持续监测
汇聚厂站、管网、排口、河道与考核断面的水质水量数据，保留时间、位置和数据来源。
CHALLENGES
城市水环境治理的典型挑战
超标响应 >72 小时
断面水质超标压力大
国考断面、省控断面考核日趋严格，监管层次多、数据散、响应慢，超标即处罚风险极高。
人工排查 2–4 周
污染溯源困难
排口众多、暗渠复杂，人工逐段排查周期极长，无法快速锁定超标来源与责任主体。
平均 3 套独立平台
厂网河数据割裂
污水处理厂、管网系统、河道监测分属不同平台，数据无法互联，流域全貌无从掌握。
突发事件无预警机制
应急响应机制缺失
黑臭水体、蓝藻暴发等突发事件无预警体系，现场处置效率低、责任链路难以追溯。
CAPABILITIES
六大核心能力
覆盖水环境监管全链路，从感知到决策一体贯通
厂网河一体化监管
以 GIS 地图为底座，整合污水厂出水、排水管网排口、河道水质监测站的实时数据，形成流域级水环境全景图。
水质溯源分析
基于水力模型与 AI 算法，快速定位超标排放来源，识别违规排口与旱季污水直排节点。
水体风险预警
对河道 COD、氨氮、溶解氧等指标进行趋势预测，提前发出蓝藻预警与黑臭预警，争取处置时间。
考核断面达标管理
对辖区内国控、省控及市控考核断面进行精细化跟踪，支持生成合规报告，降低超标考核风险。
再生水利用调度
统筹污水处理厂尾水与再生水回用，优化景观补水、市政绿化、工业回用的调度路径，提高水资源利用效率。
移动巡检与应急指挥
现场巡检人员通过 APP 上报水体异常，平台自动触发应急响应流程，全过程记录与任务闭环。
ARCHITECTURE
平台技术架构
应用层
GIS 水环境地图 断面管理 溯源分析 应急指挥 报告中心
智能层
AI 水质预测 污染溯源模型 数矿大模型 风险预警引擎
数据层
在线监测站数据 SCADA 数据 视频监控 遥感影像 气象数据
感知层
河道水质站 管网液位仪 排口流量计 无人机巡检 浮标监测
TARGETS
量化建设目标
CASES
典型案例
GOVERNANCE LOOP
从监测发现到处置复核的治理闭环
把厂、网、排口和河道数据转化为可分派、可复核、可追踪的治理任务，而不是只停留在地图展示。识别异常
结合阈值、趋势和空间关联发现超标、突变、积水、溢流等风险，并区分数据异常与真实事件。
溯源研判
依据上下游关系、管网拓扑、降雨和排口记录缩小排查范围，为现场采样和执法检查提供线索。
调度处置
将任务分派给责任单位，联动泵站、污水厂、巡检与应急资源，记录到场、处置和复核过程。
复核归档
对比处置前后监测数据，确认风险是否解除，并沉淀事件、原因、责任和措施用于复盘。
FAQ
水环境治理常见问题
说明数据接入、溯源边界、既有系统利用和告警治理。
厂网河一体化需要接入哪些数据？
通常包括污水厂进出水、泵站和管网液位流量、重点排口、河道与考核断面水质、降雨、GIS拓扑以及巡检和事件记录，实际范围按治理目标确定。
水质溯源结果能否直接作为执法结论？
平台结果适合作为排查线索和研判依据，最终责任认定仍需结合规范采样、实验室检测、现场记录和监管程序。
已有河道监测或排水平台是否需要重建？
一般可保留已有系统，通过接口和数据治理统一时空编码、指标口径与事件流程；只有无法满足数据质量或接口要求的部分才需要改造。
如何避免大量告警造成处置人员疲劳？
应设置分级阈值、持续时间、空间关联和重复抑制规则，并将告警与责任人、处置时限、升级路径和复核结果绑定。