閩江流域水質自動監測預警預報平臺功能開發應用

摘要：結合科研課題，在福建省現有地表水監控平臺上拓展開發了閩江流域水環境預警預報功能。通過收集大量的閩江流域基礎地理信息數據和歷年水環境監測數據，并結合當前環境管理工作需要，對水質變化影響指標和預警實現功能進行了深入地分析研究，在此基礎上，通過平臺軟件設計，增加實時小時值預警、未達考核目標預警、水質下降預警、水質趨勢預警等功能，直觀地在平臺上警示，為各地提前預防污染事件和整治目標實現提供了有力的技術支持。

關鍵詞：閩江流域； 預警預報； 功能； 開發應用

中圖分類號：X830.2

文獻標識碼：A文章編號：16749944（2017）16005805

1引言

閩江是福建省第一大河，全長541 km，流經三明、南平、福州等地級市，涉及30多個縣（市、區）。流域面積約60992 km2，占全省面積的1/2。流域內經濟社會發展在全省占有舉足輕重的地位。為實時掌握閩江水環境質量和變化趨勢，提高預警預報能力，福建省從2003年起啟動水質自動站建設，目前閩江流域已建有39座水質自動站，占全省的近1/2。水站建成并投入運行后，對掌握水環境變化和污染預警，發揮了積極的作用。但從目前全省地表水監控平臺預警功能來看，只能實時顯示水質達標情況，缺乏進一步分析預判功能，預警功能單一，服務功能不顯著。基于這種情況，通過省環保廳課題，聯合福州、南平、三明監測站和聚光（杭州）科技有限公司科研人員，在現有省地表水監控平臺上拓展開發閩江流域水環境預警預報功能。

2拓展預警功能研究

該課題研究開發主要是在現有全省地表水監控平臺上拓展開發閩江流域水環境預警預報功能。增加的功能有實時小時值預警、未達考核目標預警、水質下降預警、水質趨勢預警等。課題組通過收集大量的閩江流域基礎地理信息數據和歷年水環境監測數據，結合當前環境管理工作需要，利用SPSS統計軟件，統計不同斷面不同指標的濃度值范圍，以及研究影響水質的各種因素，對不同斷面提出不同的預警值，并建立適合閩江流域水質預警預報模式。

2.1實時小時值預警

通過課題研究確定了各水站斷面對不同預警指標設置不同預警值和次數，基于現有的全省地表水水質自動監控平臺，對水質監控平臺中采集的實時小時數據，根據所構建的水質預警指標體系及規則，平臺進行自動預警判斷，并對預警指標超過預警設置值的，在平臺上出具預警單。當地接警人員可對預警單進行查看，并派發有關部門對預警內容進行排查，在規定的時間內在平臺預警單上進行反饋，供各級環境管理部門查詢。

2.2未達考核目標預警

為加強流域水環境保護工作，全省近幾年提出河長制，即各級政府主要負責人對當地水環境質量負責并進行年度考核。因此對照閩江流域各個水質考核斷面的水質考核要求，對當年累計至今的水質類別不達考核目標的斷面，系統會提前給出預警，并指出其影響水質的主要指標，供當地政府提前預防或整治。

2.3水質下降預警

按當年水質不能低于往年水質質量的原則，對各水站當年累計至今水質各污染物濃度均值較去年濃度均值升高（或變差）的指標進行預警。同時還對綜合系數升高的水站進行預警，并指出水質下降指標及變化幅度。

2.4斷面和河段趨勢預警

平臺基于時間序列模型，神經網絡模型建立的水質預警預報數學模型，研究率定模型有關參數，對閩江流域主要河段及所有水站斷面的水質進行預測，對預測的結果依據事先設定的預警規則提出預警。

3平臺預警功能設計與實現

3.1運行環境設計

該課題涉及的主要應用與現有的自動水站監控平臺息息相關，從用戶操作的統一與一致性出發，將該課題的應用直接集成到現有的自動水站監控平臺中。從而本平臺運行環境直接使用已有監控平臺的運行環境，只需另外配置一臺模型服務器，用于水質預測后臺計算。

模型服務器使用Linux （ ≥Kenerl 2.6.3 ）操作系統，同時支持Python 2.7及以上。

3.2平臺總體架構

整個平臺從架構層次上主要劃分為智能感知層、基礎設施層、數據資源層、平臺服務層、應用軟件層。詳見圖1。

3.3關鍵技術

3.3.1基于SOA進行系統設計，建立平臺統一服務總線

考慮到閩江流域水環境管理業務的靈活性和可擴展性，由于各種政策、規定和部門職能范圍經常調整，系統的業務功能和業務流程也會經常發生改變，平臺建設應該考慮如何對新的業務需求做出及時和快速響應的問題；另外，平臺與其它系統存在大量的信息關聯，要進行信息及數據的交換，平臺建設需要考慮在異構的系統間進行交互和協作的問題。

面向服務體系架構（Service-Oriented Architecture，SOA）是一種IT體系結構樣式，采用“松散耦合”的應用程序組件，基于這種松散耦合的特性，將服務合為各種應用程序。SOA支持將數據應用作為鏈接服務或可重復的任務進行集成，在需要時通過網絡訪問這些服務和任務。各服務啟動時都進行服務自注冊，將自身的服務注冊到系統的服務總線上。由服務總線將所有服務串在一起，統一管理，對外提供服務。各功能模塊之間需要交換時，通過服務總線進行服務查找、服務調用。這樣各功能模塊之間實現了松耦合，并能在不影響其他模塊的前提下，對新需求功能進行服務擴展。

3.3.2基于XML的數據交換規范

XML（eXtensible Markup Language，可擴展置標語言）是由W3C（World Wide Web Consortium，互聯網聯合組織）于1998年2月發布的一種標準，它是一種數據交換格式，允許在不同的系統或應用程序之間交換數據，通過一種網絡化的處理機構來遍歷數據，每個網絡節點存儲或處理數據并且將結果傳輸給相鄰的節點。它是一組用于設計數據格式和結構的規則和方法，易于生成便于不同的計算機和應用程序讀取的數據文件。endprint

3.3.3采用JAVA技術開發體系和J2EE技術平臺

JAVA技術已成為解決大型應用的事實標準和通用主流編程語言，符合J2EE規范的應用服務器則是構建面向對象的多層企業應用的中間核心平臺。因其具有易移植性，廣開放性、強安全性和支持快速開發等特性，成為面向對象開發應用的首選平臺。

J2EE平臺提供了一個基于組件的方法來設計、開發、裝配及部署企業級應用程序，并提供了多層的分布式的應用模型、組件再用、一致化的安全模型以及靈活的事務控制機制。

3.3.4基于SiteMesh的前端開發技術

使用基于Web頁面布局的SiteMesh框架。前端組件的開發，基于CommonJS和AMD規范，符合jQuery插件擴展規范。在模塊使用，組織上采用RequireJS來加載管理，實現JS文件的異步加載，可避免不必要的JS文件加載，提升網頁瀏覽速度。同時能管理模塊之間的依賴性，便于代碼的編寫和維護。

3.3.5基于ARIMA和LSTM的水質預測模型

水質預測模型使用了傳統的自回歸滑動平均（ARIMA）算法時間序列預測算法和LSTM（Long Short Term Memory）神經網絡算法。結合Theano和TensorFlow深度學習框架，對模型預測準確性提供了很好的支撐。

3.4預警功能的實現

3.4.1實時小時值預警

根據所設置的水質預警指標體系及預警值，當水質斷面超過所設定的預警值和次數時，平臺能自動判斷并出具預警單，供相關人員進行查看及處理（包括現場處置等）。見圖2。

3.4.2斷面未達標預警

根據所設置的年度考核目標，系統對當年累計至今其水質類別不達考核目標的斷面自動提出預警，并指出其影響水質的主要影響指標。用戶可自行選擇任意時間段，查看該時間段內的斷面未達標預警信息，并可進行導出。見圖3。

3.4.3水質下降預警

（1）指標變差預警。系統實時計算各個污染指標的年度累積日均值（當年初至前一日的日均值），然后將該污染指標的累積日均值濃度與去年日均值濃度進行對比。對于變差的指標產生預警。用戶可任意選擇截止日期，查看當年截止至該日的各斷面變差指標，并標注其變化程度。見圖4。

（2）綜合系數升高預警。綜合系數分為河流綜合系數和湖庫綜合系數，分別對應河流型斷面和湖庫型斷面。將當年年初至截止日的綜合系數與去年相比，若綜合系數升高，則產生預警。用戶選擇截止日期，查看不同截止日的綜合系數預警情況，同時系統將列舉主要造成綜合系數上升的指標與濃度。見圖5。

3.4.4斷面趨勢預測

平臺基于事先建立的時間序列水質預警預報數學模型，對斷面水質進行預測并存儲數據以供查詢與分析。見圖6。

3.4.5斷面趨勢預判

系統自動計算各個斷面的今年至今綜合系數（通過今年至今實測累計日均值計算而得）和預測綜合系數（根據預測值計算而得），通過對比二者的值從而判斷出斷面水質的變化程度，并給出預警。見圖7。

3.4.6河段趨勢預判

在斷面趨勢預測的基礎上，采用河段綜合系數法對閩江流域的各個主要河段的水質變化趨勢進行評判。河段綜合系數通過河段內的主要斷面的綜合系數換算而得。系統自動計算河段綜合系數的變化從而判斷出河段水質的變化程度，并給出預警。見圖8。

3.4.7預警報告

預警報告是對“閩江預警”所有主要信息的匯總，它包括了“預警預報統計表”和“趨勢預判統計表”兩大主表，分別收錄了“平臺預警單結果統計”、“未達考核目標預警結果統計”、“水質下降預警表（指標變差）”、“水質下降預警表（綜合系數升高）”和“斷面趨勢預警”、“河段趨勢預警”共6張附表，讓用戶可在統一的地方查看所有功能所輸出的最終結果。見圖9。

4結論

4.1構建了全方位的水質預警體系

本課題從閩江流域水環境日常管理出發，通過構建因地制宜的水質預警限值實現了斷面水質實時預警；結合斷面水質達標要求提供斷面未達標預警；針對斷面水質下降情況提供實時預警；并引入時間序列分析和神經網絡算法對現有的水環境自動監測數據進行深入地挖掘與分析，通過建立合適的水質預警預報模式對一定時間內的未來水質變化趨勢進行預測預警。全方位的水質預警體系有效地推動水環境管理從“被動治理”向“提前預防”進行轉變，切實提高了流域水環境風險防控能力，一定程度上減少了后期治理與損失的費用。

4.2系統配置靈活、結構開放，具備通用性和擴展性

基于面向服務體系架構SOA（Service Oriented Architecture）的軟件設計理念和J2EE技術平臺，構建B/S結構，并通過WEB方式提供直觀的信息展示與快捷查詢。系統提供靈活的配置功能，方便用戶針對實際情況予以定制，如可靈活配置各監測斷面的報警限值及通知方式等，業務通用性強。系統設計結構靈活開放，預留多種接口，以便日后與其他相關系統集成與升級。

4.3基于GIS和各類圖表的可視化表達

平臺借助GIS直觀生動地展示閩江流域各監測斷面的點位空間分布及水質預警情況，結合豐富的圖表展示各監測站水質現狀、變化趨勢、數據對比情況等，以便各類用戶簡單方便的使用系統。

4.4為下一步的拓展應用提供了技術支持

目前該開發平臺已成功鏈接到現有平臺上試運行，各地反饋良好，待項目驗收后，下一步擬擴大研究范圍，開發應用到全省其他主要流域，拓展使用范圍。同時為方便用戶移動辦公，擺脫電腦束縛，“閩江預警平臺”將推出移動端APP，讓用戶可通過手機直接訪問和處理，提高服務效率。

參考文獻：

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