环境监测领域研究人员指出，传统水环境监测存在网络覆盖不足、预警滞后、溯源困难等问题，而基于物联网与大数据技术的智能水质监测系统，可通过实时感知与智能分析破解这些痛点，为水环境治理提供技术支撑。

一、系统整体设计架构

系统采用 “感知层 - 传输层 - 平台层 - 应用层” 四层架构，各层通过标准化接口协同工作。

感知层：按场景配置三类设备 —— 投入式传感器用于浅水区监测，浮标站适配开阔河湖，岸边站服务水源地等半永久性监测需求。

传输层：以遥测终端机（RTU）为核心，支持 4G、以太网等多通信方式，兼具本地存储与远程唤醒功能，保障数据稳定传输。

平台层：兼容水文专用协议（如 SL651-2014），集成数据清洗、趋势分析与异常识别算法。

应用层：提供多终端可视化界面，涵盖实时数据查看、报表导出、污染预警等功能。

二、核心组件设计要点

（一）水质感知设备

投入式传感器：集成 pH、溶解氧等常规参数，pH 传感器精度 ±0.1pH 且带温度补偿，溶解氧传感器采用荧光猝熄原理，防护等级 IP68，支持浸入式安装，但需定期清理淤泥。

浮标监测站：PC 材质顶部配铝合金底部，11W 太阳能板 + 60Ah 锂电池供电，传感器带机械自清洁装置，4G 传输频率可远程调整，2.5KG 铸铁锚固定。

岸边监测站：箱式不锈钢结构，采水单元用浮筒式取水（水面下 0.5-1m），配水单元多级过滤，检测单元支持连续测量，PLC 控制模块带触摸屏与防护功能。

（二）数据传输与平台

RTU 采用宽电压设计（6-24V），带反接、短路及防雷保护，支持 256G TF 卡存储；平台为 B/S 架构，核心模块含站点管理、数据展示、预警触发与溯源分析，支持多终端访问。

三、系统实现与应用效果

部署时需按需选设备：投入式传感器用抱箍安装，浮标站提前勘察水深，岸边站就近取样。调试阶段需校准传感器、测试传输链路，最短上传周期＜1min。应用中，系统显著提升监测效率：网格化布点增加覆盖密度，实时预警缩短响应时间，平台数据分析为整治决策提供依据，助力河湖长制管理中的水质监控与效果评估。

四、结语

智能水质监测系统通过设备集成化、传输稳定化、平台智能化解决传统痛点，未来可融合 AI 优化预测精度，降低功耗与维护成本，推动监测技术向高效精准发展。