水科技物聯網之發展與應用(上)：材料世界網

朱振華、林雨璇、賴玫君、陳范倫 / 工研院綠能所；徐宗宏、林鎮洋 / 臺北科技大學水環境研究中心、葉俊言 / 環輿科技股份有限公司；游智淵、蘇芷儀、邱瑜禎 / 行政院環境保護署環境監測及資訊處

有鑑於傳統水質監測方法無法取得有效且連續的監測數據，在民眾環保意識逐漸抬頭之際，為能提供快速且即時的環境數據分析服務，開發有利於連續自動監測的感測元件、感測器及數據分析平台為重要的一環。本文介紹環保署與工業技術研究院在過去幾年針對國產化水質感測器及水科技物聯網合作開發的成果，並針對流域管理與科技執法面的應用加以說明。期透過水科技物聯網的建立，落實應用於水質監測及管理，確實提升環境品質。

【內文精選】

水科技物聯網的發展

目前行政院環境保護署正致力於水質物聯網技術能量創新研發，在元件研發、場域布建、資料分析及加值應用領域全面推動發展，目前已開發出8種國產化感測元件及3種國產化感測器，並與國內超過18個縣市合作，利用國產化感測器的布建，掌控環境水體品質並追溯排放污染源。以下將介紹國產化即時水質水量感測技術與水科技物聯網應用分析平台之運行方式。

2. 水科技物聯網平台功能介紹

(1) 水科技物聯網平台數據分析介紹

近年來各國逐漸開始採用水質線上自動監測系統，運用現代感測器及物聯網技術，達成24小時不間斷即時掌握監測區域數據特性與背景濃度即時資料任務，管理人員可隨時察看即時監測數據，並依據不同週期進行數據分析，達到預警功能。臺灣在環保署帶動下，於2015年開始布局水質物聯網領域，除了投入前端廣布型水質感測技術之外，亦同步整合後端大量數據，加值分析應用服務。

因此，開發「數據應用分析平台」可將即時監測數據資料經轉換後呈現友善易懂之可視化方式提供，以利管理者迅速了解水質狀況。以工研院開發之平台而言，分析功能包含「自動連續監測預警分析模式」，透過設定預警規則可自動判別儀器或水質異常，俾儘早進行設備檢修與監測數據異常的時段及濃度，大幅節省監控與維運人力；另外也可以進一步透過「疑似污染源頭分析模式」，整合動靜態資訊迅速追溯上游污染源，縮小污染源頭範圍，快速篩選出可能不法廠商，啟動稽查應變，藉此補足數據分析缺口；並且可透過「污染熱區分析模式」評估未來數小時內污染物的影響範圍，即時展開應變行動，達到快速評估預警水污染防治工作，作為補足環境檢測產業生態系最後一塊「智慧感測」版圖(圖六)。透過提升監測數據時間及空間解析度，即時掌握水質變化趨勢，強化環境治理及環境執法時效性。

圖六、工研院開發之水質大數據分析平台

水科技物聯網的應用

1. 水質模式與涵容能力的應用成果介紹

水質模式(Water Quality Model; WQM)能模擬水體的自淨機制以預測其在不同污染負荷排入時的水質情況，因此是水環境管理規劃工作上不可缺少的分析工具。美國環保署(USEPA)推展之水體總量管制(Total Maximum Daily Loads; TMDLs)亦是以水質模式之計算結果作為管制之科學依據。

(2) 水質模式模擬應用

取得水質感測器之連續水質與流量之後，可運用水質模式進行各項模擬，先利用實測資料進行模式校驗證，完成後模擬各種污染削減情境之結果，預為研判各削減方案之優劣，以達成輔助決策之效。本研究採用水質模式為WASP (Water Quality Analysis Simulation Program)，WASP源自美國曼哈頓學院，再經美國環保署USEPA修改而成，可對一至三維的水體進行演算，因此可模擬河流、水庫、湖泊及感潮河段的水質變化，亦可模擬的污染物包括常態污染物(氮、磷、溶氧及營養鹽等)和有毒污染物(有機化學物質、金屬及沉積物等)。WASP模式已發展超過50年，國內外有相當多應用實例。

本研究模擬南崁溪之氨氮濃度變化，使用WASP之優養化模組(Eutrophication)進行模擬，該模組可模擬8個常態水質指標，即氨氮、硝酸鹽、無機磷、浮游植物、生化需氧量、溶氧、有機氮及有機磷等。使用前需收集模式設定資料，包括河段選定、河道斷面、初始與邊界濃度設定等，其餘相關機制之模式參數則利用率定驗證過程決定之。資料收集後，依下述流程圖(圖十)進行水質模式模擬與分析 ---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。