水环境监测
通过多维度、高密度水质监测体系,在空间和时间上高密度获取水环境监测数据,为环境治理可视化、环境污染溯源等应用分析提供支持。利用空天地一体化水生态安全感知平台和水环境机理模型分析,提升水环境监测范围覆盖度,为流域水环境生态综合治理提供支持,为水环境治理提供决策支持。
现有监测体系无法满足监管要求,缺少对污染源的主动感知,数据资产价值沉淀不足,缺少将多数据源进行融合、碰撞,释放水务数据价值的能力。
基于传统业务经验的机理模型计算效率低下,不足以支持更大时空尺度的计算,无法应对多维数据联动需求。
涉水数据价值挖掘不足,缺乏预测预警能力,精准识别重点管控对象能力滞后,应用分析缺乏深度,与实际业务需求脱节。
基于百度大数据平台、人工智能平台、地理信息平台和水务互联网,为水环境信息化管理提供数字化底座与智能化引擎,持续提升水环境行业现代化管理水平。
通过多维度、高密度水质监测体系,在空间和时间上高密度获取水环境监测数据,为环境治理可视化、环境污染溯源等应用分析提供支持。利用空天地一体化水生态安全感知平台和水环境机理模型分析,提升水环境监测范围覆盖度,为流域水环境生态综合治理提供支持,为水环境治理提供决策支持。
基于数据智能及视觉智能平台,实现对前端采集的视频、水质、水雨情、遥感等数据的采集、传输、分析和应用,实现打捞船轨迹、人员规范操作及行为、取水口附近车辆行驶轨迹的识别,实现水源地的规范化、信息化、智能化管理,保障饮用水水源安全。
基于一张图,对河湖基本信息、业务信息、巡查信息、任务信息等多种业务信息进行统一管理,为巡检人员、河湖长、上级监管人员等各级角色提供差异化信息呈现模式,支持河湖事件现场指挥、移动指挥、协同指挥。
基于模型预测控制和优化算法建立起关键控制节点的排水调度策略案例库,结合历史降雨数据训练形成ai调度大脑,实现减少城市内涝、降低溢流污染以及综合能耗最低的排水系统多目标动态优化调度。
对重点流域入河排污口、污水管网、重点排污企业等进行实时监测,出现污染物异常预警时追溯污染源头,确定责任主体,为河道“源头减排、过程阻断、末端治理”水污染防控全过程提供技术支撑。
数据智能与视觉智能平台赋能江河湖库监管,采用“空-天-地”立体监测技术,全景展示河湖健康状态,基于智能分析,及时发现问题及其原因,训练符合业务需求的深度学习算法实现流域智能化、网格化、无盲点监测,根据监测结果提供网格化监管的巡查管理、任务分配及任务反馈管理。