2017我国水污染大数据

A. 污水处理设备内贸现状，以及未来发展趋势是什么样的

——原标题：2019年中国污水处理行业市场现状及发展趋势分析 智能制造新模式打造竞争新优势

智能制造新模式将加速推广应用

随着我国国民经济的高速发展和改革开放的不断深入，城市生产力不断提升，城市人口数量也不断增加，未来我国污水排放量也将随之增大，因此，对于污水处理的需求也必将进一步扩大，而作为一个严重缺水的国家，在污水处理率与污水排放量双增的形势下，提升污水处理能力成为水处理行业和企业的趋势。

与此同时，随着互联网的快速发展和5G时代的到来，移动互联网、物联网、云计算和大数据等领域应用和开发，将我国制造业向智能转型全面推进，各行业、企业加快推动新一代信息通信技术、智能制造关键技术装备、核心工业软件等与企业生产工艺、管理流程的深入融合，推动制造和商业模式持续创新，智能制造新模式将加速推广应用。

我国水污染防治设备产量年均复合增长率近40%

国内企业在水污染防治设备的开发和研究蕴含着巨大的商机，同时工业废水处理回用是新的市场机遇。从水污染防治设备状况来看，近几年我国水污染设备制造处于一个快速发展阶段。据前瞻产业研究院报告统计数据显示，2010年我国水污染防治设备产量仅仅为2.69万台，截止至2017年我国水污染防治设备产量增长至27.23万台，2010-2017年中国水污染防治设备产量的年均复合增长率约为39.2%。前瞻测算，2018年我国水污染防治设备产量在28.50万台左右。

2010-2018年中国水污染防治设备产量统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

中国污水处理行业发展趋势与升级分析

2019年6月3-5日，作为一年一度的行业盛会，将传统的市政、民用和工业水处理与环境综合治理及智慧环保相融合的水处理展示平台——上海国际水展在上海隆重召开，烟台金正环保科技有限公司市场部部长李超先生接受慧聪水工网的专访，并向我们分享了当下污水处理行业在互联网环境下的趋势与升级。

1、“智能制造+智能服务”助力污水回用产业升级

上海国际水展是国内一年一度的水处理行业盛会，针对此次水展金正环保推出了主题为“智能制造+智能服务”助力污水回用产业升级的最新污废水资源化与高品质再生水回用整体解决方案。

李超先生认为，环保水处理行业有很多共性痛点问题，代表性如：水处理核心膜组件价格过高、核心膜材料受制于国外技术企业、粗放式运营等。

为此，金正环保一直致力于解决这些行业共性痛点而努力，“智能制造+智能服务”的主题便是如此。其中，“智能制造”便体现在自主研发的全球首条DTRO膜柱自动化生产线，解决了膜柱生产规模化、标准化和运输的难题;率先实现了工程设备化、设备模块化、模块标准化的简化工艺链，大幅降低投资运营成本。

而“智能服务”则体现在，金正环保通过工业大数据中心，利用云计算和新一代信息技术赋能，以场景化的方式帮助企业和政府用户将数据用起来，实现了数据资产化、数据业务化，提供远程运维、专家分析、故障预警等服务，提升了企业的核心竞争力和政府的治理能力，逐步实现全产业链的大数据布局。

通过“智能制造+智能服务”极大解决行业共性痛点问题，真正做到提质增效，推动水处理行业快速发展。

2、智能制造打造竞争新优势

众所周知，加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。

金正环保自主研发的全球首条DTRO膜柱全自动化生产线，拥有强大的生产能力，可实现产能300-500支/天。生产线整体运行平稳高效，产品质量稳定、成品率高，可实现视觉检测，对产品问题可追溯，解决了膜柱生产规模化、标准化和运输难的问题，

李超先生表示膜柱的智能化生产将会给水处理行业带来巨大变化，通过规模化、标准化生产，降低产品生产成本，可以为用户提供更大让利空间，让更多行业和客户能够用得到、用得起、用的好金正环保的产品。

3、创新难点不在技术，在于理念

纵观整个行业，李超先生认为国内环保水处理行业的发展难点不仅仅在于于技术创新，更在于理念和模式的创新。金正环保在战略布局时，希望能够打通整个污废水资源化回用的工艺链和产业链，进而推动国内整个行业的发展。目前，金正环保已实现膜材料、膜元件、集成设备、杂盐分离的整个产业链的发展，可以为工业园区提供高盐废水及资源化回用的整体解决方案。

金正环保在特种膜领域走在了世界前列，是国内为数不多拥有核心技术的环保水处理企业，拥有授权专利33项、参与国家标准制定5项、工信部鼓励推广环保装备2项、山东省重点研发计划2项。且自主研发了全球首条DTRO特种膜自动化生产线，填补了国内空白。金正环保每年持续加大技术研发投入，目前在研发的耐酸、耐碱、耐有机溶剂特种膜材料已取得突破性的进展，同时也在扩充产品品类和应用领域，开发针对市政污水高品质回用的特种膜，有效简化工艺链和降低投资运营成本，目前中试阶段已经结束，预计很快将推向市场，保持金正环保在水处理行业的长远竞争力。

互联网、物联网、云计算和大数据等在水处理行业的深入应用，为支持水处理企业应对挑战提供了有了的支撑。金正环保作为是中国水处理行业特种膜研发生产与应用的高新技术环保企业以“智能制造+智能服务”模式为我国污废水资源化与高品质再生水回用添砖加瓦。

更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国污水处理行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

B. 三大数据，为什么要使用净水器

1. 水是生命的源泉，在正常的体内循环中，每隔四周左右，人体内的水就会进行一次全新的更换。人体缺水会造成很多疾病，比如便秘、哮喘、高血压、肥胖、痔疮、动脉血管毛病，甚至癌症等。
   

2. 目前中国水污染严重：全国195个城市监测结果表明，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趋势。

3. 自来水本身存在二次污染：由于从自来水厂出来的饮用水要经过给水管网输送到千家万户，途中很可能会遭遇二次污染。比如，水龙头停水，管内有沉淀物积聚的可能，消毒不够彻底，很多小区的生活水塔、水箱，设备陈旧，无人管理等等。

4. “桶装水+饮水机”模式依然具有缺陷：
   

   a、不新鲜、不安全：桶装水保鲜期一般为48小时，放置过久就成了死水，同时空气中的细菌会在水中迅速繁殖，尤其在相对封闭的死水中繁殖速度更快，产生污染。

   b、不经济：家庭用桶装水，每年少则数百元，多则上千元，日积月累，也是相当大的一笔开销，而净水器除每年更换滤膜外，水费几乎忽略不计。

C. 大数据治理水污染真正做到物联网物尽其

大数据治理水污染真正做到物联网物尽其_数据分析师考试

我国水资源总量丰富，居世界第6位，但人均量偏少，为世界人均的1/4，且分布极为不均匀，呈现出南多北少，东多西少的特点。长江流域及其以南地区国土面积只占全国的36.5%，其水资源量占全国的81%；淮河流域及其以北地区的国土面积占全国的63.5%，其水资源量仅占全国水资源总量的19%。同时，中国水源污染严重，旱涝灾害频繁。

水行业信息化也面临着重重挑战。随着我国水资源管理和水环境保护问题的日益突出，需要收集与处理的水利、水务与水环境信息资源越来越多，对信息的准确性和实时性要求越来越高，但信息的规范化和标准化工作相对滞后，加上系统的维护管理渠道始终未能得到很好地解决，致使我国在水利、水务与水环境信息资源的开发利用、共享和信息服务方面，与国际先进水平有一定差距。同时，水利、水务与水环境信息系统整体性规划的不完善或实施不利而导致各个系统兼容性差，信息流不畅，致使信息化的大量投入形成了一个个“信息孤岛”和一条条“信息鸿沟”。

国家对水利、水务与水环境行业发展非常重视，继2011年中央一号文件《中共中央国务院关于加快水利改革发展的决定》明确了推进水利信息化建设的指导方针，并于2011年7月宣布未来10年投资4万亿元于水利建设之后，2015年4月16日，国务院又正式发布了《水污染防治行动计划》，也就是业界俗称的《水十条》，标志着我国水利、水务与水环境领域信息化建设将进入持续的高峰阶段。

水利领域，经过若干年的信息化基础建设与探索，下一步进行基础资源整合，尽量复用IT基础设施，避免一套系统单独配置软硬件环境的问题，未来大部分业务系统运行在以物联网应用为基础的大数据分析与云计算平台之上已是必然趋势。在水务与水环境领域，结合国家水生态文明城市建设规划和地方特点，并随着智慧城市建设的深化，地方政府也开始关注以城市水安全（包括水质，城市防涝，供排水等）为中心的创新建设，以此为代表的就是城市水务综合管理和智慧管网等以物联网为基础的业务系统的建设。

另一方面，随着信息技术发展水平的提升，居民对用水安全和便利性的期望也更高。如何利用先进的物联网及云计算、移动技术打破“信息孤岛”，形成数据联动，然后通过大数据分析为水利、水务与水环境的开发、建设、保护提供决策信息，成为水行业信息化发展的重要方向。

北大环境学院E20联合研究院副院长薛涛认为：“中国面临着严重的水资源问题。国务院发布的《水污染防治行动计划》提出了我国水资源防治保护的纲领性规划，将有效推进工业、城镇生活、农业农村、船舶港口污染防治，节约保护我国有限的水资源。水行业应有效应用物联网、云计算和大数据等先进技术，通过科学监控和管理实现水资源的可持续利用，促进环境产业升级与转型。”

物联网正在把我们所居住的世界数字化，产生的海量数据与新的云服务交付模式让企业的业务能实现新的价值创造。通过大数据分析产生洞察，物联网产生的海量数据才有价值。大数据分析将赋予物联网真正的力量。

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D. 水污染的图表大数据在哪里看历年至今

这个貌似没有公布，在以前都是内部资料，建议你可以去知网看看