针对野外水质监测人工派单效率低、路线不合理、任务不均衡等问题，泰州分局基于Python Flask框架与运筹学原理，自主研发并本地部署智能派单平台。该平台采用轻量化算法，支持全程离线使用，整合了点位管理、路线优化、智能分配作业任务等功能，有效提升基层野外监测工作效率。

以往人工规划路线，很难同时兼顾点位分布、采样时长、人车配置等多重条件，常出现绕路耗时、各组任务量失衡的问题。平台采用“先分片、后寻优”的两阶段方案：采用聚类算法，根据点位疏密自动划分作业片区，无需提前设定分组数量，天然适配河道沿线条带状、不规则的站点分布；再将分组结果建模为带时间窗的车辆路径问题，调用开源引擎求解。平台结合每日工作时长、单点位采样耗时等要求，智能测算最优行车路线，自动拉平各组任务量，输出最合理的采样顺序与预计用时。

路线确定后，平台可在网页端可视化展示行驶轨迹，自动生成逐段导航链接，扫码即可获取对应路段导航。针对临时加测、点位变动等突发情况，点位信息支持在线动态调整；系统内置路线缓存机制，首次计算的路线数据自动留存，相同点位组合可直接复用，点位更新时自动同步刷新，既提升运算效率，又减少外部接口调用频次。历史方案自动存档，同类任务支持一键套用模板。

自试用以来，野外作业筹备时间大幅缩短，任务分配更趋均衡，行车路径显著优化。下一步，泰州分局将持续优化模型参数，探索人员智能匹配与移动端部署，不断拓展数字技术在水文领域的应用场景。

（供稿：泰州分局 责编：省局办公室 何慈旺）