大数据下水质监测技术要点分析

钟泽平

杭州青泓科技有限公司  浙江 杭州310030

摘要：可持续发展理念随社会的进步而逐渐深入人心，环保领域的科技水平不断提高。而水质监测作为环保工作内容的核心组成部分，在实践中也引进了大量先进技术，其中，大数据技术的应用更加广泛，为提高水质监测工作质量和效率提供了技术支持。因此，基于水质监测工作效果的优化和提升角度考虑，本文加强水质监测中大数据技术的有效应用的研究，对水环境保护工作高效落实具有积极的促进作用。

关键词：大数据；水质监测技术；要点

前言：水质监测工作作为水环境保护的前置性工作，其可以为水环境保护工作决策和措施的制定提供依据。而传统水质监测工作方法主要以人工定期采样，后带回实验室进行实验分析，并得出相关数据和结论。在整个过程中，不仅缺乏工作时效，还难以确保数据结果的真实可靠性，从而难以及时、准确地反映水质实际情况。因此，在水质监测中，提高水质监测工作的实效性和质量是当前相关人员重点思考的问题。而大数据技术的出现，并与水质监测相结合，可以提升水质监测工作的智能化和自动化水平，既可以提高水质监测工作效率，又可以准确地反馈水质情况，对水质监测工作的高质量发展具有积极的促进作用。因此，本文以水质监测为主题展开分析，以大数据技术的应用优势为切入点，具体分析大数据技术的具体应用，希望促进我国水质监测事业的全面发展，并为我国水环境的可持续发展保驾护航。

1水质监测工作中大数据技术的应用优势

基于水质监测结果角度来讲，传统的水质监测工作主要以获取水质数据为主要目的，并没有深入挖掘水质数据中的资源属性和价值信息。简单来说，传统水质监测所获得数据，并没有深入挖掘其价值，而是单纯地用于判断水质情况。不仅如此，传统水质监测工作往往要借助于大量不同功能的设备实现整个环节的水质监测工作，并且不同设备往往在原理、技术、维护等方面存在较大的差异性，这给水质监测工作的高质高效地展开产生了影响，不利于及时真实反映水质情况。而在水质监测中应用大数据技术，并辅以计算机技术、传感器技术等构建的水质监测智能化系统，则可以借助于自动化分析仪器，自动化完成目标区域水质的监测工作，可以确保水质监测数据的准确性和工作效率，真正实现水质监测的智能化、自动化和信息化。

在水质监测智能化系统中，云计算技术的应用目的在于有效存储水质监测到的大量水质数据，凭借分布式存储结构及独有优势，可以实现大量水质监测数据的集成管理和分布式存储，能够为后续水质监测数据的分析工作中便捷提取数据提供便利。而在水质监测智能化系统中，大数据技术的主要优势体现在两方面，一方面是可以对水质监测到的大量数据进行高效分析，以便准确判断水质情况；另一方面可以对水质监测到的大量数据进行深入挖掘，继而可以挖掘出更多有价值的信息，能够为水质监测数据的精准分析提供支持，更为关键的是整个分析工作自动化完成，避免了人为因素的干扰，使得水质监测工作质量大幅度提升的同时，还可以减少水质监测人员的工作量。

2水质监测中大数据技术的有效应用

2.1优化并规范设计系统整体架构

基于传统模式的水质在线监测工作，往往以感知层、网络层和应用层三层架构建立的管理信息系统为主，虽然可以实现水质全面监测工作目的，但在水质监测数据整合和统计方面，仍然存在一定的缺陷，不利于水质监测数据精度的提高。而基于感知层、网络层和应用层的三层架构，进一步增设数据处理来构成新管理信息系统，此系统可以凭借数据处理功能，实现水质在线监测获取的各项数据的监督和管理操作，并能够对各项数据进行整合统计及存储操作，从而既可以确保监测数据的完整性，又可以大幅度提升水质监测数据精准度。

2.2完善并规范设计系统功能模块

1）实时动态监测和管理数据。实时动态监测管理指的是从各水质监测点入手，研究分析水体中包含的污染物类型，并对不符合要求的监测区域的水质进行提前预警，随后将其呈现在系统中，继而可以达到预警效果，便于相关工作人员通过系统提示来密切关注此项问题。在此基础上，相关工作人员即可根据系统提示，在有效讨论研究的情况下制定出完善的解决措施，可以及时地控制水体污染物质超标问题的出现。

2）信息管理。借助于系统功能模块实现各项信息的有效管理和处理具有一定的必要性，具体包括污水处理厂、水质监测点、设备运行状态等，原因在于化工企业生产中所牵涉的污水处理厂相对较多，且不同污水处理厂无论在规模上，还是在应用设备方面，都存在显著的差异，这要求相关人员合理地运用系统功能模块来实现各项信息的有效管理，为该化工企业的管理层深入了解工厂实际运行状况提供完整且详实的数据信息。在此基础上，对水质在线监测设备进行定期检验，并进行必要的检修维护操作，即可确保各项设备正常运行，从而可以保障水质监测数据的真实可靠性，最终可以确定是否将污水彻底排放出去。

3）水源质量分析与管理。在工厂污水处理过程中，部分设备是无法直接将水质监测标准要求读取出来，只有在采购工作完成的基础上，并进行相应的实验工作，才能通过实验数据来判断水质情况。因此，在系统中增设水质分析管理模块，可以实时完成后期水质监测结果的分析，并在系统中实时更新水质监测结果。

4）建立大数据分析模块。在水质监测系统中的终端传感器应对水质情况进行全天候不间断的监测，并将所监测到的各项水质数据实时传输到系统当中，这使得系统全天候需要接收并处理海量化的水质监测数据。而系统中增设大数据分析模块，即可运用大数据技术分析优势来对海量水质监测数据进行预分析处理，及时地清除一些诸如错误、重复等缺乏价值的数据，并且可以按照具体规定来实现水质监测数据的深度自动化分析，同时在自动化分析处理之后能够运用直观图表方式展示水质检测结果，有利于大幅度提升水质监测的工作效率和质量。

5）用户管理，系统功能模块设计中，应注重用户管理模块的增设，针对不同用户的具体要求，可以在系统用户管理模块的支持下，可以赋予相应的访问权限，以此满足于不同用户的实际需求。另外，为确保系统可以保持稳定运行状态，应对系统运行状态进行全程记录，继而为后续系统维护工作提供信息支持，有效提高系统的稳定性。

2.3构建数据库

1）数据采集引擎。在化工企业污水监测过程中，相关技术工作人员应将监测收集到的各项数据，实时且完整地输入到污水处理厂的关系数据库内，在该项系统设计方面工作完成之后，应用sqoop进行历史数据的传输，并将其放置在hdfs内，在此项操作流程支持下，可以实现污水数据高效收集与存储目的。

2）应用Hadoophdfs大数据储存文件系统。由于水质在线监测到的数据具有海量化、类型丰富等特点，且数据量是随着监测时间的延长而不断增加，这使得水质监测数据处理具有较大的难度。但是，在实践中，为确保水质监测数据的高效率存储和监管，应在系统中应用Hadoophdfs大数据储存文件系统，在存储效率和质量方面具有显著优势。

3）应用HBase数据储存引擎。在水质监测数据存储过程中，可应用HBase数据储存技术实现数据存储容量的拓展，不断地增加存储使用空间，为相关工作人员查询和获取数据提供更多的支持。

结束语：

概而言之，通过上文的详细分析和论述，我们可以了解到，在水质在线监测系统中加以运用的大数据技术，能够显著提升水质监测结果的精准性，而且还可以借助大数据技术所具备的分析功能，实现在线监测系统的运行效果得到全方位的提升。从整体层面上来看，经过运用大数据技术，可以为我们国家的水质监测行业开辟很多新的发展路径，进而提升我国的水环境优化治理水平

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