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        濕地生態監測平臺解決方案



          01  

        濕地監測的重要性和意義

               濕地是地球上三大生態系統之一。作為“地球之腎”, 濕地在涵養水源、凈化水質、蓄洪抗旱、調節氣候和維護生物多樣性等方面發揮著重要功能,也是自然生態空間的重要組成部分。

              濕地保護是生態文明建設的重要內容,事關國家生態安全,事關經濟社會可持續發展,事關中華民族子孫后代的生存福祉。

               將生態保護、生態旅游和生態環境教育的功能有機結合起來,實現自然資源的合理開發和生態環境的改善,最終體現人與自然和諧共處的境界。

        建設濕地公園的迫切性和政策文件

              近年來,隨著人口的急劇增加,人類對濕地的不合理開發使濕地遭到了嚴重的破壞,保護和合理利用濕地愈來愈引起各國各級政府重視。

             2004年,國務院辦公廳發出《加強濕地保護管理的通知》,把濕地保護列入了各級政府重要議事日程。

              2016年國辦發〔2016〕89號,將濕地保護修復成效納入對地方各級人民政府領導干部的考評體系,嚴明獎懲制度。

              國家林業局辦公室關于印發《國家濕地公園驗收辦法(試行)[2010]191號》的通知,第六條 試點國家濕地公園的驗收內容主要包括:(四)濕地科研監測及科普宣教體系建設情況。

          02  

        濕地監測的內容與方法

        水質監測

              溫度、色度、濁度、pH值、電導率、懸浮物、溶解氧、化學需氧量和生化需氧量、氨氮、總磷、總氮等;另一類是一些有毒物質,如酚、氰、砷、鉛、鉻、鎘、汞和有機農藥等。

        環境監測

               PM2.5、PM10、噪音、電池輻射、負氧離子、 SO2、 NO2

        氣象監測

              氣溫、濕度、露點溫度、風速、風向、氣壓、太陽總輻射、降雨量、地溫、日照時數、太陽直接輻射、紫外輻射、地球輻射、凈全輻射、環境氣體等。

        水文監測

               水位、流量、流速、地表水深(湖泊、河流、沼澤濕地)、鹽度、泥沙、降雨(雪)、水溫等。

        濕地植物及群落監測

              濕地植物及其群落監測可以采用包含多個視頻傳感器節點的網絡作為其長期監測的手段。

        濕地土壤監測

              土壤溫度、含水量、pH值、有機質,全氮、全磷、全鉀、全鹽量、重金屬。

          03  

        濕地公園生態監測總體設計

          ·  基于物聯網技術,研究和開發適用于濕地環境的在線自動化監測系統,主要應用在濕地土壤、水域和氣象、環境、動植物等環境中進行監測。全面加強對各類生態數據的監測,提高預防和處置突發性事件和風險的能力,提升生態監測的信息化、科學化、現代化水平。

          ·  物聯網和與云計算技術融合,云計算平臺為據采集、分析、存儲,應用服務提供虛擬化服務,提供遠程監測、遠程辦公、移動接入、智能告警、智能宣教、智慧旅游等服務。

          ·  ——智慧濕地監測物聯網系統(智慧監測、告警、宣教及旅游)

        優勢:

        總體架構:

        在線監測站:

          04  

        濕地生態監測信息管理系統

        告警預警:

              實現水污染、空氣污染、環境污染、緊急事件的自動告警預警功能通過其他部門的告警聯動,它可以及時的將危害濕地的環境信息傳遞給相關人員,以便快速的采取相應的保護措施。

          05  



        云服務模式

               云計算是指服務的交付和使用模式,指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關的,也可以是任意其他的服務,它具有超大規模、虛擬化、可靠安全等特性。

        物聯網與云計算融合

        云計算為物聯網的數據采集、分析、儲存、應用提供統一的虛擬化平臺,通過互聯網相連,當數據達到很大規模時,可以為大數據分析提供數據基礎。

            將物聯網數據平臺與云計算技術融合,可以提供數據采集、分析、存儲,應用服務等一整套的虛擬化解決方案,實現遠程監控、遠程辦公、移動接入、智能宣傳、智能宣教、智慧旅游等服務。云計算平臺特點:搭建快速,操作簡捷,智能管理,運行穩定,安全可靠,彈性擴展,資源共享,節約成本。

        大數據方案

               隨著生態監測站點的增加和時間的推移,生態監測系統的數據量將越來越大;如果各地區的生態監測平臺能夠接入統一的大數據平臺,將各監測平臺數據融合, 并建立大數據挖掘分析模型, 這將為科學研究和生態環境的改善提供大量科研數據和參考,研究成果可以為各生態環境提供新技術支持和生態改進方案。

              信息共享:分享濕地公園監測數據、運營管理經驗、宣教和旅游信息。

              社會服務:農業生產、工業生產、災害預警互動(自來水廠,農業養殖,灌溉,水污染,大氣污染,地震,洪水,山體滑坡,泥石流,森林火災,低溫,高溫,藍藻,強降水降雪,臺風,暴雨)。

              科學研究:分析多區域生態系統。

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