一 國內(nèi)外現(xiàn)狀
根據(jù)各地多年的監(jiān)測資料，近年來我國多數(shù)城市湖泊水體呈嚴重富營養(yǎng)化狀態(tài)⋯。2007年，28個國控重點湖(庫)中，V類的5個，占17．9％，劣V類的11個，占39．3％。水體富營養(yǎng)化的重要特征就是發(fā)生水華。水華是當水體中出現(xiàn)富營養(yǎng)狀況并具備適宜的溫度、光照、氣候及合適的水文條件等有利于藻類生長或聚集的環(huán)境條件時，水體藻類大量生長繁殖或聚集并達到一定濃度的現(xiàn)象。水華一旦發(fā)生，就會使水體透明度下降，溶解氧降低，水體出現(xiàn)黑臭等現(xiàn)象，而有些類型的水華還會產(chǎn)生藻毒素，給人類居住環(huán)境和人體健康造成損害。水華的發(fā)生是突發(fā)性的，而水華一旦發(fā)生，控制難度就會加大，治理成本成倍提高，因此如果能夠預(yù)見到水華的發(fā)生并及時采取相應(yīng)措施會取得事半功倍的效果。水華預(yù)警是水質(zhì)預(yù)警中的一種突發(fā)型預(yù)警類別，是指在一定范圍內(nèi)，對藻類生長狀況進行分析、評價，對其未來發(fā)展狀況進行預(yù)測。水華預(yù)警系統(tǒng)具有超前性預(yù)報的功能，能夠提前預(yù)測出水質(zhì)演化趨勢、方向、速度和后果，在發(fā)生水華之前及早發(fā)出警報，為水華控制提供科學(xué)依據(jù)。
國內(nèi)外對水華預(yù)警的研究主要圍繞三個方面展開：(1)利用單變量或多變量營養(yǎng)指標對水體營養(yǎng)程度進行預(yù)測；(2)利用水質(zhì)模型對水體富營養(yǎng)化程度進行模擬和預(yù)測；(3)利用地理信息系統(tǒng)或遙感系統(tǒng)對水華的發(fā)生進行預(yù)測。水華預(yù)警的方法有模糊評價法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、支持向量機(support vector machines，SVM)等。本系統(tǒng)的建立是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的湖庫藻類水華短期智能預(yù)測模型，提高藻類水華預(yù)測的精度，對藻類水華的短期預(yù)警提供有效的方法； 而在中期預(yù)警上則建立基于支持向量機的湖庫藻類水華中期智能預(yù)測模型。

二 項目概況
城市湖庫藻類水華實時監(jiān)測、智能化預(yù)警系統(tǒng)項目是北京安恒公司承擔的海淀區(qū)科委和海淀區(qū)*的科技項目，項目起至?xí)r間為2008年1月至2009年12月，主要是為了解決目前湖庫藻類水華實時監(jiān)測及預(yù)警困難等問題，建立基于多尺度數(shù)據(jù)源的水質(zhì)實時遠程監(jiān)測系統(tǒng)，研究引起藻類水華暴發(fā)的關(guān)鍵性作用因子，建立基于智能信息處理技術(shù)的城市湖庫藻類水華預(yù)警模型，并根據(jù)藻類水華暴發(fā)程度給與相應(yīng)的控制策略，終開發(fā)一套實用的水華實時監(jiān)測與智能預(yù)警系統(tǒng)，為城市湖庫藻類水華的進一步治理提供重要的參考依據(jù)。

三 系統(tǒng)主要研究內(nèi)容
1. 我們采用了多尺度數(shù)據(jù)源的水質(zhì)實時監(jiān)測系統(tǒng)，建立基于對多尺度水質(zhì)參數(shù)自動監(jiān)測儀器、數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)、GPRS無線通訊系統(tǒng)的集成，研制開發(fā)具有多尺度數(shù)據(jù)源的水質(zhì)自動實時監(jiān)測系統(tǒng)。
2. 研究藻類水華的關(guān)鍵作用因子，確定藻類水華的預(yù)測指標。針對城市湖庫藻類水華產(chǎn)生的特點，通過整理和分析近幾年湖庫大量的水文數(shù)據(jù)，以及相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)，通過化工正交實驗，結(jié)合智能信息處理技術(shù)中的粗糙集理論對藻類水華的成因做主因素分析，在眾多的水體理化指標和環(huán)境因素中求解出湖庫藻類水華的關(guān)鍵作用因子，確定藻類水華的預(yù)測指標。
3. 我們基于智能信息處理技術(shù)的湖庫藻類水華預(yù)測方法，解決由于藻類水華產(chǎn)生過程存在復(fù)雜性、非線性、時變性、不確定性等因素，用傳統(tǒng)方法無法獲得精確數(shù)學(xué)模型的難題。包括兩方面：研究基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的適合于湖庫藻類水華發(fā)生的預(yù)測理論和方法，提高湖庫藻類水華預(yù)測方法的魯棒性及精度。
4. 設(shè)計與實現(xiàn)城市湖庫藻類水華預(yù)警與控制應(yīng)用系統(tǒng)。對實時監(jiān)測系統(tǒng)提供的現(xiàn)場水域多尺度數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合，提取用于藻類水華預(yù)測模型的有效數(shù)據(jù)，對藻類水華變化進行預(yù)測預(yù)警，并提出相應(yīng)的控制策略。

四 系統(tǒng)研發(fā)的主要過程
（1）監(jiān)測水域情況介紹和分析
圓明園遺址公園地勢呈北高南低、西高東低的局勢，高程差約為1米。圓明園總共水域面積達125萬平方米，主要由三大水域構(gòu)成，分別為九州、福海和長春園三個部分，水域相通，但是的水不能互相流通，基本處于靜止狀態(tài)，平均水深大約為0.8-1米。平均每日耗水量為5000立方米左右，主要原因是蒸發(fā)和滲漏。除大氣降水和圓明園區(qū)域內(nèi)地表徑流補充水源外，圓明園主要補充水源自2007年10月以后，主要水源來源于清河污水處理廠的中水，供水方式為直徑800mm的管涵從清河污水廠泵入，每年平均500萬立方米。其次，還有非常少的地表水補充，來源是京密水渠。第三個補充水的途徑是，汛期萬泉河泄洪補水，但量同樣非常少。圓明園的水質(zhì)控制按照功能區(qū)劃分為重要旅游地景觀水，水質(zhì)控制指標為地表水III類標準，每年都有局部水域發(fā)生水華爆發(fā)情況。

（2）監(jiān)測站點的要求和選擇
由于現(xiàn)場監(jiān)測站點的選擇對數(shù)據(jù)是否有代表性、儀器的安裝及后系統(tǒng)能否成功都有直接的關(guān)系，安恒公司邀請了并北京工商大學(xué)環(huán)境*與信息工程學(xué)院的教授共同探討此方案，一致認為監(jiān)測站點應(yīng)該滿足以下幾點要求
1、這個監(jiān)測點需要在圓明園具有代表性。
2、監(jiān)測點的水流量必須相對平穩(wěn)、水流動比較小的、水深屬于整個湖泊的平均水深、植物不是很密集的地區(qū)，確保取得的數(shù)據(jù)有效，固定，平穩(wěn)。
3、采集的數(shù)據(jù)有幾個數(shù)需要手工測量：碳、氮、磷、葉綠素A、濁度、溶解氧、PH值。取得這些數(shù)據(jù)，并且保證這些數(shù)據(jù)的有效性與環(huán)境指標也是息息相關(guān)的，例如：水溫、紫外線光照強度、風力。
經(jīng)過多次現(xiàn)場勘測，終決定選擇長春園中的海岳開襟作為我們的監(jiān)測點。

（3）、確定水華預(yù)測評價指標
水華的發(fā)生是由于許多因素如營養(yǎng)鹽、水溫、光照、pH值、生物因素等共同作用的結(jié)果，發(fā)生時又有多種水質(zhì)指針如pH值、溶解氧、氧化還原電位、氮磷濃度等同時發(fā)生變化，因此在水質(zhì)預(yù)警模型中參數(shù)較多，在模型設(shè)計時需要在這些影響因素中篩選出合適的因素作為預(yù)警因子。一般選擇那些受周圍環(huán)境影響小的、適合于所選擇的模型的、監(jiān)測方便并且與藻類生長密切相關(guān)的這些因素作為預(yù)警因子。安恒公司針對城市湖庫藻類水華產(chǎn)生的特點，通過整理和分析近幾年湖庫大量的水文數(shù)據(jù)，以及相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)，通過化工正交實驗，結(jié)合智能信息處理技術(shù)中的粗糙集理論對藻類水華的成因做主因素分析，在眾多的水體理化指標和環(huán)境因素中求解出湖庫藻類水華的關(guān)鍵作用因子，確定藻類水華的預(yù)測指標。
通過對水華預(yù)測評價指標進行論證分析，根據(jù)圓明園遺址公園的實際情況，初步考慮利用水體的三類指標作為評價指標體系：
1. 基本指標，是碳（COD表示）、氮(TN或NH3-N表示)、磷（TP表示），代表了藻類生長所必須的碳源、磷源和氮源；
2. 表征指標，葉綠素a、溶解氧、pH、氧化還原電位、水溫，表征了水華發(fā)生時造成的藻類生長和水體混濁的幅度、理化指標變化；
3. 環(huán)境指標，光照強度、氣溫、風力和氣壓，這是藻類細胞生長密切相關(guān)的環(huán)境指標
通過對這三類指標的時變規(guī)律的綜合分析研究，以提高對對水華暴發(fā)進行評價和預(yù)測時準確度。

（4）、研發(fā)中心的實驗室模擬仿真研究
針對圓明園歷史數(shù)據(jù)稀缺的問題，在前期研發(fā)中利用安恒水環(huán)境監(jiān)測研發(fā)中心陽光房實驗基地見圖2，圖3，采集圓明園水體，調(diào)整不同的氮磷比，對水華發(fā)生過程進行模擬培養(yǎng)實驗，具體模擬實驗見表2。實驗在4－8月進行，每次實驗周期約15天，實驗項目和頻率與圓明園監(jiān)測子站相同。

（5）、圓明園監(jiān)測子站的建立
1.智能氣象監(jiān)測站，可在線測定光照強度、紫外線強度、溫度、風向、風力、氣壓等。(不在本次系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容之內(nèi)，氣象數(shù)據(jù)來源于位于北京工商大學(xué)的研發(fā)中心智能氣象站)
2. 多參數(shù)水質(zhì)在線監(jiān)測儀，安裝在得勝蓋無人小島的監(jiān)測水域，可測葉綠素a、NH3-N、濁度、溶解氧、pH、氧化還原電位、水溫。監(jiān)測子站在線監(jiān)測數(shù)據(jù)常規(guī)每小時采集、存儲和發(fā)送一次，在水華爆發(fā)期間可以實施加密監(jiān)測和數(shù)據(jù)傳輸。
3.遠程監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建：對于遠程監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建，*步的工作是將現(xiàn)場數(shù)據(jù)智能RTU綁定在現(xiàn)場水質(zhì)監(jiān)測儀器上，RTU軟件集成在GPRS模塊FLUSH中，軟件主要包括三方面：與監(jiān)控中心交互信息、水質(zhì)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、檢查及異常處理等。其中交互信息的主要功能是接受監(jiān)控中心下達命令和數(shù)據(jù)并作相應(yīng)處理，根據(jù)監(jiān)控中心命令要求數(shù)據(jù)的類型和格式上傳RTU采集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的采集可以是對某一水質(zhì)參數(shù)單采集或是按照預(yù)先設(shè)定時間間隔對水質(zhì)參數(shù)進行采集；查詢和異常處理負責不間斷地監(jiān)控RTU的運行情況，并立即上報監(jiān)控中心。全部數(shù)據(jù)在 GPRS VPN網(wǎng)內(nèi)運行，GPRS數(shù)據(jù)無線傳輸設(shè)備，現(xiàn)場設(shè)備由A/D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊、GPRS傳輸模塊、SIM 卡等組成；要求所有 GPRS 終端之間可以直接通訊，主服務(wù)中心的數(shù)據(jù)中心由具有固定IP 地址計算機及數(shù)據(jù)通訊軟件等組成，遠程監(jiān)測系統(tǒng)系統(tǒng)。該遠程監(jiān)測系統(tǒng)包括中心監(jiān)測模塊、分中心監(jiān)測模塊1、分中心監(jiān)測模塊2、次級分中心監(jiān)測模塊1、次級分中心監(jiān)測模塊2、終端采集處理模塊1、終端采集處理模塊2、終端采集處理模塊3、終端采集處理模塊4，中心監(jiān)測模塊內(nèi)的主服務(wù)器與鏡像服務(wù)器通過兩個固定的公網(wǎng)IP之間的虛擬網(wǎng)絡(luò)(VPN)相連，中心監(jiān)測模塊、分中心監(jiān)測模塊1、分中心監(jiān)測模塊2、次級分中心監(jiān)測模塊1、次級分中心監(jiān)測模塊2、終端采集處理模塊1、終端采集處理模塊2、終端采集處理模塊3、終端采集處理模塊4均以寬帶的接入方式接入Internet并建立虛擬網(wǎng)絡(luò)(VPN)。分中心監(jiān)測模塊1得到中心監(jiān)測模塊的*，可對次級分中心監(jiān)測模塊1傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息和設(shè)備進行處理和控制；分中心監(jiān)測模塊2得到中心監(jiān)測模塊的*，對次級分中心監(jiān)測模塊2傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息和設(shè)備進行處理和控制；次級分中心監(jiān)測模塊1得到中心監(jiān)測模塊的*，對終端采集處理模塊1、2傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息和設(shè)備進行處理和控制；次級分中心監(jiān)測模塊2得到中心監(jiān)測模塊的*，對終端采集處理模塊3、4傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息和設(shè)備進行處理和控制。需要精細化監(jiān)測時，可以設(shè)置更復(fù)雜的分級監(jiān)測。終端采集處理模塊包括智能終端器、數(shù)據(jù)采集器，智能終端器通過繼電器（于本實施例中以繼電器連接為例，也可采用其他連接方式）與數(shù)據(jù)采集器以電路相連，該智能終端器為含有嵌入式Linux開源系統(tǒng)腳本的智能型遠程測控單元裝置(RTU)，其內(nèi)部設(shè)置有龍芯芯片，并且使用基于嵌入式Linux系統(tǒng)的軟件開發(fā)，使用LAMP(Linux-Apache-Mysql- PHP ) Web為開發(fā)構(gòu)架，并包含一通信處理器模塊(Communications Processor Module,CPM)，并且該終端采集處理模塊借助該通信處理器模塊以無線方式(如GPRS、CDMA、3G、CITYWIFI等)或者有線方式(如ADSL、寬帶等)接入互聯(lián)網(wǎng)(Internet)，構(gòu)建虛擬網(wǎng)絡(luò)(VPN) 。當具有上述結(jié)構(gòu)的遠程監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用于水網(wǎng)監(jiān)測時，現(xiàn)場設(shè)備先收集各個終端的水的具體數(shù)據(jù)，之后通過繼電器傳輸?shù)街悄芙K端器，智能終端器內(nèi)的程序開始運行，處理收集到的數(shù)據(jù)，之后發(fā)給通信處理器模塊(CPM)，再通過無線方式或者有線方式接入互聯(lián)網(wǎng)(Internet)，水的數(shù)據(jù)信息通過虛擬網(wǎng)絡(luò)(VPN)逐層傳輸?shù)奖O(jiān)測中心的中心監(jiān)測模塊內(nèi)，中心監(jiān)測模塊內(nèi)的主服務(wù)器對數(shù)據(jù)進行分析和保存，完成水數(shù)據(jù)采集過程。如果主服務(wù)器受到攻擊或者出現(xiàn)其他情況而出現(xiàn)故障時，采集和處理的水數(shù)據(jù)信息就會優(yōu)先選擇鏡像服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，則鏡像服務(wù)器成為主服務(wù)器，對數(shù)據(jù)進行分析和保存，而此時原主服務(wù)器通過修復(fù)故障之后接收到的數(shù)據(jù)來修補故障時期內(nèi)的數(shù)據(jù)損失。
4.太陽能供電電源系統(tǒng)隨水質(zhì)分析儀器安裝在監(jiān)測水域岸上，由太陽能板、12-24VDC太陽能電池組、電源轉(zhuǎn)換設(shè)備等組成。電源系統(tǒng)為監(jiān)測子站提供24小時供電。
5．圓明園監(jiān)測中心現(xiàn)場工作站內(nèi)放置于科技辦公室，通過工作終端計算機將實時顯示現(xiàn)場水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)（包括常常規(guī)五參數(shù)、葉綠素、藍綠藻）、已經(jīng)自動入庫的協(xié)作實驗室分析數(shù)據(jù)（COD、N、P）、智能化預(yù)警結(jié)果（歷史數(shù)據(jù)+預(yù)測曲線）表現(xiàn)在地理屬性的地圖上，將來還可以開發(fā)現(xiàn)場視頻監(jiān)測。
6．COD、TN、TP隔日測定一次，由實施方組織進行，圓明園協(xié)調(diào)配合?，F(xiàn)已委托清華大學(xué)環(huán)境工程系實驗室作為協(xié)作實驗室，由清華方面負責采樣、分析和通過協(xié)作實驗室終端，數(shù)據(jù)人工錄入后自動向主數(shù)據(jù)服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)入庫。
為圓明園遺址公園建立水質(zhì)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，我們必須把環(huán)境友好放到重要的位置。城市湖庫藻類水華實時監(jiān)測、智能化預(yù)警系統(tǒng)主要具備以下環(huán)境友好的條件：
1、該系統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)測儀器非常緊湊、小巧，僅需要簡單位置固定，無需施工工程，且監(jiān)測的方法均為物理方法，儀器本身不使用、不消耗、不產(chǎn)生任何有毒有害的試劑和廢棄產(chǎn)物，對環(huán)境非常安全，原來是設(shè)計應(yīng)用于城市供水水源地自來水凈水廠取水口進行的水質(zhì)實時監(jiān)測的系統(tǒng)。
2、該系統(tǒng)的現(xiàn)場儀器供電采用太陽能供電，配有一個普通鉛酸蓄電池組用于在陰雨氣象條件下供電，無需現(xiàn)場市電供應(yīng)，幾乎沒有現(xiàn)場的施工工程，對環(huán)境景觀不會造成負面影響。
3、該系統(tǒng)采用公用GSM網(wǎng)絡(luò)通過GPRS進行數(shù)據(jù)無線傳輸，沒有通信干擾，也無需申請無線通信頻點，也不會對現(xiàn)有的集群通訊指揮調(diào)度系統(tǒng)造成影響。

（6）、 研發(fā)服務(wù)中心的建設(shè)
1．中心應(yīng)用軟件運行在位于北京工商大學(xué)信息工程學(xué)院的研發(fā)服務(wù)中心的服務(wù)器上，包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測、水質(zhì)評價、水華預(yù)測算法等應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)運行程序兩大部分。
2．數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)
通過水體采樣實驗室分析、現(xiàn)場在線采集數(shù)據(jù)和模擬實驗數(shù)據(jù)等大量的水體富營養(yǎng)化的現(xiàn)場、模擬和歷史數(shù)據(jù), 對圓明園遺址公園水域監(jiān)測地區(qū)的水華產(chǎn)生過程進行深入的機理分析，研究、改進適用于本水域的水華形成特點的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 解決復(fù)雜的非線性生化過程的數(shù)學(xué)建模問題。將過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與進化算法結(jié)合，使之在運行過程中能夠感知其環(huán)境的變化，能以進化的方式相應(yīng)地改變網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，自動地調(diào)整學(xué)習(xí)算法，改進網(wǎng)絡(luò)參數(shù)或結(jié)構(gòu)。提高處理復(fù)雜的非線性數(shù)學(xué)建模能力、提高數(shù)學(xué)模型和軟測量的適用范圍。
3．與研究
研究采用過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法，過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于研究輸入/輸出為時間函數(shù)的泛函的逼近問題，利用過程神經(jīng)元所具有的對時間變量的非線性映射能力，實現(xiàn)系統(tǒng)的輸入、輸出之間的連續(xù)映射關(guān)系。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由加權(quán)、聚合和激勵運算三部分組成，可建立具有多隱層的復(fù)雜過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)神經(jīng)元不同之處在于過程神經(jīng)元的輸入和權(quán)值可以是時變的，其聚合運算既有對空間的多輸入?yún)R聚，也有對時間過程的積累，具體表現(xiàn)在過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)引入了權(quán)值基函數(shù)和積分運算。
對系統(tǒng)的軟測量模型在計算機用MATLAB進行數(shù)字仿真，分析結(jié)果，研究系統(tǒng)預(yù)警的方法。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法采用Visual Basic編程實現(xiàn)，利用MATLAB提供的引擎技術(shù)實現(xiàn)MATLAB軟預(yù)測器集成到Visual Basic開發(fā)的實驗程序中。提供易操作的友好界面。
由此建立的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，具有檢測數(shù)據(jù)的整理與分析、數(shù)學(xué)模型建立、模型自校正、水體富營養(yǎng)化軟測量、水華預(yù)測預(yù)警、水華預(yù)防和治理方案優(yōu)化比較等實用性功能。
（7）、系統(tǒng)軟件的構(gòu)建
系統(tǒng)采用VB語言、MATLAB語言及SQL Server2000數(shù)據(jù)庫，建立水質(zhì)監(jiān)控與分析、水華預(yù)測系統(tǒng)。
系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)上可以分為以下三部分：前臺的應(yīng)用程序、后臺數(shù)據(jù)庫及仿真程序。本應(yīng)用程序在開發(fā)過程中采用SQL Server2000創(chuàng)建后臺數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對不同時期水質(zhì)的實測數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的存儲與管理，以保證數(shù)據(jù)的安全，供分析及參考使用；系統(tǒng)采用MATLAB程序完成水質(zhì)分析與水華預(yù)測的相關(guān)算法，與前臺應(yīng)用程序通過COM技術(shù)建立聯(lián)系；前臺應(yīng)用程序是在VB開發(fā)環(huán)境中設(shè)計友好的用戶操作界面并實現(xiàn)相應(yīng)方法的處理，以圖形和數(shù)據(jù)結(jié)合方式，通過可視化界面隨時動態(tài)顯示水質(zhì)監(jiān)控與分析、水華預(yù)測結(jié)果。同時該應(yīng)用程序還具有報表顯示、打印、存儲等功能。
五 系統(tǒng)研發(fā)的主要難點和技術(shù)創(chuàng)新
（1） 系統(tǒng)研發(fā)主要難點
1. 水華發(fā)生還有一些機理不清楚，系統(tǒng)研制需要面對各種外生和內(nèi)生的不確定性因素，造成預(yù)測精度不高的問題，需要通過智能理論優(yōu)化模型算法來解決。
2. 水華形成過程中的非線性、復(fù)雜性和多因素相互作用，水華爆發(fā)評價指標或稱臨界點的復(fù)合多相性，直接造成建立機理評價與預(yù)測模型的困難，需要通過粗糙集、主成因分析等模糊評價方法詮釋。
3. 使用相對稀疏的數(shù)據(jù)，難以建立的動態(tài)數(shù)學(xué)模型，做到實時對比、動態(tài)擬合困難，解決這些問題，需要通過建立集成的、多源的實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，來實現(xiàn)水華預(yù)測功能。
4. 水華爆發(fā)是眾多因素共同作用的產(chǎn)物，系統(tǒng)預(yù)測評價指標就包括了三大類的指標，在眾多水華影響因素的動態(tài)監(jiān)測信息的融合基礎(chǔ)上，尋求水華爆發(fā)與這些影響因素間的影射關(guān)系。
5.藍藻水華預(yù)警監(jiān)測涉及環(huán)境、生物、化學(xué)、物理、氣象、水文等多個學(xué)科，對專業(yè)技術(shù)人員的要求也較高，不僅要求有扎實的專業(yè)基礎(chǔ)知識，同時跨學(xué)科知識背景和豐富的實踐經(jīng)驗同樣非常的重要。
（2） 系統(tǒng)研發(fā)主要技術(shù)創(chuàng)新
1. 運用基于龍芯和LINUX的遠程監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)集成定點和移動式的水質(zhì)參數(shù)采集和無線遠程監(jiān)測，實時獲得在線監(jiān)測引發(fā)水華暴發(fā)的水質(zhì)參數(shù)變化趨勢。
2． 多源信息融合技術(shù)在水華預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用。所謂信息融合是針對一個系統(tǒng)中使用多種傳感器這一特定問題而開展的一種全新的信息處理方法。它利用計算機技術(shù)對按時序獲得的若干傳感器的觀測信息在一定準則下，加以自動分析與整合，以完成所需要的決策和估計任務(wù)。其中融合是一種形式框架，在這一框架下，可以融合來自不同來源、不同模式、不同媒質(zhì)、不同時間地點、不同表現(xiàn)形式的信息，目的是為了得到對感知對象(諸如河湖水華)更為精確的表述。信息融合的過程是用數(shù)學(xué)方法和技術(shù)工具綜合不同信息源，目的是得到高品質(zhì)的、反映被感知對象的有價值信息。
信息融合技術(shù)還可提高水華預(yù)警信息的時間與空間分辨率，擴展水華預(yù)警信息的時空監(jiān)測范圍；可以增加水華目標特征矢量的維數(shù)，降低水華預(yù)警信息的不確定性與預(yù)警推理的模糊程度；同時，可以增強水華預(yù)警決策支持系統(tǒng)的容錯能力和自適應(yīng)能力，提高系統(tǒng)的可靠性與魯棒性(robustness)。
3. 對于湖庫藻類水華智能階段性預(yù)測模型采用了藻類水華短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和中期支持向量機(support vector machines，SVM)的預(yù)測模型相結(jié)合的方式。
4. 城市湖庫藻類水華智能預(yù)警與控制系統(tǒng)：開發(fā)用于湖庫藻類水華預(yù)警與控制系統(tǒng)，對水華發(fā)生進行預(yù)測預(yù)警，為水環(huán)境治理提供控制策略。
5. 環(huán)境友好：該系統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)測儀器非常緊湊、小巧，僅需要簡單位置固定，無需施工工程，且監(jiān)測的方法均為物理方法，儀器本身不使用、不消耗、不產(chǎn)生任何有毒有害的試劑和廢棄產(chǎn)物，現(xiàn)場儀器供電采用太陽能供電，系統(tǒng)通信采用公用GSM網(wǎng)絡(luò)通過GPRS進行數(shù)據(jù)無線傳輸，不會產(chǎn)生任何通信干擾。
6. 針對系統(tǒng)的野外應(yīng)用，*使用而很少有機會維護，從而在系統(tǒng)在傳輸可靠性和功耗上提出了較高的要求，遠程監(jiān)測系統(tǒng)采用龍芯芯片，它采用*的四發(fā)射超標量超流水結(jié)構(gòu)，片內(nèi)一級指令和數(shù)據(jù)高速緩存各64KB，片外二級高速緩存多可達8MB.頻率為1000MHz，功耗為3-5瓦，遠遠低于國外同類芯片。大大降低了系統(tǒng)運作的能耗。
7. 系統(tǒng)使用的虛擬網(wǎng)絡(luò)(VPN)建立在互聯(lián)網(wǎng)(Internet)上并以超文本傳輸協(xié)議(HTTP)相連接。使得數(shù)據(jù)傳輸能力和數(shù)據(jù)傳輸安全性得到了很大的提高。
8. 系統(tǒng)使用了Linux操作系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)傳輸，大大降低了系統(tǒng)的運行成本。
六、總結(jié)
城市湖庫藻類水華實時監(jiān)測、智能化預(yù)警系統(tǒng)是安恒公司歷時多年，進行大量的理論研究和實踐活動，協(xié)調(diào)多方面資源而研發(fā)成功、擁有國家軟件著作權(quán)的產(chǎn)品，該系統(tǒng)在大量水文數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，通過對水華發(fā)生機理進行深入分析和研究，探索并建立城市湖庫藻類水華預(yù)測的智能模型，同時，通過安恒公司“基于龍芯LINUX系統(tǒng)遠程智能監(jiān)測系統(tǒng)”在水華預(yù)警技術(shù)上的集成應(yīng)用，解決了多源信息融合技術(shù)在湖庫水華預(yù)警中應(yīng)用的一系列難題，實現(xiàn)了湖庫水華自動化預(yù)警與多尺度、多方法水體富營養(yǎng)化實時監(jiān)測的無縫結(jié)合，探索一條用軟測量的方法，解決復(fù)雜的藻類水華監(jiān)測問題，為保障城市河湖水系的復(fù)合功能，特別是保障城市供水水源的水質(zhì)安全提供技術(shù)支撐。
城市湖庫藻類水華實時監(jiān)測、智能化預(yù)警系統(tǒng)作為上級主管部門的一項重要處理依據(jù)，有效提高管理安全系數(shù)，大限度地保護和利用城市的環(huán)境用水、減少水環(huán)境治理周期、減低能源消耗、提高治理效果，對城區(qū)湖庫乃至全國湖庫水華的準確預(yù)測與控制具有重要意義，可有效地緩解城市水資源緊缺的壓力，系統(tǒng)具有廣闊的推廣應(yīng)用前景，其推廣應(yīng)用可為社會帶來可觀的經(jīng)濟效益，對于促進我市及我國水資源保護具有很大的推動作用，是發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，推進節(jié)約型社會建設(shè)的具體工作和實際行動。