物聯網與人工智能在生態水環境治理過程中的應用

王連強 吳海龍 陶君怡

摘 ?要：實現生態水環境可持續發展是21世紀全人類奮斗的目標。當前我國的生態水環境面臨資源匱乏和環境日益惡化等因素帶來的嚴峻挑戰，通過常規處理手段增加水資源重復利用率，提高污水處理廠處理負荷等方法已經跟不上生態水環境治理持續改變的需求。文章提出將物聯網與人工智能技術應用于生態水環境整治過程中，實現生態水環境治理過程中多參數監測、治理模型耦合模擬、智能決策與治理過程的聯合調控。

關鍵詞：生態水環境;物聯網;人工智能

中圖分類號：TV213.4 文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）02-0160-03

Abstract： Realizing the sustainable development of ecological water environment is the of all mankind in the 21st century. At present， china's ecological water environment is facing severe challenges brought by factors such as lack of resources and deteriorating environment. Methods such as increasing the reuse rate of water resources by conventional means and increasing the treatment load of sewage treatment plants have not kept up with the need for continuous changes in ecological water environment management. This paper proposes the application of Internet of things and artificial intelligence technology in the process of ecological water environment remediation， so as to realize parameter monitoring in the process of ecological water environment management， coupling model of governance model， as well as the joint regulation of governance decision-making and governance process.

Keywords： water environment; Internet of things; artificial intelligence

前言

水利部在2012年全國水資源工作會議報告中提出，全國水功能區水質達標率僅為46%，全國2/3的城市存在不同程度的缺水狀況，城市河網的水質大多都為V類，太湖流域一級水功能區全指標達標為35.4%，其中，保護區水質達標率僅為7.1%（2018.7數據），并且城市中存在的黑惡水體嚴重影響了城市居民的生產與生活。而水環境問題改善的難度非常之大的原因在于：（1）水網相互之間分割使得水域連通性較差;（2）地勢平坦，平原地區較多，水的流通性弱;（3）城鎮化發展進程加快，城市排污量大，入河污染物多且雜，污水處理廠的運行負荷遠遠不足;（4）人類的建筑物復雜多樣，難以進行統籌調度。

國家通過鼓勵企業工藝創新，發布相關政策與環保指標，加大對污水處理廠的扶助治理水環境。但是，水環境問題的根源在于環境的承載能力與需求的矛盾，國家政策與企業工藝上的調整無法達到人們對于水環境的要求，要實現科學治理生態水環境必須因地制宜，采取合理的科學對策，行之有效的技術手段。因此，充分利用現代技術手段，將物聯網與人工智能技術與生態水環境整治過程高度融合，應用于生態水環境治理的手段與方法，必將從理念、技術、管理方面推動生態水環境整治，統籌提升生態水環境整治智慧化管理和服務水平。

1 生態水環境提升的智能技術需求

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是“信息化”時代的重要發展階段，通俗地說，物聯網就是物物相連的互聯網。而人工智能主要包含機器感知、機器思維、機器學習與機器行為四個方面。將物聯網與人工智能等技術應用于生態水環境整治過程主要包含信息采集、運行保障、聯合控制、耦合模擬和智能決策這五個方面的需求。

1.1 信息采集

信息的采集是生態水環境自動化、智能化建設最基礎的需要。通過建設物聯監控站點識別水體水環境的狀態及沿河岸線變化、水利工程的狀況，監測的范圍主要包含水質監測、水位流量監測、視頻監控和泵閘遠程測控。運用智能水尺可以對水位流量自動采集與監測，水質（感官指標）自動監測，在主干河道、重點關注河段，自動監測總磷、濁度、溶解氧、透明度等多項水質參數，實現對河道、湖泊水庫、閘站等區域水尺讀數及水域范圍的自動識別;基于雷達實現對明渠、城市排水管網流量流速的在線監測;基于視頻監控，可以圖像識別自然水體、漂浮物、污染情況、非正常闖入、水下魚類以及突發水污染的感知識別。

1.2 運行保障

物聯網+聯控聯調系統平臺是整個水環境系統運行的保障，其預報調度子系統利用系統共享信息源，管理監測系統采集的實時水雨情、工情、水質及視頻信息等，結合協同決策管理需要，實時監控和評價區域內水雨情、水環境、工程運行狀況及時空分布等。滿足水文——水動力模擬計算引擎滾動驅動、數據同化河網初始場自動矯正，實現流域——區域——城市——圩區不同空間尺度關注點未來3～7天河道水質、水位、流量預報預警，提前指導決策，智慧精準處理。最終可以實現模型信息可視化，使得地理信息、可視化構模與模型庫管理進行一體化的設計與集成，保證后臺實現信息的自動交互。

其聯調聯控可視化業務服務結合GIS、GPS、智能感知等技術手段，基于通用開發平臺，支持各類手持智能操作系統（安卓、iOS）定制開發跨平臺的移動綜合業務應用系統（智能手機app、微信）為工作人員提供隨時隨地、方便快捷的移動業務信息處理平臺，形成服務自動化、辦公網絡化、管理科學化、監管信息化的移動水利管理功能。

1.3 聯合控制

對于現地的泵站、閘門以及其他的水利工程設備實行三級聯合控制管理模式，分別為現場手動控制、監控中心遠程控制以及自動邏輯控制。其中泵閘的智能互饋管理控制功能如下：

（1）閘泵現地工情監測功能： 由遙測站和中心站兩部分組成，包括水位、電量參數、閘門開度等，涉及閘門升、降、停，水泵啟停狀態以及各類故障報警信號。（2）閘泵遠程控制功能：分層分布開放式結構控制權順序為現地、遠控。閘門的升、降、停操作，機組的開停機操作，輔助設備的啟停操作等，以及智能互饋實時交互。（3）數據庫記錄與管理：存儲水情、工情數據，對有關電氣狀況、運行工況、設備故障等信號順序記錄;實時水位和水量數據按設定時間段保存，并按時存入數據庫，畫面顯示與報表打印。

2 人工智能技術在生態水環境提升過程中的應用

人工智能技術作為產業革新的重要手段，其在生態水環境領域的應用是一種必然趨勢。人工智能運作原理復雜，需要大數據作為支撐來維持其運轉。主要依據神經網絡，能夠實現深度機器學習，并且完全通過輸入數據實現數據自主模擬并構建相應模型結構。

2.1 耦合模擬

生態水環境模型的建設需要對它進行合理化的耦合模擬，此模型有著以下的智能功能需求：（1）模型可以實現多尺度分級應用的需求和精度要求：對于不同空間的尺度模型分為流域模型、區域模型、城區模型、圩區模型。智能模型的多尺度分級解決了流域——區域——城區——圩區不同空間尺度、時間尺度模型定制與數據更新機制，滿足模型的精度與模型時效性的雙重要求。流域級別與區域級別，區域級別與城市嵌套耦合模型，且模型最小嵌套單元按照行政分區可以到街道社區，按照水利分區嵌套單元可以到圩區;（2）模型可以實現基礎數據動態更新功能：對于不同時間的尺度模型要求的參數為下墊面、工程變化、工程調度和河流水系。充分考慮到對于不同空間尺度、時間尺度、時空尺度模型的定制和計算，構建智慧系統解決預測預報的業務功能需求;（3）“智能”模型的解耦離散和拼接：對河道進行分級定義拓撲關系，粗化和細化模型，進一步離散模型，按照行政區域和水利分區。智能模型的雙向嵌套，以大尺度滿足小尺度的模型模擬，利用模型嵌套耦合技術，小尺度模型外部節點與大尺度模型內部節點自動匹配按照統一的數據交互協議，如城區尺度大模型為圩區尺度小模型自動提供外邊界，滿足圩區模擬和預報的封閉識別。小尺度模型為大尺度模型外部節點提供產匯流過程。根據圩區集水區范圍、下墊面特點、槽蓄量、工程運行參數，建立降雨——徑流——河道入流關系診斷，避免模型粗化過程模擬精度降低，開展精度推演，智能模型參數自動校正，在線滾動計算接口配置技術，滿足水文——水動力模擬邊界條件自動更新，基于數據同化的河網初始場自動校正，參數自整定。

2.2 智能決策

2.2.1 系統可以實時監測各地水域水庫的水雨情信息，結合近期的季節和氣象條件，提前耦合模擬計算出未來水庫容量的增減量，并能根據風險系數，迅速排序和計算未來會出現臨界條件的水庫信息，并自動生成決策信息發送到水庫所在地和水庫管理現場。

2.2.2 系統平臺有更好的兼容性，可以將各地河流湖泊以及支流分段等實時信息集成與系統，以更加統籌作出決策。

2.2.3 具備水文統計的功能，即氣象的變化對水文帶來的影響。

2.3 環境傳感器和云服務技術

前智能水利的迅速發展，傳感器成為了水環境治理不可或缺的元件，由于現地數據采集的必要性，“環境傳感器”應運而生。環境傳感器主要包括土壤溫度傳感器、空氣溫濕度傳感器、蒸發傳感器、雨量傳感器、光照傳感器、風速風向傳感器等。其中，氣體傳感器、水環境檢測傳感器、土壤污染檢測傳感器是環境監測系統的“三大基石”。水環境云服務不僅僅是記錄、存儲原始數據，還要對各種原始數據進行加工、深度挖掘，從而為企業政府決策提供可靠的依據。同時，水環境裝備的設備管理、網絡狀態、自校準與校準頻率、遠程維護等也是云服務特定的內容，見圖2。

2.4 水環境現場的裝備智能化與物聯網化

監控攝像頭在水環境監測中發揮著“耳目喉舌”的作用，在人工智能視覺技術的支持下，水污染、固廢污染、土壤污染都可以更好的監測，為環境治理提供決策依據，見圖3。

3 結束語

在社會對于水環境的要求日益提高的背景下，物聯網和人工智能技術對于水環境改善的應用將越來越廣泛。政府部門以及廣大水利技術人員應與時俱進，關注技術的發展前沿對于生態水環境的作用，統籌規劃，科學治理。

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