一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 112165513 A(43)申请公布日 2021.01.01

(21)申请号 202010950369.4(22)申请日 2020.09.11

(71)申请人 武汉大学

地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山

武汉大学(72)发明人 张万顺　王浩　夏函　彭虹　(74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务

所(特殊普通合伙) 42222

代理人 王琪(51)Int.Cl.

H04L 29/08(2006.01)G16Y 20/10(2020.01)G16Y 40/10(2020.01)G06Q 50/26(2012.01)

权利要求书2页 说明书6页 附图4页

CN 112165513 A(54)发明名称

一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构(57)摘要

本发明公开了一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构，包括云端、边缘端、终端和具有相对功能的数据中心、模型中心、控制中心及客服中心。云端和数据中心、模型中心和控制中心连接，负责顶层模拟计算；边缘端和数据中心、模型中心和客服中心连接，获取终端上传的数据，进行数据抽取、清洗、融合与传输，形成边缘端生态环境大数据库；另接收云端产生数据，布置局部简单模型，满足流域智慧化管理的差异化服务。云端和边缘端借助消息中心

终端与数据中作为中间件，实现云边协同计算。

心和客服中心连接，布设各类传感器和分部门的用户，结合物联网技术进行多源异构数据采集和边缘服务发布，进行信息的立体感知、全面获取与定向输出。

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1.一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于，包括：云端、边缘端、终端三个层次和具有相对功能的数据中心、模型中心、控制中心及客服中心，四个中心交叉布置于云端、边缘端和终端中，实现整体到局部的请求分发和资源供给的映射及最优化；另外，还包括用于沟通云端和边缘端之间信息的消息中心，消息中心是一个中间件；

所述云端布置有“空-地-水”一体化模型分布式并行算法，进行顶层模拟计算，处理长系列大范围全局性的复杂问题；

所述边缘端一方面获取终端上传的数据，进行错误自动识别、缺失数据插补、统一标准融合及数据实时存储，形成边缘端生态环境大数据库，按照统一的标准和规范，对数据进行有效组织管理；另一方面接收云端产生的数据，布置局部简单模型，借助消息中心作为中间件，进行云端及边缘端之间任务沟通协调，实现云边协同计算，满足水质预报、风险预警和实时监测分类管理需求；

所述终端布设有多个传感器和不同级别不同部门的用户，结合物联网技术，进行气象、水利、生态、环境、国土、农业、经济、林业多源异构数据采集和边缘服务发布；

所述数据中心进行数据的自动收集、抽取、清洗、转换与传输，依据其应用范围和关联关系，采用面向对象的统一数据模型，对基础、业务和政务数据进行整合，实现数据空间、属性、关系和元数据的一体化管理，统一对象编码，统一数据字典，实现对静态基底数据和动态过程数据的分类处理以及模型运算数据的存储管理，为模型中心的计算分析和客服中心的服务发布提供数据支撑；

所述模型中心依据控制中心指令，按需调用成套的模型条件节点与应用节点，完成流域气象、陆地面源、水动力、水质和水生态多种模型的并行运算，为决策分析提供结果支撑；

所述控制中心管理平台运行流程，通过分配系统资源和监控系统运行来促进各中心协同合作、处理系统故障，快速有序地实现平台自动化和智慧化业务处理；

所述的客服中心负责发布和推送水环境水生态监测、预报和预警服务信息，通过用户指令向控制中心发出访问请求，以满足不同客户对决策的信息形式响应、可视化反馈与业务操作人机交互需求；

所述数据中心、模型中心、控制中心连接布设在云端，分别满足大体量关键数据计算、核心模型模拟及宏观决策功能的需要；

所述数据中心、模型中心和客服中心连接布设在边缘端，分别满足短历时重要数据处理、局部个性化简单模型运算和边缘决策功能的需要；

所述数据中心和客服中心连接布设在终端，采用流量传感器、水质监测仪、空间扫描仪和全球定位系统物联网设备和可视化显示屏组成通信系统，实现属性数据与GIS空间图形的链接、动态直观地展现流域陆面汇流状态、描述水动力水质连续变化过程、突发事件污染源影响范围和污染物推进状态，分别满足多源异构数据采集管理和云边协同业务化应用功能的需要。

2.如权利要求1所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云端包括私有云、公有云及混合云。

3.如权利要求1所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云端进行顶层模拟计算的指标包括大尺度流域气象模型、陆地面源模型、水动力模

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型、水质模型程和水生态模型。

4.如权利要求3所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云端布设“空-地-水”一体化模型高性能并行算法，基于模型之间的强弱耦合关系，通过设置模型逻辑先后应用的节点，采用共享内存并行与不共享内存并行混合处理方式，设置线程并行、核并行与多节点并行的“三并模式”。

5.如权利要求1所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述边缘端采用分布式结构，在局域网上的单个机器、工作站和移动设备上进行本地自主计算和智能分析，对外提供统一的服务接口，实现流域云边协同水质预报、云边协同风险预警、云边协同污染溯源和云边协同生态调度服务功能。

6.如权利要求5所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云边协同水质预报服务功能通过在云端布设流域全局水环境水生态质量预报体系，在边缘端根据水体管理目标设置个性化预报技术，通过自动作业方式和模式预报，模拟预测未来3天、7天和15天水质情况，每日定时将水质信息推送至客户端，实现全局-局部预报效率和精度的相互补充与协同提升。

7.如权利要求5所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云边协同风险预警服务功能通过云端水环境水生态过程的实时动态模拟，对比模拟结果与监测数据，依据边缘端风险阈值和预警等级划分方法进行警情分析，准确预知风险暴发时间、范围和程度，发布静态和动态数字流域预警地图。

8.如权利要求5所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云边协同污染溯源服务功能通过对比边缘端获取的事故监测数据和云端预测结果，从云端源质响应数据库中识别水质异常点，获取异常点位及上游范围前5天的水动力水质历史数据，在边缘端确定污染源的可能排放位置与排放过程，对潜在污染源筛选、排查并快速精准定位。

9.如权利要求5所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述云边协同生态调度服务功能通过辨识不同调蓄状态下水华频发区的水动力水质特征，剖析鱼类生长、繁殖及迁移与其生境条件的互馈关系，在云端进行流域定量生态调度方案集模拟，完成边缘端个性化方案的时间选择、方式确定及可视化效果评估。

10.如权利要求1所述一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，其特征在于：所述终端采用多个边缘节点的物联网设备组成通信系统，所述边缘节点包括气象传感器、流量传感器、水质监测仪、空间扫描仪和全球定位系统，借助多个边缘节点之间的智能协作，实现现场级、实时级、短周期级的数据即时提取，以及多源大数据的清洗、分类与互馈。

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一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构

技术领域

[0001]本发明属于生态环境管理、环境水利信息化技术领域，具体涉及一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构。

背景技术

[0002]通过物联网、大数据、云计算、人工智能等手段推进流域治理智慧化发展，是新时代高质量发展理念下维持生态系统良性循环，提高生态环境监管水平的必由之路。城市化和工业化等强人类活动干扰导致流域水循环及其伴生水环境水生态过程发生深刻变异，流域水质恶化、水体黑臭、水华及突发污染事故、饮用水安全隐患等原生及次生涉水问题日益突出。这些问题的解决势必涉及大尺度流域气象、水利、资源、生态、环境、国土、经济等多部门海量数据的融合集成，和水环境质量预报、水生态风险预警、突发污染事件防控等精准高效模拟及服务。

[0003]云计算和边缘计算是新型计算资源利用模式，云计算将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问；边缘计算将主要处理和数据存储放在网络的分布式边缘节点，就近提供边缘智能服务，其低延时、零计划、低能耗特点满足客户自适应的需求，实现快速的响应和敏捷的部署。随着环境水利信息化进程的不断推进，流域综合管理云平台的相关研究得以逐步发展，历经了概念融合、技术发展及云边协同部署阶段，但现有流域系统智慧化管理尚存在目标需求多样、业务标准不一、管理效率低下等瓶颈问题，在数据体系、计算能力和服务体系上远远不够，且世界范围内面向大尺度流域水环境水生态多目标管理的智慧化平台仍十分匮乏，亟需依托大数据、云计算及边缘计算等革新技术构建水环境水生态综合云计算系统，实现流域水生态环境质量实时动态监测、风险快速预测预警和山水林田湖草生命共同体系统治理修复等领域全覆盖，助力高效化服务、精准智慧化治理和科学化决策。发明内容

[0004]本发明的目的是依托大数据、云计算及边缘计算等新一代信息技术，提出集海量数据融合管理、过程精细模拟、机理模型高效计算、多元服务差别定制于一体的智慧化系统平台架构，为全国及全世界大尺度流域多层次智慧化管理系统构建提供参考。[0005]为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构，包括：云端、边缘端、终端三个层次和具有相对功能的数据中心、模型中心、控制中心及客服中心，四个中心交叉布置于云端、边缘端和终端中，实现整体到局部的请求分发和资源供给的映射及最优化；另外，还包括用于沟通云端和边缘端之间信息的消息中心，消息中心是一个中间件；[0006]所述云端布置有“空-地-水”一体化模型分布式并行算法，进行顶层模拟计算，处理长系列大范围全局性的复杂问题；

[0007]所述边缘端一方面获取终端上传的数据，进行错误自动识别、缺失数据插补、统一

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标准融合及数据实时存储，形成边缘端生态环境大数据库，按照统一的标准和规范，对数据进行有效组织管理；另一方面接收云端产生的数据，布置局部简单模型，借助消息中心作为中间件，进行云端及边缘端之间任务沟通协调，实现云边协同计算，满足水质预报、风险预警和实时监测分类管理需求；

[0008]所述终端布设有多个传感器和不同级别不同部门的用户，结合物联网技术，进行气象、水利、生态、环境、国土、农业、经济、林业多源异构数据采集和边缘服务发布；[0009]所述数据中心进行数据的自动收集、抽取、清洗、转换与传输，依据其应用范围和关联关系，采用面向对象的统一数据模型，对基础、业务和政务数据进行整合，实现数据空间、属性、关系和元数据的一体化管理，统一对象编码，统一数据字典，实现对静态基底数据和动态过程数据的分类处理以及模型运算数据的存储管理，为模型中心的计算分析和客服中心的服务发布提供数据支撑；

[0010]所述模型中心依据控制中心指令，按需调用成套的模型条件节点与应用节点，完成流域气象、陆地面源、水动力、水质和水生态多种模型的并行运算，为决策分析提供结果支撑；

[0011]所述控制中心管理平台运行流程，通过分配系统资源和监控系统运行来促进各中心协同合作、处理系统故障，快速有序地实现平台自动化和智慧化业务处理；[0012]所述的客服中心负责发布和推送水环境水生态监测、预报和预警服务信息，通过用户指令向控制中心发出访问请求，以满足不同客户对决策的信息形式响应、可视化反馈与业务操作人机交互需求；[0013]所述数据中心、模型中心、控制中心连接布设在云端，分别满足大体量关键数据计算、核心模型模拟及宏观决策功能的需要；[0014]所述数据中心、模型中心和客服中心连接布设在边缘端，分别满足短历时重要数据处理、局部个性化简单模型运算和边缘决策功能的需要；[0015]所述数据中心和客服中心连接布设在终端，采用流量传感器、水质监测仪、空间扫描仪和全球定位系统物联网设备和可视化显示屏组成通信系统，实现属性数据与GIS空间图形的链接、动态直观地展现流域陆面汇流状态、描述水动力水质连续变化过程、突发事件污染源影响范围和污染物推进状态，分别满足多源异构数据采集管理和云边协同业务化应用功能的需要。

[0016]进一步的，所述云端包括私有云、公有云及混合云，，具有相当的计算能力和规模，所述云端融合云计算迅速响应和弹性计算等特性，采用边接收边处理的数据流式处理方法，以减少不必要的运行等待时间。[0017]进一步的，所述云端进行顶层模拟计算的指标包括大尺度流域气象模型、陆地面源模型、水动力模型、水质模型程和水生态模型。[0018]进一步的，所述云端布设“空-地-水”一体化模型高性能并行算法，基于模型之间的强弱耦合关系，通过设置模型逻辑先后应用的节点，采用共享内存并行与不共享内存并行混合处理方式，设置线程并行、核并行与多节点并行的“三并模式”，分别对模型内部-分块-模型之间进行并行化处理；[0019]其中，一级并行模式：模型内部，指模型指标，如水动力模型和水质模型；[0020]二级并行模式：分块指空间上分区块同时进行计算，如支流和干流同时进行计算；

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三级并行模式：模型之间指该区域从流域气象模型、陆地面源模型、水动力模型、

水质模型和水生态模型同时进行计算。[0022]进一步的，所述边缘端采用分布式结构，在云端模拟计算结果的基础上，可按需进行差异化模型的布置，可以在局域网上的单个机器、工作站和移动设备上进行本地自主计算和智能分析，对外提供统一的服务接口，实现流域云边协同水质预报、云边协同风险预警、云边协同污染溯源和云边协同生态调度等服务功能。[0023]进一步的，所述云边协同水质预报服务功能通过在云端布设流域全局水环境水生态质量预报体系，在边缘端根据水体管理目标设置个性化预报技术，通过自动作业方式和模式预报，模拟预测未来3天、7天和15天水质情况，每日定时将水质信息推送至客户端，实现全局-局部预报效率和精度的相互补充与协同提升。[0024]进一步的，所述云边协同风险预警服务功能通过云端水环境水生态过程的实时动态模拟，对比模拟结果与监测数据，依据边缘端风险阈值和预警等级划分方法进行警情分析，准确预知风险暴发时间、范围和程度，发布静态和动态数字流域预警地图。[0025]进一步的，所述云边协同污染溯源服务功能通过对比边缘端获取的事故监测数据和云端预测结果，从云端源质响应数据库中识别水质异常点，获取异常点位及上游范围前5天的水动力水质历史数据，在边缘端确定污染源的可能排放位置与排放过程，对潜在污染源筛选、排查并快速精准定位。[0026]进一步的，所述云边协同生态调度服务功能通过辨识不同调蓄状态下水华频发区的水动力水质特征，剖析鱼类生长、繁殖及迁移与其生境条件的互馈关系，在云端进行流域定量生态调度方案集模拟，完成边缘端个性化方案的时间选择、方式确定及可视化效果评估。

[0027]进一步的，所述终端采用多个边缘节点的物联网设备组成通信系统，所述边缘节点包括气象传感器、流量传感器、水质监测仪、空间扫描仪和全球定位系统，借助多个边缘节点之间的智能协作，实现现场级、实时级、短周期级的数据即时提取，以及多源大数据的清洗、分类与互馈。[0028]另外，所述消息中心作为中间件，进行数据分层分类调度，采用聚合传输方式，将边缘端的核心层数据传输到云端进行处理和分析。[0029]作为优选，通过后续不断扩充新购的主机、服务器等硬件设备和网络安全云支撑管理软件，结合通过流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台将硬件资源虚拟化，构建实现终端-边缘端-云端协同的流域水生态环境基础资源池，将当前所有硬件资源如CPU，内存，存储，网络等作为一种服务支撑信息化系统运行。[0030]作为优选，所述流域水生态环境基础资源池提供弹性计算、无限存储和数据库服务(关系型数据、开放存储、开放结构化数据)、开放数据处理服务等，整体分为三层架构，具体为：物理层、资源抽象和控制层、云服务及云运行维护管理层。[0031]与现有技术相比，本发明产生的有益效果是：

[0032]本发明提出的流域水环境水生态智慧化管理云边协同平台架构充分利用现代感知手段、大数据、物联网、云计算及边缘计算等新兴技术，以机理明确、精度可控、效率可靠、服务智能、管理标准的成套新型计算体系为基础，从海量数据、机理模型、高效算法及智慧平台等方面实现全方位技术突破，有助于打通流域综合治理从顶层设计到科学研究再到基

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层管理的全链条路径。本方法具有良好拓展性，能够满足不同层级行政单元以及不同流域的管理需求，可为全国及全世界大尺度流域全方位多层次智慧化管理提供成功示范经验。本发明集海量数据融合、模型高效计算、多元服务定制于一体，有利于实现流域水环境水生态智慧感知、资源统一调配和功能服务发布，支撑新时代高质量发展理念下的流域智慧化管理。

附图说明

[0033]图1为本发明的一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构图；[0034]图2为本发明的一种流域水环境水生态智慧化管理的云边任务协同机制图；[0035]图3为本发明的一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台功能图；[0036]图4为本发明实施例云边协同水质预报服务可视化界面；[0037]图5为本发明实施例云边协同风险预警服务可视化界面；[0038]图6为本发明实施例云边协同污染溯源服务可视化界面；[0039]图7为本发明实施例云边协同生态调度服务可视化界面。

具体实施方式

[0040]下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。[0041]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整地描述，应当理解的是，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0042]请参阅图1和图2，本发明提供一种流域水环境水生态智慧化管理的云边协同平台架构(简称3L4C)，包括云端、边缘端、终端(Three layers，3L)三个层次和具有相对功能的数据中心、模型中心、控制中心及客服中心(Four centers，4C)。所述云端和数据中心、模型中心和控制中心连接，负责顶层模拟计算，处理长系列全局性的复杂问题。所述边缘端和数据中心、模型中心和客服中心连接，一方面获取终端上传的数据，进行数据抽取、清洗、融合与传输，形成边缘端生态环境大数据库；另一方面接收云端产生数据，布置局部简单模型，满足流域智慧化管理的差异化服务。所述云端和边缘端借助消息中心作为中间件，实现云边协同计算。所述终端与数据中心和客服中心连接，布设各类传感器和分部门的用户，结合物联网技术，进行多源异构数据采集和边缘服务发布，进行信息的立体感知、全面获取与定向输出。

[0043]所述的云端布置有“空-地-水”一体化模型分布式并行算法，进行顶层模拟计算，处理长系列大范围全局性的复杂问题，像人类的大脑一样进行核心控制，实现全局最优。[0044]所述的边缘端一方面获取终端上传的数据，进行错误自动识别、缺失数据插补、统一标准融合及数据实时存储，形成边缘端生态环境大数据库，按照统一的标准和规范，对数据进行有效组织管理；另一方面接收云端产生的数据，布置局部简单模型，借助消息中心作为中间件，进行云端及边缘端之间任务沟通协调，实现云边协同计算，满足水质预报、风险预警和实时监测等个性化分类管理需求，像人类的手一样完成具体服务功能的指令与操作，达到局部精准。

[0045]所述的终端布设有各式各类的传感器和不同级别不同部门的用户，结合物联网技

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术，进行气象、水利、生态、环境、国土、农业、经济、林业等多源异构数据采集和边缘服务发布，像人类的眼睛和嘴一样进行信息的立体感知、全面获取与定向输出。[0046]所述的数据中心进行数据的自动收集、抽取、清洗、转换与传输，实现对静态基底数据和动态过程数据的分类处理、模型运算数据的存储管理，为模型中心的计算分析和客服中心的服务发布提供数据支撑。

[0047]所述的模型中心依据控制中心指令，按需调用成套的模型条件节点与应用节点，完成气象、陆地面源、水动力、水质和水生态等多种模型的并行运算，为决策分析提供结果支撑。

[0048]所述的控制中心管理平台运行流程，通过分配系统资源和监控系统运行来促进各中心协同合作、处理系统故障，快速有序地实现平台自动化和智慧化业务处理。[0049]所述的客服中心负责发布和推送水环境水生态监测、预报和预警等服务信息，通过用户指令向控制中心发出访问请求，以满足不同客户对决策的信息形式响应、可视化反馈与业务操作等人机交互需求。[0050]所述的数据中心、模型中心、控制中心和客服中心四个中心的软硬件资源，交叉布置于云端、边缘端和终端的三层云架构中，基于3L4C任务协同模式，应用环境模型耦合集成技术以及信息化平台的自我学习和修正技术，实现从整体到局部的任务分发和资源供给的映射及最优化。

[0051]所述的数据中心、模型中心、控制中心连接布设在云端，分别满足大体量关键数据计算、核心模型模拟及宏观决策功能的需要。[0052]所述的数据中心、模型中心和客服中心连接布设在边缘端，分别满足短历时重要数据处理、局部个性化简单模型运算和边缘决策功能的需要。通过选择性的消息传递、分发来减轻网络和云端的传输、计算负载，以简单的模型计算承担起数据集成预处理、数据结果后处理及业务服务定制的角色。

[0053]所述的数据中心和客服中心连接布设在终端，采用流量传感器、水质监测仪、空间扫描仪和全球定位系统等物联网设备和可视化显示屏组成通信系统，系统提供的仿真模拟可视化能进行多目标的成果展示，实现属性数据与GIS空间图形的链接、动态直观地展现流域陆面汇流状态、描述水动力水质连续变化过程、突发事件污染源影响范围和污染物推进状态，分别满足多源异构数据采集管理和云边协同业务化应用功能的需要。[0054]请参阅图3，本发明提出的一种流域生态环境智慧化管理的云边协同平台架构包括流域水生态环境基础资源池、数字资源共享、云服务支撑和业务应用等功能。[0055]所述的流域水生态环境基础资源池提供弹性计算、无限存储和数据库服务(关系型数据、开放存储、开放结构化数据)、开放数据处理服务等，整体分为三层架构，具体为：物理层、资源抽象和控制层、云服务及云运行维护管理层。[0056]所述的数字资源共享功能是从业务数据、监测数据分析出发，依据其应用范围和关联关系，采用面向对象的统一数据模型，对基础、业务和政务等数据进行整合，实现数据空间、属性、关系和元数据的一体化管理，统一对象编码，统一数据字典，为各类业务应用提供规范、权威和有效的数据支撑。

[0057]所述的云服务支撑功能包括将研发的各种流域水环境管理相关的技术，按照服务的形式进行发布，并对外提供统一的服务接口，包括流域水环境水生态质量预报、流域水环

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境水生态风险预测预警服务、流域边缘端生态调度服务、流域突发污染事件追踪溯源服务、基于系统管理的统一用户及授权服务、基于标准化数据共享的统一数据交换服务和统一数据分发服务等内容建设。

[0058]所述的基于业务应用功能是基于云服务支撑功能进行业务功能的整合和建设，逐步优化已开发的业务应用中同类、共性的功能模块，推出针对国土、发改、水利、环保等多部门的边缘端新业务应用，服务于流域环境管理中评估、监控、预测、预警和考核的业务应用体系，并建立支撑科研单位科学研究以及满足社会公众知情监督的功能服务。[0059]以所述的云边协同水质预报为例：在云端上布置核心算法，进行顶层的核心模拟计算，得到流域全局全时段的流场与浓度场模拟结果，像人类的大脑一样进行核心控制，实现全局最优；边缘端布置个性化的预报技术，通过云端和边缘端协同技术，满足分类的管理需求，根据小范围的应用区域设置不同的预报模式与预警等级，像人类的手一样完成某一功能的具体指令与操作，实现局部精准；终端布设各式各类的传感器和分级分部门的用户，结合物联网技术，完成底层的初始数据采集、上传和最终信息推送、发布，像人类的眼睛和嘴一样进行信息的感知、获取与输出。在整个云端-边缘端-终端的三层架构中，数据-模型-控制-客服的四个中心穿插其中，边缘端作为中间媒介进行局部地区的数据、模型与服务集总，通过选择性的消息传递、分发来减轻网络和云端的传输、计算负载，以简单的模型计算承担起数据集成预处理、数据结果后处理和业务服务个性化的角色。[0060]本发明实施例云边协同水质预报服务可视化界面如图4所示。[0061]本发明实施例云边协同风险预警服务可视化界面如图5所示。[0062]本发明实施例云边协同污染溯源服务可视化界面如图6所示。[0063]本发明实施例云边协同生态调度服务可视化界面如图7所示。[00]本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

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