上線中線水質(zhì)預(yù)警與模擬仿真平臺 預(yù)測精度可達90%以上
3月25日,記者從武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點實驗室獲悉,為筑牢南水北調(diào)中線工程水質(zhì)安全保障網(wǎng),我科研人員積極探索水質(zhì)變化規(guī)律、制定預(yù)警指標體系,成功構(gòu)建了大數(shù)據(jù)水質(zhì)智能預(yù)警模型,上線中線水質(zhì)預(yù)警與模擬仿真平臺。
保障中線干渠供水安全,“把好脈”是第一步。為此,科研團隊匯聚了沿線自動監(jiān)測數(shù)據(jù),輔以計算機可視化模擬數(shù)據(jù)展示,可直觀了解1277公里干渠上水質(zhì)時間地域變化的情況,再結(jié)合化學(xué)生物過程基本理論,分析變化產(chǎn)生原因,進而精準把握水質(zhì)波動背后規(guī)律。
同時,科研團隊根據(jù)中線沿線水質(zhì)變化點數(shù)據(jù)和水質(zhì)預(yù)報模型計算結(jié)果,構(gòu)建水質(zhì)—水動力—水生態(tài)的聯(lián)合風險分布預(yù)測,有效克服此前風險預(yù)測能力不足、聯(lián)合風險反映不全面等問題。
中線干渠內(nèi)渠道藻類異常增殖,對水質(zhì)產(chǎn)生巨大影響。而藻類管控面臨分布特征、增殖驅(qū)動機制不清楚等困難??蒲袌F隊通過分析中線水藻變化趨勢和分布規(guī)律,找出影響藻類的主要環(huán)境影響因子。根據(jù)環(huán)境因子—水質(zhì)—藻類這三者關(guān)系,構(gòu)建干渠水閘不同工作情景下的水動力—水質(zhì)—藻類耦合模型,實現(xiàn)對不同來水、閘門調(diào)度情景藻類預(yù)報,滿足了模型的業(yè)務(wù)化運行和水質(zhì)精細化預(yù)測管理需求。
隨著研究工作步步深入,科研團隊實現(xiàn)了大量為保障供水安全而開發(fā)的技術(shù)手段,那么如何將這些技術(shù)集中到一個簡單易操作的統(tǒng)一平臺?為此,科研團隊整合水質(zhì)信息可視化模塊、三維仿真模塊及水質(zhì)藻類耦合模型,搭建起南水北調(diào)中線水質(zhì)預(yù)警與模擬仿真平臺。通過該平臺,工作人員只需鼠標簡單點擊幾個按鈕,就可實現(xiàn)隨時對中線水質(zhì)情況進行“問診”,并預(yù)測水質(zhì)后期變化情況,總體預(yù)測精度可達90%以上,能夠幫助管理部門快速掌握水質(zhì)和藻類現(xiàn)狀、變化趨勢,并進行精準研判、及時處置。與同類平臺相比,該應(yīng)用也更具實用性、智能性和針對性。(吳巖記者劉志偉)
責任編輯:孫知兵
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