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科研院所
SCIENTIFIC RESEARCH
提升科研轉化能力,助力產業應用創新

環科院長江生態環境保護修復智慧決策平臺

2022-03-28 15:58:30
 近些年,隨著綠色發展理念的普及,治理水質污染問題的重要性逐漸凸顯,但傳統的水文治理監測方法需要投入較大的人力物力成本,時間跨度長,且無法快速挖掘探索深層次價值信息,已經無法滿足日益增加的水質生態治理需求。但隨著大數據與機器學習技術的日益成熟,或許我們可以借助大數據挖掘,去提高水質分析工作的效率和質量。今天就為大家分享Tempo大數據分析平臺針對水質監測分析的解決方案。

一、項目背景
 長江流域作為我國非常重要的生態經濟區,沿線主干流的水環境安全受到了國內外廣泛關注,對國家的經濟建設和生態建設起到了至關重要的作用。本項目通過大數據的手段加強長江流域水環境信息管理、災害預防、預警決策是保障民生、管理水環境的關鍵環節。某科研院所希望可以基于長江流域地表水環境質量數據,并結合氣象、水文、地理、污染源等數據,開展長江流域監測點位水質的數據深度挖掘,從而發掘其內部規律,并落地水質監測模型與挖掘分析報告。
水質分析
二、項目建設思路
隨著大數據技術的不斷發展,大數據技術在生態環境領域中的建設飛速發展,在水環境管理工作中的應用也越來越多。與傳統的數據分析技術手段相比,采用大數據技術通過對海量數據的有效整合、抽取、數據分析以及數據解釋和挖掘,對水環境監測數據以及水環境監測數據與污染物排放、氣象、社會經濟等多種復雜信息或指標數據進行有效鏈接,實時開展水環境質量未來趨勢預測、風險識別與預警,水環境成因分析等,實現水環境污染有效溯源與控制管理。
因此針對于長江流域內的水質治理,我們可以依托大數據挖掘分析技術,緊密配合長江流域生態保護智慧決策平臺,實現長江流域水質數據挖掘與污染路徑識別。這樣的平臺需要科學合理的數據庫設計,以水環境數據為中心,結合其他關聯數據,統一管理、統一分析、統一呈現。數據高度整合關聯,實現監測點位水質特征和相關氣象水文等數據的有機整合,為監測點位水質特征分析、水質預測、污染路徑識別提供依據。
Tempo大數據分析平臺
三、方案價值優勢
1、TempoAI+BI雙平臺部署滿足多種數據分析需求
Tempo產品可以實現數據挖掘分析和數據可視化呈現的有機融合,數據模型得出相關結論之后,可以直接通過數據分析工具手段,利用餅圖、折線圖、柱狀圖、雷達圖、地圖等圖形組件,生成圖文并茂的可在大屏、PC端、手機端展示的可視化分析報告,按照全國、省份、地市等不同空間維度,統計各指標的空間分布和地域發展趨勢。
2、構建水質數據挖掘與污染路徑識別
通過構建三個基礎模型,一個監測模型,一線業務人員即使不懂代碼,也可以通過簡單拖拽方式完成以下工作任務:

  • 監測點位水質特征
  • 監測點位水質特征表達比對
  • 監測點位水質指標濃度值預測
這樣,即使不進行大量的實地觀測綜合分析過程,也可以完成點位污染路徑溯源追蹤工作。
3、形成便于傳承的科技報告
平臺可根據指標體系在時間維度上的分布(年份、季度、月份、周次、天等),按照提前設置的格式,指標體系結合專家經驗,形成水質分析報告,自動展示形式多樣化(數據表格、柱圖、餅圖、折線圖等),是科技報告的生成傳承更加快速便捷。

word報告
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