基于数据分析的水环境动态监控系统及方法与流程

本发明涉及水环境数据处理，更具体地说，本发明涉及基于数据分析的水环境动态监控系统及方法。

背景技术：

1、近年来，随着智慧水环境监测系统的广泛应用，河道、水库及湖泊等水体通常通过在线监测设备对水环境进行实时监控，并结合监测结果制定河道清淤、生态修复及污染治理方案。然而，在实际运行过程中，暴雨天气往往会引起水环境参数的剧烈波动。一方面，大量降雨形成的地表径流会携带泥沙、枯枝落叶及面源污染物进入河道，导致浊度、悬浮物浓度及部分污染指标短时间内急剧升高；另一方面，暴雨还会造成河道流速、水位及流态快速变化，引发底泥再悬浮，使沉积于河床中的污染物重新释放至水体中，从而使在线监测数据出现突变。此时，难以准确区分监测数据异常，容易导致监测结果失真，影响水环境状态的准确判断。

2、与此同时，现有河道清淤作业大多依据固定周期、人工巡查或单次监测结果确定实施时机，缺乏对暴雨事件影响及底泥动态变化过程的综合分析。当暴雨引起底泥扰动时，监测指标虽然出现短时升高，但部分情况属于自然扰动过程，并不意味着底泥污染程度已经达到必须清淤的条件；而对于长期底泥污染积累且暴雨后持续释放污染物的河段，现有方法又难以及时识别其真实风险，容易出现清淤时机滞后或过度清淤的问题，不仅增加治理成本，还可能因重复扰动底泥而影响河道生态稳定性。

3、由此，有必要提供基于数据分析的水环境动态监控系统及方法解决上述技术问题，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供基于数据分析的水环境动态监控系统及方法，用于解决如何在暴雨工况下准确辨识监测数据异常，动态评估河道清淤需求并确定最佳清淤时机的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于数据分析的水环境动态监控系统，包括多源数据监测模块、河道扰动阶段识别模块、数据可信度评估模块、底泥污染释放贡献分析模块以及清淤优化确定模块；

4、多源数据监测模块用于通过实时获取目标河道各监测断面的多源水环境监测数据，按照统一时间轴进行同步预处理，构建多源水环境监测数据集；水环境监测数据包括水质监测数据、水动力参数、气象参数以及底泥参数；

5、河道扰动阶段识别模块用于基于多源水环境监测数据集提取多源水环境特征，根据多源水环境特征构建河道扰动阶段识别机制，捕捉河道所处扰动阶段；

6、数据可信度评估模块用于基于监测数据滑动分析窗口搭建可信度评估模型提取可信度评估指标，分析水环境监测数据的可信度状态；

7、底泥污染释放贡献分析模块用于获取通过可信度评估的多源水环境监测数据，输入底泥污染释放贡献分析机制，计算底泥污染释放贡献率；

8、清淤优化确定模块用于基于污染物变化趋势动态优化河道各监测断面的清淤顺序，并确定清淤优化方案。

9、作为本发明的进一步方案，河道扰动阶段识别模块用于基于多源水环境监测数据集提取多源水环境特征，根据多源水环境特征构建河道扰动阶段识别机制，捕捉河道所处扰动阶段，具体如下：

10、基于多源水环境监测数据提取多源水环境特征，构建水环境特征向量；多源水环境特征包括降雨强度增长率、水位变化率、流速变化率、浊度变化率及流量变化率；

11、根据多源水环境特征构建河道扰动阶段识别机制，构建河道扰动综合指数，判断河道所处的河道扰动阶段。

12、作为本发明的进一步方案，根据多源水环境特征构建河道扰动阶段识别机制，分析河道扰动综合指数，判断河道所处的河道扰动阶段，具体步骤如下：

13、获取多源水环境特征进行归一化处理，根据各多源水环境特征对暴雨扰动的影响程度赋予权重系数；

14、将多源水环境特征与对应的权重系数输入至河道扰动阶段识别机制；

15、基于河道扰动综合指数，判断河道所处的河道扰动阶段。

16、作为本发明的进一步方案，判断河道所处的河道扰动阶段，具体为：将河道扰动综合指数与预设扰动阈值范围进行对比，若河道扰动综合指数大于预设扰动阈值范围上限，则河道所处的河道扰动阶段为一级扰动阶段，此时河道扰动严重；若河道扰动综合指数在预设扰动阈值范围内，则河道所处的河道扰动阶段为二级扰动阶段，此时河道无扰动，此时存在河道扰动；若河道扰动综合指数小于预设扰动阈值范围下限，则河道所处的河道扰动阶段为三级扰动阶段，此时河道无扰动。

17、作为本发明的进一步方案，数据可信度评估模块用于通过提取河道所处扰动阶段对应的多源水环境监测数据，进行可信度评估，获取监测可信度系数分析监测数据的异常来源，具体如下：

18、提取河道所处扰动阶段对应的多源水环境监测数据，构建监测数据滑动分析窗口；

19、基于监测数据滑动分析窗口提取可信度评估指标，根据可信度评估指标搭建可信度评估模型，计算监测可信度系数；

20、基于可信度系数构建异常来源分析模型分析监测数据的异常来源，并生成监测数据可信度评价结果。

21、作为本发明的进一步方案，数据可信度评估模块用于基于监测数据滑动分析窗口搭建可信度评估模型提取可信度评估指标，分析水环境监测数据的可信度状态，具体如下：

22、基于监测数据滑动分析窗口提取可信度评估指标；

23、基于可信度评估指标，判断分析水环境监测数据的可信度状态；将可信度评估指标与预设可信度阈值进行对比，若可信度评估指标大于等于预设可信度阈值，此时水环境监测数据的可信度处于不合格状态；若可信度评估指标小于预设可信度阈值，此时水环境监测数据的可信度处于合格状态。

24、作为本发明的进一步方案，可信度评估指标具体为：通过水环境监测数据计算单位时间内的多源水环境特征，分析监测数据滑动分析窗口内的监测数据平均变化速率，基于多源水环境特征以及监测数据平均变化速率构建获取可信度评估指标。

25、作为本发明的进一步方案，底泥污染释放贡献分析模块用于获取通过可信度评估的多源水环境监测数据，输入底泥污染释放贡献分析机制，计算底泥污染释放贡献率，具体如下：

26、获取可信度处于合格状态的多源水环境监测数据，将多源水环境监测数据输入底泥污染释放贡献分析机制，计算底泥污染释放贡献量，基于底泥污染释放贡献量计算底泥污染释放贡献浓度，根据底泥污染释放贡献浓度与污染物浓度的比值，计算底泥污染释放贡献率。

27、基于数据分析的水环境动态监控方法，包括如下步骤：

28、通过实时获取目标河道各监测断面的多源水环境监测数据，按照统一时间轴进行同步预处理，构建多源水环境监测数据集；水环境监测数据包括水质监测数据、水动力参数、气象参数以及底泥参数；

29、基于多源水环境监测数据集提取多源水环境特征，根据多源水环境特征构建河道扰动阶段识别机制，捕捉河道所处扰动阶段；

30、基于监测数据滑动分析窗口搭建可信度评估模型提取可信度评估指标，分析水环境监测数据的可信度状态；

31、获取通过可信度评估的多源水环境监测数据，输入底泥污染释放贡献分析机制，计算底泥污染释放贡献率；

32、基于污染物变化趋势动态优化河道各监测断面的清淤顺序，并确定清淤优化方案。

33、一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如上任意一项所述的基于数据分析的水环境动态监控系统。

34、本发明基于数据分析的水环境动态监控系统及方法的技术效果和优点：本发明通过多源数据监测模块同时获取水质、水动力、气象、底泥以及河道运行等多维信息，突破了传统水环境监测中依赖单一污染指标进行判断的局限，能够更加全面地反映河道实际运行状态，提高了复杂环境条件下河道状态感知能力。通过设置河道扰动阶段识别模块能够提前发现暴雨冲刷、污染扩散以及底泥再悬浮等潜在风险，为后续污染防控提供预警依据。本发明不仅能够判断监测数据是否可靠，还能够结合数据变化规律分析异常来源，使系统能够区分真实环境变化与设备异常，提高污染分析结果的可信程度。底泥污染释放贡献分析模块能够有效识别内源污染影响，为判断是否需要开展清淤治理提供更加准确的依据，避免盲目清淤造成资源浪费。清淤优化确定模块基于污染变化趋势和污染风险等级动态调整清淤顺序，使治理措施能够针对污染严重区域优先实施，能够提高河道治理效率，降低治理成本，同时减少不必要的工程扰动对河道生态环境造成的影响。