




摘要:水環境污染應急監測主要依托人工智能技術,但由于缺少對污染物參數的反演分析,導致監測精度較低。為此,提出黃河水環境污染應急監測中Zigber技術的應用研究。根據Zigber無線通信模塊的數據傳輸原理,采集黃河水質參數并校正數據,將水質參數傳輸至水域監測中心,通過可見光譜法提取光譜段的曲線斜率,并引入一階滯后變量反演分析水污染參數,構建污染應急監測模型,推算變化的吸光度區域,實現水環境污染應急監測。實驗結果表明,以Zigber技術為依托的黃河水環境污染應急監測方法監測結果與實測值一致,并且殘差值低于0.040,具有較高的監測精度。
關鍵詞:黃河;水環境;污染;應急監測;Zigber技術
中圖分類號:X87 文獻標志碼:B
前言
黃河流域覆蓋面積大、流速高,其中污染源分布極為復雜且高度分散,增加了突發污染事故時應急污染監測的難度。因此,有必要根據流域現場的實際污染情況,快速準確地實施環境應急監測計劃,以減少水污染對生態環境的影響。
文獻針對計算機視覺監測技術在水環境應急監測中的應用進行研究分析,該方法利用光學分選機與光學影像篩選機組成視覺監測系統,通過實時監測獲取污染數據,并結合大數據技術完成應急監測。但該方法未對污染物的擴散特征進行分析,導致監測精度較差;文獻采用高分數據方法對流域污染進行應急監測,通過對水域遙感數據進行定標與配準處理得到基準數據信息,再以水體光譜特征為標志物,基于灰度法得到水環境污染物的監測結果。但此方法應用廣度較低。文獻以貝葉斯網絡拓撲結構為核心,設計了水環境風險溯源方法,通過該方法監測水環境中污染源。文獻研究了流域水污染監測與溯源技術,該研究將人工智能與傳統技術相結合,實現流域水污染全面監管。但是上述方法存在監測精度較低的問題。