本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

（1）主要功能和应用领域 本成果面向环境与灾害监测预警需求，可在地形复杂、通信条件受限、运营维护困难的复杂环境下，建立监测预警信息传输系统，实现监测预警工作的持续、可靠运行，解决现有监测预警网络中的覆盖面受限、长期持续监测难度高、信息传输可靠性低等问题。 本成果可应用于自然灾害监测预警与应急处理、各种类型的环境监测等领域。 （2）特色及先进性 基于三大核心（新型组网架构、高效节能机制、可靠传输保障）机制，设计八项创新技术。提出了基于监测事件预测的节能机制和能量均衡消耗机制，设计了支持中继转发、双信道汇聚式接入的组网架构，研发了集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的滑坡泥石流监测预警可靠传输技术，提升了监测预警网络的稳定性和可靠性。 本成果申请国家发明专利10余项，除正在受理部分，目前已获得国家发明专利授权8项。 （3）技术指标 本成果已示范应用于龙门山地震带小流域滑坡泥石流灾害监测预警技术研究与示范系统。根据示范系统运行效果，本成果与灾害监测传统方式技术参数相比，可达到如下技术指标： ？ 丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； ？ 视频和图像传输实时性可提高约1/3； ？ 传感节点能耗10%-50%，监测系统有效工作时间延长20-30%； ？ 网络故障对监测预警影响极大降低，网络故障带来的数据时延趋向于0。 （4）解决问题与实施效果 当前问题 解决方案与效果 技术状态 监测点部署受限于区域通信条件 中继转发技术： 采用中继转发技术，可在无信号覆盖区域建设监测点，通过中继转发技术将监测数据转移到具备GPRS/3G/卫星信号的位置。 示范系统应用 监测点的信息传输存在数据丢失、甚至意外中断的风险 集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的传输保障技术： （1）研发低开销、高能效自动重传技术，恢复丢失数据，较传统方式的丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； （2）研发视频与图像自适应传输方法，提高视频、图像传输效率与可靠性，在网络信号较差时，视频和图像传输实时性可提高约1/3； （3）设计机会通信技术，传输网络中断处监测节点的数据，在邻近节点可替代传输时，可实现网络中断带来的时延效应趋于0。 授权专利2件 示范系统应用 监测点持续工作能力受到能量供应的约束 基于监测事件预测和能量均衡消耗的节能机制： （1）研发基于监测事件预测的休眠机制，降低传感节点能耗10%-50%； （2）研发能量均衡消耗方法，监测设备有效工作时间延长24.3%。 授权专利5件 示范系统应用 监测预警系统存在故障或破坏的问题 双信道、汇聚式接入的组网架构： （1）设计双信道、汇聚式接入的组网架构，支持系统部分故障时的网络自愈能力，保障监测数据传输不中断； （2）所设计组网架构下的设备可互相自动查询工作状态，设备故障可由其邻居设备主动上报，同时保留的传统设备状态查询方式，提高及时发现失效设备的能力。 授权专利2件 示范系统应用

技术分析（创新性、先进性、独占性） 本项目的科研成果以底层监控终端为起点，引入数据挖掘与数据分析技术，实现了对监测数据的有效处理与应用，涵盖渔业环境信息采集、分析与应用，提供兼顾时效性与有效性的数据服务业务。 ① 渔业环境信息采集终端（智能装置） 团队研发了多款适用于渔业环境监测的信息采集终端（无人船、浮标），其具备渔业水质参数采集、GPS/北斗双模定位、WIFI/4G复合网络通信功能。无人船采用视频/激光雷达避障、可采用自动寻塘、航迹设定以及手动操控等多种模式，配合远程人机界面完成针对渔业环境的全面监测。 团队研发的渔业环境信息采集终端（无人船+浮标） ②渔业环境信息分析服务（大数据分析） 团队基于已有监测框架，结合水质扩散反问题模型、神经网络模型以及信息化技术，以大数据支撑水环境评价与预警，并对水生物适养环境进行评估，提供最优辅助养殖策略、预测最佳捕捞区域。   接入环境信息分析服务的水域监管系统 ③ 渔业环境信息应用系统（物联网系统） 团队基于大数据分析技术，实现基于远程、多终端养殖的智慧服务与管理，研究并建立养殖质量评价的量化数据，发现影响养殖质量、产量的关键因素；对不同质量经济鱼的生理生化指标与养殖成活率和增重率的关系进行研究，通过海量数据分析，发现影响养殖效果的主要指标；通过相关知识的数据挖掘，提供数据综合服务。与此同时，通过记录喂养情况、经济鱼类成长情况，评估养殖鱼类经济价值为保险索赔提供依据。   为实现上述系统方案，团队在整个渔业环境信息采集、分析与应用环节均进行了系统化的设计与创新。

本成果面向环境与灾害监测预警需求，可在地形复杂、通信条件受限、运营维护困难的复杂环境下，建立监测预警信息传输系统，实现监测预警工作的持续、可靠运行，解决现有监测预警网络中的覆盖面受限、长期持续监测难度高、信息传输可靠性低等问题。本成果可应用于自然灾害监测预警与应急处理、各种类型的环境监测等领域。

成果简介： （1）主要功能和应用领域 本成果面向环境与灾害监测预警需求，可在地形复杂、通信条件受限、运营维护困难的复杂环境下，建立监测预警信息传输系统，实现监测预警工作的持续、可靠运行，解决现有监测预警网络中的覆盖面受限、长期持续监测难度高、信息传输可靠性低等问题。 本成果可应用于自然灾害监测预警与应急处理、各种类型的环境监测等领域。 （2）特色及先进性 基于三大核心（新型组网架构、高效节能机制、可靠传输保障）机制，设计八项创新技术。提出了基于监测事件预测的节能机制和能量均衡消耗机制，设计了支持中继转发、双信道汇聚式接入的组网架构，研发了集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的滑坡泥石流监测预警可靠传输技术，提升了监测预警网络的稳定性和可靠性。 本成果申请国家发明专利10余项，除正在受理部分，目前已获得国家发明专利授权8项。 （3）技术指标 本成果已示范应用于龙门山地震带小流域滑坡泥石流灾害监测预警技术研究与示范系统。根据示范系统运行效果，本成果与灾害监测传统方式技术参数相比，可达到如下技术指标： ？ 丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； ？ 视频和图像传输实时性可提高约1/3； ？ 传感节点能耗10%-50%，监测系统有效工作时间延长20-30%； ？ 网络故障对监测预警影响极大降低，网络故障带来的数据时延趋向于0。 （4）解决问题与实施效果 当前问题 解决方案与效果 技术状态 监测点部署受限于区域通信条件 中继转发技术： 采用中继转发技术，可在无信号覆盖区域建设监测点，通过中继转发技术将监测数据转移到具备GPRS/3G/卫星信号的位置。 示范系统应用 监测点的信息传输存在数据丢失、甚至意外中断的风险 集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的传输保障技术： （1）研发低开销、高能效自动重传技术，恢复丢失数据，较传统方式的丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； （2）研发视频与图像自适应传输方法，提高视频、图像传输效率与可靠性，在网络信号较差时，视频和图像传输实时性可提高约1/3； （3）设计机会通信技术，传输网络中断处监测节点的数据，在邻近节点可替代传输时，可实现网络中断带来的时延效应趋于0。 授权专利2件 示范系统应用 监测点持续工作能力受到能量供应的约束 基于监测事件预测和能量均衡消耗的节能机制： （1）研发基于监测事件预测的休眠机制，降低传感节点能耗10%-50%； （2）研发能量均衡消耗方法，监测设备有效工作时间延长24.3%。 授权专利5件 示范系统应用 监测预警系统存在故障或破坏的问题 双信道、汇聚式接入的组网架构： （1）设计双信道、汇聚式接入的组网架构，支持系统部分故障时的网络自愈能力，保障监测数据传输不中断； （2）所设计组网架构下的设备可互相自动查询工作状态，设备故障可由其邻居设备主动上报，同时保留的传统设备状态查询方式，提高及时发现失效设备的能力。 授权专利2件 示范系统应用

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：   温室效应，又称“花房效应”，是大气保温效应的俗称。大气能使太阳短波辐射到达地面，但地表受热后向外放出的大量长波热辐射线却被大气吸收，这样就使地表与低层大气温度增高，因其作用类似于栽培农作物的温室，故名温室效应。人类向大气中排入的二氧化碳等吸热性强的温室气体逐年增加，大气的温室效应也随之增强，其引发了一系列问题已引起了世界各国的关注。   大气中二氧化碳浓度升高及其带来的温室效应，正在给全球农业生产力及粮食和营养安全带来极大挑战。研究植物对大气二氧化碳浓度变化的响应，对于理解和预测未来全球气候变化对植物适应性和演化的影响, 以及提高农作物产量至关重要。   产品介绍 名称：微环境CO2监测仪 型号：PFC-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品在监测时的外环境CO2浓度与检测数据结合 培养样品、处理样品时样品周围CO2浓度变化情况的数据记录 解决方法： 非损伤微测技术结合微环境CO2监测仪，能够实现活体的实时检测。能够得到活体流速数据以及活体样品微环境CO2浓度实时检测，两者实时数据相结合更能反映出样品与环境最真实的结合 微环境CO2监测仪能够提供实时的数据记录，并且能够输出文件，对于培养及处理样品时能够提供有效的CO2记录 功能特点 1.基本功能： 检测培养、实验环境空气中二氧化碳浓度（ppm） 2.性能参数： 工作电压：5V1A 测试距离：1mm-150mm（请勿接触样品） 浓度变化周期：5s 浓度测量范围：400ppm~64000ppm 工作温度:-5℃~+50℃

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         温度因子对植物的生长发育有很大的影响，它影响到植物种子的发芽、植物的生长、植物的开花结实及植物的分布，在植物栽培过程中，只有对当地的气候变化有充分的了解，才可以对植物采取合理的栽培管理措施。   任何植物都是生活在具有一定温度的外界环境中并受着温度变化的影响。首先，植物的生理活动、生化反应，都必须在一定的温度条件下才能进行。一般而言，温度升高，生理生化反应加快、生长发育加速；温度下降，生理生化反应变慢，生长发育迟缓。当温度低于或高于植物所能忍受的温度范围时，生长逐渐缓慢、停止，发育受阻，植物开始受害甚至死亡。其次温度的变化能引起环境中其它因子如湿度、降水、风、水中氧的溶解度等的变化，而环境诸因子的综合作用，又能影响植物的生长发育、作物的产量和质量。 产品介绍 名称：微环境温度红外监测仪 型号：PFT-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品的检测结合实验过程中温度的实时变化是实验的难点，尤其是样品检测环境的温度，环境的温度可以使用温度计进行检测，而样品的温度不一定是环境的温度，在检测的过程中，样品温度实时的变化体现了样品当时的状态。 解决方法： 非损伤微测技术结合微环境温度红外监测仪，能够实现活体的实时检测，以及活体样品温度的实时检测，两者实时数据的结合更能反映出样品与环境最真实的结果。   功能特点 1.基本功能： 检测试验环境温度（℃） 检测样品温度（℃/℉） 2.性能参数： 工作电压：5V1A 测试距离：1mm-20mm（请勿接触样品） 温度变化周期：5s 温度测量范围：-70℃～380℃ 温度测量误差：±0.5℃（室温下）分辨率0.02℃ 使用环境温度: -40℃～125℃

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责”   推出背景：         研究论文的可重复性是研究科学性的最重要基础。论文可重复性需要作者对研究的相关过程、研究对象和统计分析方法提供详细的描述，否则给其他学者重复实验带来很大困难，但是活体生理研究的可重复性差一直困扰着这一领域。有一些杂志在这方面已经进行了一些探索，但仍然不能避免一些研究可重复性差的问题。重现性、严谨性、透明性和独立验证是科学方法的基石。   实验的严谨性在于实验变量的统一，随着科技的发展，变量的因素会越来越完善，检测方法、检测设备也会越来越专业，除了我们已知的实验变量，其实还有很多的其他因素也是实验变量的一部分，只是还没有能够将这些因素通过精确数据的形式展示出来。   NMT创新产品系列，带您找到实验中的变量！   产品介绍 名称：微环境PM2.5监测仪 型号：PFP-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品检测时样品及检测过程中的参数是数据重复性的关键 当下环境中的 PM2.5数值是人们所关注的，对于活体样品的检测，微环境PM2.5也是重要的指标之一 解决方法： 微环境PM2.5监测仪能够提供样品在微环境下PM2.5数据，对数据的重复性提供了较为重要的依据 微环境pM2.5的数据可以通过电脑、手机等终端查看，解决了人工记录数值可能造成的差异性及意外   功能特点 1.基本功能： 实时监测、记录样品培养、测试环境的PM2.5数值 液晶屏实时显示监测数值 可通过电脑、手机等终端查看和下载数据

对土壤与地下水环境质量问题，提出了污染场地因次动态调查技术方法；形成了多手段的场地风险评估方法，建立了土壤及地下水环境风险制度管控、工程管控与物理、化学、生物系列修复技术体系。在全国各地已完成污染场地调查、评估、修复方案制定和环保验收等项目40余项、场地风险管控与修复工程10余项。为工业污染场地、污染农用地及污染矿山区域提供土壤及地下水环境质量调查、风险评估以及治理修复技术，为此类项目开展环境调查、评估、管控、修复、监理、验收等的方案制定及实施。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。