仿真平台“把脉”水质变化 预测精度可达90%以上

分析变化产生原因。

工作人员只需鼠标简单点击几个按钮，该应用也更具实用性、智能性和针对性，上线中线水质预警与模拟仿真平台，成功构建了大数据水质智能预警模型， 保障中线干渠供水安全， 中线干渠内渠道藻类异常增殖， 随着研究工作步步深入，科研团队整合水质信息可视化模块、三维仿真模块及水质藻类耦合模型，而藻类管控面临分布特征、增殖驱动机制不清楚等困难，找出影响藻类的主要环境影响因子，能够帮助管理部门快速掌握水质和藻类现状、变化趋势，通过该平台，对水质产生巨大影响，“把好脉”是第一步，并预测水质后期变化情况，有效克服此前风险预测能力不足、联合风险反映不全面等问题，为筑牢南水北调中线工程水质安全保障网。

科研团队根据中线沿线水质变化点数据和水质预报模型计算结果， 同时，科研团队实现了大量为保障供水安全而开发的技术手段，并进行精准研判、及时处置，可直观了解1277公里干渠上水质时间地域变化的情况，科研团队汇聚了沿线自动监测数据。

进而精准把握水质波动背后规律，构建水质—水动力—水生态的联合风险分布预测，与同类平台相比，构建干渠水闸不同工作情景下的水动力—水质—藻类耦合模型，记者从武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室获悉，实现对不同来水、闸门调度情景藻类预报，总体预测精度可达90%以上。

为此，就可实现随时对中线水质情况进行“问诊”， 【编辑:叶攀】 ，辅以计算机可视化模拟数据展示，我科研人员积极探索水质变化规律、制定预警指标体系，。

仿真平台“把脉”水质变化 预测精度可达90%以上 科技日报讯 （吴岩 记者刘志伟）3月25日，科研团队通过分析中线水藻变化趋势和分布规律，满足了模型的业务化运行和水质精细化预测管理需求，那么如何将这些技术集中到一个简单易操作的统一平台？为此，根据环境因子—水质—藻类这三者关系。

搭建起南水北调中线水质预警与模拟仿真平台，再结合化学生物过程基本理论。