范立新委员发言利用好监测平台数据

近年来，为了推动巢湖治理取得更加显著的成效，相关部门使用了多种科技手段。其中，巢湖流域水环境数据可视化系统的建设基本完成，可实现监测数据的在线管理，对巢湖流域水质监测具有重要意义。

目前，在巢湖流域共设置了41个监测断面和17个市级水质自动监测站，基本实现流域内水质监测网络全覆盖。但是，由于监测平台数据利用水平还不够高，对巢湖流域污染状况的监测和掌握仍然不够全面准确，成为巢湖流域污染防治的障碍之一，亟需解决。

为此，建议利用物联网和大数据分析技术，实现对巢湖流域及周边水质状况的全面感知和污染源的快速诊断，为环境治理提供决策支持。

实现在线监测全覆盖。完善建设入湖污染河道内各排口水质监测。实现从排口—河道—巢湖的一体化水质监测网络全覆盖，同时全部接入到水环境数据可视化系统内，以实时在线显示巢湖流域水质状况，形成水环境状况一张图。

纳入基础地理信息。将巢湖流域及周边基础地理信息系统纳入巢湖流域水环境数据可视化系统平台。同时开发地表径流扩散模型，为面污染源的分析和扩散路径提供数据支持。将穿城或靠近城区的入湖河道内各排口的管网基础地理信息系统纳入巢湖流域水环境数据可视化系统平台，建立排水管网水力学模型，为入河排口的污染治理提供数据支持。

建立全覆盖的预警溯源监测网络。引入水污染快速识别预警技术，建立“污染排放源—管网分支节点—管网主干节点—泵站及调蓄设施—污水处理厂—受纳河道”的全过程、全范围、可追溯的水污染预警溯源监测网和移动监测能力，对水量水质异常情况快速预警并溯源，严格环境执法监管，对偷排漏排、暗管排放等违规行为形成有力打击。

充分利用大数据技术进行水质分析。利用大数据分析技术，以巢湖流域水环境数据可视化系统为基础，将入湖河道水质、巢湖各区域水质以及不同降雨季节条件下的面污染源水质分布进行综合分析，开发巢湖流域水环境大数据分析模型，用于指导巢湖重点污染区域治理、周边河道污染治理、流域周边垃圾和农田规划管理。

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