0 引言

河湖作为生态文明建设的核心生态载体，其生态环境质量直接维系区域水安全与生物多样性，关乎经济社会可持续发展全局。当前，传统监测模式存在感知维度单一、数据传输滞后、预警响应被动等突出问题，难以适配新时期河湖生态保护治理的精细化需求。在数字技术与生态文明深度融合的背景下，智慧水利系统凭借多源感知、智能分析、精准预警等核心优势，成为破解行业痛点的关键路径。本文立足实践场景，探索智慧水利系统在河湖生态环境实时监测与预警中的应用范式，通过技术赋能推动河湖治理从被动应对向主动防控转型，为水生态保护治理现代化注入强劲动能。 

1 智慧水利监测预警技术体系构建

1.1 多源感知技术适配融合路径

智慧水利监测预警体系的核心在于多源感知技术的精准适配与深度融合。针对河湖生态环境监测的多元需求，整合水质传感器、水文监测终端、无人机遥感、卫星影像反演等技术手段，构建天地空立体化感知网络。依据河湖水域特征、地形地貌及监测指标优先级，优化感知设备部署方案，实现水质、水文、生态等核心指标的全方位覆盖，平衡监测精度与运行效能^[1]。

 打破单一技术监测局限，建立跨技术数据校准机制，解决异构数据格式差异、精度偏差等问题，实现实时监测数据、遥感解译数据、人工巡检数据的有机融合。依托边缘计算技术对前端感知数据预处理，筛选有效信息并降低传输负荷，为后续数据处理与预警分析提供高质量数据源，筑牢技术体系的感知根基。

1.2 监测数据传输与处理方案

构建高效稳定的多模式数据传输网络，结合5G、LoRa、卫星通信等技术优势，根据监测区域网络覆盖条件制定差异化传输策略。偏远水域及信号薄弱区域采用卫星通信与LoRa组网结合模式，保障数据传输连续性；网络覆盖良好区域通过5G技术实现海量数据高速实时传输，建立加密与容错机制，确保数据安全完整。

搭建标准化数据处理体系，运用大数据技术对多源异构数据归一化处理，剔除异常值、补充缺失值，提升数据质量。通过时空对齐算法实现不同维度、时段数据的精准匹配，构建统一数据资源池。引入智能算法挖掘数据关联规律与演变趋势，将原始数据转化为决策价值信息，为预警分析提供坚实的数据支撑。

1.3 预警模型构建与平台搭建

基于河湖生态环境演变规律与风险形成机理，构建多维度智能预警模型。整合水质超标、水位异常、生态退化等风险因子，运用机器学习、深度学习算法建立风险等级评估体系，实现预警阈值的动态优化。通过历史数据训练与实测数据校验，持续迭代模型参数，提升预警的精准度与时效性，实现对潜在风险的提前预判与分级响应^[2]。

搭建一体化监测预警平台，遵循模块化、可扩展设计原则，整合数据存储、智能分析、可视化展示、指令下发等核心功能。底层采用分布式存储架构，满足海量数据高效存储与快速检索需求；中间层集成预警模型与分析引擎，实现数据实时处理与风险研判；上层打造可视化交互界面，通过图表、地图、动态模拟等形式直观呈现监测结果与预警信息。打通平台与前端设备、后端管理系统的互联互通，构建闭环管理链路，提升管控协同性与智能化水平。 

2 实时监测与预警全场景应用实践

2.1 河湖生态环境多维度感知实施

依托天地空一体化感知网络，开展河湖生态环境多维度实时感知实践。在水域核心区部署高精度水质传感器与水文监测终端，实现pH值、溶解氧、氨氮等关键水质参数及水位、流量、流速等水文指标的连续捕获；利用无人机遥感对河湖岸线生态、水面漂浮物、沿岸污染源进行高频巡查，结合卫星影像反演获取大范围水域生态格局变化数据；辅以人工定点巡检补充特殊区域监测盲区，形成全方位无死角的感知覆盖。

针对不同河湖类型与监测需求，动态调整感知频率与监测重点。在饮用水源保护区强化水质指标监测密度，在汛期加密水文情势感知频次，在生态敏感区重点捕捉水生生物群落变化信息。通过感知数据实时回传与前端预处理，确保各类监测信息的时效性与准确性，为后续数据处理与风险研判提供全面、可靠的基础数据支撑。 

2.2 监测数据智能分析与动态管控

基于一体化平台的数据处理能力，开展监测数据智能分析与动态管控实践。运用大数据挖掘技术对多源感知数据进行深度解析，挖掘水质、水文、生态指标之间的关联规律，识别生态环境变化的驱动因子与演变趋势。通过智能算法对比实时数据与标准阈值，自动筛选异常数据并标记风险等级，生成动态监测分析报告，直观呈现河湖生态环境质量状况与变化态势。

建立数据动态管控机制，实现监测数据的全生命周期管理。对历史监测数据进行分类存储与关联归档，构建河湖生态环境数据资产库，为趋势分析与溯源追踪提供数据支撑；结合不同区域生态保护目标，制定差异化管控标准，通过平台实时推送数据异常预警信息，指导相关部门精准开展管控措施，推动河湖生态环境管理从粗放式向精细化转变^[3]。

2.3 风险预警与应急响应实操落地

基于优化后的智能预警模型，实现河湖生态环境风险精准预警与快速响应。平台依据实时监测数据与历史规律，自动识别水质超标、水位异常等风险隐患，按等级推送预警信息，明确风险位置、影响范围及潜在危害，同步调取周边应急资源分布与处置预案，为决策提供科学支撑。

应急响应阶段依托平台构建多方协同机制，通过可视化界面实时跟踪处置进度，联动相关部门开展污染源封堵、水质净化等措施。借助移动端终端实现现场情况实时反馈，平台根据处置效果动态调整方案，形成闭环响应流程。实操落地后显著提升风险处置效率，最大限度降低损失，保障河湖生态系统安全稳定。

3 结语

本文围绕智慧水利系统在河湖生态环境实时监测与预警中的应用实践展开探索，通过构建多源感知网络、优化数据处理机制、搭建智能预警平台，实现了河湖生态环境的全方位感知、智能化分析与精准化预警。实践表明，该应用模式有效破解传统监测滞后、管控被动等痛点，显著提升河湖生态环境治理的精细化与高效化水平，为水生态安全保障提供了可行实践范式。展望未来，需持续深化技术融合创新，拓展应用场景与服务边界，推动技术标准规范化建设。依托实践积累的经验成果，助力智慧水利技术在行业内规模化推广，为生态文明建设与河湖生态可持续发展注入持久动力。

参考文献 

[1]孟博霞.水利工程质量检测中系统化监测预警技术的应用研究[J].中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术,2025(2):099-102.

[2]韩艳芬.河湖管护中的智能监测技术应用研究[J].水上安全,2025(14):151-153.

[3]贺鹏,宋学雨.数字孪生技术和智慧水利系统的整合运用研究[J].水上安全,2025(11):107-109.