milan米兰体育官方网站 SenseH2O：一种可扩展、基于集成系统的方法，用于监测从源头到河流出口的水质

淡水生态系统对于生物多样性以及人类健康、财富和福祉至关重要，但面临着一系列流域和气候压力因素的巨大压力。来自农田、城市住区的化学养分输入以及处理厂废水的排放和下水道流出物是英国水质不佳的最常见原因。这些问题还因暴风雨、洪水和干旱等极端天气事件的增加而变得更加严重，这些事件在高降雨量期间增加了向淡水输送的营养物和有机物，而在降雨量和河流流量低时又将它们集中起来。

在英国，围绕我们的河流和其他淡水的状况存在着重大的公众和政治辩论，人们对当前的监测和监管方法是否充分提出了疑问。最近政策环境的变化，以及低成本传感、无线通信和人工智能等领域的进步，现在提供了重新思考方法和采用新监控技术的机会。

然而，许多水质传感商业解决方案仍然过于昂贵，无法大规模（即区域或全国范围）实施，或者受到电力和数据遥测要求的限制，无法部署在更具挑战性但通常是数据最稀缺的地点。此外，虽然用于数据处理和分析的人工智能和机器学习方法的开发取得了巨大进展，但将这些技术集成到水质监测系统以改善向用户提供数据的例子却很少。最后，一些传感器制造商使用不符合最新网络安全标准的过时数据传输协议，这可能会给水行业用于支持关键国家基础设施的网络带来漏洞。

SenseH2O 项目将通过针对水质监测生命周期特定领域的创新来应对这些挑战，开发一种新的高度集成的“系统级”方法。我们系统级方法的总体目标是提高英国实时水质监测的效率和可扩展性。我们将通过设计、开发和演示一个原型水质监测系统来实现这一目标，该系统集成了最新的低成本传感器技术、离网电力和数据通信的适应性解决方案、用于数据处理和分析的人工智能工具以及基于网络的数据可视化的最佳实践。最终，SenseH2O 将为英国大规模水质监测的未来提供愿景，更好地满足水行业的需求。