太湖水质智能预警系统

基于ST-GAT深度学习的太湖流域61站点水质14天预测与蓝藻水华预警Dashboard

TaihuGuard 是面向太湖流域水环境管理的智能预测与预警系统，融合生态环境部（CNEMC）地表水自动监测实时数据与和风天气气象数据两大数据源。系统基于约 286 万参数的时空图注意力网络（ST-GAT）深度学习模型，对太湖流域 61 个监测断面的叶绿素a、溶解氧、总磷、总氮、氨氮等 11 项水质参数进行 14 天逐日预测，同时输出不确定性置信区间，并实时评估蓝藻水华四级暴发风险（无风险/轻度/中度/重度）。模型在 RTX 5090 上训练，导出 ONNX 后在 CPU 端毫秒级推理，通过 cron 每 4 小时自动运行数据采集→模型推理→结果更新的全自动管线。平台提供 Mapbox 交互式地图可视化 61 个站点与预警状态、多参数时序趋势分析（实测+预测+置信区间）、SHAP 特征重要性分析、模型精度评估、水质等级分布与站点参数雷达图等功能。后端基于 FastAPI 提供 RESTful 数据接口。