李 屹，廖方圓，張宇光

（1.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境發(fā)展中心，北京 100029；2.中國(guó)電子科技集團(tuán)有限公司，北京100846 ；3.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十研究所，四川 成都 610041）

0 引 言

《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》專項(xiàng)針對(duì)生態(tài)環(huán)境監(jiān)管明確提出，要加強(qiáng)生態(tài)環(huán)保信息系統(tǒng)建設(shè)，提高智慧環(huán)境管理技術(shù)水平。近年來，我國(guó)在水污染防治領(lǐng)域注重提升水污染治理工藝自動(dòng)化、智能化技術(shù)水平，建立了水污染數(shù)據(jù)共享機(jī)制與產(chǎn)品服務(wù)業(yè)務(wù)體系，防污治污工作取得了一定進(jìn)展。但是水資源管理和水環(huán)境保護(hù)的形勢(shì)仍然很嚴(yán)峻，水污染粗放式治理成本高、效率低等問題依然突出?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境保護(hù)工作中越來越多的信息業(yè)務(wù)系統(tǒng)依賴于水污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和水環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的采集種類、采集頻率、處理效率等要求越來越高，然而數(shù)據(jù)處理工作的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化相對(duì)滯后，開放式數(shù)據(jù)采集與精細(xì)化業(yè)務(wù)管理需求不匹配，業(yè)務(wù)系統(tǒng)封閉重復(fù)建設(shè)、數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化程度低使運(yùn)維成本過高等一系列問題導(dǎo)致我國(guó)在水污染防治過程中的數(shù)據(jù)采集利用、信息化建設(shè)等方面與發(fā)達(dá)國(guó)家存在一定差距。因此亟需以城市水污染治理為重點(diǎn)，結(jié)合智慧城市建設(shè)進(jìn)程，整合城市信息基礎(chǔ)設(shè)施資源，以物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為基礎(chǔ)建設(shè)大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算平臺(tái)，對(duì)水污染防治手段進(jìn)行體系升級(jí)。

劉凱[1]等人結(jié)合成都市水環(huán)境業(yè)務(wù)需求和信息化基礎(chǔ)，提出了面向成都市的水環(huán)境信息化頂層和重點(diǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。張達(dá)敏[2]通過建立大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)匯聚和大數(shù)據(jù)應(yīng)用三大模塊，構(gòu)建了漳州生態(tài)環(huán)境網(wǎng)格化監(jiān)測(cè)、監(jiān)管、智慧與應(yīng)用。李晨子[3]等人對(duì)京津冀地區(qū)水資源分布及水污染防治現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，提出京津冀水污染防治大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的若干建議。史丹[4]等人基于大數(shù)據(jù)技術(shù)分析公眾關(guān)注度與政府治理污染投入的關(guān)系，提出建立健全我國(guó)生態(tài)環(huán)境監(jiān)督和預(yù)警體系的建議。溫玉波[5]通過引入智能數(shù)字遙感多層分析技術(shù)，對(duì)海洋水質(zhì)進(jìn)行多維度監(jiān)測(cè)分析。薛思怡[6]提出通過創(chuàng)建全區(qū)域監(jiān)測(cè)體系、共享品牌、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、聯(lián)合使用新媒體和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、構(gòu)建空氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)分析污染演變等手段，促進(jìn)環(huán)境污染防治管理。許小燕[7]提出了一種將環(huán)境保護(hù)與環(huán)境檢測(cè)進(jìn)行融合的環(huán)境保護(hù)方案。朱逸凡[8]等人提出了基于船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)的船舶交通排放估算模型，并建立了2017年長(zhǎng)江江蘇段船舶排放清單。黃堅(jiān)[9]等人提出了基于大數(shù)據(jù)的環(huán)境污染源防治管理模型，并對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行和決策應(yīng)用等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。曹曼[10]提出了引入大數(shù)據(jù)思維來分析環(huán)境工程的發(fā)展趨勢(shì)。石峰[11]等人采用基于互聯(lián)網(wǎng)開放信息的大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)污染水體進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索和統(tǒng)計(jì)分析，得到全國(guó)重污染水體和黑臭水體的總體分布情況。林龐錕[12]提出了基于環(huán)境保護(hù)大數(shù)據(jù)的檢測(cè)和診斷方法。胡平昌[13]等人基于自然資源督察與環(huán)境污染治理工作相關(guān)時(shí)空信息數(shù)據(jù)，建立了環(huán)境污染督察時(shí)空信息數(shù)據(jù)庫，并以此研發(fā)環(huán)境污染督察平臺(tái)。譚宇翔[14]等人提出了一種基于業(yè)務(wù)中臺(tái)的河道綜合信息監(jiān)管系統(tǒng)框架。蔡國(guó)禎[15]提出了基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境信息化體系架構(gòu)。劉寶玲[16]根據(jù)水污染事故風(fēng)險(xiǎn)需求，提出了根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)精細(xì)化管理模式的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。陳少波[17]分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在水污染治理中應(yīng)用的必要性，并對(duì)水污染治理運(yùn)營(yíng)中大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了研究。上述論述表明，國(guó)內(nèi)學(xué)者在水污染防治領(lǐng)域已經(jīng)開始關(guān)注和利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)水污染防治進(jìn)行信息挖掘和輔助決策，但當(dāng)前的研究主要著眼于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行水污染防治單一環(huán)節(jié)的處理，缺少水污染防治全鏈條的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用研究。

本文首先介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)概念和主要特點(diǎn)，結(jié)合水污染治理的基本需求，提出基于大數(shù)據(jù)的水污染治理體系，從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)應(yīng)用五大維度，對(duì)應(yīng)用于水污染防治的大數(shù)據(jù)技術(shù)要點(diǎn)進(jìn)行梳理和分析，最后對(duì)基于大數(shù)據(jù)的水污染治理體系的主要特點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

1.1 概 念

大數(shù)據(jù)是指數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、在一定條件下無法采用常規(guī)工具軟件進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。而大數(shù)據(jù)技術(shù)是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，涵蓋針對(duì)數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、儲(chǔ)存、管理、分析、挖掘以及呈現(xiàn)等一系列相關(guān)技術(shù)和基礎(chǔ)支撐技術(shù)。

1.2 主要特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)具有如下四個(gè)主要特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)體量大。通常大數(shù)據(jù)的體量可以達(dá)到PB級(jí)，傳統(tǒng)技術(shù)手段和處理能力難以應(yīng)付。二是數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集點(diǎn)多、產(chǎn)生密度大，對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理性能要求高。三是數(shù)據(jù)多樣化。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的來源、格式不再單一，具有多源異構(gòu)的特點(diǎn)。四是數(shù)據(jù)價(jià)值高。通過分析挖掘大數(shù)據(jù)背后隱藏的信息，可以發(fā)現(xiàn)事物的潛在特征和發(fā)展規(guī)律，為商業(yè)決策、政府治理等應(yīng)用提供支撐，產(chǎn)生直接或間接的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)價(jià)值。

2 基于大數(shù)據(jù)的水污染治理體系

本文根據(jù)水污染防治的實(shí)際特點(diǎn)與需求，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水污染治理體系，如圖1所示。該體系主要圍繞數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)、處理、呈現(xiàn)等過程，分別從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用這五大方向進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)體系布局，通過對(duì)水資源進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)采集，匯聚挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的污染種類、趨勢(shì)等有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)污染事件的快速識(shí)別、跟蹤、處置，構(gòu)建從傳感器到數(shù)據(jù)應(yīng)用的水資源全面數(shù)字感知網(wǎng)絡(luò)，打造從數(shù)據(jù)采集到精準(zhǔn)治污的有效處理平臺(tái)，為水資源全面數(shù)字化管控提供技術(shù)支撐。

圖1 面向水污染防治的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

2.1 基礎(chǔ)設(shè)施

基礎(chǔ)設(shè)施是指為水污染數(shù)字化治理提供服務(wù)的物質(zhì)工程設(shè)施，包括傳感器、智能芯片、云平臺(tái)、采集設(shè)備、通信光纜、邊緣計(jì)算平臺(tái)、5G通信等，是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水污染防治技術(shù)體系的基礎(chǔ)。上述基礎(chǔ)設(shè)施主要是為數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)提供硬件設(shè)施支撐。水污染數(shù)字化治理作為城市信息化建設(shè)的一部分，其基礎(chǔ)設(shè)施是城市信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要內(nèi)容，與其他城市信息化應(yīng)用項(xiàng)目的基礎(chǔ)設(shè)施共建共享，在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)等方面可以使用公共信息基礎(chǔ)設(shè)施，無須重復(fù)建設(shè)。

2.2 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集主要是聯(lián)合城市氣象、水文等單位，通過傳感器自動(dòng)采集、人工定點(diǎn)定時(shí)采集、資料聯(lián)查、網(wǎng)絡(luò)通信等方式，面向地表水、生活污水、地下水、城市供水、工業(yè)污水、降雨等水體，采集水質(zhì)、流量、污染成分等重要指標(biāo)，形成水污染防治的大數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)類型包括表格、文本、圖片和視頻等，如表1所示。

表1 采集數(shù)據(jù)項(xiàng)及類型

2.3 數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理是通過建立分級(jí)數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)、管理和共享采集到的各類水體數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管理要處理的信息包括水體復(fù)雜的空間數(shù)據(jù)信息和非空間數(shù)據(jù)信息、確定信息和不確定信息等。重點(diǎn)內(nèi)容包含數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)索引、標(biāo)準(zhǔn)管理、共享交換等。其中數(shù)據(jù)清洗是針對(duì)在數(shù)據(jù)采集過程中由于錄入錯(cuò)誤、傳感器失效等原因所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)亂問題，采用數(shù)據(jù)校驗(yàn)、沖突檢查等手段，剔除采集數(shù)據(jù)中的無效項(xiàng)、殘缺項(xiàng)、錯(cuò)誤項(xiàng)、重復(fù)沖突項(xiàng)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和唯一性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要針對(duì)水體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量龐大、異構(gòu)復(fù)雜等問題，采取分級(jí)建庫、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)手段，對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)、匯聚和融合存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)抽取與數(shù)據(jù)索引主要解決數(shù)據(jù)訪問性能低的問題，針對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)際請(qǐng)求需要，在空間數(shù)據(jù)信息和非空間數(shù)據(jù)信息等多種類型的數(shù)據(jù)上進(jìn)行處理。從存量數(shù)據(jù)庫中抽取特定格式的數(shù)據(jù)表，預(yù)先建立數(shù)據(jù)索引，滿足大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)請(qǐng)求的訪問需求。共享交換主要解決數(shù)據(jù)多域共享交換的問題，通過建立數(shù)據(jù)權(quán)限管理、數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)審計(jì)等功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跨域按需交換共享。標(biāo)準(zhǔn)管理是面向數(shù)據(jù)處理過程建立數(shù)據(jù)清洗、存儲(chǔ)、抽取等一系列標(biāo)準(zhǔn)化操作流程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)與訪問。

水污染治理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理工作較為復(fù)雜，處理的數(shù)據(jù)信息多種多樣，需要一些關(guān)鍵技術(shù)的支持。例如，污染源、水域和監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間信息關(guān)系的組織和處理即是一個(gè)底層基礎(chǔ)問題。污染源、水域和監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量眾多，針對(duì)其空間數(shù)據(jù)信息的復(fù)雜性，我們引入高效的空間索引結(jié)構(gòu)R樹（如圖2所示）來對(duì)相關(guān)的空間數(shù)據(jù)信息進(jìn)行組織和處理。R樹是一種多級(jí)平衡樹，它是B樹在多維空間上的擴(kuò)展。在R樹中存放的數(shù)據(jù)并不是原始數(shù)據(jù)，而是這些數(shù)據(jù)的最小邊界矩形，空間對(duì)象的最小外包矩形被包含于R樹的葉節(jié)點(diǎn)中。在二維空間數(shù)據(jù)集中，R樹中的各層節(jié)點(diǎn)以遞歸的方式對(duì)數(shù)據(jù)集空間進(jìn)行劃分。R樹中每一個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)本身代表數(shù)據(jù)集空間中的一個(gè)矩形，該矩形為其子節(jié)點(diǎn)所代表矩形的最小外包矩形。

圖2 空間對(duì)象和R樹結(jié)構(gòu)示例

近鄰關(guān)系的查詢分析方法[18-20]在數(shù)據(jù)信息處理領(lǐng)域較為重要。圖3展示了利用近鄰查詢方法查詢的有關(guān)污染源和水域的近鄰關(guān)系。圖3中，受污染源q1影響最大的兩個(gè)水域分別為p1水域和p2水域，而受污染源q2影響最大的水域則為p3水域。

2.4 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從海量、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的實(shí)際水體采集數(shù)據(jù)中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提取水體數(shù)據(jù)中隱含的水體污染類型、污染趨勢(shì)、水體流量變化等信息，為基于大數(shù)據(jù)的水污染監(jiān)測(cè)識(shí)別提供決策支撐。此外，除了對(duì)復(fù)雜的水體數(shù)據(jù)信息本身進(jìn)行細(xì)致分析外，我們利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可智能處理和分析不同污染源對(duì)水體的影響情況和影響趨勢(shì)，從整體角度分析污染源和水體的空間位置信息及演變規(guī)律，從而做出智能決策。具體的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟀廴驹春透魉虻目臻g關(guān)系分析、污染影響范圍分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、污染識(shí)別、污染溯源、水質(zhì)建模、動(dòng)力分析、污染數(shù)據(jù)可視化等。其中趨勢(shì)預(yù)測(cè)是根據(jù)當(dāng)前水體污染各項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)生成污染綜合態(tài)勢(shì)，建立水體污染變化模型，預(yù)測(cè)將來一段時(shí)間內(nèi)水污染的變化情況。污染識(shí)別是根據(jù)歷史水質(zhì)監(jiān)測(cè)的各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)、水體監(jiān)測(cè)視頻等數(shù)據(jù)，建立水體污染專家系統(tǒng)，開展深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，對(duì)當(dāng)前水質(zhì)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵指標(biāo)與監(jiān)測(cè)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行污染研判，確定水體污染類型與危害程度。污染溯源是根據(jù)當(dāng)前水體污染信息、當(dāng)?shù)厮男畔ⅰ⑵髽I(yè)工業(yè)排污數(shù)據(jù)，生活污水處理數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前跟蹤的污染事件進(jìn)行追蹤溯源，判定污染來源及污染源地理位置。水質(zhì)建模是通過各類水體監(jiān)測(cè)的物理、化學(xué)、生物菌落等指標(biāo)，利用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，建立水體質(zhì)量綜合分析模型，對(duì)水體污染范圍與程度進(jìn)行綜合研判。動(dòng)力分析主要是從水體動(dòng)力學(xué)角度，綜合考慮城市排污、降雨、表面蒸發(fā)、截面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等信息，建立水體截面動(dòng)力模型，對(duì)水體污染流速、有害物質(zhì)擴(kuò)散等進(jìn)行科學(xué)評(píng)估。

圖3 污染源對(duì)水域影響情況查詢示例

如聚類分析[21-23]等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水污染各類數(shù)據(jù)信息的智能分析和決策中具有較為重要的作用。針對(duì)眾多的數(shù)據(jù)處理和分析問題，我們?cè)诩夹g(shù)層面運(yùn)用了聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和分類分析等關(guān)鍵技術(shù)。其中，經(jīng)典的K-means算法是我們經(jīng)常運(yùn)用的一個(gè)重要方法。

圖4展示了運(yùn)用聚類方法分析污染源對(duì)水源的影響情況的示例，示例中水域分別被不同數(shù)量和不同位置分布的污染源所影響。圖4（a）中展現(xiàn)被8個(gè)污染源所影響的水域的聚類分析結(jié)果，圖4（b）中展現(xiàn)被6個(gè)污染源所影響的水域的聚類分析結(jié)果，圖4（c）中展現(xiàn)被3個(gè)污染源所影響的水域的聚類分析結(jié)果。先進(jìn)的聚類分析方法還可用于對(duì)水體本身海量指標(biāo)屬性數(shù)據(jù)信息的分析之中。

2.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是面向城市水污染監(jiān)測(cè)與治理的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，基于統(tǒng)一的水污染數(shù)據(jù)采集、管理與挖掘，訂制水污染防治信息化處理系統(tǒng)。從應(yīng)用功能上可以分為污水處理、河湖治理、飲水安全、精準(zhǔn)供水等。通過與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，可以優(yōu)化業(yè)務(wù)系統(tǒng)的處理流程，提升當(dāng)前業(yè)務(wù)系統(tǒng)的精確度和使用價(jià)值，改善水污染治理業(yè)務(wù)系統(tǒng)的使用體驗(yàn)和效果。

圖4 污染源對(duì)水域影響情況聚類分析示例

2.6 主要特點(diǎn)

本文提出的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水污染防治體系主要有兩大特點(diǎn)。一是建立從傳感器到業(yè)務(wù)應(yīng)用的全面數(shù)字感知?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的水污染防治體系，圍繞數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)、處理和利用過程，針對(duì)水體污染分層分級(jí)挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏信息，對(duì)數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行全面信息感知，最大限度地體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的信息提煉效果與價(jià)值發(fā)現(xiàn)能力。二是從水體監(jiān)測(cè)到業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)有效處理。本文提出的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水污染防治體系，從水污染防治實(shí)際應(yīng)用角度梳理凝練數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和處理需求，按照需求設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理的各項(xiàng)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)功能與需求的精準(zhǔn)匹配，從而達(dá)到水體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)高效利用與水污染精準(zhǔn)治理。

3 結(jié) 語

本文通過對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行分析，結(jié)合水污染防治的數(shù)據(jù)處理需求，提出一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水污染防治體系。該體系分別從基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)應(yīng)用五大方向進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)布局，通過對(duì)水資源進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)采集，匯聚挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的污染種類、趨勢(shì)等有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)污染事件快速識(shí)別、跟蹤與處置，構(gòu)建了從傳感器到數(shù)據(jù)應(yīng)用的水資源全面數(shù)字感知網(wǎng)絡(luò)，打造從數(shù)據(jù)采集到精準(zhǔn)治污的有效處理平臺(tái)，為水資源全面數(shù)字化管控提供技術(shù)支撐。

該技術(shù)體系有望應(yīng)用于城市水體數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與處理應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)中，能進(jìn)一步提高水污染防治的數(shù)據(jù)采集與利用效率，提升水污染防治的效能，為保護(hù)綠水青山、建設(shè)美麗中國(guó)做出貢獻(xiàn)。如何將該技術(shù)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)深入融合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地應(yīng)用將是下一步的研究方向。