地表水水质预测预警系统建设方案.docx

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1、地表水水质预测预警系统建设方案（一）背景介绍3（二）预警预报功能介绍3.水质预报41 .水质超标预警4.趋势性预警42 .应急管理5.情景模拟6（三）数据要求6（四）主要建设内容7（一）背景介绍近年来，随着气候、水文和水环境模拟能力的提升、数据采集技 术的改进以及智能计算的进步，数据驱动方法在水环境预测预警中的 使用越来越普遍。与物理机制模型不同，数据驱动模型在解决数值预 测问题、重建高度非线性函数、时间序列分析等方面有着独特的优越 性，其不需要考虑水文、水环境过程的物理机制，而是建立关于时间 序列的数学分析，通过学习给定样本，发现变量间的统计或因果关系， 在水质预测领域中得到了广泛的应用。人

2、工神经网络（artificial neural network, ANN）,简称神经 网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。 神经网络由大量人工神经元通过连接构成，具有自学习能力，能够根 据外部输入特征的变化自适应改变内部连接结构和权重，建立输入和 输出间的复杂非线性关系模型，用来预测未来。地表水水质预测预警模型以流域所有水质自动监测站为流域环境 感知器，利用流域水质自动监测站的实时动态水质数据和历史数据， 将两个上下游监测站之间的河段看作一个黑箱系统，融合流域气象预 报数据、站点空间属性和沿程点源排放数据，基于长短期记忆循环神 经网络LSTM以及时空注意力机制构建水质

3、预报模型，对相关站点的 流域pH、溶解氧、氨氮、总磷、总氮、高镒酸盐指数等进行预测。基于流域模型，水动力水质模型和数据驱动模型，实现集合预测 预警、突发水污染事故应急模拟、情景模拟等功能。（二）预警预报功能介绍1 .水质预报能够动态获取预报模型驱动参数；采用大数据人工智能模型，对 重点断面水质进行预报;基于大数据和云技术，实现数据融合、同化， 提高预报系统预测预报精度。根据业务需求对预测结果进行多维展示，对重点断面未来3天可 用和未来47天可供参考的pH、溶解氧（DO）、高镒酸盐指数（CODmQ、 氨氮（NH：N）、总磷（TP）、总氮（TN）等主要污染物浓度、水质 类别、首要污染物等水质预测产

4、品进行展示和输出，提供时空变化图 表。对水质监测数据和数值模拟数据进行对比分析，具备预测效果评 估功能。2 .水质超标预警系统根据预先设置的报警规则对水质实时监测数据和水质预报 结果数据进行自动判断，若满足预警条件，则触发预警，生成预警单。 预警信息通过短信、邮件、信息提醒等方式通知用户（运维单位、当 地监管部门、流域上下游环保部门、地市监管部门、省级监管部门等）。报警信息产生后，报警信息按照事先设定的处理流程和规则流转 到不同部门进行处理，并记录和反馈处理结果，实现全过程留痕。如 果存在环境违法行为，则可对应的环境监察部门进行现场监察执法。 3.趋势性预警以水文期、季度或年为单位，当预报断面

5、污染物（TN、TP、CODMn. NH3-H, DO等）浓度预报结果超过去年同期10%及以上时，触发趋势 性预警提示。平台可以基于大数据模型分析各类水体变化情况；包括分析各断 面、水系污染物情况，找出主要污染物，分析其变化趋势，为环境治理和治理效果提供辅助支持。系统提供两种类型的趋势分析:不同时段水质变化趋势评价和风险预警对断面（点位）、河流、流域（水系）、全行政区域内不同时段 的水质变化趋势分析，以断面（点位）的水质类别或河流、流域（水 系）、行政区域内水质类别比例的变化为依据进行评价和风险预警。多时段的变化趋势评价和风险预警分析断面（点位）、河流、流域（水系）、行政区域内多时段的 水质变化

6、趋势及变化程度，应对评价指标值（如指标浓度、水质类别 比例等）与时间序列进行相关性分析，检验相关系数和斜率的显著性 意义，确定其是否有变化和变化程度，变化趋势可用折线图来表征。 4.应急管理1 .1突发水污染事故应急模拟要求针对突发水污染事故，对水溶性化学品、不溶性化学品、半溶性 化学品等建立污染物属性数据库，应包含污染物的沉降速率、降解速 率、挥发速率、混合系数、饱和浓度和密度等信息。建立突发水污染应急模拟模型，依据污染事故的发生位置、污染 物类型、泄漏量、泄露方式、气象水文条件等信息，动态模拟污染物 的迁移转化过程，计算污染物的浓度分布、污染物到达下游重要断面 的时间、超过指定阈值的污染带

7、持续时间和空间分布等。具备模型边界条件设计、网格划分和处理、污染源设置（包括瞬 时源和时间序列污染源）等功能。评估污染事件影响地区区域、威胁 饮用水安全的超标程度、持续时间等。4 . 2突发水污染事故应急工具包建立突发水污染事件的应急处理处置工具包，按照“小事故不入 河、中事故不入干、大事故不出境”的总体防控目标，建立突发污染 物的应急处理处置技术数据库和案例库，数据库应包含常见污染物的 理化常数、环境影响、实验室检测方法、环境标准、应急处理处置方 法等，案例库应包含拦、蓄、冲、截等应急处理预案及其模拟过程分 析。5.情景模拟以重点流域为单位，对流域内污染负荷分配、枯水期流域补水等 提供决策建

8、议。对控制单元的水质现状、水文水质预测结果与目标进 行对比，分析主要污染物来源，对水环境污染防控规划措施的效果进 行情景模拟和效果评估；研究水环境污染现状及剩余水环境容量，对 各行政区污染负荷进行分配;对枯水期重点河段进行补水情景模拟， 通过模拟河段补入得水量及水质，分析河段水质变化情况，对补水河 段水质效果进行模拟。(三)数据要求系统建设所需数据，包括但不限于以下数据：(1)地理数据土地利用、土壤类型、高程数据、人口密度数据等。(2)水文数据水文站逐日或逐月实测径流和泥沙(浓度、输沙率)数据(应包 含丰水年、平水年、枯水年等年水文数据)。(3)气象数据包括历史气象数据和预报气象数据，县级气象

9、站点日最高、最低 和平均气温、降水、蒸发量、风速、相对湿度、辐射量(或日照时数) 等。(4)污染源数据最新的污染排放数据。(5)社会经济数据人口和畜禽养殖存量、化肥使用类型、施用量和施用时间及其他相关社会经济数据。(6)重点流域的河道地形数据。数据精度需满足模型计算需要。(7)水质数据历史水质监测数据原始资料，形成规范结构化数据，核对无误后 保存至本项目数据库。(四)主要建设内容j f 厅号名称主要建设内容一.模型构建1模型体系构建选择适当的模型，构建模型体系以支撑水质预 报、突发水污染事故应急模拟、污染负荷分配、 枯水期流域补水等功能2模型多源数据融合获取模型需要的多源数据，数据融合后录入模

10、型 数据库二.平台应用3预测总览展示为全区预测断面I-III类水水质占比情况 及排名，右侧展示为预测未来7天，每一天水质 类别占比情况饼图；地图展示为站点水质类别。4单站预测展示单站预测结果折线图，同时与前7天实测数 据进行对比。5预测结果可查看所有站点预测未来7天水质情况，并对超 in类水质进行污染指标判断；同时可查看单位序号名称主要建设内容未来7天各因子详细预测结果。6预测评估单站预测可查看预测总准确率情况及单因子预 测准确率情况。7水质超标预整预警规则配置。8重点流域模 拟重点流域突发污染事件扩散模拟9应急工具包建立突发水污染事件的应急处理处置工具包。10应急案例库建立突发水污染事件的应急案例库，包含拦、蓄、 冲、截等应急处理预案。12污染负荷分配以图形和表格的形式对现状水质和负荷，污染负 荷及其承载力等进行信息展布。13枯水期流域补水枯水期流域补水场景展布。