水環(huán)境污染的智能感知與預測預警系統(tǒng)研究

一、前言

水環(huán)境污染問題日益嚴重，對生態(tài)系統(tǒng)和人類健康構(gòu)成重大威脅。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測方法存在數(shù)據(jù)更新滯后、監(jiān)測覆蓋范圍有限等問題，難以實現(xiàn)對污染事件的實時感知和有效預測[1]。針對這一問題，研究并設計了一種水環(huán)境污染智能感知與預測預警系統(tǒng)，利用傳感器網(wǎng)絡進行實時數(shù)據(jù)采集，結(jié)合機器學習技術(shù)進行污染預測，并構(gòu)建動態(tài)預警機制，以提高污染事件的響應效率。主要圍繞系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方法、預測模型、預警機制及系統(tǒng)實現(xiàn)展開研究，并通過實驗驗證系統(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測預警系統(tǒng)設計

系統(tǒng)通過分層架構(gòu)，實現(xiàn)對水環(huán)境污染的實時感知、數(shù)據(jù)處理、污染預測與預警響應。系統(tǒng)設計涵蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理與應用四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，以提高水質(zhì)監(jiān)測的智能化水平，提升污染事件的響應能力。

（一）系統(tǒng)總體架構(gòu)設計

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)處理層和應用層，各層協(xié)同工作，確保數(shù)據(jù)的準確性和時效性，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集層利用水質(zhì)傳感器網(wǎng)絡監(jiān)測水環(huán)境數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸層采用無線通信技術(shù)進行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)處理層基于大數(shù)據(jù)與機器學習技術(shù)分析水質(zhì)數(shù)據(jù)，應用層提供污染監(jiān)測、預測預警及可視化功能，便于管理人員決策。

（二）關(guān)鍵污染指標與數(shù)據(jù)處理方法

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

（三）預測模型設計與優(yōu)化策略

針對水污染的非線性變化特性，系統(tǒng)集成多種預測模型，包括時間序列模型、機器學習方法和深度學習網(wǎng)絡。時間序列分析采用ARIMA進行短期趨勢預測，支持向量機和隨機森林用于分類和回歸任務，XGBoost結(jié)合特征工程提升預測精度。深度學習部分采用LSTM處理長時間序列數(shù)據(jù)，并引入Transformer進行全局趨勢建模[2]。為進一步優(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)增強技術(shù)，提高預測的穩(wěn)定性和準確性。

（四）預警機制與響應策略

系統(tǒng)構(gòu)建多層級預警機制，結(jié)合污染指標閾值和智能算法實現(xiàn)精準預警。預警分為低風險、中風險和高風險三個等級，系統(tǒng)根據(jù)污染趨勢和突變情況進行實時評估。異常檢測部分采用IsolationForest識別異常數(shù)據(jù)，同時結(jié)合LSTM-AE進行深度異常檢測，確保預警的準確性。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)自動生成應急預案，提高污染治理的響應效率[]。

三、系統(tǒng)實現(xiàn)

（一）傳感器網(wǎng)絡部署與數(shù)據(jù)采集模塊實現(xiàn)

在水環(huán)境污染智能感知系統(tǒng)中，傳感器網(wǎng)絡的部署是基礎(chǔ)工作之一。為了獲得準確的水質(zhì)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用了多個傳感器模塊，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)測區(qū)域內(nèi)[4。每個傳感器都能夠定時采集水體的不同環(huán)境參數(shù)，為后續(xù)的水質(zhì)分析和預測提供基礎(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。為了確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性，數(shù)據(jù)采集模塊會對原始數(shù)據(jù)進行初步處理（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)隨后會被轉(zhuǎn)化為JSON格式進行傳輸，以便于后續(xù)的存儲和分析。

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)的分析和預測提供數(shù)據(jù)支持。

（二）數(shù)據(jù)傳輸與存儲系統(tǒng)實現(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)進行有效傳輸。為了實現(xiàn)遠程數(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)點傳輸?shù)街行姆掌?。LoRa網(wǎng)絡具有較長的通信距離和較強的抗干擾能力，因此在大范圍的水質(zhì)監(jiān)測中非常適用。通過網(wǎng)關(guān)，采集的數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端服務器進行存儲和進一步處理。

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

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。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)送到云服務器：

import requestsdef send data to cloud(sensor data)：#設置云端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)崟r的水質(zhì)數(shù)據(jù)傳輸至云端，并進行進一步的分析和處理。

（三）預測模型的算法實現(xiàn)與優(yōu)化

預測模型的核心任務是對未來水質(zhì)的變化趨勢進行準確預測，以便及時預警水環(huán)境的污染風險。為了處理時序數(shù)據(jù)，系統(tǒng)選用了長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）作為預測模型。LSTM特別適合于處理時間序列數(shù)據(jù)，能夠有效捕捉水質(zhì)變化的長期依賴關(guān)系。通過對歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)的訓練，LSTM模型能夠預測未來一段時間內(nèi)水質(zhì)的變化趨勢[5]。

在實現(xiàn)過程中，首先需要對數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除異常值、填補缺失值以及對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。然后，通過將處理后的數(shù)據(jù)輸入LSTM模型進行訓練。為了提高模型的準確性，采用了交叉驗證和超參數(shù)優(yōu)化策略，如粒子群優(yōu)化（PSO）算法。

（四）預警系統(tǒng)的功能開發(fā)與集成

水環(huán)境污染預警系統(tǒng)的任務是根據(jù)預測模型的結(jié)果，判斷水質(zhì)是否存在污染風險，并在發(fā)生污染風險時及時發(fā)出預警信息。為了實現(xiàn)這一功能，系統(tǒng)根據(jù)設定的閾值和預測結(jié)果進行風險評估，若檢測到水質(zhì)超過預定的安全范圍，系統(tǒng)將自動觸發(fā)預警，并向相關(guān)人員發(fā)送預警信息。

在預警機制的實現(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）與設定閾值的對比結(jié)果來評估水質(zhì)風險。當數(shù)據(jù)超過預警閾值時，系統(tǒng)將啟動響應機制，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)預警： def trigger_alert（sensor_data）： threshold = 7 . 0 #設定 的預警閾值 if sensor_data['pH'] > threshold： #觸發(fā)預警并發(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)預警 sensor_data 'pH'： 7.5， 'DO'： 5.0， 'Turbidity'：2.1 } trigger_alert(sensor_data)

通過這一模塊的實現(xiàn)，系統(tǒng)能夠在水質(zhì)發(fā)生異常時及時響應，避免環(huán)境污染進一步擴大，提升了水環(huán)境監(jiān)測和管理的效率。

四、系統(tǒng)測試與評估

測試主要包括系統(tǒng)的準確性、實時性以及穩(wěn)定性評估。通過對各個模塊的性能進行測試，結(jié)合實驗數(shù)據(jù)進行分析與評估，確保系統(tǒng)在實際應用中的可行性和可靠性。

首先，在系統(tǒng)測試過程中，主要對數(shù)據(jù)采集模塊的準確性、預測模型的精度以及預警機制的響應時間進行了詳細測試。數(shù)據(jù)采集模塊通過對不同水質(zhì)樣本進行測試，驗證了傳感器網(wǎng)絡的準確性。在預測模型的評估中，研究人員使用了多組歷史數(shù)據(jù)進行訓練與驗證，并通過計算預測誤差和精度來評估模型的性能。此外，預警機制的響應時間也通過實驗進行了測試，確保系統(tǒng)能夠及時發(fā)出預警。

表1的實驗數(shù)據(jù)展示了在不同時間點、不同污染水平下系統(tǒng)的預測結(jié)果和實際測量值。

從實驗數(shù)據(jù)可以看出，預測模型在各項指標上的預測誤差較小。具體來說，PH值的預測誤差約為0.2，溶解氧（DO）的預測誤差約為 ，濁度的預測誤差約為 ，這些數(shù)據(jù)表明，預測模型能夠較為準確地反映水環(huán)境的變化，為預警系統(tǒng)提供了可靠的依據(jù)。

在對系統(tǒng)進行評估時，除了測試精度外，還需要評估系統(tǒng)的響應時間。測試結(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)出預警。實驗中，當PH值超過7.9時，系統(tǒng)平均響應時間為5秒鐘，確保了系統(tǒng)的實時性。此外，系統(tǒng)的穩(wěn)定性測試表明，在長時間運行的情況下，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)測技術(shù)及水污染防治策略分析[J].皮革制作與環(huán)?？萍?，2024，5(22)：36-38.

[2]趙會芳，熊巍，劉金亮.河湖水環(huán)境污染綜合治理對策及措施[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)境整治中的集成應用分析[J].清洗世界，2024，40(09)：145-147.

研究設計并實現(xiàn)了一個水環(huán)境污染智能感知與預測預警系統(tǒng)，結(jié)合傳感器網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)處理、預測模型及預警機制，能夠?qū)崟r監(jiān)測水質(zhì)變化并預測潛在的污染風險。通過系統(tǒng)的測試與評估，驗證了其在準確性、實時性和穩(wěn)定性方面的優(yōu)異表現(xiàn)。實驗數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)能夠在多種水質(zhì)污染指標上提供高精度的預測，且具有快速響應的能力。未來，隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和預測模型的不斷優(yōu)化，系統(tǒng)有望在更多實際場景中應用，為水環(huán)境保護提供有效的技術(shù)支持。

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

■責任編輯：王穎振鄭凱津

參考文獻

[5]謝志鋼.遼河干流突發(fā)水污染事件水環(huán)境影響預測及應急調(diào)水方案研究[J].東北水利水電，2024，42(09)：26-31+67+71.

作者單位：江蘇南水科技有限公司