一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法及系统与流程

本发明涉及因果图注意力预测，尤其是涉及一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法及系统。

背景技术：

1、黄河口海域是陆海相互作用强烈、泥沙输运活跃且生态功能重要的典型河口区域。调水调沙期间，径流量、含沙量、盐度梯度、水动力条件和沉积再悬浮过程发生显著变化，容易改变砷在海水、悬浮颗粒物、表层沉积物和柱状沉积物之间的迁移分配状态。砷作为具有生态毒性和潜在生物累积风险的污染元素，其污染风险不仅取决于总量水平，还与不同环境介质中的化学形态、生物有效性、迁移转化路径以及水沙动力扰动下的未来变化趋势密切相关。

2、现有黄河口及近岸海域砷污染研究多侧重于水体或沉积物中总砷浓度监测，或分别分析海水、悬浮颗粒物和沉积物中的砷含量变化。该类方法能够反映已采样时刻或局部区域的污染水平，但难以揭示调水调沙扰动下砷在多介质之间的形态转化关系，也难以根据当前阶段的水沙动力条件和砷形态分布状态预测后续阶段的污染风险变化。

3、在砷形态分析方面，现有方法通常采用化学提取、形态检测和统计相关分析相结合的方式，对as(iii)、as(v)、有机砷以及沉积物不同结合态砷进行识别。虽然上述方法能够获得一定的形态分布信息，但对水沙动力、悬浮颗粒物浓度、盐度、ph、溶解氧、氧化还原电位和沉积扰动强度等环境因子的耦合作用考虑不足，难以判断不同因素对砷形态转化方向和转化强度的影响，更难以将该影响进一步转化为面向站位、介质和调水调沙阶段的风险预测结果。

4、近年来，图神经网络、注意力机制和因果建模方法为多介质污染物迁移转化分析提供了新的技术路径。通过将不同环境介质、砷形态和水沙环境因子构建为图节点，并利用图注意力机制学习节点之间的作用强度，可以表达多介质、多形态、多因子之间的复杂关联；进一步结合因果约束，可以减少仅依据相关性进行风险判断所带来的误判。但现有技术中，相关智能模型多用于一般环境的监测预测，尚未充分结合黄河口调水调沙期间特有的水沙动力扰动过程，难以对砷形态转化路径、转化方向、风险贡献以及后续污染风险等级进行针对性预测。

5、因此，亟需一种面向黄河口调水调沙场景的砷形态转化风险预测系统，能够综合海水、悬浮颗粒物、表层沉积物和柱状沉积物中的砷形态数据，结合水沙动力与环境因子构建约束关系，并通过因果图注意力网络推断砷在多介质间的转化路径、转化概率和风险贡献，进一步预测不同采样阶段、不同站位和不同介质对应的砷污染风险等级、重点风险介质和关键风险转化路径，从而为黄河口海域as污染风险管控、河口湿地生态保护与修复提供技术支撑。

技术实现思路

1、为了解决上述提到的问题，本发明提供一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法及系统。通过多介质砷监测数据采集、砷形态状态编码、水沙动力扰动约束构建、因果图注意力砷形态转化推断以及砷污染风险分级预测输出机制，实现调水调沙条件下黄河口海域砷形态迁移转化关系的因果化建模和风险预测，从而提高as污染风险预测的准确性、解释性和管控适用性。

2、第一方面，本发明提供的一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法，包括：

3、采集多介质砷监测数据；

4、基于采集的多介质砷监测数据进行数据预处理；

5、基于预处理后的数据进行多介质砷形态风险预测状态编码，包括监测样本输入与介质适配表示、砷形态组成与相对丰度编码、毒性-生物有效性联合风险状态编码、环境响应门控融合与状态结果生成；

6、基于编码结果构建水沙动力扰动约束，包括砷形态状态输入与水沙扰动特征提取、调水调沙阶段扰动强度计算、介质间砷迁移驱动力约束构建、水沙动力扰动预测约束集合生成；

7、基于水沙动力扰动约束构建水沙动力约束下的因果图注意力网络，包括砷形态因果节点构建、水沙约束有向边生成、因果方向修正与图注意力消息传递、砷形态转化概率与图表示生成；

8、基于砷形态转化图输出砷污染风险分级预测结果。

9、第二方面，一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测系统，包括：

10、数据获取模块，被配置为，

11、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法。

12、第四方面，本发明提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测方法。

13、综上所述，本发明具有如下的有益技术效果：

14、相较于现有黄河口海域砷污染风险预测方法在单介质监测为主、多介质砷形态协同表征不足、水沙动力扰动影响难以量化以及砷形态转化路径缺乏因果解释等方面的技术瓶颈，本发明围绕“调水调沙期多介质砷形态转化与污染风险预测”这一核心需求，提出了一种基于水沙动力约束因果图注意力网络的黄河口砷形态转化风险预测系统，实现了从多介质砷监测数据采集、砷形态状态编码、水沙动力扰动预测约束构建、因果图注意力砷形态转化预测到砷污染风险分级预测与管控输出的完整流程，有效提高了黄河口海域as污染风险预测的准确性、解释性和管控适用性。

15、首先，本发明通过对调水调沙前、中、后不同阶段的海水、悬浮颗粒物、表层沉积物和柱状沉积物中的砷形态数据进行统一采集与规范化记录，将采样阶段、监测站位、采样介质、砷形态浓度、环境因子和采样可信度组织为统一监测样本，解决了传统监测方法中多介质数据分散、采样阶段不统一和环境因子难以同步关联的问题，使不同介质、不同站位和不同调水调沙阶段下的砷监测数据能够转化为可计算、可比较和可追溯的风险预测输入。

16、其次，本发明通过多介质砷形态状态编码机制，对海水、悬浮颗粒物、表层沉积物和柱状沉积物中的as(iii)、as(v)、有机砷、颗粒结合态砷、弱酸提取态、可还原态、可氧化态和残渣态等形态进行统一状态表达，并结合形态相对丰度、毒性权重、生物有效性权重和环境响应门控形成砷形态状态向量。该机制能够避免仅依据总砷浓度或单一形态浓度进行风险预测的问题，使系统能够同时刻画砷形态组成结构、生态风险差异和环境条件调节作用，从而提高后续水沙扰动预测约束构建的针对性。

17、进一步地，本发明引入水沙动力扰动预测约束构建机制，根据砷形态状态向量提取流量扰动、泥沙扰动、盐度扰动和氧化还原扰动响应特征，并结合相邻调水调沙阶段状态差异，计算不同采样阶段、站位和介质对应的综合扰动强度。同时，本发明构建介质间砷迁移驱动力、迁移转化过程约束权重和方向一致性约束，使吸附、解吸、沉降、再悬浮、氧化、还原等过程能够以有向约束形式进入图注意力预测模型，从而降低仅依赖统计相关性分析造成的转化方向误判风险。

18、最后，本发明通过因果图注意力砷形态转化预测和风险分级预测输出机制形成面向黄河口as污染风险管控的智能预测流程。一方面，系统能够将介质、砷形态和迁移转化过程构建为因果图节点与有向边，并利用水沙动力约束和图注意力消息传递预测砷形态转化路径、转化概率和关键风险通道；另一方面，系统能够基于节点风险响应、路径风险贡献和站位阶段综合风险表征，输出预测风险等级、重点风险介质、重点风险砷形态、主要风险转化路径和管控建议，使砷污染风险预测结果具备更强的解释性和实际管控价值。

19、在黄河口调水调沙期砷污染风险预测应用中，本发明系统能够提高多介质砷形态转化路径识别的准确性，并增强对重点风险介质和关键风险转化过程的定位能力。测试结果表明，本发明系统的砷形态转化路径识别准确率较传统相关性分析方法提升约13%以上，风险等级预测准确率较基于总砷浓度阈值的方法提升约11%以上，关键风险介质识别一致性提升约9%。由此，本发明在提高黄河口海域as污染风险预测准确性和因果解释能力的同时，能够为调水调沙期间砷污染风险管控、河口湿地生态保护与修复提供一种可靠的技术方案。