随着城市化进程加速与工业生产规模扩张，我国水环境面临的污染负荷、生态修复压力与管理效率矛盾日益突出。传统 “被动响应、人工巡检、经验决策” 的水务管理模式，已难以应对复杂水环境下的动态监测、精准治理与长效管护需求。在此背景下，融合物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）、5G 等新一代信息技术的智慧水务平台应运而生，成为破解水环境治理难题、推动水务行业数字化转型的核心载体。其通过全要素感知、全流程数字化、全场景智能化，实现了从 “治污” 到 “防污”、从 “碎片化管理” 到 “系统性治理” 的转变，为水环境质量持续改善提供了关键技术支撑。

一、智慧水务平台的核心架构：构建水环境治理 “数字孪生体”

智慧水务平台并非单一技术的应用，而是一套覆盖 “感知层 - 传输层 - 平台层 - 应用层” 的完整技术体系，其核心是为水环境治理打造 “可感知、可计算、可控制、可优化” 的数字孪生体。

在感知层，平台通过部署各类智能化监测设备，实现对水环境全要素的实时采集。一方面，针对地表水体（河流、湖泊、水库），布设水质传感器（监测 pH 值、溶解氧、COD、氨氮、总磷等关键指标）、水文传感器（水位、流速、流量）与视频监控设备，结合无人船、无人机巡检，解决传统人工采样 “时空覆盖不足、数据滞后” 的问题；另一方面，对城镇供排水管网、污水处理厂、工业排污口等关键节点，安装压力传感器、流量传感器、泄漏监测仪与在线监测（COD）设备，实时捕捉管网运行状态与污染物排放数据。例如，在苏州工业园区的智慧水务项目中，通过布设超过 2000 个感知终端，实现了对区域内 32 条河流、1200 公里供水管网的 24 小时不间断监测，数据采集频率从传统的 “每周 1 次” 提升至 “每分钟 1 次”，为治理决策提供了高密度、高时效的数据基础。

传输层则依托 5G、NB-IoT（窄带物联网）、光纤等通信技术，构建 “天地一体” 的数据传输网络。其中，NB-IoT 技术凭借低功耗、广覆盖、大连接的优势，适用于偏远区域传感器的数据传输；5G 技术则满足高清视频、实时控制等大带宽、低时延的需求。通过多网络融合，平台确保监测数据、设备状态信息能够安全、稳定地传输至云端，避免因数据中断导致的治理 “盲区”。

平台层是智慧水务的 “大脑中枢”，主要由数据中台与 AI 算法引擎构成。数据中台通过数据清洗、融合、标准化处理，将感知层采集的水质、水文、管网、气象等多源数据，整合为统一的 “水环境数据库”，消除 “数据孤岛”；AI 算法引擎则基于机器学习、深度学习等技术，构建水质预测模型、管网泄漏诊断模型、污染源溯源模型等。例如，基于历史水质数据与气象数据（降雨量、温度），AI 模型可提前 72 小时预测河流水质变化趋势，若预测某项指标超标，平台可自动触发预警，为提前干预争取时间；针对管网泄漏问题，算法通过分析压力波动数据，能够精准定位泄漏点，误差控制在 5 米以内，大幅降低传统人工巡检的成本与效率损耗。

应用层则面向政府监管部门、水务企业、公众等不同主体，提供差异化的功能服务。对政府部门，提供水环境质量监测、污染源监管、应急指挥等功能，辅助制定治理方案；对水务企业，提供管网运维、污水处理厂优化运行、漏损控制等工具，提升运营效率；对公众，开放水质信息查询、投诉举报等入口，推动 “全民参与” 的水环境治理模式。

二、智慧水务平台的实践应用：从 “问题治理” 到 “精准防控”

在实际水环境治理中，智慧水务平台已在水质监测预警、污染源溯源、管网运维、生态修复等场景中展现出显著价值，推动治理模式从 “事后应对” 向 “事前预防” 转变。

（一）水质监测预警：实现 “早发现、早干预”

传统水质监测依赖人工采样与实验室分析，从采样到出结果往往需要 2-3 天，若出现污染事件，易错过最佳处置时机。智慧水务平台通过实时监测与 AI 预测，彻底改变了这一现状。以深圳市茅洲河治理为例，当地部署的智慧水务平台，通过在河流沿线布设 58 个自动监测站，实时采集 12 项水质指标，并结合降雨量、上游排污口数据，构建水质预警模型。2023 年雨季，平台通过分析降雨量与支流来水数据，预测茅洲河某断面 COD 指标将超标，提前 48 小时向监管部门发出预警。监管部门据此及时调控上游水库泄洪量、暂停沿线工业企业排污，最终避免了水质超标事件。据统计，该平台运行后，茅洲河水质超标预警准确率达 92%，应急响应时间从 “72 小时” 缩短至 “2 小时”，有效保障了河流水质稳定。

（二）污染源溯源：锁定 “污染源头”，精准追责

水环境污染物来源复杂，包括工业排污、生活污水、农业面源污染等，传统溯源依赖人工排查，效率低且易遗漏。智慧水务平台通过 “数据关联分析 + 空间定位”，实现污染源的快速溯源。例如，某城市在河流治理中，发现某断面氨氮指标持续超标，平台通过调取沿线排污口实时监测数据，发现某工业园区排污口氨氮浓度异常升高；进一步结合园区企业的生产工艺、排污许可信息，以及管网流向数据，锁定了超标排放的企业。同时，平台通过视频监控确认该企业存在偷排行为，监管部门据此依法处罚，并要求企业整改，最终使断面氨氮指标恢复正常。这种 “数据驱动 + 精准定位” 的溯源模式，将传统需要 1 周的排查时间缩短至 “2 小时”，大幅提升了污染源监管的效率与精准度。

（三）管网运维：降低漏损率，保障供水安全

城镇供水管网是水环境治理的 “地下脉络”，若存在泄漏，不仅造成水资源浪费，还可能导致地下水污染；雨污管网混接则会加剧河流污染。智慧水务平台通过管网数字化建模与 AI 诊断，实现管网运维的精细化管理。以上海某区为例，当地水务部门基于智慧水务平台，构建了供水管网 “数字孪生模型”，整合了管网材质、敷设时间、压力数据、历史泄漏记录等信息。AI 算法通过分析压力波动与流量变化，自动识别 “高风险泄漏管段”，并推送至运维人员。2022-2023 年，通过该平台，该区供水管网漏损率从 18% 降至 12%，年节约水资源 120 万立方米；同时，平台通过排查雨污管网混接点，发现并整改混接点 320 处，减少生活污水直排河流，助力区域内河流透明度提升 30%。

（四）生态修复：科学制定方案，提升修复效果

水环境生态修复（如河道清淤、水生植物种植）需要结合水质、水文、生态数据进行科学决策，避免 “盲目修复”。智慧水务平台通过整合生态监测数据（水生生物多样性、底泥污染物含量）与水质数据，为生态修复提供精准指导。例如，在杭州西湖生态修复项目中，平台通过监测西湖不同区域的溶解氧、透明度、浮游生物数量，分析水体富营养化程度，结合水文动力学模型，确定了 “分区清淤 + 水生植物群落优化” 的修复方案：对富营养化严重的区域，实施精准清淤（清淤深度 0.5-1 米，而非全湖清淤）；在透明度较高的区域，种植苦草、狐尾藻等沉水植物，构建 “草型生态系统”。通过平台动态监测修复效果，及时调整方案，最终西湖水体透明度从 1.2 米提升至 2.5 米，浮游生物多样性提高 40%，生态修复成本降低 25%。

三、挑战与发展方向：推动智慧水务平台走向 “深度融合”

尽管智慧水务平台在水环境治理中取得显著成效，但当前仍面临数据质量、技术融合、成本控制等挑战。一是数据质量参差不齐，部分偏远区域传感器易受环境干扰（如泥沙覆盖、极端天气），导致数据偏差；不同部门（环保、水务、气象）数据标准不统一，增加数据整合难度。二是技术融合深度不足，部分平台仍停留在 “数据展示” 层面，AI 算法与实际治理场景结合不紧密，存在 “模型准确率高、落地应用难” 的问题。三是建设运维成本较高，一套覆盖中等城市的智慧水务平台建设成本可达数千万元，后续传感器更换、算法更新等运维费用也较高，对地方财政与水务企业构成压力。

未来，智慧水务平台的发展需从三方面突破：一是提升数据质量与共享水平，通过研发抗干扰、低功耗的新一代传感器，提高数据准确性；推动跨部门数据标准统一，建立 “水环境数据共享平台”，打破数据壁垒。二是深化 AI 与治理场景的融合，针对不同区域（如平原河网、山地流域）、不同污染类型（如工业污染、农业面源污染），开发定制化 AI 模型，提升算法的实用性；例如，针对农业面源污染，结合卫星遥感数据与农田施肥数据，构建污染负荷预测模型，为化肥减量提供指导。三是探索低成本建设模式，鼓励 “政府引导 + 企业参与 + 社会资本投入” 的多元化投融资机制；推广 “云平台 + 轻量化终端” 的部署模式，降低中小城市与乡镇的建设成本，推动智慧水务从 “大城市试点” 走向 “全域覆盖”。

水环境治理是一项长期系统工程，智慧水务平台作为科技赋能的核心工具，不仅改变了传统治理方式，更重塑了水环境治理的 “生态体系”。随着技术不断迭代与应用不断深化，智慧水务平台将在 “水安全保障、水资源节约、水环境改善、水生态修复” 中发挥更大作用，为建设 “河畅、水清、岸绿、景美” 的生态环境提供坚实支撑。