基于大数据技术的淠河总干渠远程水质在线监测方法

李大银

(安徽省淠史杭灌区管理总局，安徽 六安 237005)

淠河总干渠自建设以来，配套兴建了横排头枢纽、罗管节制闸、干渠进水闸、泄洪闸、渠下涵等大量水利工程，在灌溉、供水、防洪、发电、航运等方面发挥巨大效益。淠河总干渠始于裕安区横排头引水枢纽，尾至肥西县高刘镇新民坝，全长104.5km[1]，多年平均输水量20亿m3，是六安、合肥近千万城乡居民生产生活及农业用水的命脉[2]。经过多年灌区续建配套工程建设，目前淠河总干渠已经建成堤防达标、功能设施基本齐全，满足功能需求的输供水渠道[3]，为六安市、合肥市民生保障、经济发展作出巨大贡献。淠河总干渠水质总体良好，但由于渠道流经六安、合肥两市，沿渠城镇乡村环境多变、排口入渠支流众多、填方切岭交替、桥面污水直排入渠等诸多影响因素[4]，部分渠段存在渠道淤积、水草滋生、自然湿地生态多样性缺失等问题，急需进行水质监测。

常规的淠河总干渠远程监测方法主要利用人工结合水质探测仪实现远程数据采集[5]，采集到的数据繁杂，因此处理耗时较长，无法满足淠河水质的实时监测需求。大数据技术可以有效地采集来源复杂的监测数据，结合分布式数据处理平台快速地进行数据处理，提高水质远程监测的实时性[6]，因此，本文基于大数据技术，设计了一种新的淠河总干渠水质远程监测方法，为淠河水质监测提供技术支持，以期为生态环境建设作出一定贡献。

1 水质大数据远程监测方法设计

1.1 基于大数据技术采集处理水质监测图像数据

常规的远程水质在线监测方法受水质数据复杂度和水质数据总量的限制，其处理水质数据的速度极慢，因此本文使用大数据技术结合机器视觉算法对获取的水质图像进行追踪[7]。水质监测图像有几个不同的特点，为了提高处理效率可以进行拆分处理，进行颜色特征转换，颜色特征转换式H、S如下式(1)、(2)所示。

(1)

(2)

公式(1)、(2)中，R、G、B均代表颜色特征分量，此时可以进行颜色特征转换，判断水质监测溶液的水质状态。

经过多次采集的水质监测图像通常都具有不同程度的噪声，这些噪声不论大小都具有一定的干扰性，为了提高水质在线监测的实时性，本文选取CCD工业相机采集水质监测图像，进行图像预处理。为了保证水质图像监测效果需要进行滤波处理[8]，消除图像噪声，首先使用线性平均法计算图像灰度平均值，此时水质图像边缘可能会出现模糊信息，为了排除模糊边缘信息对水质监测结果造成的影响，还需要使用平滑滤波器进行二次滤波处理，此时的处理式G(X，Y)如下式(3)所示。

(3)

式中，X、Y—处理点位；σ—处理权重；e—处理器参数。采集到的水质溶液通常属于有色溶液，且含有不同大小的气泡，在进行水质监测时图像采集后还需要排除气泡误差，最大程度上提高水质图像信息的可靠性。

1.2 布设水质监测点

为了提高远程水质监测效果，需要布设有效的水质监测点，本文使用节点覆盖法进行布置，即结合监测区域的状态判断监测区域的自然属性[9]，设置若干个小的监测节点，再连接各个监测节点，作为一个大的水质远程监测点，因此可以将各个节点的连接方式简化为两种。第一种是完全覆盖节点，第二种是部分覆盖节点，两种类型的节点间距不同，但都符合水质远程监测需求，可以计算水质在线监测点位置，如式(4)所示。

(4)

式中，k(A，B)—初始监测节点；dj—监测约束权重。该节点布设方法主要可在上游节点水质优于下游节点水质时布设，但实际远程监测中存在较多干扰因素，可能出现突发污染事件导致监测异常[10]。为此，本文设计了节点水龄辅助监测点布设法，即采集各个节点的水质参数，判断区域水质状况，完成监测节点的布设，最大程度上降低监测节点布设难度，提高监测节点水质检测数据的采集效率，保证水质在线监测的实时性。

1.3 构建远程水质在线监测平台

由于污染水质的污染物种类较多，组成成分不定，因此，可以构建一个高敏感性水质在线监测平台，提高水质在线监测的监测效果[11]。需要设置能反应水质污染中台的污染标度，添加具体污染项目，再根据污染程度设计水质在线监测平台的监测功能。

构建的远程水质在线监测平台需要满足数据实时采集需求，因此，需要在现场采集各种各样的水质数据，使用无线通讯工具实时对监测现场进行参数设置，一旦发现污染超标问题立即启动预警，保证监测现场水质的稳定性。监测平台需要按照时间变化需求绘制合理的监测曲线，实时显示监测数据，且需多不同的用户设置不同的权限，方便进行监测数据的处理，该水质在线监测平台的监测核心终端组成如图1所示。

图1 监测核心终端

由图1可知，该远程水质监测平台通过电源模块和通信模块为监测传感器及储存中心提供输出基础，再由调理电路传输至水质在线监测中心，完成水质监测。为了提高监测平台的监测性能，设计监测平台的数据显示模块。

数据显示模块可以实时显示采集到的水质数据，调查历史数据，及时进行报警和事件处理，若水质监测人员未能实时进行响应，该模块还可以自动生成报警信息，进行重复提醒，使水质监测人员能更快速，有效地了解水质状况，判断水质的变化趋势。为了便于数据观测，该平台还设置了数据报表打印中心，能实时打印已经监测完毕的水质数据，供检测人员进行核查。在水质监测过程中还可以使用修改模块实时对不合理的监测数据进行二次修改，最大程度上保证监测数据的准确性。使用该平台可以快速地对水质监测数据进行分析处理，判断水质状况，实现水质远程实时监测。

2 实例分析

2.1 淠河水质监测区概况

为了验证本文设计的水质大数据远程监测方法的监测效果，选取淠河总干渠进行实例分析，在该干渠内部选取不同的水质监测点验证两种方法的监测实时性。淠河总干渠建成于1958年，途经多个省市，全长104.5km。经过多年灌区续建配套工程建设，目前淠河总干渠已经建成为堤防达标、功能设施基本齐全，满足功能需求的输供水渠道，为六安市、合肥市民生保障、经济发展做出了巨大贡献，但据淠河总干渠水质监测资料显示，2019年肥西县高店乡处及官亭水厂取水口处全年共有6个月水质类别为III类，分别为2—5月，9—10月。未达到Ⅱ类水质的指标主要原因为高锰酸盐指数及溶解氧值不达标，淠河总干渠水系图如图2所示。

图2 淠河总干渠水系图

由图2可知，淠河总干渠流经的范围较广，其水质对周围群众的正常生活影响较大，其设置了多个入渠排放口，见表1。

表1 淠河入渠排放口

由表1可知，近年来，随着对于环保要求越来越高，目前淠河总干渠六安城区段雨污混流及污水排口已初步得到治理，雨水排口也已经采取部分拦截过滤措施；但随着城市的发展，建成区加大，淠河总干渠水质受到的威胁区域越来越大。目前，淠河总干渠主要以受到初期雨水带来的面源污染及暴雨期间溢流的混流污水威胁为主，目前尚有一定数量的排污口未能实现截污，这些工业和生产污水的直接排放，可能会严重污染淠河总干渠的水体。总干渠两岸雨污混流排口14个，雨水排口34个，污水排口1个，农灌排水口48个。其中污水排口位于城区段，水运一公司，排口直径1000mm，所在位置河总干渠右岸K28+700。

淠河总干渠左岸全渠段区间内利用已建成道路或六安市区道路实现基本贯通，含将军岭段累计左岸沿渠堤顶道路总长度115.05km。右岸道路未贯通，渠道两岸多为土路、碎石路甚至无道路，含将军岭段累计沿渠堤顶道路总长度48.23km。淠河总干渠大部分现状岸坡在其常年运行水位以下基本为混凝土护坡，由于建设年代久远，部分护坡上生长了杂草和低矮灌木，秋冬季节树叶和树枝容易掉落至河道内，影响水质。

2.2 监测结果及讨论

结合上述的淠河总干渠概况可以选取10处水质不同的监测点，分别使用本文设计的水质大数据远程监测方法和常规的水质远程在线监测方法进行检测，记录监测延时时间，监测结果见表2。

表2 监测结果

由表2可知，本文设计的水质大数据远程监测方法在10处水质不同的监测点的监测延时均较短，能够保持在0.1s以下；而常规的水质远程在线监测方法的监测延时较高，证明本文设计的淠河总干渠水质大数据远程监测方法的监测效果较好，具有一定的实时性，可满足实际应用需求。

3 结语

淠河总干渠的水质对周围生活群众有重要影响，因此需要进行水质监测。由于淠河流域较广，常规的水质远程监测方法监测延时较长，无法进行实时监测，不满足目前的淠河监测需求。因此本文设计了新的水质大数据远程监测方法，并通过实例分析的结果证明了设计的远程水质监测方法的监测延时较低，监测效果较好，具有实时性。

但是由于时间限制，本文设计的监测方法仅在淠河总干渠中选取了10个监测点，对于全长104.5km的淠河总干渠来说采样数量较少。因此在接下来的研究中，将在淠河总干渠设置更多的采样点，包括污水排口、雨水排口、农灌排水口等，按照不同的标准更好的监测淠河水质状态，为后续淠河总干渠的生态维护提供一定的参考。