本申请公开了一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统，其中，流域水环境中铊污染的预测系统，包括：多个监管子系统和预测中心；其中，监管子系统：用于发送预测请求；接收并执行数据获取指令，发送检测数据；接收预测结果，并根据预测结果进行铊污染的管控和治理；预测中心：用于执行如下步骤：接收预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；发送数据获取指令，并接收检测数据；利用迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送。本申请能够利用根据预测流域的特征创建的迁徙转化模型对铊污染迁移至目标节点的时间和浓度进行准确预测，便于根据预测结果对流域中的铊污染进行及时管控和治理。及时管控和治理。及时管控和治理。
【技术实现步骤摘要】
一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统
[0001]本申请涉及水环境风险预测
，尤其涉及一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统。
技术介绍
[0002]铊是自然界中存在的一种典型稀有分散元素。铊及其化合物都具有剧毒，而且是强蓄积性毒性，对动植物的毒性远大于铅、镉、汞等其他重金属。在当前的涉铊河流污染事故中，通常采用将涉铊河流的样本送往实验室进行分析的方式，或采用地表水中痕量铊的环境应急监测方法进行现场监测的方式对流域中已经产生的铊污染进行分析，因此，现有的监测方式存在以下问题：（1）大部分流域的上游均是湖库，下游均存在饮用水源，车载ICP
‑
MS（涉及到电源和氩气的使用）在大部分偏远地方不便使用，现场也无快速有效的监测方法。
[0003]（2）将采集的样本送往实验室进行分析，耗时长，上游溯源难度大。
[0004]（3）各流域的各水层分布不同，当铊污染物进入湖库中随着水体流动后，无法对铊污染迁移到下游敏感水源地的时间和浓度进行准确预测，因此，环境应急处置人员难以采取有效应对措施。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于提供一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统，能够利用根据预测流域的特征创建的迁徙转化模型对铊污染迁移至目标节点的时间和浓度进行准确预测，便于根据预测结果对流域中的铊污染进行及时管控和治理。
[0006]为达到上述目的，本申请提供一种流域水环境中铊污染的预测系统，包括：多个监管子系统和预测中心；其中，监管子系统：用于发送预测请求；接收并执行数据获取指令，发送检测数据；接收预测结果，并根据预测结果进行铊污染的管控和治理；预测中心：用于执行如下步骤：接收预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；其中，预测请求至少包括：污染源位置和保护区位置；发送数据获取指令，并接收检测数据；利用迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送。
[0007]如上的，其中，每个监管子系统均包括：一个管理端、多个检测节点和至少一个监测端；其中，管理端：用于发送预测请求；接收数据获取指令，并根据数据获取指令向多个检测节点发送检测请求；接收检测数据，并将所有的检测数据发送至预测中心；接收预测中心发送的预测结果，根据预测结果向监测端发送管控指令，并同时根据预测结果下发治理任务，其中，治理任务至少包括：确定治理点、治理时间、治理方式和治理人员；检测节点：接收并执行检测请求，并将获取到的检测数据发送至管理端；监测端：接收并执行管控指令，其中，管控指令包括：停止生产和排放。
[0008]如上的，其中，预测中心至少包括：登录单元、模型配置单元、预测单元和存储单元；其中，登录单元：用于对监管子系统进行注册，完成监管子系统登录；模型配置单元：完
成登录后，接收监测子系统的预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；预测单元：用于发送数据获取指令，并接收检测数据；将检测数据输入至迁徙转化模型内，由迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送；存储单元：用于存储基础信息库、参数信息库和样本数据库。
[0009]如上的，其中，模型配置单元至少包括：预分析模块、配置模块和模型优化模块；其中，预分析模块：完成登录后，接收监测子系统的预测请求，对预测请求进行预分析，获得归属流域信息，根据预测请求和归属流域信息，获得预测流域数据，并将预测流域数据发送至配置模块；配置模块：根据预测流域数据对初始化模型进行配置，获得迁徙转化模型；模型优化模块：根据新的样本数据对输出精度进行更新，获得新的输出精度，并利用新的输出精度对当前的迁徙转化模型进行优化，获得新的迁徙转化模型。
[0010]本申请还提供一种流域水环境中铊污染的预测方法，包括如下步骤：预测中心接收监测子系统的预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；其中，预测请求至少包括：污染源位置和保护区位置；预测中心向监管子系统发送数据获取指令，并接收监管子系统执行数据获取指令后上传的检测数据；预测中心利用迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并将预测结果发送至监管子系统，监管子系统根据预测结果进行铊污染的管控和治理。
[0011]如上的，其中，预测中心接收监测子系统的预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型的子步骤如下：对预测请求进行预分析，获得归属流域信息；根据预测请求和归属流域信息，获得预测流域数据；根据预测流域数据对初始化模型进行配置，获得迁徙转化模型。
[0012]如上的，其中，根据预测流域数据对初始化模型进行配置，获得迁徙转化模型的子步骤如下：调用初始化模型，根据预测流域数据对初始化模型进行配置，获得运行模型；获取样本数据，根据样本数据计算输出精度，并利用输出精度对运行模型进行精度配置，完成配置后获得迁徙转化模型。
[0013]如上的，其中，将本次预测后进行治理时实时采集的治理节点的数据作为新的样本数据，利用新的样本数据对输出精度进行更新，获得新的输出精度，并利用新的输出精度对当前的迁徙转化模型进行优化，获得新的迁徙转化模型。
[0014]如上的，其中，新的输出精度的表达式如下：；其中，为新的输出精度；为第个新的样本数据的铊污染预测浓度；为第个新的样本数据的铊污染实测浓度，，为新的样本数据的总个数；为个新的样本数据的铊污染预测浓度的平均值；为个新的样本数据的铊污染实测浓度的平均值。
[0015]如上的，其中，对预测请求进行预分析，获得归属流域信息的子步骤如下：获取与预测请求中的管理端信息所对应的多个管理流域数据，并将每个管理流域数据均作为一个初选数据；根据预测请求中的污染源信息和保护区信息对多个初选数据进行筛选，获得归属流域信息。
[0016]本申请能够利用根据预测流域的特征创建的迁徙转化模型对铊污染迁移至目标节点（例如：保护区节点）的时间和浓度进行准确预测，便于根据预测结果对流域中的铊污染进行及时管控和治理。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为流域水环境中铊污染的预测系统一种实施例的结构示意图；图2为流域水环境中铊污染的预测方法一种实施例的流程图。
具体实施方式
[0019]下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]如图1所示，本申请提供一种流域水环境中铊污染的预测系统，包括：多个监管子系统110和预测中心120。
[0021]其中，监管子系统110：用于发送预测请求；接收并执行数据获取指令，发送检测数据；接收预测结果，并根据预测结果进行铊污染的管控和治理。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种流域水环境中铊污染的预测系统，其特征在于，包括：多个监管子系统和预测中心；其中，监管子系统：用于发送预测请求；接收并执行数据获取指令，发送检测数据；接收预测结果，并根据预测结果进行铊污染的管控和治理；预测中心：用于执行如下步骤：接收预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；其中，预测请求至少包括：污染源位置和保护区位置；发送数据获取指令，并接收检测数据；利用迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送。2.根据权利要求1所述的流域水环境中铊污染的预测系统，其特征在于，每个监管子系统均包括：一个管理端、多个检测节点和至少一个监测端；其中，管理端：用于发送预测请求；接收数据获取指令，并根据数据获取指令向多个检测节点发送检测请求；接收检测数据，并将所有的检测数据发送至预测中心；接收预测中心发送的预测结果，根据预测结果向监测端发送管控指令，并同时根据预测结果下发治理任务，其中，治理任务至少包括：确定治理点、治理时间、治理方式和治理人员；检测节点：接收并执行检测请求，并将获取到的检测数据发送至管理端；监测端：接收并执行管控指令，其中，管控指令包括：停止生产和排放。3.根据权利要求2所述的流域水环境中铊污染的预测系统，其特征在于，预测中心至少包括：登录单元、模型配置单元、预测单元和存储单元；其中，登录单元：用于对监管子系统进行注册，完成监管子系统登录；模型配置单元：完成登录后，接收监测子系统的预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；预测单元：用于发送数据获取指令，并接收检测数据；将检测数据输入至迁徙转化模型内，由迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送；存储单元：用于存储基础信息库、参数信息库和样本数据库。4.根据权利要求3所述的流域水环境中铊污染的预测系统，其特征在于，模型配置单元至少包括：预分析模块、配置模块和模型优化模块；其中，预分析模块：完成登录后，接收监测子系统的预测请求，对预测请求进行预分析，获得归属流域信息，根据预测请求和归属流域信息，获得预测流域数据，并将预测流域数据发送至配置模块；配置模块：根据预测流域数据对初始化模型进行配置，获得迁徙转化模型；模型优化模块：根据新的样本数据对输出精度进行更新，获得新的输出精度，并利用新的输出精度对当前的迁...
【专利技术属性】
技术研发人员：何俊，苏凯，梁美铃，王维平，许晓，王槐，陈伟，
申请(专利权)人：雅安市汉源生态环境监测站，
类型：发明
国别省市：
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