2017我國水污染大數據

A. 污水處理設備內貿現狀，以及未來發展趨勢是什麼樣的

——原標題：2019年中國污水處理行業市場現狀及發展趨勢分析 智能製造新模式打造競爭新優勢

智能製造新模式將加速推廣應用

隨著我國國民經濟的高速發展和改革開放的不斷深入，城市生產力不斷提升，城市人口數量也不斷增加，未來我國污水排放量也將隨之增大，因此，對於污水處理的需求也必將進一步擴大，而作為一個嚴重缺水的國家，在污水處理率與污水排放量雙增的形勢下，提升污水處理能力成為水處理行業和企業的趨勢。

與此同時，隨著互聯網的快速發展和5G時代的到來，移動互聯網、物聯網、雲計算和大數據等領域應用和開發，將我國製造業向智能轉型全面推進，各行業、企業加快推動新一代信息通信技術、智能製造關鍵技術裝備、核心工業軟體等與企業生產工藝、管理流程的深入融合，推動製造和商業模式持續創新，智能製造新模式將加速推廣應用。

我國水污染防治設備產量年均復合增長率近40%

國內企業在水污染防治設備的開發和研究蘊含著巨大的商機，同時工業廢水處理回用是新的市場機遇。從水污染防治設備狀況來看，近幾年我國水污染設備製造處於一個快速發展階段。據前瞻產業研究院報告統計數據顯示，2010年我國水污染防治設備產量僅僅為2.69萬台，截止至2017年我國水污染防治設備產量增長至27.23萬台，2010-2017年中國水污染防治設備產量的年均復合增長率約為39.2%。前瞻測算，2018年我國水污染防治設備產量在28.50萬台左右。

2010-2018年中國水污染防治設備產量統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

中國污水處理行業發展趨勢與升級分析

2019年6月3-5日，作為一年一度的行業盛會，將傳統的市政、民用和工業水處理與環境綜合治理及智慧環保相融合的水處理展示平台——上海國際水展在上海隆重召開，煙台金正環保科技有限公司市場部部長李超先生接受慧聰水工網的專訪，並向我們分享了當下污水處理行業在互聯網環境下的趨勢與升級。

1、「智能製造+智能服務」助力污水回用產業升級

上海國際水展是國內一年一度的水處理行業盛會，針對此次水展金正環保推出了主題為「智能製造+智能服務」助力污水回用產業升級的最新污廢水資源化與高品質再生水回用整體解決方案。

李超先生認為，環保水處理行業有很多共性痛點問題，代表性如：水處理核心膜組件價格過高、核心膜材料受制於國外技術企業、粗放式運營等。

為此，金正環保一直致力於解決這些行業共性痛點而努力，「智能製造+智能服務」的主題便是如此。其中，「智能製造」便體現在自主研發的全球首條DTRO膜柱自動化生產線，解決了膜柱生產規模化、標准化和運輸的難題;率先實現了工程設備化、設備模塊化、模塊標准化的簡化工藝鏈，大幅降低投資運營成本。

而「智能服務」則體現在，金正環保通過工業大數據中心，利用雲計算和新一代信息技術賦能，以場景化的方式幫助企業和政府用戶將數據用起來，實現了數據資產化、數據業務化，提供遠程運維、專家分析、故障預警等服務，提升了企業的核心競爭力和政府的治理能力，逐步實現全產業鏈的大數據布局。

通過「智能製造+智能服務」極大解決行業共性痛點問題，真正做到提質增效，推動水處理行業快速發展。

2、智能製造打造競爭新優勢

眾所周知，加快發展智能製造，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對於推動我國製造業供給側結構性改革，打造製造業競爭新優勢，實現製造強國具有重要戰略意義。

金正環保自主研發的全球首條DTRO膜柱全自動化生產線，擁有強大的生產能力，可實現產能300-500支/天。生產線整體運行平穩高效，產品質量穩定、成品率高，可實現視覺檢測，對產品問題可追溯，解決了膜柱生產規模化、標准化和運輸難的問題，

李超先生表示膜柱的智能化生產將會給水處理行業帶來巨大變化，通過規模化、標准化生產，降低產品生產成本，可以為用戶提供更大讓利空間，讓更多行業和客戶能夠用得到、用得起、用的好金正環保的產品。

3、創新難點不在技術，在於理念

縱觀整個行業，李超先生認為國內環保水處理行業的發展難點不僅僅在於於技術創新，更在於理念和模式的創新。金正環保在戰略布局時，希望能夠打通整個污廢水資源化回用的工藝鏈和產業鏈，進而推動國內整個行業的發展。目前，金正環保已實現膜材料、膜元件、集成設備、雜鹽分離的整個產業鏈的發展，可以為工業園區提供高鹽廢水及資源化回用的整體解決方案。

金正環保在特種膜領域走在了世界前列，是國內為數不多擁有核心技術的環保水處理企業，擁有授權專利33項、參與國家標准制定5項、工信部鼓勵推廣環保裝備2項、山東省重點研發計劃2項。且自主研發了全球首條DTRO特種膜自動化生產線，填補了國內空白。金正環保每年持續加大技術研發投入，目前在研發的耐酸、耐鹼、耐有機溶劑特種膜材料已取得突破性的進展，同時也在擴充產品品類和應用領域，開發針對市政污水高品質回用的特種膜，有效簡化工藝鏈和降低投資運營成本，目前中試階段已經結束，預計很快將推向市場，保持金正環保在水處理行業的長遠競爭力。

互聯網、物聯網、雲計算和大數據等在水處理行業的深入應用，為支持水處理企業應對挑戰提供了有了的支撐。金正環保作為是中國水處理行業特種膜研發生產與應用的高新技術環保企業以「智能製造+智能服務」模式為我國污廢水資源化與高品質再生水回用添磚加瓦。

更多數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院發布的《中國污水處理行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。

B. 三大數據，為什麼要使用凈水器

1. 水是生命的源泉，在正常的體內循環中，每隔四周左右，人體內的水就會進行一次全新的更換。人體缺水會造成很多疾病，比如便秘、哮喘、高血壓、肥胖、痔瘡、動脈血管毛病，甚至癌症等。
   

2. 目前中國水污染嚴重：全國195個城市監測結果表明，97%的城市地下水受到不同程度污染，40%的城市地下水污染有逐年加重趨勢。

3. 自來水本身存在二次污染：由於從自來水廠出來的飲用水要經過給水管網輸送到千家萬戶，途中很可能會遭遇二次污染。比如，水龍頭停水，管內有沉澱物積聚的可能，消毒不夠徹底，很多小區的生活水塔、水箱，設備陳舊，無人管理等等。

4. 「桶裝水+飲水機」模式依然具有缺陷：
   

   a、不新鮮、不安全：桶裝水保鮮期一般為48小時，放置過久就成了死水，同時空氣中的細菌會在水中迅速繁殖，尤其在相對封閉的死水中繁殖速度更快，產生污染。

   b、不經濟：家庭用桶裝水，每年少則數百元，多則上千元，日積月累，也是相當大的一筆開銷，而凈水器除每年更換濾膜外，水費幾乎忽略不計。

C. 大數據治理水污染真正做到物聯網物盡其

大數據治理水污染真正做到物聯網物盡其_數據分析師考試

我國水資源總量豐富，居世界第6位，但人均量偏少，為世界人均的1/4，且分布極為不均勻，呈現出南多北少，東多西少的特點。長江流域及其以南地區國土面積只佔全國的36.5%，其水資源量佔全國的81%；淮河流域及其以北地區的國土面積佔全國的63.5%，其水資源量僅佔全國水資源總量的19%。同時，中國水源污染嚴重，旱澇災害頻繁。

水行業信息化也面臨著重重挑戰。隨著我國水資源管理和水環境保護問題的日益突出，需要收集與處理的水利、水務與水環境信息資源越來越多，對信息的准確性和實時性要求越來越高，但信息的規范化和標准化工作相對滯後，加上系統的維護管理渠道始終未能得到很好地解決，致使我國在水利、水務與水環境信息資源的開發利用、共享和信息服務方面，與國際先進水平有一定差距。同時，水利、水務與水環境信息系統整體性規劃的不完善或實施不利而導致各個系統兼容性差，信息流不暢，致使信息化的大量投入形成了一個個「信息孤島」和一條條「信息鴻溝」。

國家對水利、水務與水環境行業發展非常重視，繼2011年中央一號文件《中共中央國務院關於加快水利改革發展的決定》明確了推進水利信息化建設的指導方針，並於2011年7月宣布未來10年投資4萬億元於水利建設之後，2015年4月16日，國務院又正式發布了《水污染防治行動計劃》，也就是業界俗稱的《水十條》，標志著我國水利、水務與水環境領域信息化建設將進入持續的高峰階段。

水利領域，經過若干年的信息化基礎建設與探索，下一步進行基礎資源整合，盡量復用IT基礎設施，避免一套系統單獨配置軟硬體環境的問題，未來大部分業務系統運行在以物聯網應用為基礎的大數據分析與雲計算平台之上已是必然趨勢。在水務與水環境領域，結合國家水生態文明城市建設規劃和地方特點，並隨著智慧城市建設的深化，地方政府也開始關注以城市水安全（包括水質，城市防澇，供排水等）為中心的創新建設，以此為代表的就是城市水務綜合管理和智慧管網等以物聯網為基礎的業務系統的建設。

另一方面，隨著信息技術發展水平的提升，居民對用水安全和便利性的期望也更高。如何利用先進的物聯網及雲計算、移動技術打破「信息孤島」，形成數據聯動，然後通過大數據分析為水利、水務與水環境的開發、建設、保護提供決策信息，成為水行業信息化發展的重要方向。

北大環境學院E20聯合研究院副院長薛濤認為：「中國面臨著嚴重的水資源問題。國務院發布的《水污染防治行動計劃》提出了我國水資源防治保護的綱領性規劃，將有效推進工業、城鎮生活、農業農村、船舶港口污染防治，節約保護我國有限的水資源。水行業應有效應用物聯網、雲計算和大數據等先進技術，通過科學監控和管理實現水資源的可持續利用，促進環境產業升級與轉型。」

物聯網正在把我們所居住的世界數字化，產生的海量數據與新的雲服務交付模式讓企業的業務能實現新的價值創造。通過大數據分析產生洞察，物聯網產生的海量數據才有價值。大數據分析將賦予物聯網真正的力量。

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D. 水污染的圖表大數據在哪裡看歷年至今

這個貌似沒有公布，在以前都是內部資料，建議你可以去知網看看