物聯網智能水質監測平臺通常采用四層架構，整合感知層、網絡層、平臺層和應用層，實現全鏈路智能化管理：感知層部署多類型傳感器（pH、溶解氧、濁度、電導率、氨氮、COD等），支持高精度數據采集。網絡層采用4G/5G、LoRa、NB-IoT等通信技術傳輸數據。部分方案通過智能網關實現多協議兼容與邊緣計算。平臺層云端數據處理與分析為關鍵，支持實時監控、歷史數據回溯、異常預警。應用層提供多終端訪問（Web、App、大屏），用戶可通過LabVIEW上位機或手機App查看數據，并遠程控制設備（如增氧泵、排污閥）。日志信息豐富，便于故障分析。河南智能水質監測平臺

隨著全球氣候變化的加劇以及我國碳達峰碳中和戰略的實施，碳排放的監測和控制已成為我國水環境治理的重點。然而，當前我國的水環境監測體系中，碳排放水平的監測仍然是一個相對薄弱的環節。水環境中的生物地球化學作用通過碳的釋放和吸納影響大氣中的溫室氣體濃度。對碳排放水平進行監測，能夠為水環境治理和管理提供數據和理論支撐。例如，傳統的污水末端處理模式在管網輸送和污水處理廠處理階段會產生大量溫室氣體，對這些過程加以監測和識別，可為我國污水處理系統的碳減排提供有力支撐。安徽雙碳協同水質監測站通過人工智能技術構建的智能監測系統能夠實現自動化數據處理和分析。

盡管我國在水環境監測數據的獲取方面取得了進展，但在數據的管理、分析和利用方面依然存在水平低、滯后的問題。大量數據被收集后，往往因數據管理系統不完善、數據共享機制不足、分析手段落后等原因，未能充分發揮其潛在價值。數據的存儲、整理和標準化不足，導致不同地區、不同機構之間的數據格式、標準不統一，數據質量參差不齊，難以進行有效的整合和比較。收集到的監測數據往往沒有被及時地深度分析，其利用主要停留在簡單的統計和報告階段。面對復雜的環境問題，需要通過數據挖掘、大數據分析、機器學習等先進分析技術，從數據中揭示規律和趨勢，指導環境管理和決策。當前，這些先進技術在我國水環境監測中的應用還處于起步階段。

污水處理廠在應對溢流污染及生化系統運行狀況監測等方面仍面臨諸多挑戰。溢流污染的處理是污水處理廠運營中的一大難題，往往在暴雨等極端天氣下，污水流量驟增，超出污水處理廠的處理能力，致使未經充分處理的污水直接排放至環境中，對水體造成嚴重污染。針對此問題，污水處理廠需加強預警機制建設，通過實時監測與數據分析，提前預判溢流風險，并采取有效措施予以應對，如增設調蓄池、優化排水管網布局等。同時，生化系統運行狀況監測是污水處理廠運營管理的關鍵環節。生化處理作為關鍵工藝，其運行效率與穩定性直接影響出水水質。然而，由于生化系統復雜多變，易受進水水質、溫度、pH值等多種因素的影響，監測難度大、調控不及時。因此，污水處理廠需引入更先進的監測技術與智能化管理系統，以實現對生化系統的監控與高效調控，確保出水水質穩定達標。傳感器技術不斷進步，應制定統一的傳感器技術標準，確保在水質監測中使用的設備具備一致的性能與可靠性。

我國水環境監測的數據服務功能較為單一，只側重于提供某些特定污染物的監測數據或滿足某一類環境管理需求。然而，水環境問題往往是多因素、多過程、多空間尺度交織的復雜問題，單一的監測數據或目標難以滿足反映水體環境整體健康狀況的需求。例如，雖然污水處理廠出水重點監測COD、氨氮等指標，但是其所含的抗性基因、菌落結構會對受納水體的生態安全同樣具有重要影響，而這些指標往往未被納入監測范圍。系統性思維則強調從整體和全局的角度進行水環境監測和管理。它要求在監測設計中考慮到水體的多功能性和復雜性，不僅要監測污染物，還要監測生態系統的各個組成部分和功能狀態。此外，系統性思維還要求在監測中綜合考慮空間和時間維度，既要關注水體的當前狀態，還要關注其長期變化趨勢以及不同區域之間的相互影響。大數據、物聯網、人工智能等現代信息技術的涌現為水環境監測的發展帶來了巨大機遇。北京智能互聯水質監測5G物聯網絡

加強與氣候變化研究的結合，通過綜合分析水體碳排放數據，揭示其在全球碳循環中的作用。河南智能水質監測平臺

當前我國地表水執行的標準是《地表水環境質量標準》(GB3838-2002)；地下水執行的標準是《地下水質量標準》（GB/T14848-2017）；生活飲用水執行《生活飲用水衛生標準》（GB5749-2022）。常見的自來水屬于生活飲用水，執行GB5749-2022標準。我國頒布實施的《生活飲用水衛生標準》（GB5749-2022）規定生活飲用水檢驗檢測指標分為常規指標43項和擴展指標54項。07日常怎么保護水資源？（1）節約用水：隨手關閉水龍頭，使用水龍頭時注意水量，不宜開得過大，一水多用（如淘米水、洗菜水用作澆花），減少淋浴時間。（2）不向江河湖海傾倒生活垃圾，未經處理的污水。（3）提倡廢水回收再利用。河南智能水質監測平臺