构建了大数据水质智能预警模型 “把脉”水质变化
发布日期: 2021-03-30 08:20:35 来源: 科技日报
3月25日,记者从武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室获悉,为筑牢南水北调中线工程水质安全保障网,我科研人员积极探索水质变化规律、制定预警指标体系,成功构建了大数据水质智能预警模型,上线中线水质预警与模拟仿真平台。
保障中线干渠供水安全,“把好脉”是第一步。为此,科研团队汇聚了沿线自动监测数据,辅以计算机可视化模拟数据展示,可直观了解1277公里干渠上水质时间地域变化的情况,再结合化学生物过程基本理论,分析变化产生原因,进而精准把握水质波动背后规律。
同时,科研团队根据中线沿线水质变化点数据和水质预报模型计算结果,构建水质—水动力—水生态的联合风险分布预测,有效克服此前风险预测能力不足、联合风险反映不全面等问题。
中线干渠内渠道藻类异常增殖,对水质产生巨大影响。而藻类管控面临分布特征、增殖驱动机制不清楚等困难。科研团队通过分析中线水藻变化趋势和分布规律,找出影响藻类的主要环境影响因子。根据环境因子—水质—藻类这三者关系,构建干渠水闸不同工作情景下的水动力—水质—藻类耦合模型,实现对不同来水、闸门调度情景藻类预报,满足了模型的业务化运行和水质精细化预测管理需求。
随着研究工作步步深入,科研团队实现了大量为保障供水安全而开发的技术手段,那么如何将这些技术集中到一个简单易操作的统一平台?为此,科研团队整合水质信息可视化模块、三维仿真模块及水质藻类耦合模型,搭建起南水北调中线水质预警与模拟仿真平台。通过该平台,工作人员只需鼠标简单点击几个按钮,就可实现随时对中线水质情况进行“问诊”,并预测水质后期变化情况,总体预测精度可达90%以上,能够帮助管理部门快速掌握水质和藻类现状、变化趋势,并进行精准研判、及时处置。与同类平台相比,该应用也更具实用性、智能性和针对性。(吴岩 记者刘志伟)