【摘 要】
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近些年来,我国水质污染事件时有发生,由此造成的危害和损失严重。虽然也存在水质监测平台用于监测水质,但大部分平台存在着“只注重水质监测与数据采集、忽视数据价值发掘、缺少针对性污染应对措施”等诸多问题亟待解决。与此同时,随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术的不断发展,水质污染智能化检测成为可能。通过与环保企业合作,利用构建的水质监测大数据平台,采用大数据相关技术,对采集的水质监测大数据进行分
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近些年来,我国水质污染事件时有发生,由此造成的危害和损失严重。虽然也存在水质监测平台用于监测水质,但大部分平台存在着“只注重水质监测与数据采集、忽视数据价值发掘、缺少针对性污染应对措施”等诸多问题亟待解决。与此同时,随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术的不断发展,水质污染智能化检测成为可能。通过与环保企业合作,利用构建的水质监测大数据平台,采用大数据相关技术,对采集的水质监测大数据进行分析和处理,自动筛选出水质污染（超标）数据,并利用DE-MCMC算法对水质污染进行溯源,及时为相关决策提供支持。本文首先对水污染事故发生的特点进行了剖析,研究了污染物在水中的扩散规律,并介绍了污染物在二维空间和三维空间中的浓度扩散过程。在对贝叶斯方法的原理进行简要描述之后,介绍了马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）方法的河流污染溯源反演算法,详细阐述了该反演算法的步骤和实现过程;利用实地部署的传感器对监测到的水质数据进行自动采集,通过4G网络把数据上传到部署在腾讯云上的水质监测大数据平台里,平台再对水质数据进行分析和处理、污染信息预警以及微信推送等操作。对于水质污染（超标）数据,经过地图软件分析,确定相关水域位置;利用二维水动力污染扩散方程,结合MCMC反演溯源模型以及DE优化算法,依据污染指标浓度变化趋势,把该水域相关的水文水质参数代入到二维水质污染物浓度扩散方程中;通过DE-MCMC方法得到污染指标首次出现的时空点和污染强度等信息,分析出水污染的源头。通过将反演结果与真实污染情况相对比,验证了DE-MCMC方法的可行性。
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