模型概述

水环境监测模型是基于水质动力学原理与多源数据融合技术的智能监测工具,通过输入监测站实测数据、遥感反演数据、气象预报数据及排污口申报数据,精准模拟水体污染扩散规律,实时分析水质变化趋势,科学预判生态环境风险,为水环境智能化管理提供技术支撑。

核心功能

「 水质动态量化分析 」
实时计算水体在正常状态、突发污染、极端天气下的溶解氧、氨氮、总磷等核心指标变化,量化水质类别与污染程度。
「 污染溯源智能定位 」
结合高光谱反演技术与LSTM神经网络,5秒内生成污染成因报告,精准识别工业排污、农业面源等污染源头,溯源效率提升80%。
「 生态风险预警预测 」
基于历史数据与实时监测值,预测1-5年水质变化趋势,对藻类爆发、黑臭水体等风险提前72小时预警。
「 治理方案模拟评估 」
模拟不同截污、清淤、生态修复方案的效果,评估工程实施后的水质改善程度与成本效益比。

应用场景

01 基于MIKE 11/21的理论模型
模拟河流、湖泊的水动力过程与污染物迁移扩散,支持水利工程设计中的水质影响评估。
02 基于CNN-LSTM的数据驱动模型
通过卫星遥感影像与地面监测数据融合,实现黑臭水体自动识别与水质参数反演。
03 基于“空天地”一体化的混合模型
整合无人机巡查、水下传感器网络与实验室检测数据,构建“短期预警+长期治理”的全链条管理体系。