随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布,AI融入千行百业开始提速。在环境监测领域,AI驱动的水华预报预警系统不仅提高了水华预报的精准性和实时性,更是将水华治理从"被动应对"转向"主动防控"。它是技术升级,更是管理理念革新。
传统的蓝藻水华监测主要依靠肉眼观察、人工操作无人机巡查、镜检分析等方式,这种人工巡查与定点采样结合实验室分析的方法依赖人工经验和技术,在面对复杂、动态的水体环境时,监测范围有限、响应速度较慢,容易产生误差,无法满足现代化水华监测预警的要求。
一旦蓝藻水华暴发,等到人工发现并处理时已经错过了最佳防控时机。此外人工监测的数据量非常有限,难以支持精准的趋势预测与早期预警。
针对上述现状,安洲源研发了一套整合多源数据、实现智能分析与预测的水华预报预警系统,通过建立 “天地水”一体化感知体系采集多源数据,结合人工智能和深度学习技术,运用水华预测预警模型,分析各环境因子对水华暴发的影响,将海量数据转化为可执行的决策,帮助管理者提供针对性的应急防控措施,实现最终闭环化管理。经过多次迭代升级,AI驱动下的水华预报预警系统主要包括水华智能监测系统、水华预报预警模型和水华预报预警平台。
水华智能监测系统建立了“天地水”一体化三级感知网络,将多种监测手段有机结合,实现了水华重点防控区的全面监测覆盖。
这套智能监测系统配置了在线监测水站,气象站、无人船巡航系统及智慧船坞、无人机巡航系统及智能停机坪等,能够从天空、水面、岸上等不同区域开展大面积、实时性监测,关键部件配备bbe藻类分析仪系列仪器,从传统的理化指标监测升级到以藻类监测为核心的生态监测,高度无人化监测作业提高了数据获取效率和准确性,具备全方位、多维度、高频次的监测优势。
水华预报预警模型是AI驱动解决方案中的核心技术之一。当水华预报预警系统获取实时在线的水质、藻类、气象监测数据后,这些海量数据需要通过先进的算法进行解析,这一过程的关键是样本库、算法库和模型库三库协同技术体系的构建。
高质量的藻类水华数据样本库是深度学习算法坚实的基础。水华预报预警系统采集的数据和图像涉及江苏、浙江等多省不同环境下典型水华暴发水域,数据量充足、代表性高。水华预报预警模型能够实现藻类水华暴发时空特征提取与动态预测,核算水华暴发面积,判定水华暴发等级,从而提前预测水华爆发范围和时间。
数据的采集与分析最终要转化为可执行的决策,这就需要强大的平台支持。水华预报预警平台集成大量实时监测数据,历史数据以及预测模型得到的预测数据。
水华预测预警指挥舱是直观展示了水环境、藻分类、藻活性、气象数据的实时监测数据,还展示未来24小时监测水域水华暴发范围,水华暴发概率和等级判定。
根据不同的风险等级,相关管理部门可采取不同的防控措施。当预测到高风险时,平台自动调取历史相似案例,推荐控藻剂投加量、调水方案等处置措施。平台还接入了Deepseek,能够检索专业知识,辅助管理者智能决策。平台支持定制化开发,根据用户的各类需求提供不同程度的修改和接入。
AI驱动的水华预报预警系统支持水华暴发的"预测-预警-预案"全链路解决方案联动,实现“用数据说话、用模型决策、用平台协同”的全闭环管理。
与传统的水华管理方案相比,AI驱动的水华预报预警系统年均运维费远低于人工巡湖成本。与水华暴发后再处置相比,水华预报预警系统通过提前预警可减少30-50%控藻成本,保障饮用水安全的社会效益更是无法估量。
未来,水华预报预警系统将融入更多创新技术,如多模态大模型的深度应用、数字孪生水域的构建等,从水华的预报预警扩大到水生态、水环境的监测预警,构筑起立体化、智能化的水生态安全数字防线。
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