计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (10): 2841-2843.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02841

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基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台

杨宏伟1,2,吴挺峰2,张唯易3,李未2   

  1. 1.南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210093
    2.中国科学院 南京地理与湖泊研究所, 南京210008
    3.中国科学院 上海微系统与信息技术研究所,上海 200050
  • 收稿日期:2011-04-11 修回日期:2011-06-09 发布日期:2011-10-11 出版日期:2011-10-01
  • 通讯作者: 杨宏伟
  • 作者简介:杨宏伟(1967-),男,江苏常州人,副研究员,博士研究生,主要研究方向:湖泊遥感、GIS;吴挺峰(1981-),男,浙江金华人,助理研究员,博士,主要研究方向:湖泊水动力;张唯易(1977-),女,浙江金华人,高级工程师,硕士,主要研究方向:传感器网络;李未(1985-),女,山东临清人,助理研究员,博士,主要研究方向:水动力数值模拟。
  • 基金资助:

    国家重大科技专项(2011ZX07101-010);中国科学院知识创新工程重大交叉项目(KZCX1-YW-14)

Blue-green algae bloom forecast platform with Internet of things

YANG Hong-wei1,2, WU Ting-feng2, ZHANG Wei-yi3, LI Wei2   

  1. 1.School of Geographic and Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing Jiangsu 210093, China
    2.Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing Jiangsu 210008, China
    3.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200050, China
  • Received:2011-04-11 Revised:2011-06-09 Online:2011-10-11 Published:2011-10-01

摘要: 针对以往藻类水华预测系统在数据源方面存在的不足,采用物联网技术,实现基于三层网络传输结构的监测体系,保证了数据的时间连续性;并对遥感水质参数定量反演方法、中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型方面进行了改进。在此基础上,开发了太湖蓝藻预测预警平台,运行结果表明蓝藻水华未来3天的平均预测精度达到了80%以上。

关键词: 太湖, 蓝藻水华, 物联网, 预警平台

Abstract: To overcome the shortcomings of conventional algal bloom forecast system in acquiring data, this study applied the Internet of Things (IoT) technology to establish a data transmission network with three-layer structure, and thus secured data continuity. With improved retrieval approach of water quality parameters, technology of Wireless Sensor Network (WSN) and forecast model of algal bloom, the blue-green algal bloom forecast platform was developed. The evaluation demonstrates that the platform achieves an overall accuracy of 80% in forecasting blue-green blooms in Taihu Lake in next three days.

Key words: Taihu Lake, blue-green algae bloom, Internet of Things (IoT), forecast platform

中图分类号: