本發(fā)明涉及水質(zhì)監(jiān)測(cè)、地理信息、數(shù)據(jù)融合、污染物擴(kuò)散、污染源識(shí)別以及環(huán)境數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及一種基于水環(huán)境多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合溯源算法。
背景技術(shù)：
1、水環(huán)境監(jiān)測(cè)對(duì)于水資源保護(hù)、水質(zhì)管理和污染防控具有重要意義。傳統(tǒng)的水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法主要依賴于單一來(lái)源的數(shù)據(jù)采集，如水質(zhì)采樣分析、現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)等。然而，隨著傳感器技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代水環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠收集到更加豐富和多樣的數(shù)據(jù)類型，包括但不限于衛(wèi)星圖像、無(wú)人機(jī)航拍圖像、地面監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)、移動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)等。為了從這些多源數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，研究者們開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)融合技術(shù)，如基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法等。這些方法旨在提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。
2、在水環(huán)境污染事件發(fā)生后，溯源分析技術(shù)被用來(lái)確定污染物的來(lái)源，這對(duì)于采取有效控制措施至關(guān)重要。現(xiàn)有的溯源分析方法主要包括基于模型的方法、同位素分析法等。盡管已有技術(shù)取得了一定進(jìn)展，但仍存在數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、溯源精度有限、數(shù)據(jù)處理能力不足等問(wèn)題。
3、綜上所述，雖然現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)在水環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域取得了一成果，但在數(shù)據(jù)融合和溯源分析方面仍存在一定的局限性。因此，開發(fā)一種新的融合溯源算法來(lái)解決上述問(wèn)題，對(duì)于提高水環(huán)境污染溯源精度和可行性具有重要意義。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于水環(huán)境多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合溯源算法，解決現(xiàn)有技術(shù)中因數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等問(wèn)題導(dǎo)致的溯源精度有限的難題。通過(guò)整合多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在不增加硬件成本的前提下，顯著提高水環(huán)境監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性與可靠性，實(shí)現(xiàn)對(duì)污染源的精準(zhǔn)追溯，為水資源保護(hù)和環(huán)境管理提供有力支持。，從而解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的前述問(wèn)題。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
3、一種基于水環(huán)境多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合溯源算法，包括以下步驟：
4、s100、多源數(shù)據(jù)采集：從地面監(jiān)測(cè)站、遙感衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)巡查、地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)多個(gè)監(jiān)控源收集水環(huán)境數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括水質(zhì)參數(shù)、污染源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、水文信息以及氣象數(shù)據(jù)；建立不同數(shù)據(jù)元素的時(shí)間關(guān)系、空間關(guān)系以及“源-網(wǎng)-廠-口”的關(guān)系，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；
5、s200、水質(zhì)時(shí)空特征分析：當(dāng)斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)超標(biāo)時(shí)，分析水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間序列下的變化趨勢(shì)和周期性規(guī)律；基于污染傳輸算法模型，分析上下游斷面是否存在污染貢獻(xiàn)，若存在則重點(diǎn)分析上游河段的污染排放；采用滑動(dòng)窗口+格蘭杰因果性檢驗(yàn)的方法，推斷污染發(fā)生的主要河段；
6、s300、環(huán)境影響分析：基于污染時(shí)間段的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、降雨數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)和秩相關(guān)系計(jì)算方法，分析污染物濃度與降雨量、流量、溫度的相關(guān)性；若為強(qiáng)相關(guān)，則判定是環(huán)境因素造成的污染，反之則排除環(huán)境影響；同時(shí)采用時(shí)序數(shù)據(jù)分析，量化不同變量之間的關(guān)系，深入理解水質(zhì)參數(shù)的時(shí)空變化規(guī)律；
7、s400、點(diǎn)源污染研判：基于緩沖區(qū)分析和“源-網(wǎng)-廠-口-監(jiān)測(cè)斷面”的污染傳輸關(guān)系，以及污染源、污水處理廠、入河排污口的監(jiān)測(cè)關(guān)系，分析污染時(shí)段時(shí)是否存在違法排放的點(diǎn)源的疑似企業(yè)清單；利用水質(zhì)指紋溯源儀分析污染時(shí)刻的水質(zhì)指紋并與相關(guān)企業(yè)廢水排放指紋進(jìn)行動(dòng)態(tài)比對(duì)，推薦違法排放疑似企業(yè)；結(jié)合上述兩種方式，得到疑似違法排放的企業(yè)清單；運(yùn)用qual2k水質(zhì)模型，模擬污染物在水體中的遷移和轉(zhuǎn)化過(guò)程，精確鎖定可能的污染源；
8、s600、面源研判：通過(guò)地理信息系統(tǒng)分析污染時(shí)段內(nèi)的降雨數(shù)據(jù)、土地利用類型、地形地貌因素，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，識(shí)別可能的面源污染區(qū)域；利用水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，分析面源污染區(qū)域的水質(zhì)變化特征，以及污染物遷移擴(kuò)散的規(guī)律；結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用qual2k水質(zhì)模型、聚類分析和深度學(xué)習(xí)，綜合評(píng)估面源污染對(duì)水質(zhì)的影響程度，并確定面源污染的來(lái)源和主要貢獻(xiàn)區(qū)域；
9、s700、綜合研判結(jié)論：基于上述時(shí)空特征分析、環(huán)境影響分析、點(diǎn)源污染研判和面源研判的結(jié)果，得出污染結(jié)論；若存在上下游污染貢獻(xiàn)、環(huán)境影響導(dǎo)致污染濃度變化、發(fā)現(xiàn)違規(guī)污染點(diǎn)源排放、發(fā)現(xiàn)疑似面源污染區(qū)域，則形成相應(yīng)的污染溯源結(jié)論；若未發(fā)現(xiàn)相關(guān)研判結(jié)論，則記錄未發(fā)現(xiàn)污染結(jié)論；無(wú)論是否得到結(jié)論，均輔以無(wú)人機(jī)、無(wú)人船、衛(wèi)星遙感、入河口監(jiān)測(cè)技術(shù)手段進(jìn)行確認(rèn)和分析；綜合研判結(jié)論包含步驟s100至步驟s600的結(jié)論，并給出溯源排查建議。
10、在一些具體實(shí)施例中，在步驟s100中，水質(zhì)參數(shù)包括溶解氧、ph值、濁度；
11、污染源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括廢水流量、污染物濃度，水文信息包括流量、流速、水位；
12、氣象數(shù)據(jù)包括降雨量。
13、在一些具體實(shí)施例中，在步驟s200中，污染傳輸算法模型基于河網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、水流動(dòng)力學(xué)原理構(gòu)建，用于模擬污染物在河網(wǎng)中的傳輸過(guò)程。
14、在一些具體實(shí)施例中，在步驟s400中，緩沖區(qū)分析具體為：以監(jiān)測(cè)斷面為中心，根據(jù)河流流速、污染物擴(kuò)散系數(shù)因素確定一定范圍的緩沖區(qū)，分析緩沖區(qū)內(nèi)的污染源與監(jiān)測(cè)斷面的污染傳輸關(guān)系。
15、在一些具體實(shí)施例中，在步驟s600中，深度學(xué)習(xí)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感影像進(jìn)行處理，識(shí)別面源污染區(qū)域內(nèi)的土地利用類型、植被覆蓋情況特征，輔助評(píng)估面源污染。
16、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明公開了一種基于水環(huán)境多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合溯源算法,包括多源數(shù)據(jù)采集、水質(zhì)時(shí)空特征分析、環(huán)境影響分析、點(diǎn)源污染研判、面源研判和綜合研判結(jié)論。本發(fā)明具有以下效果：
17、(1)溯源效率和準(zhǔn)確性提升：通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集和遞進(jìn)式分析方法，能夠快速縮小污染源范圍，為環(huán)保部門提供及時(shí)準(zhǔn)確的決策支持，極大地提高了污染源追溯的效率和準(zhǔn)確性。
18、(2)水質(zhì)監(jiān)測(cè)全面實(shí)時(shí)：多源數(shù)據(jù)的融合使用可以更全面地反映水質(zhì)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在污染問(wèn)題，增強(qiáng)了水質(zhì)監(jiān)測(cè)的全面性和實(shí)時(shí)性。
19、(3)推動(dòng)智能化發(fā)展：為水環(huán)境監(jiān)測(cè)和管理提供有力技術(shù)支撐，促進(jìn)了水資源保護(hù)和環(huán)境保護(hù)的智能化發(fā)展。
20、(4)提升應(yīng)急響應(yīng)能力：環(huán)境管理部門借助快速準(zhǔn)確的污染源追溯，能夠迅速采取應(yīng)對(duì)措施，減少污染對(duì)環(huán)境和人類健康的影響，保障生態(tài)安全，提升了應(yīng)急響應(yīng)能力。
21、(5)降低監(jiān)測(cè)成本：相比傳統(tǒng)方法，本發(fā)明采用自動(dòng)化和智能化手段，減少了人力物力投入，提高了監(jiān)測(cè)效率，從而降低了環(huán)境監(jiān)測(cè)的整體成本。
22、(6)助力科學(xué)研究：多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合和溯源算法的應(yīng)用，為水環(huán)境科學(xué)研究提供了豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源，有助于推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的科研進(jìn)展。
1.一種基于水環(huán)境多源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的融合溯源算法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合溯源算法，其特征在于，在所述步驟s100中，水質(zhì)參數(shù)包括溶解氧、ph值、濁度；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合溯源算法，其特征在于，在所述步驟s200中，所述污染傳輸算法模型基于河網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、水流動(dòng)力學(xué)原理構(gòu)建，用于模擬污染物在河網(wǎng)中的傳輸過(guò)程。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合溯源算法，其特征在于，在所述步驟s400中，所述緩沖區(qū)分析具體為：以監(jiān)測(cè)斷面為中心，根據(jù)河流流速、污染物擴(kuò)散系數(shù)因素確定一定范圍的緩沖區(qū)，分析緩沖區(qū)內(nèi)的污染源與監(jiān)測(cè)斷面的污染傳輸關(guān)系。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合溯源算法，其特征在于，在所述步驟s600中，所述深度學(xué)習(xí)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感影像進(jìn)行處理，識(shí)別面源污染區(qū)域內(nèi)的土地利用類型、植被覆蓋情況特征，輔助評(píng)估面源污染。