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实时水质监测成为环境保护和水资源管理的重要手段。传统的水质监测系统通常依赖云计算进行数据存储和分析，但在面对远程地区或网络不稳定环境时会面临延迟和数据丢失的问题。
对于水质在线监测系统的实时性、准确性不足以及能耗大等问题，提出了基于边缘计算的水质预测和预警方法。结合物联网和边缘计算技术，制定了在线水质监测和预警模型。根据收集源数据的预处理，提高检测精度，引入边缘计算技术，对监测站收集的数据进行初步分析和处理，节省数据流和计算资源。
（一）水质监测的重要性,什么原因导致水污染？
水是我们最重要的资源，但着污水排放、工业排放、农业径流和城市径流等人类活动的增加，受污染的浇水威胁着饮用水的质量。因此，人们越来越关注水的安全。水的主要污染物包括病毒、细菌、肥料、寄生虫、药品、杀虫剂、硝酸盐、粪便废物、磷酸盐、放射性物质和塑料等。这些物质不会改变水的颜色，但它们可能是难以辨别的污染物。
（二）基于边缘计算的水质监测系统架构
数据采集层：利用传感器网络采集水体中的物理、化学和生物指标，如pH值、溶解氧、浊度、温度等。传感器将这些数据传输至边缘计算设备。
边缘计算层：边缘设备在数据采集点附近进行数据处理和初步分析，包括数据清洗、异常值检测和实时预警。这种本地化处理可以快速识别水质异常情况，并在必要时触发报警。
云端分析层：经过边缘计算预处理的数据被传输至网络进行更复杂的分析和历史数据对比，如污染源分析和水质趋势预测。这种模式确保了数据处理的高效性与智能化。
（三）使用边缘计算进行水质检测的好处
水环境污染加剧，传统模型面对复杂数据和非线性问题时存在诸多局限。近年来，利用无线传感器网络和物联网等先进技术进行水质监测的研究逐渐增多，这些系统虽然提高了监测效率，但在数据传输与处理方面仍面临新的挑战。
边缘计算可以有效解决云计算中的高延迟、网络不稳定、低带宽等问题。已应用于智能交通、智慧城市、电网检测和水利领域等。通过边缘计算数据处理及时、快速地划分不同的水资源，从而明确水资源与生态环境的关系。
为提高水质监测数据的实时传输能力和水质预警的准确性，该水质监测系统充分利用边缘层的计算能力，对感知层采集的水质检测数据进行处理。根据实际需求，设计了边缘层的任务迁移和数据传输规则，提出了数据预处理和水质预测的方法。
