◎ 浙江大學控制科學與工程學系 趙曉東 周洪亮 張宏建

1、引言

浙江省杭州市飲用水源均取自河流，80%主要來自錢塘江和東苕溪。在枯水期，隨著沿途取水量的增加，水流減緩，當水溫和營養(yǎng)鹽條件適合時，爆發(fā)藍藻水華的可能性大大增加。2004年7月20日至8月15日，錢塘江梅城—閘口河段出現(xiàn)了較為嚴重的藍藻爆發(fā)，藍藻水華屬源發(fā)性質。富春江大壩建成后，水流減緩，比其他河段相對更容易爆發(fā)藍藻。2006年8月15日，杭州余杭東苕溪（奉口段）水源地發(fā)現(xiàn)藍藻，直接威脅飲用水源安全。其原因是由于來源于太湖（江蘇境內）的藍藻，藍藻水華屬外源侵入性質。國內針對湖泊水華預警的研究較多，如太湖、漕湖等大型淡水湖已做過許多相關預警研究。本文結合其特點設計了針對河流的水華預警體系，其內容包括：水質指標閾值動態(tài)定義及實時展現(xiàn)、水華指標定義及顯示、預警模型及接口擴展，以及系統(tǒng)設計架構等幾個部分。

2、系統(tǒng)總體設計

2.1 系統(tǒng)概覽

系統(tǒng)可分為三層：藻類預警信息發(fā)布中心、業(yè)務層、數(shù)據(jù)層。結構如圖1所示。

信息發(fā)布層即“藻類預警信息發(fā)布中心”，做為系統(tǒng)的最終Web展現(xiàn)層，直接依賴于業(yè)務處理層所提供的各項服務，并間接訪問數(shù)據(jù)提供層。用戶可以通過瀏覽器直接訪問發(fā)布的藻類預警信息，方便地獲得以授權的水質指標、預測獲得的水華發(fā)生等級、葉綠素濃度等信息。信息發(fā)布的具體展現(xiàn)形式通過系統(tǒng)的業(yè)務層實現(xiàn)，由相應的水質專家級管理員完成信息發(fā)布。

業(yè)務層包含了系統(tǒng)的幾乎所有功能的實現(xiàn)，它在系統(tǒng)中起著承上啟下的作用。業(yè)務層一方面直接與數(shù)據(jù)庫連接，擁有著對數(shù)據(jù)庫的各項操作能力；另一方面又要響應信息發(fā)布層的各種處理請求，為最終用戶提供豐富的服務。業(yè)務層還大大簡化了系統(tǒng)管理和維護的難度，將所有的功能模塊的實現(xiàn)聚集在一起使得管理員可以集中精力于此，不要關心數(shù)據(jù)提供層或者信息發(fā)布層。另外，業(yè)務層還從邏輯上隔離了信息發(fā)布層和數(shù)據(jù)層，從系統(tǒng)架構上就一定程度地防范了各種潛在的惡意攻擊和破壞。

圖1 系統(tǒng)功能結構圖

圖2 指標動態(tài)展現(xiàn)原理圖

圖3 藻類水華預警指標展現(xiàn)效果圖

數(shù)據(jù)層為系統(tǒng)的最底層，包括了水文數(shù)據(jù)庫、水質數(shù)據(jù)庫、地理信息數(shù)據(jù)庫、模型數(shù)據(jù)庫。各個數(shù)據(jù)庫共同為業(yè)務處理層提供了數(shù)據(jù)支持，并且信息發(fā)布層的原始數(shù)據(jù)也在這些數(shù)據(jù)庫內。數(shù)據(jù)處理層的數(shù)據(jù)來源則由業(yè)務處理層的數(shù)據(jù)錄入管理模塊掌控，可以靈活的配置為數(shù)據(jù)接口自動錄入方式或者手工錄入方式。

2.2 采用的主要技術

.NET框架是一個多語言組件開發(fā)和執(zhí)行環(huán)境，它提供了一個跨語言的統(tǒng)一編程環(huán)境。.NET框架的目的是便于開發(fā)人員更容易地建立Web應用程序和Web服務，使得 Internet上的各應用程序之間，可以使用Web服務進行溝通。.NET框架包括兩類應用——傳統(tǒng)的Windows應用程序（Win Forms）和基于ASP.NET的面向Web的網(wǎng)絡應用程序（Web Forms）——本系統(tǒng)中對應了針對管理員的桌面管理程序和針對用戶的Web水質信息展現(xiàn)。

C#是微軟公司發(fā)布的一種面向對象的、運行于.NET框架之上的高級程序設計語言。它是微軟公司.NET框架的主角，有著極大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

本系統(tǒng)是圍繞水質監(jiān)測數(shù)據(jù)進行展現(xiàn)和分析的河流藻類水華預警系統(tǒng)，故良好的數(shù)據(jù)庫設計對整個系統(tǒng)的正常高效運作有著重要的影響。系統(tǒng)采用了Microsoft SQL Server 2005這款主流的結構化數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)支持平臺。除了Microsoft SQL Server 2005本身作為優(yōu)秀數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的所有特性外，其與.NET框架和C#語言的編程高效性和方便性也是采用它的重要原因之一。表結構的設計符合了《中華人民共和國水利行業(yè)標準》之SL325-2005《水質數(shù)據(jù)庫表結構與標識符標準》。此符合行業(yè)標準的數(shù)據(jù)庫表設計非常便于以后與其它相關系統(tǒng)的集成和協(xié)同工作。

3、主要工作模塊的設計與實現(xiàn)

3.1 水質指標展現(xiàn)

水質指標的展現(xiàn)為本系統(tǒng)最關鍵的模塊之一，此模塊能通過數(shù)據(jù)表格的方式準確地展現(xiàn)當前的各項水質指標，原理如圖2所示。

除了通用的幾個固定字段（測站編號、測站名稱、采樣時間）外，數(shù)據(jù)表格中的字段都是通過讀取配置文件信息的字段抽取方式定制化地展現(xiàn)的。用戶直接交互的對象只有Web頁面，其余的動作都是在服務器端完成的。用戶通過Web頁面向服務器發(fā)送請求，此請求沒有直接向數(shù)據(jù)庫請求數(shù)據(jù)，而是在業(yè)務層根據(jù)配置文件內的信息（展現(xiàn)內容）動態(tài)的修飾用戶的請求，然后根據(jù)這一定制化的請求從數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)再經(jīng)配置文件內的信息（閾值、色彩等）將原始數(shù)據(jù)進行解析美化，最終在Web頁面上呈現(xiàn)給用戶。管理員可以對配置文件中的信息進行配置，靈活地改變客戶端展現(xiàn)形式。

這種設計方式可以最大限度的提高系統(tǒng)的靈活性，以應對以下情況：

（1）站點不可能監(jiān)測所有《水質數(shù)據(jù)庫表結構與標識符標準》內的字段對應的水質指標，對沒有數(shù)據(jù)源的指標進行展現(xiàn)是沒有任何意義的，通過定制配置文件內的字段信息可以屏蔽掉那些無數(shù)據(jù)源的監(jiān)測指標；

（2）水質指標的項類別繁多，而用戶關心的卻往往是某幾項關鍵指標，列出每一項指標反而會造成視覺混亂影響識別，并且大量的數(shù)據(jù)請求對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也會產(chǎn)生不必要的負荷。

采用字段抽取方式則可以有效的解決此上述問題。

3.2 藻類水華描述

經(jīng)過預警模型和統(tǒng)計模型處理后獲得的藻類水華描述主要展現(xiàn)形式包括：葉綠素濃度、優(yōu)勢藻種、水華發(fā)生概率。如圖3所示。

葉綠素濃度可通過預警模型中的機理模型直接計算獲得，可對不同藻種生物量進行同時計算，在獲得各種生物量的同時，可對各藻種的生物量進行判斷，優(yōu)勢藻種的生物量相對于其它藻種具有一定的優(yōu)勢，優(yōu)勢藻種可能包含多種，隨著時間的不同優(yōu)勢藻種也發(fā)生變化。本系統(tǒng)采用的方法是對各藻種生物量從大到小依次排序，首選出排在前三位的藻種，再根據(jù)三種藻種在總生物量的百分比確定是否都是優(yōu)勢種。影響水華發(fā)生（上?。└怕实挠绊懸蛩刂饕ㄔ孱惿锪亢退臈l件，如風速、水流動速度等。當風速和水流速度較大時，即使藻類濃度很高，仍不會發(fā)生水華，而當風速小于3m/s時發(fā)生水華的幾率會明顯升高。

3.3 預警模型

藻類水華的預警模型分為機理模型和智能模型兩部分，其中機理模型針對河流采用的是跡線法，藻類生長機理模型關系為：

A表示生物量（干重）、葉綠素a濃度； μ是總生長速率；Υ是呼吸速率；es表示內源呼吸率；m是非捕食導致的死亡率；s是沉降速率；G是由于牧食而導致的損失。

μmax是參考溫度下的最大生長速率；?(T)為溫度的變動；?(L)為光限制；?(C,P,N,Si)為營養(yǎng)物限制，對于營養(yǎng)物的限制采用李比希最小因子定律即：

機理模型的數(shù)據(jù)可直接抽取自數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)自動的藻類預警。機理模型作為主要的預警手段，可實現(xiàn)實時的預警，智能模型作為輔助手段以提高預測經(jīng)度，常用的智能預測模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機等方法。

4、結束語

本文較為詳細的介紹了針對河流的藻類水華預警系統(tǒng)的設計方法和主要模型的實現(xiàn)過程。實現(xiàn)了水質指標、水華指標在線顯示和動態(tài)預警功能。系統(tǒng)具有靈活的擴展性和可維護性，為藻類預警信息系統(tǒng)的集成提供了較好的實際指導意義。