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导读
介绍了鹤山沙坪河河长制智慧一体化管控系统建设背景、思路、方式和所取得的成果,利用物联网、大数据、模型模拟、智慧决策和管理等系统,构建鹤山市智慧管理平台,实现管理的智能化、专业化、精细化、自动化。
智慧监管是鹤山市示范推进工作的重要创新点之一,充分考虑河长管理过程中出现的信息多方共享、工作精准传达、过程实时监管、公众深度参与等新要求,建设集全流域管控一体、全区域联动协作、全市资源共享为一体化的智慧河长管控平台,形成主动预警式管理模式,实现管理的实时性和穿透力、协同的系统化和制度化、绩效的规范化和动态化、决策的科学化和主动化。
01 工程概况
鹤山沙坪河综合整治工程是改善鹤山城市面貌、提升投资环境、人居环境的重要民生工程,共分为两期实施。沙坪河全长37.6 km,贯穿鹤山市中心城区。2016年4月开始,当地采取PPP模式,引入北控水务集团,从工程建设、运营提质、智慧管理等方面全面提升流域治理、管理的水平。一期工程范围为沙坪河闸上8.7 km的干流河段,主要包含防洪工程、道路工程、景观工程;二期工程主要为沙坪河上游及支流(龙口河、桃源河、升平河、古蚕水)流域内控源截污等相关工程。其中一期工程已于2016年4月开工,已于2018年完工。
鹤山市河长制智慧一体化管控平台的建设将全方位贯穿“互联网+河长制”行动,基于河长日常管理中移动办公、在线审批、过程监管、公众参与的多维度需求,实现信息汇集管理、重要污染源管理、问题发现解决、舆情收集反馈、多级河长管理、动态绩效考核、辅助河长决策等功能,包括公众参与微信端、河长巡查移动端、河长管理计算机端以及河长信息采集与互动公示牌,建设集全流域管控一体、全区域联动协作、全市资源共享为一体化的河长工作平台,使其真正成为鹤山市各级河长管理的重要抓手,形成具有鹤山特色的智慧管理模式,助力鹤山市率先实现:“厂网一体化、供排水一体化、城乡一体化、水务环境一体化、环保教育常态化”等具有先进示范效应的管控特色。
02 智慧水务设计的体系架构
鹤山市河长制智慧一体化管控平台的智慧水务系统按照智慧水务顶层设计的思路,借鉴目前国际、国内同类项目建设经验,搭建适应的智慧水务功能框架,总体架构按6个层次设计,分别为感知层、网络层、数据层、支撑层、应用层和用户层,智慧水务总体技术架构见图1。
图1 智慧水务总体技术架构
该系统总体架构具有特点:
功能明确,流程清晰,运作有序,便于实现自动化;
面向用户,层次分明,输入/输出界面友好,突出实用性;
适应水务运营管理服务信息化的需要,并充分考虑今后系统的扩充、扩展要求,同时便于与其他系统连接。
智慧水务平台采用三大基础体系、一网、一平台、一中心进行总体设计。具体如下:
三大基础体系:标准规范体系、监测感知体系和运维管理体系;
一网:水务基础设施网络,用来将所有的监测信息自动传输至监控中心与分中心,保证监控中心与分中心互联互通;
一平台:智慧水务软件平台,是项目建设过程以及建成后的日常生产与运行管理平台;
一中心:监控管理中心,集数据采集、处理和分析、运行监视和事故报警、控制与调度等一体的综合管理中心,为用户提供多媒体浏览和集中展示,是管理调度的核心。同时,在监控管理中心内搭建数据中心,对数据进行后台管理。
03 智慧水务工程建设内容
在已有“三防管理”“河长制管理”智慧化构建的基础上,在公众参与、绩效考核保障体系的支撑下,通过物联感知构建鹤山市全流域复合式监控体系,二期在此一期的基础上后续实现流域多维耦合模型体系与大数据分析应用,结合鹤山市水务数据中心、运管中心、调度中心的建设,构建“管控一体、联动协作、资源共享”的鹤山市河长制智慧一体化管控平台。
3.1 感知层及网络的建设
监控体系建设是智慧管理工程建设的基础。充分利用物联网、卫星遥感、雷达遥测、视频监控、全球定位与信息感知等技术方法,形成对重点监测区域的水安全、水资源、水生态、水环境的立体监测网络,建设成布局合理、结构完备、功能齐全、高度共享的“空天地一体化”水务基础信息采集与传输系统,通讯方式采用多网,即多种通讯方式共存(租用运营商专线、4G/5G移动数据、WIFI等多种方式相结合进行数据传输互联,完成数据采集、录入与数据传输),形成鹤山市流域型复合式监控体系,其网络拓扑结构见图2。
图2 智慧水务网络拓扑结构
目前一期以类型全方位覆盖为主,实现典型设施的集中监控和管理,主要在集成已有监测数据的基础上,增加河道水质、排水管网、排水口、农村污水处理站流域污染源的监测,同时集成现有供水厂、供水管网监测数据,具体监测内容及数量见表1。
表1 监测体系
国内外河道水质污染源判别分析手段主要分为2类:一类是基于光谱或质谱分析的河道污染源判别,另一类是基于常规水质指标的河道污染源判别。本工程采用后者方法,通过常规水质指标的具体取值和变化特点,基水质监测数据的内在统计指标,对河道水质异常变化的原因进行特定分析,采用多元的统计分析方法及先进算法(神经网络、遗传算法等)推断出可能的污染源及可能的位置。
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