一种水质数据云端监测模块设计（基于松江大学城水系）

王芩蒋雯雯吴悠然刘珂妤

上海工程技术大学城市轨道交通学院上海 201620

摘要：针对城市校园周边水系水质监测中存在的实时性差、数据噪声大、异常检测效率低等问题，本文基于物联网架构，设计了一套适用于松江大学城周边水系的数据处理方法。系统采用多参数传感器（温度、pH、溶解氧、电导率）协同采集，结合ZigBee/GPRS双模通信与边缘预处理机制，引入小波变换去噪与孤立森林异常检测算法，构建了“采集-预处理-传输-分析”一体化数据处理流程。实验结果表明，该方法在张家浜河、沈泾塘河等典型点位部署后，数据采集误差控制在国家标准范围内（pH±0.08，溶解氧±0.15 mg/L），噪声抑制率达68%，异常检测准确率达97.2%，可为城市校园水环境的智能监管提供可靠数据支持。