我国政府高度重视大数据在生态文明建设中的地位和作用。习近平总书记明确指出，要推进全国生态环境监测数据联网共享，开展生态环境大数据分析。李克强总理强调，要在环保等重点领域引入大数据监管，主动查究违法违规行为。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国生态环境大数据的发展和应用，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，生态环境部正式发布了《生态环境大数据建设总体方案》。生态环境部前部长陈吉宁明确提出，要加强生态环境大数据综合应用和集成分析，为生态环境保护科学决策提供有力支撑。随着大数据技术的不断发展，将大数据理念引入到环保领域，各地环保部门陆续建立了环境监控大数据平台。现阶段我国涉水管理数据存在整合难度大、标准不统一、信息难利用等问题，导致我国大部分环保信息平台仅具备环境监测数据的收集功能，缺乏环境监测数据的评估决策及业务管理等功能。因此，亟需建立流域水环境管理大数据资源目录和汇集规范，促进水环境管理的数据共享与资源整合；利用人工智能技术和数据挖掘方法对流域水环境多源数据进行多情景、多主题分析，开发并封装挖掘工具组件，为决策提供多层次和多功能的信息服务；通过研发多模集合模拟工具和具有水环境综合评价等功能的业务化模型工具，满足流域水环境管理评估决策与业务化管理的需求。通过重点攻克水环境多模集合模拟、流域水环境管理大数据平台构建等关键技术，促进环保数据融合和资源整合，提升整体数据分析能力，为有效处理复杂环境问题提供新的手段，实现基于环保大数据平台的科学决策，推动环保管理向智慧化、精细化转变。
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荣获了2019年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）、日本国土交通省高濑川河川事务所所长奖、日本国土交通省利根川水库综合管理事务所所长奖、2019年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科学技术进步奖二等奖等。
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 背景和意义 1
1.1.1 我国水环境发展的新形势 1
1.1.2 大数据助力水环境保护与治理 2
1.2 国内外研究进展 3
1.2.1 流域水生态环境监测研究 3
1.2.2 流域水环境模型研究 4
1.2.3 人工智能技术在水环境中的应用 10
1.3 流域水环境管理发展需求 12
1.3.1 大数据标准化需求 12
1.3.2 大数据汇集、整合与共享技术需求 14
1.3.3 大数据挖掘分析技术需求 15
1.3.4 智能化、精细化管理、评估与决策需求 15
1.3.5 大数据组织管理和治理机制需求 16
参考文献 17
第2章 水环境大数据概论 19
2.1 大数据定义与发展历程 19
2.2 水环境大数据 19
2.2.1 水环境大数据概念和特征 19
2.2.2 水环境大数据来源 20
2.3 水环境大数据关键技术需求 22
2.3.1 采集技术 22
2.3.2 处理技术 23
2.3.3 分析技术 25
2.3.4 表征技术 28
参考文献 29
第3章 水环境大数据监测技术 31
3.1基于物联网的水生态环境监测技术 31
3.1.1 基于物联网的水生态环境监测监控体系 31
3.1.2 水生态环境监测指标 36
3.1.3 水生态环境监测技术及设备 38
3.2 基于梯度扩散薄膜的水体污染物监测技术 47
3.2.1 梯度扩散薄膜技术原理 47
3.2.2 水中氮磷的 DGT检测装置的研制 48
3.2.3 DGT测定水环境中氨氮和硝酸盐氮的性能验证 50
3.3 城市黑臭水体遥感识别技术 51
3.3.1 生物光学特征 51
3.3.2 遥感识别方法 53
3.3.3 精度评价方法 57
参考文献 58
第4章 水环境大数据挖掘技术 60
4.1 存在的问题与需求 60
4.1.1 存在的问题 60
4.1.2 需求分析 60
4.2 总体框架设计 61
4.2.1 元数据 61
4.2.2 数据采集ETL技术 62
4.2.3 指标模型计算技术 62
4.2.4 数据统一接口技术 62
4.3 面向业务评估的大数据挖掘技术 62
4.3.1 河流水质评价 62
4.3.2 湖泊水质评价 64
4.3.3 湖泊富营养化评价 64
4.3.4 地表水饮用水水质评价 65
4.3.5 地下水饮用水水质评价 65
4.3.6 近岸海域水质评价 65
4.3.7 区域水质评价 65
4.3.8 水质指数计算 67
4.3.9 水质综合污染指数 67
4.3.10 城市水水质指数计算 68
4.3.11 长江经济带区域综合超标指数计算 68
4.3.12 长江经济带区域水环境承载力评估 69
4.3.13 生态环境压力评估 69
4.3.14 生态系统健康评估 71
4.3.15 生态服务功能评估 73
4.3.16 生态风险评估 75
4.3.17 生态安全评估 76
4.4 面向文本分析的大数据挖掘技术 77
4.4.1 语义分析–关键字77
4.4.2 语义分析–摘要 78
4.4.3 语义分析–综合应用 79
4.5 大数据挖掘封装技术 79
4.5.1 封装技术路线 79
4.5.2 封装要求 81
4.5.3 挖掘工具封装技术 81
参考文献 84
第5章 流域水文–水质–水生态耦合模拟技术 85
5.1 耦合模拟技术需求分析及建模总体思路 85
5.1.1 耦合模拟技术需求分析 85
5.1.2 建模总体思路 85
5.2 多维多尺度模型数据库 86
5.2.1 数据库结构及特色 86
5.2.2 模型驱动及验证数据库 87
5.2.3 模型参数库 87
5.3 多维流域水文水质模型 91
5.3.1 HSPF模型 91
5.3.2 SWAT模型 95
5.4 水动力学模型 109
5.4.1 干支流河道一维水动力水质模型 110
5.4.2 湖泊/水库二维水动力水质模型 119
5.5 水生态模型 125
5.6 水文–水质–水生态耦合模拟方案 126
参考文献 127
第6章 基于人工智能的水环境模拟技术 128
6.1 水环境模拟技术需求分析及总体架构 128
6.1.1 存在的问题和需求 128
6.1.2 总体架构 129
6.2 流域关键污染源识别 130
6.2.1 数据预处理 130
6.2.2 交叉相关算法. 131
6.2.3 关联规则算法. 131
6.3 Im-LSTM水质预测模型 132
6.3.1 模型结构 133
6.3.2 模型数据库 134
6.3.3 模型参数集 134
6.3.4 改进的LSTM算法 135
6.3.5 模型训练与评估 140
6.4 基于CNN的陆水一体化模型 140
6.4.1 模型结构 140
6.4.2 核心模块 141
参考文献 146
第7章 国家流域水环境管理大数据平台构建技术 147
7.1 流域水环境数据集成管理 147
7.1.1 数据资源分类与编码技术 147
7.1.2 数据存储与交换通用标准 154
7.1.3 流域水环境管理大数据业务系统接口技术通用标准 157
7.2 业务化平台总体设计 164
7.2.1 总体架构 164
7.2.2 数据架构 166
7.2.3 应用架构 173
7.2.4 技术架构 174
7.2.5 基础设施 174
7.2.6 生态环境云架构 175
7.2.7 标准规范体系 175
7.2.8 信息安全体系 175
7.2.9 运行维护体系 177
参考文献177
第8章 山东省流域水环境大数据与智慧化管理示范应用 178
8.1 小清河流域 178
8.1.1 流域概况 178
8.1.2 数据采集 178
8.1.3 水环境模拟技术的应用 180
8.1.4 示范应用成效 196
8.2 南四湖流域 196
8.2.1 流域概况 196
8.2.2 数据采集 197
8.2.3 水文–水质–水生态协同模拟 199
8.2.4 示范应用成效 210
参考文献 210
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