吴岩 科技日报记者 刘志伟
3月25日，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，为筑牢南水北调中线工程水质安全保障网，我科研人员积极探索水质变化规律、制定预警指标体系，构建大数据水质智能预警模型，上线中线水质预警与模拟仿真平台，i润一江清水向北流。
调水线路长、规模大、沿线无调蓄，如何保障南水北调工程水质安全，既是北方人民群众的期盼，也是我国科研人员的一项亟待攻关的课题。
为此，承担“十三五”水体污染控制与治理科技重大专项（水专项）子课题“南水北调中线水质预报与预警关键技术研究”的武汉大学，依托水资源与水电工程科学国家重点实验室，与南水北调中线干线工程建设管理局和水利部长江水利委员会长江科学院合作，发力搭建水质预警与模拟仿真平台，为保障水质安全贡献“武大智慧”。
保障中线干渠供水安全,“把好脉”是第一步。科研团队汇聚沿线自动监测数据，辅以计算机可视化模拟数据展示，可直观了解1277公里干渠上水质时间地域变化的情况。再结合化学生物过程基本理论，分析变化产生原因，进而精准把握水质波动背后规律。
面对30多项中线水质监测项目，有没有一种更简单、高效、准确地把握水质情况的标准？科研团队按科学性、全面性、实用性原则，将预警指标分红、黄、蓝三类，红为超标，黄为临界警示点，蓝色为正常，让水质状况数据直观形象地呈现给沿线管理工作人员。
同时，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，构建水质-水动力-水生态的联合风险分布预测，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。
南水北调中线水质预警与模拟仿真平台主界面 （受访者提供）
中线干渠内渠道藻类异常增殖，对水质产生巨大影响。而藻类管控面临分布特征、增殖驱动机制不清楚等困难。科研团队通过分析中线水藻变化趋势和分布规律，找出影响藻类的主要环境影响因子。根据环境因子-水质-藻类这三者关系，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，实现对不同来水、闸门调度情景藻类预报，满足了模型的业务化运行和水质精细化预测管理需求。
随着研究工作步步深入，科研团队实现了大量为保障供水安全而开发的技术手段，如何集中到一个简易操作的统一平台?
为此，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，搭建起南水北调中线水质预警与模拟仿真平台。通过该平台，工作人员只需鼠标简单点击几个按钮，就可实现随时对中线水质情况进行“问诊”，并预测水质后期变化情况，总体预测精度可达90%以上，能够帮助管理部门快速掌握水质和藻类现状、变化趋势，并进行精准研判、及时处置。与同类平台相比，该应用也更具实用性、智能性和针对性。
目前，“中线水质预警指标体系与标准”“中线水质预测风险评估模型”“基于大数据的中线水质智能预报与预警技术”等一系列高水平成果已逐步落地，护佑南水北调水质安全。
