在当前环保政策日益严格的大环境下，针对城市水环境的保护和治理需求不断增长。为了更好地实现对河流、湖泊等水域的质量监控以及污染源追溯等功能目标，在杭州市内开发一套全面覆盖从水源地到排放口全过程管理监测系统显得尤为重要。
一、项目概述
本方案旨在提供一个集水质检测物联网（Water Quality Monitoring IoT）、河道环境监控物联网(River Environment Surveillance)等于一体的综合解决方案。通过部署各类传感器和智能设备，结合云计算平台实现远程数据采集分析及预警功能。
二、系统架构
整个项目分为前端感知层、网络传输层以及云端处理中心三大部分：
- 前端感知层：部署各类传感器设备，负责实时监测各项环境指标，并将采集到的数据通过无线通信模块上传至服务器。
- 网络传输层：4G模组、Cat1模组等通讯技术的应用确保了数据的可靠性和及时性。同时，考虑到设备功耗问题，在部分场景下也可采用LoRaWAN低功率广域网方案。
- 云端处理中心：基于阿里云IoT平台搭建的数据分析与展示模块能够实现海量信息存储、清洗及智能算法应用等功能。
三、功能模块介绍及其技术选型考量因素和实施逻辑
1. 水质检测：使用STM32单片机开发平台设计水质传感器节点，集成pH值测量仪、浊度计等设备。通过ESP8266模块实现数据无线传输。
预期效果：实时监测水体污染情况，并将结果上传至云端进行分析处理，在发生异常时及时发出警报通知相关人员采取措施。
- 技术选型考量因素：STM32系列单片机具有强大的运算能力与丰富的外设接口，适用于复杂传感器网络的设计；
ESP8266则以其低成本、低功耗和易用性著称。
2. 河道环境监测：
- (a) 温湿度传感器：Arduino单片机平台支持多种温湿传感模块，易于集成和编程。
- (b) 流量计：采用合宙LuatOS系统开发框架简化流量数据采集与传输的复杂度；
预期效果：
- 通过实时监控河道内温湿度变化趋势，分析水质污染程度。
- 利用流速传感器监测水流速度和流量分布情况，为防洪抗旱提供决策支持。
3. 数据中心：
- (a) 大数据平台：基于阿里云MaxCompute服务进行海量环境监测信息的存储与处理；
(b) AI算法应用：使用TensorFlow等机器学习框架构建水质预测模型，辅助制定治理策略。
预期效果：
- 实现对历史数据的深度挖掘与趋势分析；
- 通过AI算法优化资源配置和提升预警精度。
四、开发周期和技术难点预估及人员配置建议
预计整个项目的研发阶段需要12个月左右的时间。
- 技术挑战主要集中在传感器节点的稳定性优化以及数据传输的安全性保障上；
- 另外，如何将AI算法高效地部署到边缘计算设备也是一大难点。
人员配置建议：
- (a) 硬件开发团队：3人；负责传感器节点的设计与调试工作。
- (b) 软件研发小组：5名工程师，其中包含2位资深架构师和1个UI设计师。
- (c) 数据分析专家：3人；专注于海量环境监测数据的挖掘与应用。
五、营销引流话术
如果您对本方案感兴趣或有任何疑问，欢迎随时咨询陈经理：
联系电话：18969108718
微信同号：18969108718。
