Качество поверхностных и подземных вод напрямую влияет на здоровье населения, устойчивость экосистем и эффективность водоочистных технологий. Загрязнение водных ресурсов является причиной роста заболеваемости, распространения водно-опасных инфекций и деградации среды обитания гидробионтов, что делает создание эффективных систем контроля качества воды критически важным.
Традиционные методы мониторинга включают периодический отбор проб, лабораторные измерения физико-химических и микробиологических параметров. Несмотря на высокую точность, эти методы:
• не обеспечивают непрерывности наблюдений;
• дают запаздывающую информацию;
• требуют значительных ресурсов и времени.
В условиях растущей антропогенной нагрузки возникла необходимость в системах мониторинга, способных обеспечить оперативное выявление загрязнений и быстрый отклик на изменения гидрохимических показателей.
Эту задачу решают умные системы экологического мониторинга (SEMS) — цифровые комплексы, которые объединяют:
• сенсорные сети для измерения параметров воды в реальном времени;
• IoT-технологии для передачи данных;
• алгоритмы анализа больших данных;
• AI и ML для прогнозирования и выявления аномалий;
• облачную инфраструктуру для хранения и визуализации результатов.
Такие системы позволяют получать высокодетализированную информацию по пространству и времени, обеспечивая новый уровень контроля состояния водных объектов.
Применение SEMS становится особенно важным в регионах с высокой нагрузкой на водные ресурсы, где качество воды может изменяться быстро — под влиянием климатических факторов, несанкционированных сбросов, аварийных ситуаций или сезонных колебаний в стоках.
Алгоритмы машинного обучения позволяют выполнять прогнозную аналитику, оценивая тенденции изменения качества воды на основе исторических данных. Интеграция методов глубокого обучения повышает точность классификации загрязнений и обнаружения аномалий в водных системах.