摘要：随着城市化和工业化的持续加速，我国水环境污染问题日趋严峻。为有效应对突发性污染事件并维护水资源安全，本项目基于环境物联网技术，构建了一个集实时感知、智能分析、应急预警与风险评估于一体的综合管理平台。系统融合多参数传感、5G通信与云端大数据技术，实现了水质变化的动态监控与趋势预测。该体系在技术创新、社会效益及应用推广方面具有显著优势，可为生态环境保护和智慧水务建设提供重要支撑。项目的实施不仅提升了团队在工程实践中的科研与应用能力，也展现了高校学生科技创新在环境治理中的现实价值，为绿色可持续发展注入新的动力。

关键词：物联网；水质监测；风险评估；智能预警

一、引言

水资源是生命之源，也是国家经济与社会发展的重要支撑。然而，由于工业排放、农业面源污染及生活污水的增加，我国部分地区水质污染问题愈发严峻。传统的水质监测多依赖人工采样与实验室检测，不仅检测周期长、成本高，而且在面对突发污染事件时响应不及时，无法为决策部门提供实时数据支撑。在“十四五”生态环境保护规划与国家“双碳”目标的推动下，水生态治理被列为重点方向。构建数字化、智能化的水环境监测体系，已成为新时代生态治理的重要任务。本项目正是基于这一需求提出，通过环境物联网技术打造一个“感知—传输—决策”一体化的创新体系，为政府监管、企业排污控制及社会公众服务提供新模式，助力智慧水务建设与可持续发展。

二、技术路线与系统设计

项目以“智能感知—云端分析—风险预警—应急响应”为核心技术路线。感知层采用高灵敏度多参数传感模块，可监测pH、电导率、溶解氧、COD、氨氮、叶绿素等 11 项指标。传输层基于物联网与5G技术，实现低功耗、远距离的数据实时传输。云端数据中心利用AI算法和大数据分析技术，构建污染趋势预测模型与风险评估系统。当监测数据超出安全阈值时，系统可自动触发预警，推送到手机端与管理后台。此外，平台提供可视化界面，可动态展示水质变化与风险等级，实现从数据采集到决策支持的全流程管理。

技术路线图如下

三、创新与亮点

1. 基于光谱和电化学技术开发高灵敏度、高集成度、低功耗、超小型的水环境污染监测仪器（尤其是正磷酸盐传感器分析仪，突破市场空白），具有现场、原位、快速、免试剂、低成本、可靠、环保节能等优势，降低水环境网格化监测建设和运行成本的同时不会造成二次污染。

2. 研究基于动态数据驱动的突发性水污染事故预警关键技术，从动态数据驱动的突发性水污染事故预警架构、动态预警方法、应急监测点优化布局、预警系统平台技术实现等方面开展研究，为河流突发性水污染事故预警研究提供新的研究方法和思路；构建预警系统，实现对水污染事故危害程度和危害范围的及时预测预报，对于相关部门和单位及时应对污染事故、做出科学决策，具有重要的意义。

3. 借鉴国外先进的水系统管理模式，在“河长制”、“湖长制”的基础上研究建立符合我国国情特点的水系统管理及风险评估体系，涵盖水环境突发风险状况评估、基于突发风险评估的排行、突发风险的预防与保护、突发风险的财政投资等内容，更精准地用于水环境污染应急预警和风险评估，为相关部门和单位有效了解水环境情况，及时做出科学决策，具有重要的意义。

四、实施过程

团队经过近一年的设计研发与多轮测试，顺利完成了系统原型的构建与小范围的实际验证。在浙江杭州和湖州两地进行了试点部署，安装了多套浮标式智能水质监测装置，对主要河道进行连续实时监测。系统在数据采集、传输及云端分析环节中运行稳定，各项性能指标均达到预期目标，监测误差控制在 5% 以内。

在一次试运行过程中，系统提前识别出溶解氧浓度异常下降并自动发出预警，相关部门据此迅速采取干预措施，有效防止了水体污染的进一步扩散。此案例充分验证了系统在突发污染事件中的实用价值与响应能力。目前，项目系统已与地方政府的“智慧水务平台”实现数据对接，形成信息共享机制与联合监管模式，显著提升了地方水环境管理的数字化水平。与此同时，团队在校内创新实验室持续优化系统性能，测试其在多种复杂水域条件下的稳定性与扩展性，确保系统在不同场景中均能保持高效运行。

五、社会价值

本项目在环境保护、科技创新与社会服务方面均具有重要意义。通过智能化监测与预警，可有效预防和控制突发性污染事件，保障饮用水安全，维护生态平衡。系统建设成本仅为传统监测站的三分之一，后期维护简单，具有显著的经济效益。据中国环保产业协会预测，未来五年我国智慧水务市场规模将超过 1500 亿元，年均增长率超过 20% 。随着“智慧城市”“数字环保”等概念的推广，智能水质监测设备需求量持续增长，市场潜力巨大。项目产品可广泛应用于城市河道、水库、湖泊、工业排污口及农业灌溉等多种场景。

六、结论

本项目以环境物联网技术为核心，创新性地将多参数传感、人工智能算法与大数据分析方法深度融合，构建了面向水域污染的应急预警与风险评估体系。该系统具备实时性强、成本低、可扩展性高等显著优势，能够有效支撑水环境管理部门在监测、分析及应急处置中的智能化决策需求。

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注：本文章由大学生创新创业训练计划项目（项目编号：S202511481040）资助