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首頁(yè) > 技術(shù)文章 > 景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站如何提前預(yù)判污染風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警?

景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站如何提前預(yù)判污染風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警?

更新時(shí)間:2025-10-30瀏覽:140次

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  景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站如何提前預(yù)判污染風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警?

  景區(qū)作為生態(tài)敏感與人類活動(dòng)高度疊加的區(qū)域,污染風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源復(fù)雜,涵蓋游客活動(dòng)引發(fā)的人為污染、周邊面源排放及天氣導(dǎo)致的次生污染等。景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站通過(guò)構(gòu)建 “全要素感知 - 多維度研判 - 智能化預(yù)警 - 閉環(huán)式響應(yīng)" 技術(shù)體系,實(shí)現(xiàn)污染風(fēng)險(xiǎn)的提前識(shí)別與精準(zhǔn)預(yù)警,為景區(qū)生態(tài)保護(hù)與旅游活動(dòng)有序開(kāi)展筑牢防線。

景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站

  全要素感知網(wǎng)絡(luò)是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)污染因子全面捕獲。監(jiān)測(cè)站采用 “天 - 空 - 地" 立體化布點(diǎn)策略,整合多類型監(jiān)測(cè)設(shè)備:地面部署空氣質(zhì)量傳感器(監(jiān)測(cè) PM2.5、O?等 7 項(xiàng)核心指標(biāo))、水質(zhì)傳感器(跟蹤 pH、氨氮、重金屬等參數(shù))、土壤墑情監(jiān)測(cè)儀及噪聲探測(cè)器,覆蓋游客密集區(qū)、水域沿岸等關(guān)鍵區(qū)域;空中借助搭載高光譜相機(jī)的無(wú)人機(jī),實(shí)現(xiàn)對(duì)偏遠(yuǎn)區(qū)域植被覆蓋、污染源擴(kuò)散的機(jī)動(dòng)監(jiān)測(cè);同時(shí)對(duì)接氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù),獲取大范圍溫濕度、降雨量等宏觀氣象信息。峨眉山景區(qū)在 30 余個(gè)點(diǎn)位部署傳感器,每 15 分鐘上傳 12 項(xiàng)環(huán)境指標(biāo),為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判提供連續(xù)數(shù)據(jù)支撐。

  多維度研判模型是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的核心,破解復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別難題。基于歷史污染數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)與環(huán)境動(dòng)力學(xué)原理,構(gòu)建多場(chǎng)景預(yù)警模型:針對(duì)大氣污染,結(jié)合氣象數(shù)據(jù)(風(fēng)速、濕度)與隨機(jī)森林算法,預(yù)判 PM2.5、O?濃度變化趨勢(shì),精準(zhǔn)識(shí)別高溫低濕天氣下的臭氧超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn);針對(duì)水污染,通過(guò)水文模型關(guān)聯(lián)降雨量、游客密度與水質(zhì)參數(shù),提前預(yù)判觀景臺(tái)周邊因游客投喂導(dǎo)致的氨氮濃度升高風(fēng)險(xiǎn);針對(duì)土壤污染,采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法識(shí)別重金屬污染熱點(diǎn),監(jiān)測(cè)旅游活動(dòng)與工程建設(shè)帶來(lái)的土壤擾動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)交叉分析,揭示 “氣象條件 - 人類活動(dòng) - 污染濃度" 的關(guān)聯(lián)規(guī)律,如黃山景區(qū)發(fā)現(xiàn)風(fēng)速>3m/s 時(shí) PM2.5 濃度顯著降低,為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判提供科學(xué)依據(jù)。

  智能化預(yù)警機(jī)制實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)響應(yīng),提升預(yù)警精準(zhǔn)度。監(jiān)測(cè)站建立動(dòng)態(tài)閾值體系,根據(jù)景區(qū)生態(tài)承載力差異,對(duì)核心保護(hù)區(qū)、游覽區(qū)設(shè)置差異化預(yù)警標(biāo)準(zhǔn),涵蓋水體 COD 超標(biāo)、大氣 PM2.5 濃度異常、噪聲超限等多類風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景。當(dāng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接近閾值時(shí),系統(tǒng)通過(guò) AI 算法快速核驗(yàn)數(shù)據(jù)有效性,剔除干擾值后觸發(fā)分級(jí)預(yù)警:一級(jí)預(yù)警通過(guò)短信、APP 推送至管理人員,二級(jí)預(yù)警聯(lián)動(dòng)景區(qū)廣播提示游客,三級(jí)預(yù)警啟動(dòng)限流、關(guān)閉敏感區(qū)域等管控措施。九寨溝景區(qū)通過(guò)該機(jī)制,成功預(yù)判冬季總磷濃度升高風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)采取水域生態(tài)修復(fù)措施。

  閉環(huán)式響應(yīng)體系保障預(yù)警落地見(jiàn)效,形成管理閉環(huán)。預(yù)警信息觸發(fā)后,系統(tǒng)自動(dòng)生成處置方案:針對(duì)游客聚集導(dǎo)致的噪聲污染,調(diào)度工作人員引導(dǎo)分流;針對(duì)周邊面源污染,通過(guò)溯源模型鎖定排放區(qū)域并聯(lián)動(dòng)監(jiān)管;針對(duì)天氣引發(fā)的次生污染,結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)推演擴(kuò)散路徑,提前做好防控部署。峨眉山景區(qū)曾通過(guò)該體系提前 72 小時(shí)預(yù)警暴雨引發(fā)的水質(zhì)惡化風(fēng)險(xiǎn),有效避免生態(tài)損失。同時(shí)建立預(yù)警效果評(píng)估機(jī)制,根據(jù)處置結(jié)果動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型參數(shù)與閾值標(biāo)準(zhǔn),持續(xù)提升預(yù)判準(zhǔn)確性。

  景區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站通過(guò)感知網(wǎng)絡(luò)的全面覆蓋、研判模型的智能賦能、預(yù)警機(jī)制的分級(jí)響應(yīng)與響應(yīng)體系的閉環(huán)運(yùn)作,實(shí)現(xiàn)了從 “被動(dòng)監(jiān)測(cè)" 到 “主動(dòng)預(yù)判" 的轉(zhuǎn)變。這一技術(shù)路徑既精準(zhǔn)防控了污染風(fēng)險(xiǎn),又保障了景區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,為生態(tài)旅游與環(huán)境保護(hù)的協(xié)同發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)技術(shù)支撐。


 

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