スマート水源モニタリングシステム

Project Introduction

システムアーキテクチャ

知覚のレベル：
センサーネットワーク：水質センサー（pH、溶存酸素、濁度、過マンガン酸塩指数など）、流量計、ビデオ監視、気象ステーションなどの機器を展開し、リアルタイムのデータ収集を実現します。
移动监测终端：无人机、无人船搭载多参数检测仪，覆盖复杂地形区域（如库区死角）。

低消費電力ワイドエリアネットワーク（LP WAN）：LoRa、NB-IoT技術を使用してデータを伝送し、エネルギー消費とコストを削減します（単一基地局のカバレッジ半径は10 kmまで）。
低功耗广域网（LPWAN）：采用LoRa、NB-IoT技术传输数据，降低能耗与成本（单基站覆盖半径达10公里）。
5G边缘计算：在监测节点就近处理数据（如视频AI识别非法排污行为），减少云端负载。

データ中台：、水量、源、気象、地理などのデータを集积し、データベースをする。
数据中台：集成水质、水量、污染源、气象、地理信息等数据，构建统一数据库。
AI算法引擎：开发水质预测、污染溯源、风险预警等模型，支持决策分析。

コックピットの可視化：GISマップは、水質熱マップ、汚染拡散シミュレーション、機器の動作状態を動的に表示します。
可视化驾驶舱：GIS地图动态展示水质热力图、污染扩散模拟、设备运行状态。
业务系统：包括监测预警、应急指挥、污染源管理、生态评估等模块。

システムの機能

インテリジェント監視と早期警戒
重要な指標（アンモニア窒素、総リン濃度など）、基準を超える警報（赤/オレンジ/黄色の警報）を動的に表示します。
自动生成日报/周报，对比历史数据与国家标准。
基于水动力模型（如EFDC、MIKE）预测污染物迁移路径，划定应急响应范围。

AIトレーサビリティシステム：汚染物質の指紋ライブラリ（重金属特性スペクトルなど）と水文気象データを組み合わせて、汚染源の位置をロックします（誤差50メートル）。
AI溯源系统：结合污染物指纹库（如重金属特征谱）、水文气象数据，锁定污染源位置（误差≤50米）。
技术路径：随机森林算法分析污染物流向，叠加企业排污台账数据匹配嫌疑源。
应急预案库：联动应急资源（活性炭投放设备、拦截坝位置）一键调度。

汚染源の動的制御
電子台帳管理：保護区域内の企業の汚染排出許可、汚染管理施設の運行状況、法執行記録（化学工場の廃水処理設備のオンライン監視データなど）を記録する。衛星リモートセンシングによる企業の土地変化のモニタリングと違法拡張リスクの早期警告。

インテリジェント検査システム：無人航空機の自動検査ルート計画、AIはゴミ捨て、違法漁業などの行動を認識し、法執行の手がかりを生成します。

生態学的健康評価
生態指標モデル：生物多様性（底生動物、魚類資源）、植生被覆率（NDVI指数）、水質指標に基づく総合評価システムを構築する。
输出形式：生成生态健康“五色图”（红-黄-绿-蓝-紫代表退化至优良等级）。
修复效果跟踪：对比修复前后数据，量化项目成效。

プロジェクトの価値

水質のモニタリング、水質改善の支援、汚染源の位置付け、水質管理効率の向上など。リアルタイムモニタリング、水源の安全性を保障し、水質に対する科学的管理と管理を促進する。

監視システムのリアルタイムデータは、生態系の健康と生物多様性の評価に役立ちます。モニタリング結果に基づき、政策立案者は、影響を受けた生態系を保護 · 回復し、清潔で健康的な水環境を創出するための適切な措置を講じることができます。