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huozm32831 2022-07-03 11:27
近些年,随着绿色发展理念的普及,治理水质污染问题的重要性逐渐凸显,但传统的水文治理监测方法需要投入较大的人力物力成本,时间跨度长,且无法快速挖掘探索深层次价值信息,已经无法满足日益增加的水质生态治理需求。随着大数据与机器学习技术的日益成熟,如今的我们可以借助大数据挖掘,提高水质分析工作的效率和质量。今天就为大家分享一下Coovally Tabular大数据处理平台针对水质监测分析的解决方案~

长江流域作为我国非常重要的生态经济区,沿线主干流的水环境安全受到了国内外广泛关注,太湖位于长江三角洲的南缘,是中国五大淡水湖之一,对国家的经济建设和生态建设起到了重要的作用。因此对于太湖的水环境进行信息管理、灾害预防、预警决策是十分关键的。那么如何基于长江流域地表水环境质量数据,并结合气象、水文、地理、污染源等数据,开展太湖监测点位水质的数据深度挖掘,从而发掘其内部规律呢?


太湖

随着大数据技术的不断发展,大数据技术在生态环境领域中的建设飞速发展,在水环境管理工作中的应用也越来越多。与传统的数据分析技术手段相比,采用大数据技术通过对海量数据的有效整合、抽取、数据分析以及数据解释和挖掘,对水环境监测数据以及水环境监测数据与污染物排放、气象、社会经济等多种复杂信息或指标数据进行有效链接,实时开展水环境质量未来趋势预测、风险识别与预警,水环境成因分析等,可以有效实现水环境污染有效溯源与控制管理。

因此针对于太湖的水质治理,我们可以依托大数据挖掘分析技术,紧密配合长江流域生态保护智慧决策平台,实现太湖水质数据挖掘与污染路径识别。这样的平台需要科学合理的数据库设计,以水环境数据为中心,结合其他关联数据,统一管理、统一分析、统一呈现。数据高度整合关联,实现监测点位水质特征和相关气象水文等数据的有机整合,为监测点位水质特征分析、水质预测、污染路径识别提供依据。

Coovally Tabular大数据处理平台就可以满足这些需求!

1、平台部署满足多种数据分析需求

Coovally Tabular产品可以实现数据挖掘分析和数据可视化呈现的有机融合,数据模型得出相关结论之后,可以直接通过数据分析工具手段,利用饼图、折线图、柱状图、雷达图、地图等图形组件,生成图文并茂的可在大屏、PC端、手机端展示的可视化分析报告,按照不同空间维度,统计各指标的空间分布和地域发展趋势。

2、构建水质数据挖掘与污染路径识别

通过构建基础模型,一线业务人员即使不懂代码,也可以通过简单的方式完成以下工作任务:

监测点位水质特征
监测点位水质特征表达比对
监测点位水质指标浓度值预测
这样,即使不进行大量的实地观测综合分析过程,也可以完成点位污染路径溯源追踪工作。


水质特征图

3、形成便于传承的科技报告

平台可根据指标体系在时间维度上的分布(年份、季度、月份、周次、天等),按照提前设置的格式,指标体系结合专家经验,形成水质分析报告,自动展示形式多样化(数据表格、柱图、饼图、折线图等),是科技报告的生成传承更加快速便捷。


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