水质预警预报

综合采用水环境数值模拟和机器学习技术，预测流域水文、水体水质未来变化趋势，帮助制定水库/湖泊的水质长效精细化管理方案。 模拟系统采用以下六类模型，针对机理模型的驱动数据，包括气象、水文时间序列，采用机器学习进行预报，作为机理模型的输入数据。同时，针对考核断面水质，也利用机器学习算法预报断面水质，并与机理模型预报结果结合开展断面水质的集合预报。

1.模型类型：机理模型；2.预测指标：水动力水质；3.空间尺度：空间区域；4.模型维度：二/三维；5.建模方法：数值模拟；6.多模型联合预测。

综合采用深度学习技术中的多种时间序列算法，对水文、水质历史数据进行时间序列预测训练和验证，建立时间序列预测模型，提供边界处未来水文、水质预测结果，为水动力、水质模型提供合理的边界条件，提高模型驱动预测的精度。

水环境质量改善为核心，以流域水污染突出问题为导向，以水污染防治工作目标为引领，通过建立面源污染模拟和水体水质模拟相耦合的多模型数值集合预报系统,坚持业务实践与服务管理相统筹,在实现水环境质量多模型集合预测功能基础上,为水污染防治提供科学的决策支撑服务。面向流域水环境综合管理,研发水环境风险评估、污染物追因溯源、流域控制单元管理支持、水环境容量评估等水环境管理决策支持产品,同时集成河流突发水污染事故应急模拟功能,并实现系统自动化运行。

产品亮点

1. 自主研发的水生态水环境质量模型，等级预报准确率70%以上。

2. 久经验证的水质预警预报业务系统，基于中国环境监测总站预报方法标准开发，基于用户业务流程和操作习惯深度定制。

3. 高度优化的业务化流程，包括模型自动化运行、集群分布式计算、自动率定等。

4. 系统成熟稳定、业务化案例丰富，已累计超过10多套成功实施案例。

项目案例

水质预警预报采用水环境数值模拟和机器学习技术，水质预警预报实时部署成功案例众多，成立至今已应用与多个地方信息化建设平台。

省级：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、四川等十几个省份。

项目案例：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）；长江流域水生态监测业务平台（中国环境监测总站）；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）；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）；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）。

污染应急

污染应急是指在突发环境污染事件中，采取快速、有效的措施，防止污染扩散，减少对环境和公众健康的影响。应急措施包括污染源控制、污染物清理、环境监测和公众预警等。 模拟预测污染物在水体中的迁移变化情况和污染物浓度在时空维度上的变化,对事故污染物在未来一定时间的扩散进行模拟，实现风险场快速评价；开发突发水污染快速处理处置技术工具包，针对风险大小、环境条件，智能化生成组合式的快速处理处置方案。

产品亮点

1. 附带化学品参数库和应急处理处置技术数据库，支持水溶性、不溶性、半溶性化学品。

2. 计算污染事故断面前锋、峰值、拖尾信息。

3. 估算污染事故对下游及周边乡镇影响情况。

4. 提供污染应急处理处置建议及文档下载。

项目案例

中国水生态环境智能预警监测大数据中心、重庆水质预警预测系统、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

污染溯源是通过技术手段确定污染物的来源及其扩散路径。常用方法包括化学分析、同位素追踪、模型模拟等。污染溯源的目的是明确责任主体，为污染治理和法律追责提供依据。 通过计算污染源贡献率，对污染源进行溯源模拟分析。在系统地图上点击指定地点污染物进行溯源分析，将模拟该范围内的点源、面源的贡献率，并按照贡献率的大小从高到低进行排序，排查出贡献率较大的污染源，追踪污染来源。 基于污染源贡献率结果，利用图论路径分析，推测可能污染源并排序，识别出最有可能的排放情景，缩小人工排除范围。

中科水质利用先进的GIS、数据挖掘和关联建模等技术，汇集水环境、水资源、污染源、水生态等多类数据，构建了主题数据库，实现了数据的关联分析，打造出“水生态管理数据库与溯源系统”。依托于数据关联分析能力，该系统可实现对污染来源的向上追溯，协助有关部门更快、更准确地锁定污染原因。

产品亮点

1. 污染源识别： 通过监测和分析，确定污染物的具体来源。

2. 污染物追踪： 利用技术手段追踪污染物在水体中的迁移路径。

3. 估算污染事故对下游及周边乡镇影响情况。数据分析与建模： 通过数据分析和模型模拟，预测污染物的传播和影响。

4. 现场调查与采样： 进行现场调查和采样，获取污染物的详细信息。

5. 污染源贡献率分析： 评估不同污染源对水体污染的贡献率。

6. 污染事件应急响应： 在污染事件发生时，快速识别污染源并采取应急措施。

项目案例

重庆水质预报预测系统、殷村港流域水环境动态监控平台、长江流域水生态监测业务平台等。

容量分析

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。

水体容量分析用于制定污染物排放标准，确保水质达标。

污染物容量分析确定水体对特定污染物的最大承载量,帮助制定排放限值，防止水质恶化。

水资源容量分析评估水体在满足生态和人类需求下的最大供水量,用于水资源分配，确保供需平衡。

生态容量分析评估水体在不破坏生态平衡的前提下，能够支持的生物量和多样性。用于生态保护和修复规划。

项目案例

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。

重庆市水资源容量分析、江苏省水资源容量分析、广东省水资源容量分析等。