的黑恶水体严重影响了城市居民的生产与生活。而水环境问题改善的难度非常之大的原因在于：（1）水网相互之间分割使得水域连通性较差；（2）地势平坦，平原地区较多，水的流通性弱；（3）城镇化发展进程加快，城市排污量大，入河污染物多且杂，污水处理厂的运行负荷远远不足；（4）人类的建筑物复杂多样，难以进行统筹调度。国家通过鼓励企业工艺创新，相关政策与环保指标，加大对污水处理厂的扶助治理水环境。但是，水环境问题的根源在于环境的承载能力与需求的矛盾，国家政策与企业工艺上的调整无法达到人们对于水环境的要求，要实现科学治理生态水环境必须因地制宜，采取合理的科学对策，行之有效的技术手段。因此，充分利用现代技术手段，将物联网与人工智能技术与生态水环境整治过程高度融合，应用于生态水环境治理的手段与方法，必将从理念、技术、管理方面推动生态水环境整治，统筹提升生态水环境整治智慧化管理和服务水平。
1生态水环境提升的智能技术需求
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，通俗地说，物联网就是物物相连的互联网。而人工智能主要包含机器感知、机器思维、机器学习与机器行为四个方面。将物联网与人工智能等技术应用于生态水环境整治过程主要包含信息采集、运行保障、联合控制、耦合模拟和智能决策这五个方面的需求。
1.1信息采集
信息的采集是生态水环境自动化、智能化建设最基础的需要。通过建设物联监控站点识别水体水环境的状态及沿河岸线变化、水利工程的状况，监测的范围主要包含水质监测、水位流量监测、视频监控和泵闸远程测控。运用智能水尺可以对水位流量自动采集与监测，水质（感官指标）自动监测，在主干河道、重点关注河段，自动监测总磷、浊度、溶解氧、透明度等多项水质参数，实现对河道、湖泊水库、闸站等区域水尺读数及水域范围的自动识别；基于雷达实现对明渠、城市排水管网流量流速的在线监测；基于视频监控，可以图像识别自然水体、漂浮物、污染情况、非正常闯入、水下鱼类以及突发水污染的感知识别。
1.2运行保障
物联网+联控联调系统平台是整个水环境系统运行的保障，其预报调度子系统利用系统共享信息源，管理监测系统采集的实时水雨情、工情、水质及视频信息等，结合协同决策管理需要，实时监控和评价区域内水雨情、水环境、工程运行状况及时空分布等。满足水文———水动力模拟计算引擎滚动驱动、数据同化河网初始场自动矫正，实现流域———区域———城市———圩区不同空间尺度关注点未来3~7天河道水质、水位、流量预报预警，提前指导决策，智慧精准处理。最终可以实现模型信息可视化，使得地理信息、可视化构模与模型库管理进行一体化的设计与集成，保证后台实现信息的自动交互。其联调联控可视化业务服务结合GIS、GPS、智能感知等技术手段，基于通用开发平台，支持各类手持智能操作系统（安卓、iOS）定制开发跨平台的移动综合业务应用系统（智能手机app、微信）为工作人员提供随时随地、方便快捷的移动业务信息处理平台，形成服务自动化、办公网络化、管理科学化、监管信息化的移动水利管理功能。
1.3联合控制
对于现地的泵站、闸门以及其他的水利工程设备实行三级联合控制管理模式，分别为现场手动控制、监控中心远程控制以及自动逻辑控制。其中泵闸的智能互馈管理控制功能如下：（1）闸泵现地工情监测功能：由遥测站和中心站两部分组成，包括水位、电量参数、闸门开度等，涉及闸门升、降、停，水泵启停状态以及各类故障报警信号。（2）闸泵远程控制功能：分层分布开放式结构控制权顺序为现地、远控。闸门的升、降、停操作，机组的开停机操作，辅助设备的启停操作等，以及智能互馈实时交互。（3）数据库记录与管理：存储水情、工情数据，对有关电气状况、运行工况、设备故障等信号顺序记录；实时水位和水量数据按设定时间段保存，并按时存入数据库，画面显示与报表打印。
2人工智能技术在生态水环境提升过程中的应用
2.1耦合模拟
生态水环境模型的建设需要对它进行合理化的耦合模拟，此模型有着以下的智能功能需求：（1）模型可以实现多尺度分级应用的需求和精度要求：对于不同空间的尺度模型分为流域模型、区域模型、城区模型、圩区模型。智能模型的多尺度分级解决了流域———区域———城区———圩区不同空间尺度、时间尺度模型定制与数据更新机制，满足模型的精度与模型时效性的双重要求。流域级别与区域级别，区域级别与城市嵌套耦合模型，且模型最小嵌套单元按照行政分区可以到街道社区，按照水利分区嵌套单元可以到圩区；（2）模型可以实现基础数据动态更新功能：对于不同时间的尺度模型要求的参数为下垫面、工程变化、工程调度和河流水系。充分考虑到对于不同空间尺度、时间尺度、时空尺度模型的定制和计算，构建智慧系统解决预测预报的业务功能需求；（3）“智能”模型的解耦离散和拼接：对河道进行分级定义拓扑关系，粗化和细化模型，进一步离散模型，按照行政区域和水利分区。智能模型的双向嵌套，以大尺度满足小尺度的模型模拟，利用模型嵌套耦合技术，小尺度模型外部节点与大尺度模型内部节点自动匹配按照统一的数据交互协议，如城区尺度大模型为圩区尺度小模型自动提供外边界，满足圩区模拟和预报的封闭识别。小尺度模型为大尺度模型外部节点提供产汇流过程。根据圩区集水区范围、下垫面特点、槽蓄量、工程运行参数，建立降雨———径流———河道入流关系诊断，避免模型粗化过程模拟精度降低，开展精度推演，智能模型参数自动校正，在线滚动计算接口配置技术，满足水文———水动力模拟边界条件自动更新，基于数据同化的河网初始场自动校正，参数自整定。
2.2智能决策
2.2.1系统可以实时监测各地水域水库的水雨情信息，结合近期的季节和气象条件，提前耦合模拟计算出未来水库容量的增减量，并能根据风险系数，迅速排序和计算未来会出现临界条件的水库信息，并自动生成决策信息发送到水库所在地和水库管理现场。2.2.2系统平台有更好的兼容性，可以将各地河流湖泊以及支流分段等实时信息集成与系统，以更加统筹作出决策。2.2.3具备水文统计的功能，即气象的变化对水文带来的影响。
2.3环境传感器和云服务技术
前智能水利的迅速发展，传感器成为了水环境治理不可或缺的元件，由于现地数据采集的必要性，“环境传感器”应运而生。环境传感器主要包括土壤温度传感器、空气温湿度传感器、蒸发传感器、雨量传感器、光照传感器、风速风向传感器等。其中，气体传感器、水环境检测传感器、土壤污染检测传感器是环境监测系统的“三大基石”。水环境云服务不仅仅是记录、存储原始数据，还要对各种原始数据进行加工、深度挖掘，从而为企业政府决策提供可靠的依据。同时，水环境装备的设备管理、网络状态、自校准与校准频率、远程维护等也是云服务特定的内容，见图2。
2.4水环境现场的装备智能化与物联网化监控摄像头在水环境监测中发挥着“耳目喉舌”的作用，在人工智能视觉技术的支持下，水污染、固废污染、土壤污染都可以更好的监测，为环境治理提供决策依据。
3结束语
在社会对于水环境的要求日益提高的背景下，物联网和人工智能技术对于水环境改善的应用将越来越广泛。政府部门以及广大水利技术人员应与时俱进，关注技术的发展前沿对于生态水环境的作用，统筹规划，科学治理。
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作者:王连强 吴海龙 陶君怡 单位:扬州大学
