流域环境保护智慧化管理路径思考

秦 彬

（江苏环保产业技术研究院股份公司，江苏 南京 210019）

引言

随着科学技术的发展，水利信息化技术水平日益提升，尤其是物联网、云计算等技术的应用，进一步推动了流域环境保护智慧化发展。在此背景下，需要对云平台技术进行优化应用，尤其是引进数据集成、数据通话、高性能计算等，并融合模拟预报技术，实现快速精准高效的预报，为流域水量水质调控等工作的开展提供强有力的技术支撑。为了进一步提升流域生态环境保护智慧化管理水平，需要对各类新型技术进行融合应用，构建更加系统完善的流域环境保护智慧化管理云平台，真正实现流域生态环境保护工作的智能化、信息化、高效化发展。

1 建设需求

1.1 强化流域精准调控

结合流域生态环境实际情况，优化流域顶层设计，满足流域环境生态的各类型管理需求，其中涉及实时监测、质量预报等。此外，还需要制定完善统一的流域信息共享机制，强化不同部门、机构的信息交流，完善跨省市的流域协调机制，确保跨界责任的有效落实[1]。

1.2 应对流域复杂生态环境问题的技术需求

应对流域复杂生态环境问题的技术需求较为复杂，且在认知、技术方面还有很多不确定性因素，甚至出现信息滞后等问题。基于此，需要加大技术研究和突破，满足海量数据管理、智慧平台等需求。在流域水环境生态保护管理工作中，往往会产生海量的数据信息，且这些数据较为分散，属于异构数据，难以进行大范围共享，利用率较低。而且，不同来源数据的标准、结构等差异性较大，难以进行高效收集和传输，不能进行统一存储，需要引进标准化融合集成技术，形成分布式生态环境大数据库，强化流域生态环境大数据的有效收集、共享与管理。同时，还需要形成完善的系统模型，以便对流域气象、陆面、水体过程机理进行耦合，只有对各类不确定问题进行有效性解决，才能精准定位污染点位，并高效模拟污染过程，精准预测污染程度，为流域环境保护和治理工作的开展提供依据[2]。

2 核心支撑技术

2.1 分布式大数据融合集成技术

在平台数据融合集成环节，不同来源的数据在单位、时间跨度方面存在很大差异性，需要对其进行标准化处理，以便对不同类型的数据源转化为统一数据视图。该过程需要对不同级别、不同层次、不同类型的信息进行全方位、多角度检测和评估，并进行综合处理，从而对模板信息状态、特征、态势进行判断。为了确保云端模型计算功能的有效开展，需要云平台开展数据二次集成处理，并对系统中存在的物联网终端设备进行优化应用，其中涉及很多现代化仪器设备，如流量传感器、水质监测仪等，从而构建功能完善、架构齐全的通信系统。同时，在与各类智能技术的协作下，实现不同类型现场数据即时提取，确保数据获取的实时性。还可以对不同来源的大数据进行筛选、分类和互馈[3]，借助数据仓库的集成模式，结合实际情况，对数据库引擎中间件进行优化应用，并引进现代化的数据转换方法，从而对异构数据进行科学处理，改变其格式形态，使之与数据存储模式保持契合性。在消息中心的支持下，实现数据分类、分层调度，同时协同聚合传输方式，综合性处理和分析云端数据，缩短传输时间，降低网络、服务器负载。在智慧化管理模式下，还能够结合分布式大数据技术与集成技术的融合应用，对各类数据进行智慧感知，一旦发现异常数据，需要第一时间进行处理，并降低数据存储成本，然后结合工作需求进行高效化传输，为多源异构数据进行协同共享。

2.2 “空－地－水”一体化模型高性能并行计算技术

在云平台运行过程中，需要构建气象、水动力等大尺度流域模型，且这些模型是在分布式单元支持下形成的，在此基础上，需要在云端布设“空－地－水”一体化模型高性能并行算法，如图1所示。在具体操作中，要结合实际情况进行均匀化分块处理工作，并结合不同边界条件的差异性，设置不同的边界节点，这样可以为并行计算负载均衡性的实现奠定良好的基础。在此基础上，还需要对不同模型之间的强弱耦合关系进行有效应用，并按照相关指标要求，构建分布式通讯基础，以便对数值模拟区域分割方式进行合理应用，同时对功能分解方式进行融合应用。在该技术应用下，可以对中央管理服务器的功能作用进行有效发挥，强化对节点任务的动态分配效果，并对服务器运行过程进行动态监控，保障各项工作的有序开展。同时在消息传递接口的助力下，对相关指令进行传达，进行数据交互处理，强化任务控制。

图1 高性能分布式三级并行计算技术

2.3 “云边终端”协同技术

要结合实际需求，在云端多个域和服务器存储空间上设置全流域多过程全时段复杂耦合模型体系，以便提供水质预报、风险预警、污染溯源、生态调度等差异化、多元化服务。同时以此为基础，形成集群体系，且不同业务之间保持独立性，同时利用控制中心进行各类数据之间的联系和互调，完成数据交互。在负载监控的功能作用下，可以对不同节点的实时信息展开综合性分析和汇总，通过特殊途径使其在负载均衡服务器进行显示。这种方式可以为系统管理员提供帮助，确保集群控制命令的贯彻落实。在该技术支持下，能够结合实际需求，促进节点计算效率的提升，同时可以提高任务响应速度[4]。

3 实践应用

3.1 水质预报

通过智慧化管理云平台的建设，可以形成完善的流域水质自动化监测体系，并对数值模型技术进行高效应用，从而对流域水质进行有效实时监控和预报，对水生态环境污染进行严格预防和控制[5]。在具体操作中，还要对云端各项功能作用进行有效性发挥和挖掘，并结合实际工作需求，形成系统完善的流域水生态环境质量预报体系，对个性化预报技术进行融合应用，以便与水体环境管理需求目标保持契合性，形成全方位、多角度的水环境生态质量预报体系，进一步提升预报效率和精度。在日常管理工作中，不仅需要通过自动作业方式进行预报，还需要通过模拟方式进行精准预测，这样可以帮助工作人员为未来一段时间内的水质情况进行科学预测和判断，预测精度较高，且可以定期推送到客户端。

3.2 风险预警

在智慧化管理模式下，可以对各类智能化、信息化技术进行融合应用，如对水污染预警技术的合理应用，能够自动识别流域潜在的风险，并对其进行主动性监管和防控，最大限度减少流域风险问题的发生概率。通过对水污染预警技术的有效应用，可以对流域风险进行精准识别，其中流域运行过程中的潜在风险包含很多类型，涉及流域水动力风险、水环境风险等，要对各类风险特征进行详细汇总和分析，从而对这些数据进行全面采集和分析整理，对水环境生态过程进行云端实时动态模拟，以最快速度对未来一段时间内的流域污染事件演进过程进行模拟[6]。此外，还需要对监测数据进行全面收集和整理，将其与模拟结果数据进行比较，并按照相关指标特征，对其进行不同等级的风险划分，实现全方位、深度化的警情分析工作，这样可以对风险爆发的具体时间、范围、程度等信息进行精准预测，同时及时发布静态、动态数字流域预警地图。

3.3 追踪溯源

在流域环境保护和治理工作中，需要对流域突发污染情况展开全过程动态跟踪，并对污染原因进行全面追溯。只有通过这种方式，才能为突发水污染事故的应急处置提供详细的参考依据，同时保障追责补偿制度的有效落实，真正达到流域生态环境保护目标的实现。在智慧化管理模式下，需要通过管理云平台的功能作用，对事故监测数据进行详细分析，同时通过云端技术进行科学预测，并对两者的数据进行对比分析，这样可以帮助工作人员快速定位水质异常点。在此背景下，还需要对各类相关数据进行调取和分析，其中包含水质异常点具体位置、周边水动力、水质数据等，从而快速查找污染源排放位置。在智慧化管理模式下，可以通过各类技术进行融合应用，以便对污染源排放过程进行精准模拟，这样可以对可能存在的污染源进行筛选、排查，并用最短时间明确具体的污染位置。智慧化管理模式能够为流域应急管理部门的工作提供帮助，使其能够迅速定位污染源头，并从根本上切断污染传播途径。在此基础上，实现各类应急资源的有效性调度和使用，提高资源利用率，为突发污染事故的快速处理创建良好条件，为流域生态环境保护工作的开展提供科学决策。

3.4 完善生态调度

水资源来源不同，在差异化的调度方式下，会出现差异较大的健康状态。在智慧化管理模式下，需要对该类差异情况进行全方位、多角度评估，这样可以对流域各方面情况进行全面掌握与了解，为流域生态环境保护和治理提供依据，同时可以促进生态调度工作的顺利进行，综合提升生态效益和经济效益。在实际工作中，需要结合各类调蓄情况的差异性，对水华现象较为频繁的区域进行详细调查和分析，并对该区域的水动力情况、水质特征等进行精准掌握。此外，还需要对鱼类全生命周期活动与生存环境条件的相互关系进行深入剖析。在以上基础上，可以对 流域定量生态调度方式进行分析，形成仿真模拟方案，并对具体方案的实施条件展开精准性、全面性评估，这样才能优化水质调度方案的有效实施，提升生态调度决策的科学性和可行性，为整体流域生态环境治理与保护工作的开展奠定良好的基础[7]。

3.5 提升综合效益

智慧化管理模式能够在流域环境保护管理工作的开展中发挥重要作用，尤其能够进行流域水华控制工作，并对水污染防控工作提供数据支撑，同时还可以对水质水量进行快速、精准预测。此外，还能够在工程调度管理中发挥推动作用。该模式的应用，既可以优化生态环境效益，同时还可以进一步提高经济效益，对流域环境保护工作的开展提供保障，并对各类风险进行精准防控，减少流域风险发生概率[8]。

4 结语

随着工业化水平的提升，人类活动强度增加，对生态环境系统造成严重污染和破坏，如流域水质恶化、突发水污染事故、饮用水安全隐患等，非常不利于流域生态环境系统的可持续发展，甚至对人类健康造成很大的潜在威胁。基于此，需要结合实际情况，对云计算、人工智能技术、物联网技术等进行融合应用，构建流域环境保护管理云平台，实现流域环境智慧化管理，强化综合性治理，改善流域生态环境，提升流域环境管理水平，真正实现水质预报、风险预警、污染溯源和生态调度的智慧化、高效化管理。