Data Requirements for Integrated Urban Water Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fletcher, Tim D. (EDT)/ Deletic, Ana (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:

价格:139.95

装帧:

isbn号码:9780415453448

丛书系列:

图书标签:

• Urban water management
• Integrated water resources management
• Data requirements
• Water resources
• Urban planning
• Sustainability
• Water quality
• Water quantity
• Decision support systems
• Hydrology

城市水系统集成管理的数据要求：方法、挑战与未来趋势 图书简介 本书深入探讨了在日益复杂和相互关联的城市水系统中，实现有效集成管理所必需的数据基础、架构、质量控制和分析方法。在全球城市化进程加速、气候变化加剧以及水资源压力增大的背景下，传统的分散式水务管理模式已难以应对现代城市所面临的严峻挑战。本书旨在为水资源规划者、工程师、政策制定者以及技术开发人员提供一套全面的理论框架和实用的操作指南，以构建和维护一个能够支持实时决策、预测性维护和可持续运营的现代化数据驱动型城市水务生态系统。 第一部分：城市水系统集成的必要性与数据基础 第一章：城市水系统集成的背景与挑战 城市水系统不再是单一的供水或排水管网，而是涵盖了地表水、地下水、雨洪管理、污水处理、中水回用以及城市水循环的复杂巨系统。本章首先界定了“集成”的内涵，强调其超越传统部门壁垒、实现跨域协同管理的重要性。随后，详细剖析了当前城市水管理面临的核心挑战： 系统复杂性增加： 基础设施老化、新污染物出现（如微塑料、药物残留）、非点源污染控制难度加大。 不确定性加剧： 极端天气事件（洪涝、干旱）频率和强度的增加，使得水文气象预测难度空前提高。 数据孤岛现象： 供水、排水、水文监测、环境监测等部门间数据标准不统一、采集频率不匹配、接口不兼容，阻碍了全局优化。 公众期望提升： 对水质安全、供水可靠性和环境友好的要求持续上升，需要更精细化的实时响应能力。 第二章：集成管理的数据需求矩阵 有效集成管理依赖于“正确的时间，正确的数据，正确的用户”。本章构建了一个详细的数据需求矩阵，将城市水系统的关键功能域（如水质安全、管网压力优化、防洪排涝、资源化利用）与所需数据的类型、频率、空间和时间分辨率精确对应。 实时监测数据： 压力、流量、水位、关键水质参数（浊度、余氯、pH、溶解氧）的分钟级或秒级采集需求。 历史与模式数据： 长期水文气象记录、设备运行日志、历史故障数据，用于建立基线和进行异常检测。 空间与资产数据（GIS基础）： 精确到米级的管网拓扑结构、材质、埋深、泵站和阀门位置，以及集水区边界数据。 环境与外部情景数据： 气象预报、土地利用变化模型、人口增长预测等，作为输入驱动水文模型。 第三章：数据采集与传感技术前沿 本章聚焦于支撑集成管理所需的基础数据获取技术。 物联网（IoT）在水务中的应用： 探讨低功耗广域网络（LPWAN）、传感器网络在管网监测中的优势与部署策略。重点分析了智能水表、声学泄漏检测技术和基于无人机/卫星的遥感水文监测。 水质传感器的革新： 介绍多参数在线水质分析仪的最新发展，特别是在原位快速检测新兴污染物方面的进展，以及如何确保这些在线数据的准确性和可靠性。 数据标准化与互操作性： 讨论数据模型（如WaterML 2.0）的应用，以及如何通过统一的数据协议打破不同供应商和系统间的数据壁垒，实现信息的无缝交换。 第二部分：数据架构、质量与治理 第四章：构建集成数据平台 集成管理要求一个集中化或高度互联的数据架构。本章详细阐述了构建现代水务数据平台的关键要素： 数据湖与数据仓库的集成： 如何平衡存储海量时序监测数据（数据湖）与结构化历史查询和报告需求（数据仓库）的需求。 边缘计算与云计算的协同： 分析何时在现场（边缘）进行初步数据清洗和警报生成，何时将处理后的数据上传至云端进行复杂分析和模型训练。 数据安全与韧性： 探讨关键基础设施数据面临的网络安全威胁，以及建立数据冗余、备份和灾难恢复机制的重要性。 第五章：数据质量保证与管理（DQIM） “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据驱动决策失败的首要原因。本章提供了系统性的数据质量管理框架： 质量维度定义： 覆盖准确性、完整性、一致性、及时性和有效性。 自动验证与清洗流程： 开发基于统计学和机器学习的异常值检测算法，用于自动识别传感器漂移、传输错误或逻辑冲突的数据点。例如，如何识别瞬时压力读数或水质指标的物理上不可能的值。 数据溯源与血缘追踪： 建立从原始传感器读数到最终决策报告的完整数据路径，确保审计和模型验证的可信度。 第六章：数据治理与组织结构 技术平台必须辅以有效的管理流程。本章探讨了跨部门数据共享所需的数据治理框架： 数据所有权与访问权限： 明确供水、排水、环境部门在数据收集、存储和使用上的职责边界。 元数据管理： 强调维护详细的元数据目录（包括传感器校准记录、数据采集频率、空间参考系统），这是确保数据可被理解和重用的关键。 第三部分：高级分析、建模与应用 第七章：水文与水力模型的输入优化 集成数据平台的核心价值在于提升传统仿真模型的精度和效率。 校准与数据同化： 介绍如何利用高频实时数据对管网模型（EPANET/SWMM）和集水区模型进行持续校准和数据同化，以确保模型状态与物理现实保持一致。 不确定性量化： 不仅报告预测结果，更要量化模型预测的置信区间，尤其是在极端情景下，这对于风险评估至关重要。 第八章：预测性维护与资产性能管理（APM） 数据驱动的运维是实现系统效率最大化的手段。 设备健康监测： 利用泵、阀门、污水提升站的振动、温度和能耗数据，通过机器学习算法预测部件故障时间，将反应性维护转变为计划性维护。 泄漏管理升级： 结合压力瞬变分析、声学数据和GIS定位信息，实现泄漏的早期发现和精确定位，从而显著降低非收入水（NRW）。 第九章：集成决策支持系统（IDSS） IDSS是将数据转化为行动的桥梁。本章专注于如何设计和部署支持复杂决策的界面和流程： 实时风险仪表板： 整合水质安全风险（如消毒副产物超标风险）与基础设施运行风险（如管网爆裂概率），为操作员提供统一的态势感知界面。 情景模拟与优化调度： 介绍如何利用数字孪生技术（Digital Twin）对不同干预措施（如调整泵速、改变阀门开度、临时启用备用水源）进行快速模拟，并自动推荐最优的调度方案以应对突发事件。 第十章：数据驱动的政策制定与公众参与 数据不仅服务于工程优化，也支撑更宏观的水资源可持续发展规划。 长期水资源平衡分析： 利用长序列的降雨、需求和可再生地下水数据，进行面向未来的水资源承载力评估。 透明度与公众信息系统： 探讨如何安全、有效地向公众发布与水质、管网健康相关的数据，增强公众对水务系统的信任感和参与度。 结论：迈向全感知、自适应的未来水系统 本书总结了构建数据驱动型城市水系统的关键步骤，强调了技术创新、流程再造和组织变革三位一体的重要性。未来的城市水系统将是一个高度自治、能够自我诊断、自我修复和自我优化的复杂智能体，而强大的、高质量的数据基础设施是实现这一愿景的唯一基石。 本书特色： 强调集成而非孤立： 区别于仅关注单一水系统的书籍，本书始终聚焦于供水、排水、环境监测的交叉点。 理论与实践结合： 既有数据治理和架构的理论模型，也涵盖了传感器选型、模型同化等工程实践细节。 面向未来视角： 深入探讨了数字孪生、AI/ML在水务APM中的前沿应用。

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