黑臭水体是城市水环境治理的 “顽疾”，其成因复杂（涉及生活污水直排、工业污染、生态流量不足等），治理需 “精准诊断、系统施策”。传统治理模式依赖人工监测、经验决策，存在数据滞后、污染溯源难、措施针对性弱等问题，导致治理效果反复。智慧水务平台依托物联网、大数据、人工智能等技术，构建 “监测 - 分析 - 决策 - 执行 - 评估” 的闭环治理体系，为黑臭水体治理提供全流程、智能化支撑，成为破解治理难题的关键技术载体。本文将从治理需求出发，解析智慧水务平台的核心支撑作用、应用场景、实践案例及优化方向，全面揭示其在黑臭水体治理中的价值。

一、黑臭水体治理的核心需求：为何需要智慧水务平台支撑

黑臭水体治理并非单一 “控源截污” 工程，而是涉及 “污染溯源、过程管控、生态修复、长效运维” 的系统工作，传统模式难以满足四大核心需求，为智慧水务平台提供了应用空间。

一是精准溯源需求：黑臭水体污染来源多样（点源如排污口、面源如雨水径流、内源如底泥释放），传统人工排查效率低、覆盖范围有限，难以快速锁定核心污染源（如隐蔽的雨污混接排口、非法偷排点），导致治理 “治标不治本”。

二是动态监测需求：黑臭水体的水质（如溶解氧、氨氮、COD）、水文（水位、流速）、生态（水生植物覆盖率）指标随季节、降雨、人类活动动态变化，传统定点、定期监测无法实时掌握水体状态，易错过污染应急处置时机。

三是系统调度需求：治理措施需多部门协同（如水务部门控源截污、环保部门监管排污、城管部门清淤保洁），传统 “各自为政” 的管理模式缺乏数据共享与统一调度，导致措施衔接不畅（如截污管网未及时疏通，污水仍直排入河）。

四是长效评估需求：黑臭水体治理易出现 “治理 - 反弹 - 再治理” 的恶性循环，传统评估依赖阶段性水质检测，无法长期跟踪治理效果、分析反弹原因，难以建立长效运维机制。

智慧水务平台通过技术整合，恰好能解决上述痛点，成为黑臭水体治理的 “智慧中枢”。

二、智慧水务平台的核心支撑作用：从 “数据驱动” 到 “精准治理”

智慧水务平台通过 “感知层 - 传输层 - 平台层 - 应用层” 的架构，在黑臭水体治理中发挥 “监测感知、污染溯源、智能调度、效果评估” 四大核心作用，实现治理全流程的智能化升级。

（一）全要素监测感知：构建水体 “动态体征图谱”

黑臭水体治理的前提是 “摸清家底”，智慧水务平台通过全域部署监测设备，实时采集水体及周边环境的关键指标，形成动态、全面的 “水体体征图谱”。

在水质监测方面，平台整合三类监测手段：一是 “固定监测站”，在水体沿岸、入河排污口布设自动水质监测站，实时监测溶解氧（黑臭水体核心指标，低于 2mg/L 易发黑臭）、氨氮、COD、透明度等指标，数据每 15-30 分钟更新一次；二是 “移动监测设备”，如搭载水质传感器的无人船、无人机，可对水体进行网格化巡检，覆盖固定站未达区域（如河道支流、浅滩），尤其适合雨后水质突变的应急监测；三是 “生物监测辅助”，通过视频监控识别水体中藻类、鱼类生存状态（如鱼类浮头、藻类大量繁殖可间接反映水质恶化），补充理化指标监测的不足。

在污染源监测方面，平台延伸监测范围至 “水体 - 管网 - 污染源” 全链条：在排水管网关键节点（如小区出户管、市政干管）安装流量传感器、水质传感器，监测管网是否存在污水混接、溢流；在工业企业、污水处理厂排污口安装在线监测仪，实时监控污染物排放浓度，超标时自动报警；在雨水径流区域（如道路、停车场）布设雨量计与径流采样器，分析降雨带来的面源污染负荷。

在水文与生态监测方面，平台通过水位传感器、流速仪监测水体水文状态（如水位过低导致水流停滞，易加剧黑臭），通过植被覆盖度监测仪、水下摄像头跟踪水生植物（如芦苇、沉水植物）生长情况与底泥淤积厚度，为生态修复提供数据支撑。

（二）智能化污染溯源：快速锁定 “黑臭源头”

污染溯源是黑臭水体治理的关键环节，智慧水务平台通过数据关联分析与模型模拟，实现从 “被动排查” 到 “主动溯源” 的转变，大幅提升溯源效率与准确性。

针对点源污染（如入河排污口、管网泄漏），平台采用 “数据比对 + 空间分析” 技术：将入河排污口的水质数据与周边污染源（如污水处理厂出水、工业企业排污）的监测数据比对，若排污口氨氮浓度与某企业排放数据高度吻合，可初步锁定该企业为嫌疑源；同时，结合管网 GIS 地图与 CCTV 检测数据，分析排污口对应的上游管网走向，排查是否存在管网破损导致污水直排（如老旧管网泄漏污染地下水，再渗入河道）。例如，某城市通过平台分析，发现某河道入河排污口 COD 异常升高，经比对周边企业数据与管网地图，锁定一家偷排废水的食品加工厂，3 天内完成整改，水体水质显著改善。

针对面源污染（如雨水径流、农业污染），平台通过 “降雨 - 径流 - 水质” 关联分析：结合雨量计数据与雨后水体水质变化，计算不同区域（如商业区、住宅区、农田）的面源污染贡献量（如商业区雨水径流 COD 浓度通常高于住宅区）；同时，利用遥感技术识别水体周边土地利用类型（如裸地面积过大易产生泥沙入河），辅助判断面源污染重点区域。

针对内源污染（如底泥释放、水生生物腐烂），平台通过 “底泥监测 + 水质模拟” 评估：结合底泥采样数据（如底泥中有机质含量、重金属浓度）与水质模型，模拟底泥污染物释放速率（如温度升高时，底泥厌氧分解加速，易释放氨氮、硫化氢），判断内源污染对黑臭的贡献比例，为底泥清淤提供决策依据（如仅当内源贡献占比超过 30% 时，建议实施清淤）。

（三）多部门智能调度：实现治理 “协同联动”

黑臭水体治理涉及多部门、多措施，智慧水务平台打破 “数据孤岛”，建立统一调度中心，实现措施的协同优化与高效执行。

在控源截污调度方面，平台联动水务、环保、城管部门：若管网监测发现某区域污水溢流，平台自动分析溢流原因（如管网堵塞、降雨量过大），若为堵塞则生成工单派至城管部门清淤队伍，若为雨量过大则调度周边调蓄池提前腾空，接收溢流污水；若工业企业排污口超标，平台同步推送预警至环保部门执法人员，联动关闭企业排污阀，避免污染扩大。

在生态补水调度方面，平台结合水文数据与水质数据，智能制定补水方案：当监测到河道水位过低、溶解氧不足时，平台分析周边可利用水源（如污水处理厂再生水、水库水），计算需补水量与补水时长，联动水利部门开启补水闸门，确保补水后水体流速维持在 0.1-0.3m/s（避免水流停滞），同时避免过量补水导致管网溢流。例如，某城市通过平台调度，在枯水期利用再生水为河道补水，使溶解氧从 1.5mg/L 提升至 3mg/L，黑臭现象明显缓解。

在应急处置调度方面，平台具备 “快速响应” 能力：当监测到水体水质突然恶化（如氨氮骤升、溶解氧骤降），平台自动触发应急流程，推送预警至应急小组，调度无人船进行现场采样确认，同时联动周边截污设施关闭相关排污口，投放应急药剂（如增氧剂），缩短应急处置时间。某城市暴雨后，平台监测到河道溶解氧骤降至 0.8mg/L，1 小时内完成应急调度，避免水体发黑发臭。

（四）长效化效果评估：建立治理 “闭环管理”

黑臭水体治理需避免 “一阵风”，智慧水务平台通过长期数据跟踪与多维度评估，建立 “治理 - 评估 - 优化” 的闭环机制，保障治理效果长效稳定。

在水质改善评估方面，平台自动生成 “黑臭消除率”“水质达标率” 等核心指标：对比治理前后（如控源截污工程实施前后）的水质数据，分析溶解氧、氨氮等指标的变化趋势，判断黑臭是否消除（如溶解氧连续 3 个月高于 2mg/L、氨氮低于 8mg/L，可判定黑臭消除）；同时，分析水质反弹风险（如雨季过后水质是否再次恶化），为后续措施调整提供依据。

在治理措施效能评估方面，平台对单项措施（如管网改造、底泥清淤、生态浮岛建设）进行效果量化：例如，通过对比管网改造前后的溢流次数、入河污染物量，计算改造工程的 “污染削减率”；通过监测生态浮岛周边水质，分析其对氨氮、COD 的去除效率，评估是否达到设计目标（通常生态浮岛对氨氮去除率可达 20%-40%）。

在长效运维评估方面，平台建立 “水体健康指数”，整合水质、水文、生态指标（如溶解氧达标率、水生植物覆盖率、底泥污染程度），定期生成评估报告，若指数低于阈值，自动提醒运维人员采取措施（如补充水生植物、清理水面垃圾），避免水体返黑返臭。

三、实践案例：智慧水务平台在黑臭水体治理中的应用成效

近年来，国内多个城市将智慧水务平台应用于黑臭水体治理，取得显著成效，以下两个案例可直观体现其价值。

案例一：苏州某黑臭河道治理 ——“监测 - 溯源 - 调度” 一体化

苏州某河道因周边小区雨污混接、工业废水偷排，长期处于黑臭状态，2022 年引入智慧水务平台后，治理成效显著：

监测层面：布设 3 个固定水质监测站、2 艘监测无人船，实时采集溶解氧、氨氮等指标，同时在周边 12 个小区管网出口安装水质传感器；

溯源层面：平台通过比对管网水质数据与河道水质数据，发现 8 处雨污混接点、2 家偷排废水的小型加工厂，3 天内完成点位定位；

调度层面：平台联动水务部门完成混接点改造，环保部门查处偷排企业，同时调度污水处理厂增加再生水补水量（从 5000m³/ 天增至 8000m³/ 天）。

治理 6 个月后，河道溶解氧从 1.2mg/L 提升至 3.5mg/L，氨氮从 12mg/L 降至 4mg/L，黑臭现象完全消除，周边居民满意度提升至 92%。

案例二：武汉某湖泊治理 ——“生态修复 + 智慧运维” 长效管理

武汉某湖泊因底泥淤积、周边农业面源污染，2021 年启动治理，智慧水务平台重点支撑长效运维：

生态监测：平台通过水下摄像头、植被监测仪，实时跟踪湖泊内沉水植物（如苦草）生长情况，当监测到植物覆盖率低于 30%（生态修复目标为 40%）时，自动提醒补种；

面源管控：结合雨量计与水质数据，分析周边农田降雨径流的污染负荷，推送建议至农业部门，指导农户减少化肥使用量；

底泥评估：每季度通过平台模型模拟底泥污染物释放速率，当释放量超过阈值时，安排清淤作业（2022 年清淤 1.2 万 m³）。

截至 2024 年，湖泊水质稳定保持在 Ⅳ 类，未出现返黑返臭现象，成为周边居民休闲的 “生态湖”。

四、现存挑战与优化方向：让智慧水务平台更好支撑治理

尽管智慧水务平台成效显著，但在应用中仍面临 “数据质量不高、模型精度不足、部门协同不畅” 等挑战，需从技术、管理、机制三方面优化。

（一）技术优化：提升数据质量与模型精度

数据质量是平台运行的基础，需解决 “传感器故障、数据干扰” 问题：一是研发适应复杂水体环境的传感器（如抗高浊度、抗腐蚀的水质传感器），降低故障发生率；二是建立 “数据清洗算法”，自动识别并剔除异常数据（如暴雨导致传感器短时间失灵产生的错误值），提升数据准确性。

模型精度直接影响溯源与调度效果，需加强 “模型校准与本地化”：针对不同类型黑臭水体（如河道、湖泊、沟渠），结合历史监测数据与实地调研，优化水质模型、水力模型参数（如污染物降解系数、水流扩散系数），避免 “一套模型用到底”，提升模拟结果与实际情况的吻合度。

（二）管理优化：打破部门数据壁垒

目前部分城市存在 “水务部门有水质数据、城管部门有管网数据、环保部门有排污数据，但互不共享” 的问题，需建立 “统一数据标准 + 跨部门共享机制”：一是由政府牵头制定黑臭水体治理数据规范，明确数据格式、更新频率、共享范围；二是搭建 “市级统一智慧水务平台”，强制要求相关部门数据接入，实现 “一次采集、多方共用”，避免重复建设与数据孤岛。

（三）机制优化：建立长效运维与考核机制

平台运行需长期投入，需避免 “重建设、轻运维”：一是将平台运维费用纳入财政预算，组建专业运维团队（涵盖技术人员、监测人员），确保设备正常运行；二是建立 “考核机制”，将平台监测的水质改善率、溯源及时率等指标，纳入相关部门绩效考核，推动部门主动使用平台、落实治理措施。

结语

智慧水务平台不仅是黑臭水体治理的 “技术工具”，更是推动治理模式从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转变的核心载体。通过全要素监测、智能化溯源、协同化调度、长效化评估，平台为黑臭水体治理提供了 “精准诊断、系统施策” 的解决方案，有效破解了传统治理的痛点。

随着技术迭代与机制完善，未来智慧水务平台将进一步融合 “数字孪生”（构建水体虚拟模型，模拟不同治理方案效果）、“AI 大模型”（自动生成治理建议）等技术，成为黑臭水体治理的 “超级大脑”。相信在平台支撑下，更多城市将实现 “水清、岸绿、景美” 的水环境目标，为居民打造宜居的城市生态空间。