无线传感器网络在水质监测中的应用

基于无线传感器网络的水质监测：当前趋势与未来研究方向

科菲·萨蓬·阿杜‐马努、克里斯蒂亚诺·塔帕雷洛和温迪·海因策尔曼，罗切斯特大学费迪南德·阿皮埃图·卡特里库和贾马尔‐丁·阿卜杜莱，加纳大学

水对于人类生存至关重要。尽管地球表面约71%被水覆盖，但其中仅有2.5%为淡水；因此，淡水是一种必须加以严密监控和维护的宝贵资源。在发展中国家，80%的人口无法获得饮用水。霍乱仍在50多个国家中持续出现。在非洲，75%的饮用水来自地下水源，这使得水质监测成为一个关键问题，因为水质监测可用于跟踪水质随时间的变化，识别现有或潜在的问题，并制定有效的干预措施以治理水污染。详细了解饮用水质量对于实施适当的水处理以及防止污染具有重要意义。本文综述了从传统人工方法到采用无线传感器网络（WSNs）进行原位水质监测（WQM）的先进技术在内的各种水质监测方法。特别地，我们重点介绍了传感器设备、数据采集程序、通信与网络架构以及电源管理方案等方面的最新进展，以维持长寿命运行的水质监测系统。最后，我们讨论了需要解决的开放性问题，以进一步推动基于无线传感器网络的自动水质监测的发展。

引言

过去一个世纪人类活动的增加对我们的环境造成了毁灭性的影响，直接导致了对人类健康的损害[Panayiotou et al.2005]。特别是在发展中国家，贫民窟城市的扩张、缺乏卫生设施以及采矿公司的活动都对环境造成了负面影响。为确保环境可持续性，建立有效的监测系统至关重要。环境监测系统已用于监控空气质量[Cordova‐Lopez et al.2007; Khedo et al. 2010; Bhattacharya et al. 2012],、水质[Sanders 1983; Chapman 1996; Farrell‐Poe 2005; Strobl and Robillard 2008],、动物追踪[Szewczyk et al. 2004; Pereira et al. 2008; Amundson和Koutsoukos 2009],以及地震监测[Estrin et al. 2002; Akyildiz and Stuntebeck 2006]。

在环境监测中，水质监测（WQM）尤为重要。每种生物都需要水才能生存[WHO 2011]。地球表面约71%被水覆盖，其余29%为陆地[Alkandari 等 2011；Universe Today 2015]。尽管地球上水资源丰富，但可用淡水资源仅占2.5%[USGS 2015],，且全球约20%的人口无法获得安全饮用水[岳和英 2011]。目前，世界主要地区的现代化进程以及人类活动密集的城市地区造成了严重水污染，这被认为是影响环境的主要问题之一[Derbew 和 Libsie2014]。因此，观测和检测水中的污染物至关重要。

水质描述了水的一般组成，参考其化学、物理和生物特性。水质监测（WQM）可被描述为一种定期采样和分析水体状况与特征的方法[Farrell‐Poe 2005]。WQM通常涉及对淡水水源的监控，例如河流、溪流、湖泊、池塘、泉水、水库、浅层或深层地下水、洞穴水、洪泛平原、水井和湿地，以确保水源能为饮用及其他人类和动物活动提供安全的水[Jiang 等 2009；Zhu 等 2010；Nasirudin 等2011]。世界卫生组织（WHO）已确定不同的水质目标，规定了水中某些化学物质的安全含量[WHO 2011],，而不同的水质监测系统旨在定期检测水质，以确保这些化学物质的浓度保持在安全限值内，并在其超出安全限值时发出警报。水质监测也用于工业用水的监控[Zhou 等 2012b]。水质监测项目主要应用于饮用水监控、废水处理和水产养殖管理[Jadhav 等 2016]。不同类型水质监测之间的主要区别体现在淡水水体的性质（即流动或静止）以及监测的深度（即表层或深层，例如水井和地下水）。

从20世纪60年代到2000年，水质监测主要依赖人工方法进行水样采集与分析，即由操作人员前往水源地采集一个或多个水样，并将这些样本运送至实验室进行后续分析。在此期间，水质监测的研究重点集中在通用框架上，包括确定监测目标、策略以及用于水质分析的具体技术，同时也关注网络设计，如选择需测量的水质变量、采样点和采样频率[桑德斯 1983]。一些研究人员强调了建立固定采样站的重要性，以便于接近水体并确保样本采集的一致性[斯特罗布尔和罗比拉德 2008]。其他研究则侧重于如何高效利用生成的数据，例如考虑将数据转换为有利于决策制定的格式的技术[桑德斯 1983；世界卫生组织 2011；斯特罗布尔和罗比拉德 2008；查普曼 1996]。这些传统的水质监测系统由于水体理化和/或微生物参数具有较高的时空变异性而存在多个局限性[卡特里库等人 2015]。此外，这种传统的人工水质监测方法还可能受到多种误差源的影响，包括样品采集过程中的人为错误（如样本交叉污染或误识别），以及后续分析和数据记录过程中产生的错误；样品采集和运输装置引入的误差（如用于样品采集和运输的容器类型、试剂和其他环境污染物的存在以及其他变量如温度）；以及实验室设备引入的误差（如仪器故障和校准错误）。在数据处理和报告阶段，可能会因统计错误、舍入误差或遗漏数值[van Niekerk 2004]而引入额外的错误。

从21世纪初开始，一些新技术被引入以解决上述局限性。特别是开发了新型传感器，利用光纤、激光技术、生物传感器、光学传感器和微电子机械系统（MEMS）来原位检测不同的水质参数[巴尔德瓦杰等人2015；萨瓦亚等人 2003],，同时引入计算技术和遥测技术以支持数据采集和监测过程。此外，还引入了新的方法，如通过卫星图像获取远程估算某些水质参数[萨瓦亚等人 2003]，以及通过互联网可视化水质参数的架构，用于监控湖泊、河流和其他水体[霍尔等人 2007]。这些系统的目的是通过引入自动监测点，进一步改进从固定采样站进行的人工水样采集，从而实现对水样的连续或定期采集与分析[格拉斯哥等人 2004；布尔乔亚等人2001；诺布尔和魏斯伯格2005；萨瓦亚等人 2003]。

WQM系统的进一步改进得益于无线传感器网络（WSNs）的出现，WSNs从21世纪初开始被用于水质监测，近年来随着设备和通信技术的进步而受到越来越多的关注。无线传感器网络已被证明在支持环境数据的采集、分析和传输方面非常有效。由于传感器节点的低成本以及由此带来的成本效益，能够在多个分布式采样点进行数据采集与处理，以及能够利用低功耗无线通信技术传输数据，使得决策者可以及时接收来自多个远程传感器设备的数据，因此将无线传感器网络应用于水质监测尤其具有吸引力。

在过去的10年中，许多研究人员已经提出并部署了用于水质监测（WQM）的无线传感器网络（WSN）（例如，泽纳罗等人[2009],、王等人 [2009],、杨和潘 [2010],以及阿尔坎达里等人[2011]）。利用在线平台自动分析水质数据以检测水质问题的做法也日益普及[Bourgeois 等人，2001；Hall 等人，2007；美国环保署2015a]。此外，许多研究人员表明，使用无线传感器网络进行水质监测可以克服多年来传统水质监测技术的一些缺陷。这些优势包括能够用低成本的分布式传感器节点替代可能陈旧（甚至过时）的昂贵实验室设备，以及能够在现场进行分析，从而无需将样本从监测点运输到实验室进行分析，节省大量人力和成本。此外，研究表明，使用无线传感器网络进行水质监测还可以减少培训人员采集和运输样本、进行实验室分析以及记录数据所需的时间和成本，而这些正是传统人工采样方法所必需的[Wang 等人，2009，2010；Silva 等，2011；Adamo 等人 2015]。

为了设计和部署用于监测淡水水源的无线传感器网络，需考虑多种因素，包括传感器节点的感知能力、通信类型（无线电或声学）、信号处理以及网络拓扑结构。无线传感器网络系统被用于监测淡水水源，并测量温度、pH值、浊度和溶解氧（DO）等水质参数[Rasin 和 Abdullah，2009；查姆韦2010；Nasser 等人 2013]。在水质监测中，传感器节点通过无线电通信技术进行地表水监测，或通过声学通信进行水下监测，可实现本地或远程通信。典型的水质监测系统包括SmartCoast——一种用于水质监测的多传感器系统[O’ Flyrm 等人 2007],，以及LakeNet——部署在圣母大学校园内圣玛丽湖的一个嵌入式无线传感器网络[Seders 等人 2007]。

本文对基于无线传感器网络的淡水水源（如河流、湖泊、池塘或水井）水质监测系统进行了深入综述。目前已有一些关于无线传感器网络在海洋环境监测（MEM）与感知[Albaladejo 等，2010；徐等人 2014],、水位感知[Loizou 和 Koutroulis 2016],、水管监测[BenSaleh 等人 2013],、水产养殖监测[Carroll 等人 2003],以及居民用水管理[Carboni 等人 2016]方面的文献综述。不同水质监测应用之间的属性/因素差异主要体现在监测系统的目标和水源规模上。这些差异导致了不同的网络拓扑结构和节点密度的选择，采用了不同的设备和传感器来监测不同参数，并集成了专门的处理技术。据我们所知，目前尚无文献综述全面呈现基于无线传感器网络的淡水水源水质监测系统的当前最新技术状况。

本文其余部分组织如下。在第2节中，我们概述了水质监测系统从手动、基于实验室的方法到当前最先进的基于无线传感器网络的水质监测系统的演变过程。在第3节中，我们描述了在引入无线传感器网络之前所使用的通用水质监测框架，因为这些传统系统构成了当前基于无线传感器网络的水质监测系统的基础。在第4节中，我们介绍了通常测量的水质参数以及能够感知这些参数的原位传感器设备。基于这些传感器设备的应用，在第5节中介绍了用于饮用水质监测的无线传感器网络。特别是，我们构建了一个基于无线传感器网络的水质监测通用框架，并描述了文献中提出的各类网络与通信技术、能量管理方案以及数据处理技术，以确保长寿命基于无线传感器网络的水质监测系统的实现。在第6节中，我们对当前使用无线传感器网络进行水质监测的最新技术进行了全面综述，重点指出了表征不同实现方案的关键设计选择。在第7节中，我们讨论了当前存在的开放性问题以及未来研究方向，以增强现有的基于无线传感器网络的水质监测系统。最后，第8节对全文进行总结。

水质监测系统的演变

在本节中，我们描述了水质监测系统如何从传统的手动实验室检测（TMLB）监控方法，发展到传统的现场实时测量（TMIS）监控方法，最终演变为近年来基于无线传感器网络的解决方案。

多年来，水质检测的流程遵循一个简单的工作流，即通过人工方式采集水样，然后将这些样本运送到实验室进行分析，以检测化学物质和微生物污染物[桑德斯 1983；斯特罗布尔和罗比拉德2008；Bhardwaj 等人 2015]。尽管如图1(a)所示的基于时间序列和机器学习的监测方法能够提供足够的水质监测能力，并已使用多年，但它也存在多个局限性。首先，该方法需要使用专用设备和专业人员对从水源采集的样本进行质量评估。其次，由于依赖人为操作以及需要将样本从水源运输到实验室进行分析，可能导致质量控制措施缺失，且耗时较长。第三，样本分析往往基于过时或陈旧的设备[van Niekerk，2004； Bhardwaj 等人 2015]。第四，该方法在系统的设计与实现方面涉及高昂的时间、人力和资源投入成本，还包括建设固定数据采集平台的成本、基于实验室的传感器硬件的成本以及后续系统维护的成本[联合国 2005]。第五，由于数据采样频率可能不足，难以基于历史数据开展趋势分析，此外由于人工流程的存在，数据可能在任意时刻丢失。

参与数据采集和记录。第六，由于无法在短时间内连续采集和检测样本，因此很难确定水质变化情况 [Strobl 和 Robillard 2008]。这些局限性促使人们转向一种更可靠的水质参数获取方法，以测量水质。

特别是为了应对TMLB WQM方法的一些局限性，开发了新型原位传感器，用于在野外实时测量水质参数，从而推动了TMIS WQM方法的发展。在此过程中，如图1(b)所示，人工用户将原位传感器带至水源地，现场测量某些参数。近年来，适应TMIS的更先进技术考虑了不同形式的远程水体传感，例如利用飞机或卫星捕获图像以进行分析、使用光学传感器对水生环境进行原位监测[墨菲等人 2015], ，以及采用MEMS传感器在水源地采集水质参数[Bhardwaj等人 2015]。尽管这些技术能够实现现场水质参数的获取，但仍未能满足对水源进行连续监测的需求。此外，大多数情况下它们无法实现反馈控制，以便根据初步分析结果获取新数据。

一种现代的水质监测方法应克服传统手动实验室检测和现场实时测量水质监测方法的缺点，并满足以下目标：（1）实现高灵敏度和选择性，（2）能够实时并在现场检测水质参数，（3）提供对水体的分布式感知，并支持对分布式传感器数据的本地分析，（4）具备长使用寿命。

由于这些原因，研究人员已开始将无线传感器网络视为水质监测的一种替代解决方案。在图1(c)中，我们展示了基于无线传感器网络的水质监测方法。

近年来，具有无线通信能力的低功耗传感器设备已广泛用于环境感知与监测，因为它们能够实时采集分布式传感器的数据；对数据进行本地处理；具备坚固性；并能够自配置、自供电以及自主运行[埃斯特林等 2001；亚达夫等 2015；钟和柳 2015]。使用无线传感器网络进行环境监测的一个主要优势是，其运行无需人员在场或干预[奥弗林等 2007；张和张 2011],，因此传感器可部署在人类难以进入或不便到达的区域。然而，其要求是网络应能及时提供和传输数据[陈等人 2011]。

在接下来的章节中，我们将讨论最先进的基于无线传感器网络的水质监测系统，首先概述基于时间序列和机器学习的监测方法在水质监测中的应用，然后介绍使用原位传感器的现场实时测量方法的发展，最后探讨提供水质参数实时连续监测的基于无线传感器网络的系统。

基于时间序列和机器学习的水质监测

为了获取并利用关于水质总体特征的可测量且有意义的信息，如图2所示，基于传统方法的水质监测系统的设计通常分为六个阶段：网络设计、样品采集、实验室分析、数据处理、数据分析和信息利用[桑德斯 1983；Strobl 和 Robillard 2008]。

网络设计包括三个主要活动：采样点识别、水质参数（或变量）的选择以及用于测量这些参数的实验室传感器，还有采集水样以确保一定检测精度的采样频率。因此，在网络设计阶段，主要目标是确定需要从水样中检测的内容，以及确定这些水样的采集地点、时间与频率 [Bartram and Ballance 1996]。

样品采集阶段包括确定特定采样技术、在采样点可进行的测量以及用于在运输至实验室分析过程中储存与保存样本的技术。需要注意的是，每个水质参数都需要选择一种采样方法，该方法可能与其他变量所用的采样方法不同，或在同一参数但不同位置的情况下也有所不同[联合国 2005]。

实验室分析是水质监测过程的核心活动。这是一项复杂的任务，涉及多个物理、化学和生物程序，以利用样品采集阶段收集的水样来确定网络设计过程中定义的水质变量。此外，操作性程序、质量控制与保证以及数据记录是实验室分析阶段的其他重要操作。

水质监测框架中的最后三个阶段涉及数据处理、数据分析以及最终的信息利用。在数据处理阶段，接收到的数据会被筛选、验证并存储，以供后续使用和/或报告给管理部门用于决策。在数据分析阶段，采用基本描述性统计、回归分析、水质指数、质量控制解释、时间序列分析以及水质模型对数据进行分析。最后，在信息利用阶段，定义适当的数据格式和操作流程，以利用数据分析生成的信息[桑德斯 1983；Strobl 和 Robillard 2008]。

为实现监测项目的目标，必须严格遵循前三个阶段（即网络设计、样品采集和实验室分析）的一般准则。这一点极为重要，因为后三个阶段在很大程度上依赖于监测框架前三个阶段的执行情况。本质上，水质监测旨在从水源获取数据，从中提取特定信息，并最终利用这些信息高效管理水资源 [Strobl 和 Robillard 2008]。

水质监测（WQM）历来被视为一系列运行活动，旨在评估水样参数是否符合特定数值，这些数值已被证明可表明健康/安全的水质。多年来，已提出了多个指南和标准以支持水质监测。例如，Chapman [1996], 提供了关于水质监测的广泛指南，特别关注从采样地点到实验室分析过程中的数据处理、数据质量控制和数据传输。此外，还描述了不同类型的水体（如河流、湖泊、水库和地下水），并考虑了它们各自的物理、化学和生物特性。

同样，Bartram和Ballance [1996]指出，水质监测的要求应包括明确水质分析的目的和目标，然后确定采样点和采样频率以实现这些目标。此外，本文还讨论了所采集水样的实验室分析、储存与安全的详细信息。作者还提出了一些关于各种检测方法以及处理所获取水样时应遵循的质量保证程序的指导方针。遵循这些指南，可以确定水样的物理、化学和生物特性，并确保水质监测过程取得满意的结果。

瓦格纳等人[2006]提供了有关站点选择、现场操作、校准、记录计算和报告的附加指南，以促进水质监测过程的设计。

从上述关于基于传统方法的水质监测系统的研究讨论中可以看出，这些研究主要关注网络设计（例如采样频率与时序）、样品采集、数据处理、检索与传输的过程以及数据存储。在这方面，我们注意到设计阶段主要受待分析参数的数量以及样本采集频率的影响。此外，待采样的参数和采样频率均取决于实验室分析所用的设备。

用于测量水质参数的传感器

已有大量研究致力于确定用于判断水质的不同参数以及能够测量这些参数的传感器。本节重点介绍已被研究的各种参数

传感器设备的演进

用于水质监测的传感器设备已从传统的基于实验室的传感器（如电位法、电导法、质谱法、离子选择性电极和安培传感器）发展为能够在现场对水质参数进行实时测量的原位传感器，例如生物传感器、光纤传感器、芯片实验室传感器、电磁波传感器、荧光检测和红外（IR）传感器[Korostynska 等，2013；Storey 等 2011]。当前用于监控水质参数的传感器设备被称为无线传感器节点，不仅能够原位测量水质参数，还具备本地处理和传输测量数据的能力。

用于水质监测的原位传感器在安装到监测站/站点之前，必须在实验室进行校准。理想情况下，这些传感器在野外也应易于校准。根据表II中列出的标准指南，必须对这些传感器的数据进行处理，以确保达到可接受的质量。因此，这些传感器最好能提供标准且用户友好的数据报告格式，以便于验证和发布数据，使其以便于公众使用或分析的形式公开[Wagner et al. 2006]。两个已发布供公众使用的水质数据的著名机构是美国地质调查局（USGS）[USGS 2015]和联合国全球环境监测系统（GEMS）[United Nations2005]。

用于测量不同水质参数的标准传感器可从多家制造商处商业采购（例如，ATI分析技术公司 [2016],CENSAR技术公司 [2016],哈希 [2016],原位[2016], Libelium [2016], S::can[2016],技术协会[2016], YSI公司 [2016],和扎普科技 [2016]）。一份常见的商用可用水质传感器及其功能列表如下

无线传感器节点

无线传感器网络扩展了原位监测系统的能力。尽管传统原位系统能够实现现场分析，但仍需要人工将收集的数据运输到远程办公室或控制中心进行进一步分析和处理。无线传感器网络实现了这些数据的自动传输，并在某些情况下提供反馈机制，以优化数据采集的粒度。

通常，一个无线传感器节点由传感器单元、接口电路、处理器、收发系统和电源单元[杨等人2002；杨和潘2010；王等人2010],组成，如图3所示。

目前有多个商业可用的无线传感器节点可用于测量水质参数。这些无线传感器节点设计用于适应多种应用场景，从对水质参数的短期或点采样，到长期无人值守监测和分析。此外，还有一些设计为可在水面漂浮的传感器，例如配备流量控制装置和微型湿实验室的浮标，可用于采集水样进行分析 [Burke 和 Allenby 2014]。

表III列出了不同类型的商用传感器。根据传感器能够检测的水质参数数量，这些传感器被分为单参数和多参数两类。多项研究还提出了使用专用硬件设备来支持无线传感器节点进行水质参数测量。这些设备包括自主水下航行器（AUV）[、詹等人 2009],、机器鱼[、 Shin 等人 2007],、无人气垫船[、开津等人2011],、小型船[、图纳等人 2013],以及数码相机[、Goddijn 和 White 2006]。这些专用硬件技术的特点及其优缺点的相关细节汇总于表IV中。

基于无线传感器网络的水质监测

在本节中，我们对基于无线传感器网络的水质监测系统进行了概述。首先，我们从图2所示的TMLB框架出发，确定了利用无线传感器网络的水质监测系统的通用功能框架。然后，我们讨论了文献中提出的用于实现基于无线传感器网络的水质监测系统中通信、能源管理和数据处理的不同技术。

无线传感器网络框架

在考虑将无线传感器网络用于水质监测时，如图2所示的传统水质监测框架可以分为两个主要活动，如图4(a)所示。第一个活动由无线传感器网络在现场执行，包括功能data

参数数据采集、处理和传输（DAPT）。当使用无线传感器网络时，DAPT被视为一个统一的过程。为支持DAPT，将传感器设备分布在水体（例如河流、湖泊或地下水）周围，从而能够在不同的空间位置以固定的时间间隔进行采样。收集的数据可在传感器节点上进行本地处理，然后传输到靠近传感器节点的本地监控站，在该站点对来自多个分布式传感器节点的所有数据进行进一步处理。在节点上进行本地数据处理会对能耗产生影响。在本地监控站（或基站），经过处理的数据可通过远距离通信技术（例如蜂窝网络、WiMax、卫星）传输至远程监控站的终端用户，或者存储在本地监控站的本地数据库中，等待用户到现场收集数据。其他用于数据传输的系统还包括自动车辆和卫星。下一阶段是数据处理、存储和检索（DPSR）操作，在基于无线传感器网络的系统中，这一阶段通常完全自动化。图 5展示了一个遵循此框架的基于无线传感器网络的水质监测系统的示例。

或者，可以通过关注构成系统的不同模块来描述之前提到的基于无线传感器网络的水质监测框架。

为此，图4(b)展示了由四个功能模块组成的无线传感器网络（WSN）流程，这四个模块代表了系统需要执行的主要操作，即数据采集、过滤/处理、数据传输以及最终分析、存储和报告。在第一个模块data acquisition中，空间分布的无线传感器节点以周期性间隔从水源采集样本。使用多个分布式传感器进行数据采集可提高准确性，因为来自不同传感器的数据（以及从空间上分布的不同区域采集的样本）可用于分析。此外，可以设置从传感器采集数据的频率，以满足水质监测目标。

在第二个模块中，过滤/处理，对采集阶段收集的样本进行处理。该阶段需要专门的计算，并受益于能够在本地执行计算密集型操作的设备。在此阶段实现了用于检测所需水质参数的过滤技术和高效算法。对于数据处理，提出了两种主要方法：节点内独立处理 (InP) 和协作任务处理 (CTP)。InP 是指节点对其自身的样本进行处理，可以是单个样本或随时间累积的样本。而 CTP 是指邻近节点之间共享数据，并对来自不同节点的空间分布的样本进行联合处理。无线传感器网络 (WSN) 可同时利用 InP 和 CTP，使各个节点首先在本地处理其数据，然后将处理后的数据与邻居节点共享，以进一步实现 CTP。通常，在需要了解水体状况时，CTP 提供的是整体或平均值，而通过 InP 获得的数值则反映特定位置的水质情况，因此能够检测到污染源的位置。

下一个功能模块是数据传输，它描述了数据从源端传输到最终目的地的方式。数据传输在很大程度上依赖于网络架构。路由协议的选择及其效率成为重要的考虑因素。可用于此的多种技术包括ZigBee、WiFi、WiFi直连、LTE、全球移动通信系统或WiMax。

基于无线传感器网络的水质监测流程的最后一个模块包括数据分析、存储和报告。在此阶段，系统执行一些额外的计算，并对无线传感器网络收集的数据进行组织和分类。数据还可以通过离线存储介质、在线存储介质和/或云进行存储。随后，数据以图表、图表和表格的形式呈现给用户。

在水质监测系统中利用无线传感器网络基础设施，能够克服传统人工水质监测系统的局限性，因为（1）无线传感器网络可使传感器固定安装以采集一致的样本，（2）水质可根据需要进行高频次采样，（3）水质测量数据可传输至终端用户，实现水质的实时分析，以及（4）终端用户的反馈可根据需要动态调整采样频率，以满足更多或更少测量的需求 [巴特拉姆和巴拉恩斯 1996；Wagner 等，2006；斯特罗布尔和罗比拉德2008；世界卫生组织 2011]。

网络通信

通信网络的设计是基于无线传感器网络的水质监测系统的一个重要方面。网络架构可分为两个主要部分：（1）本地网络通信，即从传感器节点向本地监控站（或基站）传输数据；（2）远程网络通信，即将数据从本地监控站传输到远程监控站，以便用户访问数据。

在本地网络通信中，通常使用ZigBee、WiFi和WiFi‐Direct等无线通信技术。根据传感器与本地监控站的空间位置，可采用传感器节点到本地监控站的直连通信，或通过多跳通信（将数据从一个传感器通过其邻居节点传输至本地监控站）的方式。当采用多跳通信时，可使用基于簇的方法，其中传感器节点形成以簇头为核心的本地簇，先将数据发送给各自的簇头，然后由簇头单独或聚合后发送至本地监控站。已提出多种不同的本地网络通信系统 [Nasirudin 等人 2011；陈等人 2011]。

在远程网络通信中，远距离通信技术（如蜂窝网络（LTE、第三代移动通信、全球移动通信系统、GPRS）和WiMax）被用于将数据从本地监控站传输到远程监控中心或云（见图5）。多项研究已提出了远程网络通信系统的应用（例如，Peng [2009], Yang 和 Pan [2010],岳和英 [2011],阿尔坎达里等人[2011],卡佩拉等人 [2013],以及 Katsriku 等人[2015]）。

表V展示了已用于本地通信（WiFi、ZigBee和WiFi直连）以及远程通信（射频模块、 WiMax、LTE和全球移动通信系统）的各种无线技术的特性。WiMax、全球移动通信系统和LTE等地面通信标准覆盖范围在5至100公里之间，适用于水质监测环境中的远程监控。对于本地监控，ZigBee、WiFi和WiFi直连通常用于较短距离，范围为50至200米。此外，表VI提供了专门为基于无线传感器网络的水质监测系统提出的多种不同通信与网络架构的概述。在水质监测中尚未充分探索的其他技术包括水下通信技术，如声学通信和光通信。这些技术可支持水质监测通信的高性能。例如，声学通信可实现远距离、低速率的通信，而水下光学通信在几米范围内具有非常高的速率[葛和王2016；阿基尔迪兹等 2016]。无线电在淡水水源中的通信距离大于10米，而在海洋水源中的通信距离介于10至100米之间。声学通信跨度可达数千米，而光学通信的距离范围为10至100米[葛和王2016]。

目前，据我们所知，关于实际网络中水质监测（WQM）服务质量（QoS）的性能指标（如吞吐量、延迟和安全）方面的报道还很少。过去十年的研究以及近年来在用于水质监测的无线传感器网络（WSN）领域的研究主要集中在从传感器节点收集数据并将其存储到数据库中。一项此类工作是设计并部署一种利用无线传感器网络在河口收集数据的智能系统，其中使用服务器从多个节点请求和收集数据，并将其存储在数据库中[Parra 等人 2015]。类似地，Nguyen 等人[2015]提出了一种基于普适无线传感器网络的节能型环境监测站及数据采集网络的设计。在这项工作中，来自传感器节点的不同气候参数通过传感器网络发送至基站。基站接收来自传感器的数据，进行数据处理，并通过GPRS/3G数据网络将数据包传输至远程监控中心。另一项相关研究见于Ge和Wang[2016],的工作，他们在中国的一条地下河中提出了一个用于水质监测的节能网络。在该研究中，作者通过重点分析网络构建阶段、数据采集阶段和传输阶段的节点能耗，对网络通信架构进行了评估。网络中的每个节点被分配了不同的节点编号，其结果表明，在数据采集和传输阶段的最大能耗出现在节点编号最大的节点上。

能源管理

在设计基于无线传感器网络的水质监测系统时，一个关键问题是如何为设备供电以及采用何种技术来管理随时间推移的功耗。具体目标是实现一个能够持续运行而无需频繁更换电池的系统。支持基于无线传感器网络的水质监测系统持续运行主要有两种设计方法：（1）通过可再生能源（如太阳能、风能、射频和水能（流动水））收集能量，以增加无线传感器节点可用的能量；（2）采用占空比循环、功率控制、节能路由协议、唤醒无线电和低冲突通信等技术，降低无线传感器节点的能量消耗。

能量收集是实现长寿命基于无线传感器网络的系统的关键技术。许多方法已被提出用于采集环境能量，并将采集的能量与存储在固定电池、可充电电池以及超级电容器中的本地能量相结合。此外，多个研究人员已提出使用混合系统，结合太阳能和射频能量等可再生能源以及传统电池技术，为基于无线传感器网络的水质监测系统中的传感器供电[王等人， 2010；钟和柳 2015；阿姆鲁塔和萨蒂什 2013]。由于传感器部署在恶劣环境中，满足水质监测系统中传感器节点的能量需求尤为具有挑战性。以下是为基于无线传感器网络的水质监测系统中使用的传感器节点供电而提出的各类能量收集系统的概述，如

表七 能源和电源管理方案 电源 电源管理方案 网络性能
| 电源 | 电源管理方案 | 网络性能 | 参考文献 |
| — | — | — | — |
| 太阳能板和可充电的电池 | 采样率小（每 day) | 系统持续工作全年通过 | 王等人 [2010] |
| 太阳能板和可充电的电池 | 在板太阳和可能充电电池，取决于阳光量 | 未指定 | 阿姆鲁塔和萨蒂什 [2013] |
| 太阳能板和可充电的电池 | 未指定 | 系统持续工作 在阴天期间大约持续100小时 晴天时约30 天 | Mo等人 [2012] |
| 太阳能板和可充电的电池 | 占空比循环将 如果将传感器进入深度睡眠 没有背景进程 | 未指定 | 岳和英 [2011] |
| 太阳能板和可充电的电池 | 本地处理（时间平均）以减少数据传输 | 本地处理显著增加系统寿命 | 钟和柳 [2015] |
| 太阳能板和可充电的电池 | 四个传感器模式的操作状态：活动状态、休眠状态，发送和接收 | 电池大部分时间充满电，从而提高网络性能 | 卡佩拉等人 [2013] |

如表七所示，为实现预期性能目标而选择的电源管理方案和网络配置。

除了开发为传感器节点电池充电的能量收集技术外，研究人员还致力于降低节点的能耗。一种减少传感器节点能量耗散的方法是采用占空比循环，即在传感器节点不进行感知或传输数据时将其置于极低功耗的睡眠模式[岳和英 2011]。已有多种技术被提出以支持传感器节点的唤醒，包括周期性唤醒和按需唤醒。

功率感知协议和通信技术被用于确保基于无线传感器网络的水质监测系统具有长寿命。例如，为确保传感器设备的最小功率使用，Alkandari 等人[2011]中描述的系统将网络组织成簇，其中簇头节点通过 Sphelar EIPV 太阳能收集模块供电。利用这些模块，簇头能够从环境中收集足够的能量，以支持其在网络中的繁重角色（例如，接收、重传和处理整个簇的数据）。为了最大化网络寿命并提高性能，采用了一种固定或静态的基于簇的网络拓扑结构。

Shu [2016] 讨论了基于无线传感器网络的水质监测（WSN‐based WQM）环境中的电源管理方案。在此，作者提出通过使用强化学习技术（即自感知调度）动态调整传感器采样率来适应功耗。本文提出的休眠与唤醒策略可在单个节点或整个网络范围内实施。在节点层面，所提出的方案包括电池状态
感知、数据标准差和混合式方法。在考虑整个网络时，所提出的技术侧重于节能路由和拓扑控制。

一种名为水下聚合路由算法（UARA）的聚合路由算法由詹等人[2009]提出，旨在延长自主水下航行器（AUVs）的使用寿命。这些自主水下航行器（AUVs）用于收集传感器数据，同时延长传感器节点的寿命，因为传感器节点和自主水下航行器（AUVs）的电池电量都是有限的。（在水下，电池无法通过能量收集进行充电）。所提出的路由协议利用自主水下航行器当前位置的信息，优化从传感器到自主水下航行器（AUVs）的路径，以最小化数据通信的总能量耗散。研究表明，与不利用自主水下航行器（AUVs）当前位置的传统静态路由协议相比，通过所提出的协议可以获得显著增益[詹等人 2009]。

在卡佩拉等人[2013],的研究中，提出了一种用于对西班牙图里亚河中的硝酸盐进行连续原位监测的无线传感器网络（WSN）的开发。在此实际应用中，采用了离子选择性电极（ISE）换能器以及太阳能板进行能量收集。为了减少能量消耗，作者提出了使用数据融合（或聚合）的方法。为确定系统能耗，作者在图里亚河进行了实验。在该实验中，传感器节点保持在低能耗模式下，直至下午6点，以便在太阳辐射最强的白天时段通过相应的太阳能板尽可能将电池完全充电。在上述时间点，传感器节点由实时时钟（RTC）唤醒，执行硝酸盐测量，并将数据传输至链中的邻近传感器节点（或在存在直连链路的情况下传送到网关）。随后等待数据确认回应。此过程完成后，传感器节点再次进入低能耗模式，直到下一个运行周期（次日）[卡佩拉等人2013]。作者还描述了他们所开发的太阳能收集模块，该模块可提供足够的能量，使传感器节点能够永久运行而无需人工干预。在实验中，传感器节点被置于ISE传感器和实时时钟的不同工作模式（活动状态、休眠状态、发送和接收）下。他们所采用的太阳能板体积较小，并配有双缓冲区，可将电能同时存储于可充电电池和超级电容器中。作者通过实验测试了该模块，以验证该太阳能板的能量供给能力，并在采样期间验证了能量收集系统模块的性能。实验结果表明，在传输之前，即使在太阳辐射较少的日子里，电池电量仍可充至约100%。而在另一场景下的电池测量（传输刚结束后）显示，当需要重传时，超级电容器的电量并不总是足够支持重传所需的能量，因此传感器节点必须使用可充电电池中存储的能量。然而，在所有测量结果中，电池电量始终维持在95%以上[卡佩拉等人 2013]。

在基于无线传感器网络的水质监测系统中，能量消耗仍然是一个关键问题。正如徐等人[2014],所述，用于水质监测的无线传感器网络应智能地管理电池，从环境中收集能量，并在节点级别实施能量管理方案。然而，只有少数参考文献详细介绍了能量管理方案[徐等人 2014],，并且如前所述，在水质监测系统中，大多数现有研究采用了占空比循环、唤醒无线电和数据融合方法来减少能量消耗。

数据处理、存储和检索

无线传感器节点收集的数据可以在多个位置进行处理：在无线传感器节点本地、在本地监控站以及最终在远程监控站。处理算法取决于所收集参数的类型。此外，为支持水质监测系统的目标，必须能够对数据进行存储和检索，以便进一步处理或分析。

数据处理

在水质监测中，对水质参数进行实时感知的概念已在世界范围内得到广泛认可。从数据管理的角度来看，这种做法可以在合理的时间内实现对水质参数（物理、化学和生物）的连续监测，从而为数据处理和原始数据验证策略的制定开辟了新的机会，以将其转化为有用的信息。然而，当前针对基于无线传感器网络的水质监测系统的数据处理研究通常并不专注于特定算法，而是侧重于回答以下问题：(1) 为什么要收集该水质参数？(2) 感知和传输的数据类型是什么？(3) 数据的感知和传输频率如何，以及何时需要使用这些数据？(4) 我们如何处理和保障数据安全？(5) 哪些数据感知技术和算法适用于数据收集以实现最佳性能？(6) 数据存储在何处？

用于水质监测的传感器是能量受限的，这就需要开发节能的数据聚合/处理方案以延长网络寿命。目前已经提出了多种不同的节能数据聚合/处理方案。例如，王等人[2016]提出了一种基于簇的水下声学传感器网络的分布式压缩感知理论，该理论考虑了时空相关性，以最小化传感器节点在数据采集过程中的总能耗。卡佩拉等人[2013]也提出了一种类似的数据融合算法。

在过去，在引入无线传感器网络（WSN）用于水质监测（WQM）和水质参数的在线监控之前，数据由技术人员人工记录并解释[Storey et al. 2011]。计算也由人工完成，这意味着无法对水中的污染物做出快速响应，公共卫生保护机构也无法获得实时信息。水质监测过程在很大程度上依赖于所收集数据的时间相关性。因此，在实时检测水质问题时做出适当且及时的响应对于水质监测至关重要[Storey et al. 2011]。计算机硬件、软件和网络的进步已被引入水质监测过程中，以支持数据处理、适当的分析、文档记录和报告。特别是，云计算技术因其能够轻松支持报告生成，可成功应用于水质数据处理。这些报告甚至可以由无线传感器网络管理系统直接发布，从而帮助决策者快速制定适当的策略来维持水质。

感知数据可以在三个不同层次进行处理[杨和潘2010；岳和英 2011]。第一层是在传感器节点，其次是本地监控站，最后是远程监控站。这些计算层次的本质在于支持趋势分析，并通过观察水体中污染物浓度较高的区域来确定污染源。之所以可行，是因为传感器节点分布在水体的不同位置，因此每个传感器节点都会在不同时间间隔采集测量参数并进行处理。例如，在传感器节点上使用有限元分析（FEA）来处理收集到的数据，并对水体污染水平做出知情决策[阿尔坎达里等人 2011]。本地监控站和远程监控站的处理则用于完成数据处理周期和趋势分析。

数据存储与检索

多位作者为基于无线传感器网络的水质监测系统中的数据存储与检索提供了不同的方案。该任务往往倾向于水质监测过程中的一个重要方面是设备的能耗，因为设备消耗的能量在很大程度上取决于需要采集的数据量以及数据采集的频率，同时也影响水质监测过程的质量。许多现有的实现方案依赖于本地节点上的存储卡进行数据存储，而远程报告则由本地监控站发送的专用命令触发[奥弗林等 2007；Regan 等 2009；江等 2009；Ritter 等人2014]。尽管这种延迟容忍数据收集方式不允许对水质测量进行实时访问，但在某些情况下，由于其具有较高的成本效益，被认为更加方便[Ritter 等人 2014]。为了降低数据传输的能耗，Yang 和 Pan [2010]提出了一种数据融合技术，能够减少需要传输到远程监控站的数据量。

远程监控中心依赖数据库管理系统来存储水质数据。在当前的实施中，这些数据库大多是国家级数据库，通常可在线访问。例如，GEMS计划致力于通过其数据库（即全球水质数据与统计（GEMStat）[United Nations 2005]）提供具有最高完整性、可访问性和互操作性的环境水质数据和信息。另一个数据集由美国地质调查局（USGS）[2015]运营。需要注意的是，这些数据库仅用于存储获取的数据，正如最近一项研究所指出的，随着时间推移，这些数据的访问活跃度逐渐降低[Dong et al. 2015]。因此，有必要探索对收集的数据进行实时趋势分析的方法，并持续将其与多年来存储在存储库中的历史数据进行比较。在此背景下，Sandha et al.[2016]最近提出了一种集成历史与实时水质数据的通用平台。

实现基于无线传感器网络的水质监测系统 TEMS

使用无线传感器网络进行水质监测的想法始于21世纪初，自那时起，基于无线传感器网络的水质监测实现数量不断增加。大多数提出的系统更多地代表了实验室可行性测试，而非在环境中完全功能化部署。然而，目前关于该主题的研究工作提供了自动水质监测系统的不同组成部分及其局限性的完整概述。接下来，我们重点介绍表征不同实现方式的关键设计选择，然后描述四个选定实现方式的细节和局限性，这些实现方式遵循第5.1节中所述的基于无线传感器网络的框架。

已有多个基于无线传感器网络的水质监测系统在澳大利亚[Silva 等，2011；Rao 等人 2013],中国[Jiang 等 2009；Jin 等 2010；王等人2011；岳和英 2011],塞浦路斯[哈吉米蒂斯 等人 2009],科威特[阿尔坎达里等人 2011],希腊[拉普西斯等人 2015],印度[维尔马和普拉奇 2012；阿姆鲁塔和萨蒂什 2013；Wagh 和 Rao，2014；文等 2015],印度尼西亚[维兰托等人 2015],爱尔兰[奥弗林等 2007；里根等人2009；O’Connor 等人，2012年；Garcia 等，2012；墨菲等人 2015],马拉维[泽纳罗等人 2009],马来西亚[拉辛和阿卜杜拉 2009],墨西哥[Curiel 等人 2016],秘鲁[Ritter 等人2014],葡萄牙[波斯托拉切等人 2014],坦桑尼亚[福斯廷 等人 2014],土耳其[图纳等人 2014],以及美国[杨等人2002；Seders 等 2007；Burke 和 Allenby 2014；孙等人 2016]进行了测试或部署。这些系统的详细信息汇总于表VIII和IX中。

除了这些实施之外，中国[杨和潘2010；陈等人 2011],印度[Verma 和 Prachi 2012],沙特阿拉伯王国[Aleisa2013],以及赞比亚[Chaamwe 2010]的研究人员描述了当前水质监测的局限性在其所在地区采用的实践，并提出了通过采用WSN技术实现WQM自动化的理念及其优势。

这些不同的实现方案都认同一种通用的基于无线传感器网络的水质监测框架，该框架包括使用无线传感器网络、本地监控站（或基站）以及远程监控站，如第5.1节所述。然而，大多数现有解决方案仅关注本地监控网络（即无线传感器网络和本地监控站）的设计与实现，要么通过实验室可行性测试[查姆韦2010；王等人2011；陈等人 2011]，要么通过实地部署[Seders 等 2007；奥弗林等 2007；孙等人 2016],以及部分参考文献实际上包含了与远程监控站的最终互连[杨和潘 2010；Silva 等人，2011年；Alkandari 等 2011；O’Connor 等人，2012年；福斯廷等人 2014]。多个研究提供了在计算机屏幕上显示或通过短信或电子邮件发送给决策者的自动化预警信号。

几乎所有作者都描述了传感器硬件（即微控制器、通信接口、水质参数探头）、网关和远程中心（如个人计算机）的设计，以及各个组件所使用的软件。对于其中一些实现，还提供了有关通信架构设计的更多细节。以及协议[Jiang 等 2009；Wang 等 2011；陈等人 2011],电源管理方案[里根等人 2009],监控中心的数据处理与可视化[阿尔坎达里等 2011；Rao 等 2013；阿姆鲁塔和萨蒂什 2013],以及如何使系统适应不同的测试/部署条件[Seders 等人 2007]也有所涉及。

关于传感器节点所使用的硬件，值得注意的是，从2010年代初开始，无线传感器网络社区传统上使用的硬件已发生显著转变，从早期的 MICA2 节点[Seders 等 2007；王等人 2011],、Sun SPOT 平台[泽纳罗等人 2009],、Libelium WaspMote[拉普西斯等人 2015],或定制架构[Jiang 等 2009；王等人 2011],，逐渐转向基于 Arduino 的架构，例如 Arduino Uno[Curiel 等人 2016]和 Arduino Mega[Rao 等 2013]。

无线传感器网络（WSN）中用于数据组网的主要通信技术是ZigBee（或有时简称为IEEE 802.15.4），多位研究人员描述了与其他通信技术相比，ZigBee在使用上的优势和便捷性。然而，一些实现依赖于水下声学通信[杨等人 2002]或WiFi[拉普西斯等人 2015],，或考虑通过 GSM/GPRS通信实现每个单独传感器与远程监控站之间的直连[Zhou 等 2012a； Hadjimitsis 等 2009；Rao 等人 2013]。将采集的数据从本地传输到远程监控站是通过蜂窝网络通信完成的，通常使用GPRS[Hadjimitsis 等 2009；Jiang 等 2009；王等人 2011 2016], 3 2012 2013 2014 [ 2011 2012], 4 [ 2013]；加 西亚等人；卡佩拉等人；福斯廷等人；孙等人 G 阿尔坎达里等人；奥康纳等人或G Rao 等人。

不同实现所使用的通信技术的更多细节在第 5.2 节中提供。关于测量参数，几乎所有实施方案都包含了温度和pH值。此外，许多实施方案还报告了溶解氧、电导率和浊度的信息，而一些专业化的实施方案还研究了氧化还原电位（ORP）[Rao 等 2013；Ritter 等 2014；Burke 和 Allenby 2014；文等 2015],以及盐度[Jin 等 2010； Burke 和 Allenby 2014]或氯浓度[Alkandari 等 2011；拉普西斯等 2015],磷酸盐[奥弗林等 2007；王等人 2011],硝酸盐[王等人2011；图纳等人2014],或蓝绿藻[墨菲等 2015]。

为了将图5所示的架构与现有实现相关联，我们重点介绍了在印第安纳（美国）[Seders 等人 2007],、马拉维 [泽纳罗等人 2009],、中国 [杨和潘 2010],以及得克萨斯 （美国）[孙等人 2016]部署的四种基于无线传感器网络的水质监测系统的实现。针对这些实现，我们考察了作者如何开发第5.1节中描述的基于无线传感器网络的水质监测框架的各个组件。具体而言，我们介绍了所选的用于测量的水质参数、确定采样频率和样本量所采用的方法、所使用的网络架构和数据通信方法、执行的数据分析类型、数据评估和展示方式（例如以地图、图表和图形的形式），以及最终用于存储数据以便终端用户访问的方法。

LakeNet（美国印第安纳州）

The 首fi个实现是Seders等人[2007]提出的工作。LakeNet是一个集成的传感器网络，专注于湖泊和湿地环境中的水质感知，于2005年秋季在圣母大学校园的圣玛丽湖部署，用于检测温度、pH值和溶解氧的变化。

使用 MICA2/MDA300（MDA300 是一个小数据采集模块，连接到三个传感器探头，而 MICA2 是与 MDA300 相连的无线电/处理器）传感器模块采集数据样本，并进行传输通过频率为433兆赫的无线电波传输数据。在此实现中，网关节点连接到笔记本电脑，并每天运送到现场以获取采样的数据。当从连接到笔记本电脑的网关发出命令时，该命令会通过自组织网络传播。传感器数据随后从无线传感器网络路由回网关节点。根据这种方法，当传感器无法直接与网关节点通信时，会形成一个多跳网络，在到达网关（即笔记本电脑）之前通过多个传感器中继数据。

使用两节D型电池（在5伏特下提供2000毫安时的电流）为MICA2/MDA300供电，并使用12伏电池为三台传感器探头供电。在此实现中，无线传感器网络自主收集数据，但研究人员必须亲自访问现场以获取和处理测量结果。

在10天期间进行了一项包含18个传感器探头的测试，以收集pH值、溶解氧和温度数据。传感器数据以10到15分钟间隔进行采集，从而实现了电池的持续运行（附加测试显示最长寿命周期约为2周）。在此实施中，节点被部署成两行。每行内传感器相距约2米，两行之间间距约1米。部署在水中的传感器节点与网关（笔记本电脑）之间的通信距离约为30米。从不同传感器收集的数据在网关节点处聚合，并以图表形式呈现给用户。

水质广域网（马拉维）

在第二种实现中，泽纳罗等人[2009]介绍了他们在马拉维部署的用于水质监测的集成无线传感器网络的实现。该网络架构采用三层架构设计，包括水质传感板层（数据采集）、无线传感器节点层（数据传输）和无线网关层（数据存储）。作者对太阳微系统公司的小型可编程对象技术（Sun SPOT）架构进行了改进，并增加了一个称为网关层的组件。Sun SPOT硬件平台由基于Java的无线传感器节点组成，采用现成组件，体积小，具有模块化架构。Sun SPOT套件包含两个自由范围Sun SPOT单元和一个基站单元（无电池板）。基站单元通过无线方式与自由范围单元通信，并通过USB连接将数据流传输至[Sun Microsystems 2007]。系统设计的一般工作流程包括在每天预设时间采集水质样本，随后将数据传输至网关，并最终在网关层进行数据存储。完成此周期后，系统的所有组件进入休眠状态，直到第二天系统唤醒并再次执行整个周期（即采样、传输和存储）。这些过程被映射到三层架构中。

该系统使用90‐FLT（水质传感板层）作为水质传感器。90‐FLT是一种单体式便携式水质记录仪，集成了溶解氧、电导率、总溶解固体（TDS）、pH值、毫伏、浊度和温度传感器[TPS有限公司 2008],，并与Sun SPOT架构相结合，从而便于实现系统的全部功能。

传感器节点由可充电锂离子电池供电。泽纳罗等人提出的架构[2009]依赖于一种唤醒机制，通过在设备不使用时将其关闭来延长系统寿命。当Sun SPOT检测到所有运行线程均处于空闲状态时，便会切换至省电模式（浅睡眠）以降低功耗。此外，还使用了外部 eSerial板，在设备未读取数据时关闭90‐FLT传感器。为了打开和关闭90‐FLT传感器，通过串行端口从eSerial板向90‐FLT传感器发送字符串指令。当eSerial板不与传感器。通过将Sun SPOT架构连接到计算机供电，测试了其从浅睡眠或深度睡眠模式的唤醒机制。在实验中，每次获取测量数据时，自由范围的Sun SPOT节点和90‐FLT均处于活动状态50秒，以通过串行连接传输当前测量数据，然后切换至深度睡眠模式。作者得出结论，该唤醒机制能够实现显著的节能效果。

为了进一步延长系统的使用寿命，作者使用了不同的功率控制机制进行了其他实验。采用这种方法，节点会根据其邻居节点的距离动态调整其传输功率。然而，他们的实验结果表明，即使与不同距离的节点通信，Sun SPOT 消耗的功率几乎相同。因此，在他们部署的系统中实现的节能技术仅包括浅睡眠模式和深度睡眠模式的自适应调整。

抚顺河段监控（中国）

与Zennaro等人[2009]提出的方案类似，Yang和Pan[2010]也提出了一种基于无线传感器网络的水质监测架构，用于监测浑河进入中国辽宁省抚顺市工业区河段的水质。该架构由多个传感器节点和一个基站（本地监控站）组成，基站通过GPRS蜂窝连接接入互联网，用于将数据上传并存储至远程数据库服务器。在该方案中，作者将传感器节点部署于浑河中，以检测温度、pH值、盐度、浊度和溶解氧等物理和化学水质参数，从而确定河流的污染程度。

该网络的构建方式为：传感器节点采集水参数，并通过多跳路由将这些数据传输至基站（本地监控站）。作者指出，采样频率和样本精度是基于初步研究（其研究中未具体说明）确定的。本地监控站将传感器网络连接到互联网，并将基站获取的所有数据传输至远程站点。在远程站点，收集到的数据被处理、分析并存储在数据库中。最终用户则能够通过互联网远程访问这些数据。

传感器节点被放置在距离基站不同远近的位置，并通过电池供电，因此具有有限寿命。靠近基站的节点消耗更多能量，因为它们需要将其他传感器节点的大量数据传输到基站。为此，作者实现了一种数据融合算法（细节未提供），以管理靠近基站的传感器节点的能耗，减少需传输的数据量，从而延长网络寿命。无线传感器网络（WSN）的数据以图表形式呈现给中国环保部门，以便识别水污染物并使其采取适当措施。他们关注的输出是在采集的参数超出设定范围时显示提示信息，并触发警报以提醒管理部门。

使用STORM 3数据记录仪和无线传感器网络进行水质监测（美国得克萨斯州）

最近，孙等人[2016]提出了一种使用无线传感器网络监测德克萨斯州博蒙特拉马尔大学池塘水质的最新实现。在这项工作中，作者比较了通过STORM 3数据记录仪（由 WaterLOG生产的专用水质监测站[2016]）和无线传感器网络进行的实时数据采集。该无线传感器网络由四个无线传感器节点和两个国家仪器公司 (NI) WSN‐3202 和两个 WSN‐3212。这些节点通过直连方式与网关（NI WSN‐9791）通信，网关再连接到互联网。另一方面，数据记录仪通过蜂窝通信链路（GSM/GPRS）直接连接到互联网，WaterLOG 的专有软件（Storm Central，一个基于云的数据采集平台）使用户能够可视化并分析数据记录仪收集的数据。

数据由H‐377温度传感器每天每15分钟采集一次，持续超过5个月。每个无线传感器节点则配备了一个溶解氧探头和一个pH电极（均由Sensorex生产）。pH电极连接到 WSN‐3202节点，溶解氧传感器也连接到WSN‐3212模块。溶解氧和pH传感器的数据每小时采集一次。传感器通过部署在池塘附近现场的网关节点进行通信。该网关需要外部电源和互联网接入，以与节点及监控中心通信。在监控中心，使用LabView进行数据采集、分析和可视化。此外，LabView还用于监测每个节点的信号强度以及检查部署节点的剩余能量。

作者们得出结论，无线传感器网络可以有效替代更昂贵的专业水质监测站。然而，在这两种情况下，不同的传感器探头都需要频繁重新校准，以保证足够的准确性。

开放性问题与未来研究方向

在前面的章节中，我们回顾了基于无线传感器网络的水质监测系统，介绍了相关研究与实现、不同的网络架构、能耗考虑、数据处理方法、水质测量以及其他当前水质监测领域的发展。尽管多位作者已提出将无线传感器网络作为水质监测系统的合适基础设施，但仍有一些领域需要进一步研究。

特别是，尽管本文描述的不同系统架构和实现突显了利用无线传感器网络进行水质监测所能获得的潜力，但这些系统仍受到一些挑战的制约，从而限制了无线传感器网络在环境监测中的广泛普及和应用。具体而言，必须考虑电源管理与能量收集、数据计算以及数据传输方面带来的挑战。由于水质监测系统依赖部署在环境中的无人监管设备，并需要提供对所获取数据的在线访问，因此数据的安全、隐私和保密性需特别关注。此外，水质监测过程还面临来自极具挑战性的水环境所引发的特定问题，包括生物污染、传感器漂移和水下信号传播。

在本节中，我们将讨论一些需要进一步关注的未来研究方向，以提升基于无线传感器网络的水质监测系统的性能和可靠性。

数据计算、分析和报告

在大多数基于无线传感器网络的水质监测系统中，数据计算、分析和报告是在本地监控站（基站）或远程监控中心进行的。这些过程是自动化的，并将结果与预定义的水质测量标准进行比较以得出结论。无线传感器网络可用于对来自不同采样位置的多种水质参数进行计算，以确定水源不同位置出现的水污染情况。尽管无线传感器网络具备从不同位置感知水质参数的能力，但据我们所知，目前尚未提出专门用于整合不同采样点水质参数的算法。因此，应开发新的算法在源端执行这些计算。

实时样本采集点。分布在水面各处的传感器数据可以进行融合，并在本地监控站执行进一步计算。此外，算法还可以进一步扩展，以在记录被处理为最终决策之前检查其完整性和准确性。这将提高所获取数据的质量，以便与标准阈值进行比较，从而最大限度地减少冗余和不一致，最终实现生成高质量报告。

未来工作应着眼于在无线传感器网络架构内的所有节点上执行计算，即在源端（传感器节点之间）、本地监控站以及远程监控站进行计算。传感器节点在源端执行计算的能力至关重要，同时还应考虑对多个传感器的数据进行进一步计算，在传感器节点之间实施协作任务处理。此外，通过使用协作任务处理技术，各个节点可以将部分计算任务卸载到计算负载较轻和/或能量更充足的邻近节点。当协作任务处理被充分挖掘潜力后，可与现有的能量管理方案相辅相成，提升整体系统性能。预计为了使无线传感器网络更加节能，网络中传感器节点之间的分布式任务处理将成为一种有效的解决方案。

在未来工作中，算法和数学模型可以被扩展以预测由水质变化所引发的趋势。结合预测工具的智能系统可用于预测由于人类活动或其他环境因素导致的水质变化，从而提供早期预警信号。这种预测性分析对于经济增长与发展至关重要，并将有助于更长期的未来规划，使决策者了解未来可能面临的情况[Chapman 1996]。对传感器节点实时收集的数据进行持续分析和报告，将增强可实施的纠正机制，从而提高水的质量。

除了开发预测工具外，在监测过程中开发污染事件的检测算法也至关重要。这些算法的开发将有助于向监控中心实时触发警报，实现及时干预，从而限制污染的扩散。此类实时传感平台在水资源保护方面具有广阔前景，因为从这些平台获取的高频率时空信息有助于实现实时事件检测。当从这些平台获得高质量和连续的数据流时，研究人员可以采用并应用新型分析技术来分析数据。时间序列分析和异常检测、数据挖掘、用于做出知情决策的基于规则的决策支持技术、用于预测性分析的半监督学习以及优化技术的实施，均可为决策提供支持[Sandha等 2016]。因此，针对水质监测应用产生的数据，深入研究这些技术显得尤为必要。

目前，水质监测应用数据存储在本地数据库中。未来，这些数据可以利用链接数据技术存储在云中的多个数据库实例上，通过构建更高效的地理空间查询，实现对不同类型淡水水源状况的深入解读，从而实现无缝分析和无限可扩展性。应进一步探索云计算、地理空间数据库和地理信息系统。

数据通信与传输

通信架构作为传感器节点与本地监控站之间，以及本地监控站与远程监控站。目前的研究扩展了通信设计，以整合网页界面，实现用户参与和报告。

从我们对现有实现中所采用的通信技术的讨论可以看出，在基于无线传感器网络的水质监测系统现有实现中，WiFi直连和3G/4G蜂窝等现代无线技术尚未得到充分探索。在水质监测系统中探索这些其他通信技术的使用至关重要，因为它们在带宽和覆盖范围方面具有优势。例如，与ZigBee相比，使用WiFi直连在带宽和覆盖范围方面可能带来显著提升；但在功耗方面，ZigBee的功耗低于WiFi直连。类似地，在将本地监测站连接到远程监控站或云所采用的技术中，也可以进行类似的权衡分析：例如，使用LTE在带宽、延迟和覆盖范围方面具有明显的性能优势，但代价是更高的能耗。这些权衡应在未来的基于无线传感器网络的水质监测系统中加以深入研究。

除了用于本地和远程通信的无线技术外，不同的网络设计技术仍有待探索。特别是关于本地无线传感器网络组织，目前该领域的研究尚未定义一个通用的网络协议栈，以有效实现基于无线传感器网络的水质监测系统。因此，在实施这些系统时，研究人员需要评估不同的介质访问控制（MAC）协议、路由和聚类技术，以确定能够提供最佳整体性能的组合。然而，如第3节和5.1节所述，大多数系统将共享相似的网络设计，例如类似的节点部署和水质参数。在此背景下，有必要对传统网络设计阶段给系统设计带来的局限性进行全面评估，从而推动开发出合适的网络协议栈，这将大大有利于并加快基于无线传感器网络的水质监测系统的部署。此外，还需要开展研究，整合并评估不同的拓扑控制和传感器选择方案，以确保特定应用的QoS，并通过例如使未被选中的节点进入睡眠状态（占空比循环）来降低网络能耗。

为了将本地无线传感器网络与远程监控站互联，需要进行额外的研究，以确定需部署的网关节点的功能和数量。在这方面，尽管增加网关节点的数量可以消除对单个故障点的依赖，从而提高系统的可靠性/容错能力，但也会增加整体的部署和维护成本。同样，增加网关的功能需要对节点能耗进行高效管理，以实现持续运行。

最后需要指出的是，数据通信与传输协议必须与网络所使用的数据计算、分析和报告技术相集成。例如，在采集相关数据时（如基于无线传感器网络的水质监测系统的情况），联合的数据采集、压缩和传输方案可以显著提高网络性能[Pattem 等人2008]。

安全、隐私和数据机密性

安全在维护和保护水质监测系统的可靠性方面非常重要。在大多数利用无线传感器网络的水质监测系统中，有一个尚未解决的开放性问题，即数据的安全性，无论是在本地网络内部，还是在通过广域网向远程监控站发送数据时的安全性。安全性至关重要，因为水质监测系统必须确保为消费者提供高质量水，而这一指导原则在以往并未得到充分重视。文献 [U.S. EPA 2015b]。因此，必须从水源到消费者使用水的点实施安全机制。

影响本地监控站、传感器本身以及整个网络的物理安全有多个问题。为确保系统和数据完整性，必须仔细分析可能影响水质监测过程和系统的威胁。实施和部署无线传感器网络架构需要具备高水平的物理安全[U.S. EPA 2015b],，以保障供水设施的完整性，并防止传感器节点和本地监控站遭受篡改、盗窃和破坏行为。

当前研究对水质监测系统中的安全问题关注较少，因为传统上数据是从水质监测系统手动获取的，且大多数情况下仅由少数决策者访问。然而，在近期采用无线传感器网络的水质监测系统中，数据采集是自动的，无需用户交互，并且正逐步转向无限制的基于 Web的数据访问。整个水质监测架构现在通过不同的Web技术、分布式数据库、服务器和软件系统在线进行跟踪[Storey et al. 2011]。如第6节所述，大多数现有的水质监测实现并未包含任何安全功能。

接下来，我们简要介绍在第5节所述无线传感器网络框架的各个阶段需要考虑的一些节点与数据安全机制。在网络层面，我们考虑节点与数据安全问题。在水源地，节点可能被入侵者篡改或破坏。一旦被攻陷，这些节点可能会诱使其他节点向其发送数据（例如，漏洞攻击或蠕虫洞型攻击）。一旦被被攻陷的节点接收，数据可被修改，导致数据无效。被攻陷的节点还可能影响传感器活动和流量分析。攻击者还可以在采集点附近设置其他传感器设备，以窃听来自无线传感器网络的水质监测数据传输。无线传感器网络中的一个主要问题是延长网络寿命。安全漏洞和被攻陷的节点可能会耗尽传感器节点电池，导致网络无法运行 [Wang 等 2006；陈等人 2009]。

同时，数据完整性和保密性至关重要，因为黑客或入侵者可能拦截网络并篡改数据。这将影响分析及结果，进而影响决策。此外，入侵者可以攻击数据传输路径并重定向数据以谋取私利。当未授权用户进入数据库时，他们可能会试图修改其内容。因此，设置认证和授权级别将提高节点安全性。此外，注入恶意代码会影响系统中分析的数据。恶意代码也可能被注入数据库，导致数据丢失或数据不一致 [Wang 等 2006；陈等人 2009]。

鉴于上述讨论，需要开展研究以将现有的安全机制集成到基于无线传感器网络的水质监测系统中，或在必要时开发新的安全措施，以保护整个系统免受此类攻击。

能量收集

能量在无线传感器网络中是一种宝贵的资源，因为传感器设备需要能量来感知不同的水质参数，并处理和传输数据到本地监测站。由于需要持续的能量供应，同时在水源处更换传感器节点的电池存在困难，这促使研究人员探索能量收集技术，以利用不同的可再生能源。

迄今为止，能量收集研究的主要重点是寻找合适的方法，以机会性地从周围环境中收集能量/电力传感器网络部署的环境。其思路是增强电池电量，并将采集的能量存储在可充电电池或超级电容器中以供将来使用。在第5.3节中，表七显示，在现有的基于无线传感器网络的水质监测系统中，能量主要通过太阳能电池板从太阳采集，然后利用该采集的能量为锂离子电池充电。在所有能量采集源中，太阳能被认为具有最高的功率密度（晴天时约为 15mW/cm2）[Morais等 2008]。

此外，如第5.3节所述，能量管理方案被实施以调节传感器节点和监测站点内的能量使用量。目前减少能量消耗的方法包括使用超低功耗传感器、基于长时间睡眠的占空比循环、使用低功耗无线电、电压调节以及在协议栈不同层级采用算法技术[Math´una等 2008]。在实施能量最小化方案时，传感器节点尽可能处于睡眠或空闲状态，仅在需要执行采样、数据处理和数据传输等操作时才进入活动状态。该领域的进一步研究可确保节点的功率需求足够低，从而能够长期由采集的能量和可充电电池支持。

目前，在基于无线传感器网络的水质监测系统中，仍有多个能量采集源尚未被考虑使用。其中一种能量采集源是可从流动水中获取的动能[Morais等 2008]。该领域的研究仍处于