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DeepSeek在水环境监测中的运用案例解析
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作者:
TG3eX0y
时间:
2025-4-8 20:32
标题:
DeepSeek在水环境监测中的运用案例解析
上文讲了Deepseek在水环境监测的运用场景，很多读者关怀这些场景能不能完成，怎样完成，能不能详细讲一下？明天我们基于几个案例来讲解Deepseek在水环境监测中运用，次要分为三个方面或者三个层次，由简单到复杂，由日常运用到用户级运用，抛砖引玉，开阔思绪。
1
日常运用
网页端的深化运用
在我们的日常工作中，网页端的运用频次占比是最高的，明天详细阐明在网页端如何停止深度的运用。我们经过一组数据来看下Deepseek的分析才能以及结合一些简单算法的运用。
（1）数据分析
在日常的工作中，我们常常会对某地的水环境成绩停止分析，包含次要污染物、水质关联性、水质变化特征及污染成因，那么基于历史数据，Deepseek能完成相关分析吗？
我们经过一组监测数据停止测试，看Deepseek的网页端可以完成哪些的功能。截图是提示词及相关回答，回答的文本我单独复制出来，在下文呈现。
Deepseek的相关分析和结论仅供大家参考，我们需求根据实践状况停止挑选，当然也可以输入详细的地理信息，协同上传的数据，让他停止分析，针对性更强，本文由于数据敏感不提供详细的地位信息。
对于分析的结果，有几点可以重点关注，可以提升我们的效率：基于上传的数据，Deepseek直接给出了各监测因子之间的相关性；分析了惹起超标的能够缘由，并以工夫维度停止污染来源分析；结合分析的缘由给出了监管建议。
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分析结果与监管建议
一、次要污染物辨认
根据数据中的水质类别（Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、劣Ⅴ）及污染物浓度，结合《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》，次要污染物为：
氨氮：多组数据中氨氮浓度超过Ⅲ类水标准（1.0 mg/L），尤其在劣Ⅴ类水质中分明超标（如2021-03-11 08:00，氨氮达2.15 mg/L）。
总磷：总磷浓度在部分时段超过Ⅲ类标准（0.2 mg/L），例如2021-04-12 12:00总磷高达3.603 mg/L。
总氮：总氮普遍较高，部分时段超过Ⅴ类标准（2.0 mg/L），能够受农业或生活污水影响。
高锰酸盐指数（高锰酸钾）：在劣Ⅴ类水质中分明降低（如2021-04-04 16:00达11.9 mg/L），反映无机污染严重。
二、污染物关联关系分析
相关性分析：
氨氮与总磷呈中度正相关（
r
≈0.6），表明能够来自农业面源污染（如化肥流失）或生活污水。
总氮与电导率高度相关（
r
≈0.7），能够与工业废水排放或盐分输入有关。
高锰酸盐指数与浊度正相关（
r
≈0.5），阐明悬浮物携带无机物导致氧化需求添加。
聚类分析：
聚类1：高氨氮、总磷（如2021-03-11），能够为生活污水或畜禽养殖排放。
聚类2：高总氮、电导率（如2021-04-10），能够为工业废水或盐碱化影响。
聚类3：高锰酸盐指数与浊度组合（如2021-06-17），提示暴雨径流冲刷地表污染物。
三、水质工夫变化趋向
日变化：
氨氮、总磷在夜间至清晨浓度较高（如04:00-08:00），能够与污水处理厂排放周期或夜间偷排有关。
溶解氧（DO）在午后（12:00-16:00）因光合作用加强而降低，符合自然规律。
月变化：
3-4月：氨氮、总磷浓度波动较大，能够与春耕施肥导致农业面源污染添加。
5-6月：高锰酸盐指数分明上升（如2021-06-16达7.6 mg/L），能够与冬季高温加速无机物分解有关。
季节性：
春季（3-5月）总氮较高，能够与融雪径流携带污染物有关。
初夏（6月）浊度和高锰酸盐指数上升，与降雨增多导致地表径流输入相关。
四、监管建议
源头控制：
农业面源：推行缓释肥料，建设生态沟渠阻拦径流污染。
工业排放：加强电导率异常企业的排查（如化工、印染行业），实施在线监测联网。
生活污水：提升污水处理厂脱氮除磷效率，尤其在夜间排放高峰期。
监测优化：
在降雨前后加密监测频次，跟踪非点源污染动态。
增设电导率和浊度自动监测站，辨认盐分输入和悬浮物来源。
应急呼应：
针对氨氮、总磷突发超标（如2021-03-11），建立疾速溯源机制，严查偷排行为。
在高温季节（6月）加强河道曝气，抑制无机物厌氧分解。
公众参与：
公开水质数据和污染源信息，鼓励公众告发异常排污。
展开农业面源污染防治宣传，推行生态种植技术。
五、结论
目的河流次要受氨氮、总磷和总氮污染，污染源以农业面源和生活污水为主，工业排放次之。季节性降雨和温度变化分明影响水质。经过源头管控、监测强化和公众参与，可系统性改善水质，逐渐达到Ⅲ类水标准。
（2）数据预测
有读者问Deepseek能不能停止水质预测，我们看一下在没有接入预测模型的状况下，网页端能不能完成水质预测；还是数据给到他，让Deepseek预测下将来三天水质数据，我们结合已知的数据计算下预测偏向。
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我们导出数据，将实践数据与预测数据对比，生成下图。可以看出Deepseek预测的数据和实践数据相比全体趋向是分歧的，预测数据相比实践数据相对误差小于15%。
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预测数据与实践数据对比图
由于Deepseek上传字数限制，所以无法基于更多的历史数据停止分析，实际上历史数据量越大，预测的数据越精准。当Deepseek和相关预测模型耦合，直接调取在线数据，同时结合气候及上下游的监测数据分析仪，可以提高预测的准确度。
2
专业运用
基于知识库的专业回答
Deepseek出来的时分，都在教大家怎样本地部署，如何构建知识库，并经过知识库解答专业成绩。这里引见一种DeepSeek R1 + RAGFLOW构建本地知识库，网上教程有很多，我们不展开阐明了，很多省市的生态环境平台都是基于这种方式构建的。
基于本地知识库的智能体，回答成绩的质量次要取决于知识库的内容，我们理想的方式是把文件直接丢给知识库停止向量化，然后运用。但是理想很丰满，显示很骨感，直接丢过去的文件，由于文件的内容多且大，其实检索效果并不好。所以就引入了RAGFLOW，可以停止文档的分块、向量化，提高检索的速度和婚配度。
首先是知识图谱的构建，按照运用场景对文档停止分类，多文档多场景的关联关系，如源网站厂河的污染流转关系，以及婚配的多元溯源方式。让言语模型更准确的了解各要素的关联关系。
其次是文件名的命名，表现关键信息如文本类型、方案称号、关键场景和工夫或版本号，示例：可研方案-饮用水源保护区水质安全保障工程可研报告-集成类型对比-水华预警模型-剖面监测-生态管理修复-20220405。
然后是文件格式，以word、可编辑pdf为主，部分文件可先对内容停止清洗，去除无用或歧义部分。
文档的分块量化方式及适用文档：
General 分块：常用文档均可
Q&A 分块：试题、总结的阅历等，合适成绩和答案曾经划分好的文档
Table 分块：水质数据、市场数据等Excel文档
Paper 分块：用于科研或调研的文章论文
Book 分块：参考工具书
Manual 分块：仪器仪表操作手册
RAGFLOW中可以经过设置合适的token块大小，块的个数，来优化输入的结果，如在处理方案编写过程中，可以设置较多的块的个数如8，这样RAGFLOW可以拿出更多的文档块停止汇总，可以开阔思绪。
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RAG知识库原理图（图片来源于CSDN网）
例：监测知识助手依托检索加强生成（RAG）技术，将超过千余份技术标准、法规政策及站内制度文档停止了转化，构成了呼应迅速的智慧大脑，协助环境监测工作人员疾速获取专业指点，文档检索效率提升了80%以上，以运维巡检为例。
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图片来源于广东省深圳生态环境监测中心站
3
行业运用
基于实时数据的耦合运用
后面两项次要是历史数据分析和知识库问答运用，下面我们看一下结合实践数据关联多元数据、耦合模型停止分析的案例，次要以环保部门曾经部署Deepseek的平台为例引见。
（1）基于地表水环境在线数据，以质量情势分析场景为例，可以自动完成情势研判、风险预警、溯源分析以及报告生成。
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图片来源中国环境监测总站
（2）基于在线数据、气候数据等直接生成污染特征雷达图、污染物相关性图、潜在污染源方位图等。
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图片来源于北京环境监测（污染成因分析）
（3）应用DeepSeek的智能清洗和补全重组才能，对异构数据停止特征对齐与异常值校正，完成了碎片化数据结构化的整合，缺失数据的高精度插补，提高了数据可用率；
经过DeepSeek结合Calpuff（非稳态拉格朗日烟团）、AERMOD（稳态高斯烟羽）等污染分散模型构建多模态迭代优化体系，应用动态学习和自主决策才能，完成空间解析精度从50公里到5公里的提升。
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图片来源山东生态环境监测
（4）对应前文9.4应急监测与演练-水污染应急资源调度与优化，下游出现水质异常时，智能助理自动调取下游的排污信息，调配无人机停止水质巡检，排查排污源。
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智能调度图
（5）综合分析气候、交通、餐饮等多元数据，DeepSeek采用长思想链推理才能，精准预测污染分散趋向；
整合环保知识库、大数据底板中的行业标准、法规及历史数据，自动生成定制化管理建议报告；
构建“数据采集-多模态交融-算法推理-靶向施策”的全流程闭环体系，运用 DeepSeek 的 MOE 专家架构，完成对污染物的精准溯源。
图片来源南昌生态环境
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