数据中心严格遵循国家生态环境部标准规范，基于大数据集群架构与分布式计算技术，融合人工智能分析模型，集成水生态环境监测、统计管理及可视化分析功能，构建集数据采集存储、统计分析、业务管理、挖掘应用与智能展示于一体的综合管理平台，实现水生态环境数据的全流程智能化治理与科学决策支持。

数据中心应用项目：河北省生态环境综合管理信息化平台-碧水保卫战、重庆水质预警预报系统等多套系统平台、珠江流域水质安全在线监测预报预警大数据平台、江苏省殷村港流域水环境动态监控平台、长沙市三水统筹监控预警平台等。

采用水环境数值模拟与机器学习技术，预测流域水文及水体水质未来变化趋势，为水库/湖泊水质长效精细化管理方案的制定提供科学支撑。

模拟系统集成六类机理模型，通过机器学习技术实现双重预报优化：（1）对气象、水文等机理模型驱动数据的时间序列进行机器学习预报，作为机理模型的动态输入；（2）针对考核断面水质，采用机器学习算法生成独立预报结果，并与机理模型预报结果进行集合预报，提升预测精度。

水质预警预报服务以部署与北京、上海、重庆、河南、河北、湖南、内蒙古、浙江、江苏、海南、甘肃、广西、新疆、广东、四川等多个地方信息化建设平台并开展业务化平台。

项目案例：长江流域水生态监测业务平台（中国环境监测总站）、河北省生态环境综合管理信息化平台-碧水保卫战（河北省生态环境厅）、重庆水质预警预报平台（重庆市生态环境监测中心）、甘肃省水环境预报预警及决策分析系统（甘肃省生态环境信息中心）、内蒙古自治区黄河流域包头段呼和浩特段干流地表水环境质量预警平台（内蒙古自治区环境监测中心站）、江苏省殷村港流域水环境动态监控平台（江苏省无锡环境监测中心）、长沙市三水统筹监控预警平台（湖南省长沙生态环境监测中心）。

基于模拟预测技术，系统可分析污染物在水体中的迁移转化规律及其时空分布特征，实现水体污染风险场的快速评估。同时，通过结合智能化处置工具包，根据风险等级和环境条件，动态生成最优应急处置方案，显著提升应急响应效率。

项目案例： 重庆水质预警预测系统、北京城市副中心水环境风险预警与应急处置平台、内蒙古自治区黄河流域干流地表水环境质量预警预报平台项目、基于多源异构事故大数据技术的污染事故应急处置决策系统平台等。

污染溯源是通过化学分析、同位素追踪、模型模拟等技术手段确定污染物的来源及扩散路径，其目的是明确责任主体以支撑污染治理和法律追责。

平台依托GIS、数据挖掘和关联建模等技术，整合水环境、水资源、污染源及水生态等多源数据构建了"水生态管理数据库与溯源系统"，通过数据关联分析实现污染源的精准追溯，助力相关部门高效锁定污染原因。

项目案例： 长江流域水生态监测业务平台、重庆水质预报预测系统、甘肃省水环境预报预警、江苏省殷村港流域水环境动态监控平台等。

容量分析是环境科学中的一种方法，用于评估环境系统在特定条件下能够承受的污染物最大负荷。通过容量分析，可以制定合理的污染物排放标准，确保环境质量达标。

容量分析功能通过科学评估水体的承载能力，为水资源管理和环境保护提供依据，确保水资源的可持续利用。

项目案例： 甘肃省水环境质量目标管控系统、江苏省殷村港流域水环境动态监控平台。