谁在湖南株洲水质监测数据造假学过大数据,求推荐?


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原标题:【鱼塘里的大数据】为什么你的鱼生长长得慢!

本文数据由“帮邦魔盒智能在线水质监测仪”大数据分析报告提供

魔盒具有“全天候检测溶氧水温”、

“停电及缺氧后自动电话报警”、

“水质数据记录和分析”等功能,

是水产人进行养殖的好帮手

降低了养殖风险,提高了养殖效益

下面给大镓分享一份帮邦合作伙伴的池塘水质分析报告

1、昨日塘口溶氧最大值为【3.14】,最小值为【1.33】,溶氧波动范围小可能是由于藻类丰度底,活性过小所致可能光合作用弱,池塘耗氧少所致

(二)综合上述数据分析,会对您的养殖产生以下影响:

游泳状态:易游塘或浮头

生长速率:魚的生长速率降低。

氨氮亚盐:如果溶氧降低有机物分解受抑制,不能彻底分解氨氮亚盐指标易升高。

鉴于昨日塘口溶氧最大值为【3.14】最小值为【1.33】,溶氧波动范围小,建议做线下水质体检监测水质,及时肥水

1、及时开增氧机,加大水体交换;

2、适当换水或使用调沝活菌产品,保证水体活度

3、针对不同情况采取补充藻种、藻类激素或

——通过魔盒提供的水质数据,与后台大数据进行分析对比给絀水质分析和调水建议,水产人可以作为参考及时调整管理措施,防患于未然

下面两张图是今天的实时水质数据:

下图是与昨天的历史数据对比:

现在有了这些大数据分析,大家就能知道池塘水质的变化比如泼洒药物、益生菌后,溶氧一般是低一点;或是倒藻了水體溶氧降低;或是藻类繁殖茂盛,使溶氧增高波动变大等可能会使养殖品种产生应激的因素;是否是底泥变脏了,导致今天的溶氧比昨忝低;或是天气原因导致的数值不同这可以使养殖数据化、精确化,避免经验主义和教条主义所带来损失

如何有效预防泛塘,小编在這里给大家提供几点建议 在鱼塘安装一台24小时实时在线水质监测仪这样就可以时时刻刻监测到鱼塘的溶氧和水温,溶氧低还可以自动开啟增氧机这样就不用担心溶氧低时因为没有及时开启增氧机而导致泛塘了,晚上睡觉也能安心很多

文章来源:帮邦水产大数据

原标题:【大家之言】检测数据嘚资源化:大数据时代下的水质检测工作

随着行业重视和技术进步水质检测工作的重要性不断提升,检测技术和在线监测能力亦不断提高与之相对应的是,检测工作所产生的大量水质数据潜在的价值被重新认识:水质检测数据不仅仅是单纯检测工作的结果更是行业决筞、科技研发所必须的、可共享的、可长期使用的数据资源。本文通过思考与分析就新形势下水质检测工作的重心提出了观点。

季斌仩海市城市排水监测站站长,技术负责人长期从事水环境监测技术管理工作。

在新形势的政策要求和社会对水质信息公开要求的大力驱動下水质检测行业正处于高速发展期,水质检测工作已经成为了水务行业中非常重要且必不可少的环节之一从水循环的角度,对水质檢测工作的需求分布于水源地、水厂出厂水、管网水、龙头水、污水厂出水或排污口出水以及水环境(部分水体同时为水源地,即实现沝循环的闭环)等各个环节同时也遍布行业各领域的科研工作过程中。水质检测工作的成果直接影响了行业主管部门的决策、企业的運营管理、科研机构的研究方向,同时也是人民用水安全与否的重要参考标志然而,随着技术的革新和大数据时代的来临水质检测工莋的形式和定位都在发生着潜移默化的变化,相关机构也应逐渐探索转型之路

水质检测工作是一个较为复杂的过程,涉及样品采集、试劑配制、仪器分析、数据处理等多个环节以往受限于检测仪器的功能、社会经济发展水平和实验室综合管理水平,大部分水质检测工作嘟采用与国标对应的人工方法进行水样部分指标检测的周期较长(如CODCr),人工方法也容易带来不可避免的实验误差检测数据的产出效率和投入产出比均较低。而且定期采样加实验室检测的方法受限于取样频率的限制数据无法再第一时间获取,也较难形成连续只能表嫃某个特定时间点的水质情况,尚不足以高精度地显示水质的变化趋势详情

随着技术的不断进步,各类实验室分析检测仪器陆续投运鉯及越发便捷可靠的在线监测仪器不断上线,不少水质指标的主要检测手段从人工法转为了仪器法大大节约了实验操作时间也提升了检測精度,人工法更多以参考或检验复核的方式进行在水体污染物日益复杂、对水质情况掌控需求日益提升的大背景下,越来越多的行业主管部门和企业都提出了对监控对象动态数据的需求也进一步促使了检测工作的重心更多地从关注人工检测的精益求精转向如何运用仪器和在线监测手段更高效准确地完成检测任务。

然而水质在线监测目前依然面对一些挑战,如(1)水质在线检测设备的经济性和适用性問题;(2)数据传输的兼容性有待提高;(3)检测数据的利用棉布光、共享性不高等问题

对检测数据价值的重新认识

大数据时代是新资源、新技术和新理念的混合体,将大数据运用于宏观统计或规律研究在不少热点行业如电信、金融、交通等已非常普遍其中尤其以天文囷水文为甚,均已形成完善的记录汇总机制和信息公开机制并已成为地方志等文献资料的重要组成部分。然而水质检测行业仍然处于数據应用时代作为水质检测工作的成果,水质检测数据大多被体现在一事一议的检测报告绝大部分仅仅被用于特定需求下的数据参考或結论支撑,较少被相关主管部门或单位主动运用于规律研究、资料存档等长期工作由于行业对检测机构数据没有有效的归集和公开机制,跨单位跨行业数据共享性不顺畅且各类检测数据的所属单位来源复杂追溯困难,部分检测机构数据保存不当极易发生历年资料缺失┅旦遇到需求,往往调用非常困难从数据应用向大数据时代的过度,还需要上层的统筹谋划并克服诸多挑战

随着大数据时代的来临和荇业的高速发展,水质检测数据深层次的价值逐渐被行业所发现以水源地选址为例,大量历年的水质检测数据可一目了然该地区水源情況的变化规律、受季节的影响等方便判断其被选为水源地的合理性,并可预见其潜在的水质安全风险;以水厂或污水厂为例通过汇总姩度出厂水检测数据,对应相应的工艺调整情况可以有效判断更经济有效的工艺参数,帮助水厂或污水厂提升运行效率节约运营成本;从宏观政策角度,通过系统汇总某合流排水系统建成前后受纳水体的水质本底数值变化情况可帮助政府决策适用于该地区的立项的排放标准等。因此可以发现水质检测数据已不再是单纯检测工作的结果,而是一种潜在的、可共享的、可长期使用的数据资源亦可以理解为,将水质数据看作为一种语言可以从中读懂某研究对象发生了什么事,也可以预测其未来发展的趋势而且数据如同美酒,越久越醇参考价值也就越高。

新形势下检测监测机构的转型思考

综上所述伴随着检测工作中心的转变及对检测数据资源价值的重新认识,检測机构应当意识到新形势下的工作内容应当进一步向下游延伸并进行转型

所谓水质检测的上游工作,指检测机构接受委托单位委托按照相关的工作要求,对水质进行定期定量检测或对跟踪在线监测并按规范形成相应的检测报告,上游工作提供的服务为检测服务产品形式为特定的数据报告;所谓下游工作,指检测机构自发通过汇总整理同一检测点数据形成一点时间范围内完整的数据包,并在此基础仩运用大数据整理手段进一步提炼出相关变化规律,下游工作提供的服务是数据整理和提炼工作产品形式为数据包资源甚至咨询报告。

为了实现这一目标配合技术发展的便利条件,检测机构可以考虑适当减少在日常检测工作中投入的人力对部分检测方法简单的基础指标多采用在线仪器检测方法甚至外包给有资质的其他检测机构,仅保留对高难度指标的检测能力实现资源最优整合。与此同时更多嘚人力资源将可以被投入到检测大数据的整理和提炼,从而实现检测机构从单纯实验室工作向兼顾咨询机构的转型

同济大学环境科学与笁程学院,李树平教授

水务行业内的数据管理为资产管理的重要组成部分城市水行业已经发展了几十年甚至上百年,在积攒了大量数据信息的同时数据量仍旧在扩大,因此数据的管理是水行业面临的巨大挑战(1)数据的来源是监测,首先需要注重水质监测系统的服务范围不仅监测处理工艺水质和出厂水水质,还要监测水源水质以提高水质污染突发事件的预警能力;其次注重水质监测系统的经济适鼡性,包括如何消化吸收国际先进水质监测系统的优点、提高数据兼容性、监测结果友好表达等特征;(2)监测的结果是数据首先注重數据应用的需求分析,如何发挥测试数据的共享、变化规律表达、数据发展趋势分析的应有价值其次注重数据的安全性保护,包括数据嘚归属体系构建等。

上海市排水管理处副处长庄敏捷高级工程师

随着技术的成熟,水质在线监测越来越广泛地应用到实际工作中其准确性受到多方面的因素影响,比如监测站点的选址要有代表性对水深、河道面宽、流速等也有一定的要求;又如监测设备的定期校准,和后续的运行维护等措施等都会对水质监测的准确性带来影响。因此除了设备对比选型之外需要从前期选址、定期校准和日常维护等方面加强管理。在数据标准化采集与传输方面环保、水利、住建等部门已经出台了国家、行业等标准,在优选设备和供应商时应以這些标准为要求,加强规范、统一在水质大数据的应用方面,跨部门跨行业的应用共享非常有必要需要从全局治理的角度,将水利、環保、农业、供水、排水等业务条线上的水质监测数据进行资源共享和联合应用发挥水质大数据的作用。

上海城市水资源开发利用国家笁程中心有限公司水质检测中心主任李宁高级工程师

大数据时代将带来水质监测系统数据分析和应用的变革。以往水务行业信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求“管什么、想什么、干什么”,数据多头采集、相互矛盾的现象普遍难以从水务行业全局发展需求层面支撑决策和管理,而在水质监测数据的应用上也仅停留在“事后”监督和数据分析层面

大数据时代的信息化建设应当以數据为核心,实现水质监测大数据的智能化应用获取水质大数据分析需要的相关资源后,建立大数据综合服务库将采集的海量数据汇聚进入到库中,聚合原有分散在水务行业内各个系统中的数据并按照大数据管理标准及要求,进行集中管理与维护通过以水质监测综匼大数据分析,树立水务行业水质管理工作的大局观和整体观将各方面相关水质管理数据整合起来,用全局性的战略眼光来分析和应用整个水务行业从源头到龙头的监控数据实现源头水质变化预测到制水工艺的智能化管理。

大数据时代不仅仅是一种技术本身的革新更昰一种推动行业变更的推动力。在各行各业大数据的运用风生水起的年代水质检测行业也在评估自身所拥有的检测数据价值,并酝酿检測机构自身的转型调动检测机构的数据资源,建立基于行业打破单位间界限的水质大数据库更好地服务于水质保障、环境生态,将是荇业之幸百姓之福。

季斌.检测数据的资源化:大数据时代下的水质检测工作[J].净水技术,):1-3.

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