环境自适应的水质监测系统优化部署和运行机制研究

The optimal deployment and operation of the water quality monitoring system is the key technology to obtain the high temporal spatial resolution data and realize the effective dynamic monitoring of the water environment. It can provide efficient support for water environment monitoring, early warning and water pollution prevention and control decision. However, there are many problems in water environment monitoring, such as inadequate coverage, uneven distribution and insufficient network optimization. And the existing network coverage theory and operating mechanism are not suitable for the application of water environment monitoring. Therefore, water characteristics model based on Gauss's plume model and spatial prediction analysis, Optimal deployment model of sensor nodes based on swarm intelligence algorithm and dynamic cluster organization and operation mechanism of environment adaptive monitoring system will be studied in this project to meet the practical application needs of the water quality monitoring system. Finally, the model correction is carried out by simulation and some experiments. The research of this project is designed to establish the theory and method of the system optimization and operation mechanism for the application of water environment monitoring. It also provides the prophase support and guarantee for promoting the practical process of the efficient monitoring of water environment.

实现水质监测系统的优化部署和运行是获取水环境高时空分辨率数据并实现对其有效动态监测的关键技术，能够为水环境的监测、预警和水污染的防治决策提供高效支持。然而，目前水质监测系统存在覆盖不全、分布不均、站网优化不足等问题，并且现有的系统优化运行机制也不适用于水环境监测这类常态连续采样的应用。因此，本项目通过分析水质监测系统的实际应用需求，研究基于高斯烟羽模型和空间预测分析的水域特征模型、基于群智能算法的系统优化部署模型以及环境自适应的水质监测系统动态簇组织与运行机制，并通过仿真和实测实验进行检验和模型修正。本项目的研究旨在建立适用于水环境监测应用的系统优化部署和运行机制的理论与方法，为实现水环境的高效监测奠定前期技术支撑与保障。

针对目前水质监测系统存在覆盖不全、分布不均、站网优化不足，现有的系统优化运行机制不适用于水环境监测这类常态连续采样应用的问题，本项目研究了环境自适应的水质监测系统优化部署和运行机制。内容包括：① 基于高斯烟羽模型和空间预测分析的水域特征模型。通过主成分分析法构造水环境监测的综合指标，并给出评价对象的综合评价值，及各监测水域在一定时间内的综合水质变化波动情况，同时，结合地理信息系统对监控水域进行空间分布分析，以此确定重点监测水域。在此基础上，运用高斯烟羽模型定量地确定重点监测区域对其他区域水质的影响范围，为水质监测系统合理部署监测节点奠定基础。② 基于群智能算法的水质监测节点优化部署模型。根据水质监测节点的感知特点，研究其感知模型，并根据第一项研究内容得到的水域特征模型，研究基于群智能算法的水质监测节点移动策略和系统优化部署模型。③ 环境自适应的水质监测系统动态簇组织与运行机制。由前两项研究内容，给出水质监测系统动态簇组织和运行的环境自适应性约束。提出基于小世界特性和事件驱动的水质传感器网络路由算法，合理地组织水质监测节点的协同感知和协同处理，实现动态簇组织与运行在空间和时间上的无缝连接和切换，保证监测系统长时间高效运行。本项目通过深入系统性研究，形成了水质监测系统优化部署与运行的理论与技术体系，产生了丰富的研究成果，为城市生态文明建设提供有力的技术支撑。