一、课题来源与背景。 （一）课题来源 “水源地水质与水生态监控预警关键技术研发”项目是广东粤港供水有限公司、深圳市环境科学研究院和深圳市联普科技有限公司联合承担的深圳市科技计划技术攻关项目（JSGG20150814163914934），共获得深圳市战略新兴产业发展专项资金450万元（人民币，下同），配套金额650万元，项目起止时间为2015年10月至2018年10月。 （二）课题背景 本项目针对跨流域饮用水源地的空间跨度大、输水线路长、污染风险多、水环境复杂、缺少系统的水质监控预警技术方法体系等现状问题，选取东江流域为例，对跨流域饮用水源地水质与水生态监控预警技术进行全面系统的研究。

     二、技术原理及性能指标。 （一）技术原理 本项目开发了风险源识别与评估、水质动态监控、水质与水生态一体化预警预报等关键技术，基于以上关键技术研发成果，建设了数据库和业务化水质与水生态监控预警系统平台。技术原理如下： （1）风险源识别与评估技术 将研究区的污染源分为点源、移动源和面源。点源通过构建指标体系，实现东江工业源识别、评估、分级和管理。移动源则识别主要风险区，通过模型模拟突发污染事故表征。面源通过降雨径流和污染负荷模型模拟表征。 （2）水质动态监控技术 通过风险源识别与评估结果和实际供水生产中的关键点位，开展水质在线监控，监测结果一方面用以优化模型，另一方面，指导应急调度。 （3）水质与水生态一体化预警预报技术 构建了一套流域尺度的，以气象预报WRF模型、降雨径流和污染负荷计算HSPF模型、水动力与水质模拟EFDC模型为主要手段的预警预报关键技术，实现了未来3天逐时动态预报。 （4）水质与水生态监控预警平台 通过数据、接口、模型的开发与集成，实现了东江流域气象、分级流域污染负荷、输水管道、调节水库水质五大模型的协同计算一体化预测预警；实现流域风险源的动态管理和流域污染负荷模型结合。 （二）性能指标 （1）指标1：构建了东江流域风险源识别和评估体系，识别了东江流域关键风险源区。构建了东深工程水质动态监控网，实现“东江上游-取水口-输水系统-水库”全方位立体化的水质实时监控。建立了一套流域尺度的，以气象预报、降雨径流和污染负荷计算、水动力与水质模拟为主要手段的东深工程水源地流域、输水区、受水水体水质预警预报系统，实现了跨流域饮用水水源一体化动态预报。 （2）指标2：基于所研究的关键技术，研发了东深供水工程跨流域饮用水源水质与水生态监控预警系统平台，该系统平台达到 4项技术指标：①预测预报未来72小时内水源地（深圳水库、雁田水库）33m×31m的水质及水生态因子（COD、NH3-N、TP、DO、叶绿素a）浓度；②在获得污染事故污染负荷信息后12分钟内提供东江各监测断面污染物浓度分布预报及预警数据，预警的准确率80%以上；③总降水径流模型模拟结果与实测结果平均误差小于11%；④水质及水生态模型模拟结果较好。 （3）指标3：发表论文5篇，申请专利5项，软件著作权1项。 （4）指标4：通过水质预警实现优化调度，通过深圳水库水生态计算模型精准计算，形成科学调度方案，方案自2016年2月1日至今，共减少供水成本约1407万元，后续将持续产生经济效益。  

    三、成果创造性、技术创新点 。（1）开发了一种水质与水生态一体化预警技术体系，实现气象预报、径流与污染负荷预报、取水区水质预报、输水管道水质预报和受水区水生态变化预报多模型耦合，有效提升了水源地的水质预报的时效性。 （2）建立的东江流域高精度气象WRF、流域HSPF、水质水生态EFDC模型全部依托于目前国际先进的专业模拟软件，建模数据时效性、全面性、建模成果精细化程度较高，实现了未来120小时降水等11个气象指标，以及未来72小时叶绿素等9个水质指标的高效、高质逐时预报。 （3）系统集成预警平台采用了多源数据的抓取与融合，实现了五大模型的协同计算；实现流域风险源的动态管理和流域污染负荷模型结合；实现了模型边界条件与日常管理工作自动对接，保障了模型边界条件的实时更新；采用NOSQL+DBMS+WEBGIS等方法优化模型数据的渲染和动态展示。

    四、技术的成熟程度，适用范围和安全性。 本项目开发的一种水质与水生态一体化预警技术体系属于成熟应用阶段，主要应用于水源地水质污染风险源识别与评估、水质动态监控、水质与水生态一体化预警预报以及通过水利工程优化调度改善水质方面，技术安全可靠。

    五、应用情况及存在的问题 。（一）应用情况 项目成果在东深供水工程进行了5年多的示范应用，指导水质管理和水利调度，2016年至今共降低水利调度费用约1407万元，后续每年可节约费用约300万元。同时该成果可广泛应用于水利、环境、水务、城市建设等行业，具有重大社会经济效益。 （二）存在的问题 项目开展积累了丰富的东江流域数据资料和技术经验，下一步将深入开展模型的集成优化、自动率定、数据同化，并结合人工智能技术的智慧化辅助决策支持等深度研究，优化成果和示范平台；实现项目研究成果产业化，推动在国内其它水源地/工程进行移植和推广应用。

    六、历年获奖情况：无。