以數據挖掘技術賦能環境水質分析
2022-01-10 15:15:04
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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。
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。
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。
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