大数据技术在水质监测中的应用

宋 岳

（太原学院环工系 山西 太原 030032）

1 引言

传统水质监测的工作模式是通过人工定期对水资源进行采样，带回分析而后得出相关数据与结论，在这整个工作流程中存在耗时久、效率低等现象，水质具体情况的反映不具备太高的及时性、准确性与可靠性，并且无法反映水质的真实情况。大数据技术的出现，水质监测变得越来越智能化和自动化，实现了通过传感器对水质状况进行实时监测，对水质监测工作具有十分重要的意义。

2 水质监测中存在的问题

在当前水质监测相关工作中，还有一些较为明显的缺陷与不足，主要体现在以下两方面。第一，在水质监测工作开展中，由于需要监测的指标过多，需要通过不同类型不同功能的多种设备才能实现整个环节的监测工作，设备不同所具备的参数、原理、技术、费用、性能、维护、检修等都存在很大的差异，不仅为工作人员带来极大的工作压力，设备使用方面也较为繁杂，无法实现统一化。若想实现对水质的高效监测工作，便要保证诸多设备的运行稳定性，定期对多台监测设备进行检修与维护；第二，由于监测设备的频繁更换与性能的不同，对水质监测的数据会造成一定程度的影响，不同时期监测到的水质数据未统一整理接入同一系统中，导致监测数据效率低下且过于零散，数据无法反映出真实的水质状况，缺乏可靠性与准确性[1]。

3 大数据技术在水质监测中的渗透

先前的水质监测系统大多较为注重水质数据的监测，而忽略数据的资源属性与海量数据中有价值信息的挖掘。……