【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于市政领域的水环境监测领域，特别是涉及多维度的孪生可视化的水环境监测方法及系统。
技术介绍
1、随着经济社会的快速发展，在河湖水环境调度、流域蓝藻防控监管方面无法满足现阶段需要。经调研发现，大部分园区的水环境管理存在发现蓝藻不及时、活水调度不精准、打捞处置不高效等问题。分析其原因：
2、（1）活水调度不精准，未科学制定畅流活水方案，无法按需、精准的给河网分配水量。
3、（2）水质预警不及时，未建立水质监测监控体系，无法在短时间内获取全面、系统的实况监测信息，主要依赖人工巡查上报，存在工作量大、周期长、效率较低等问题。
4、（3）缺乏统一的监管平台。整体局势掌握滞后，缺少统一的数据汇聚展示监管平台，如蓝藻藻情发生时，无法在短时间内获取全面实况信息，支撑处置。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，提供了多维度的孪生可视化的水环境监测方法及系统。
2、本专利技术采用以下技术方案来实现：多维度的孪生可视化的水环境监测方法，包括以下步骤：
3、在世界坐标系内获取河湖的多源多模态数据源；所述多源多模态数据源包括地形数据和监测数据，其中，监测数据至少包括：关于监测区域的水质数据和流态数据；
4、创建模型坐标系，确定模型坐标系和世界坐标系之间的坐标转换关系，基于所述坐标转换关系将地形数据映射到模型坐标系内得到三维模型；构建二维水动力模型，将所述流态数据以着色的形式在三维模型内进行流场可
5、创建环境数据指标，基于所述监测数据判断是否生成预警数据：若生成，则将所述预警数据进行向量化处理，增设到多维可视化模型内；
6、所述多维可视化模型将多源多模态数据源按照时序进行动态展示。
7、在进一步的实施例中，还包括以下步骤：
8、将监测数据按照时序进行存储得到历史监测数据，于多维可视化模型中嵌入预测模型；将所述历史监测数据作为输入导出预测模型，输出得到预测监测数据；基于所述环境数据指标判断是否生成预测预警数据：若生成，将所述预测预警数据进行可视化提醒；根据所述预测预警数据提前部署环境响应策略；
9、将实际监测数据与对应的预测监测数据分别作为样本集和训练集不断优化所述预测模型得到优化后的预测模型。
10、在进一步的实施例中，基于所述坐标转换关系将地形数据映射到模型坐标系内得到三维模型的具体流程如下：
11、定义世界坐标系内的点集为，采用以下公式得到点集转换到模型坐标系内的点集为：
12、；式中，为旋转矩阵，为沿x轴向旋转矩阵，为沿y轴向旋转矩阵，s为平移向量；
13、基于转换后得到的点集，利用最小二乘法勾勒河湖曲面得到三维模型。
14、在进一步的实施例中，所述流场可视化的可视化流程如下：
15、构建二维水动力模型：；式中，为河湖内水流流体密度，为梯度算子，为速度场，为动力黏度，为作用于流体的外力，p为压力场，t表示时间；
16、预先创建n种色阶用于标量流场：；定义最低色阶对应的色彩标量值为，最高色阶对应的色彩标量值为，获取流场的色彩标量值，，采用以下公式确定与色彩标量值相对应的色阶：
17、；
18、则按照给对应的流场赋予对应色阶的颜色。
19、在进一步的实施例中，将水质数据进行向量化处理的处理过程如下：
20、将河湖进行区域划分得到若干个河湖区域，获取每个河湖的水质评价类别以及对应的水质参数，对每个河湖区域基于其水质特征赋予量化定义：
21、；
22、其中，为河湖区域的编号，表示河湖区域 h的平面区域范围，为河湖区域h的水质评价类别，为用于评价水质评价类别的水质参数， p为对应的水质参数类别；
23、则河湖的水质数据表示为：。
24、在进一步的实施例中，所述预警数据包括水质预警数据和水流量预警数据；所述水质预警数据的生成流程如下：
25、根据河湖区域h对应的水质评价类别，设置水质评价指标，，若，则生成预警数据，并采用矢量箭头进行标注，即更新为；
26、其中，，为权重系数。
27、在进一步的实施例中，所述水流量预警数据的流程如下：
28、所述水流量预警数据的流程如下：
29、根据河湖区域h的平面区域范围所在地势，设置水流量阈值；基于二维水动力模型进行水流模拟，获取对应的色彩标量最大阈值和色彩标量最小阈值，确定色彩标量阈值对应的色阶最大阈值，色彩标量最小阈值对应的色阶最大阈值；
30、若当前存在河湖区域h的色阶高于色阶最大阈值则生成水流量引排预警数据，并采用圈点的形式进行标注；
31、若当前存在河湖区域h的色阶低于色阶最大阈值则生成水流量调度预警数据，并采用方形的形式进行标注。
32、在进一步的实施例中，所述环境响应策略至少包括：关于水质调整的响应策略和关于水量调度的响应策略。
33、多维度的孪生可视化的水环境监测系统，用于实现如上所述的水环境监测方法，包括：数据系统和可视化模块；其中，所述数据系统包括：
34、第一模块，被设置为在世界坐标系内获取河湖的多源多模态数据源；所述多源多模态数据源包括地形数据和监测数据，其中，监测数据至少包括：关于监测区域的水质数据和流态数据；
35、第二模块，被设置为创建模型坐标系，确定模型坐标系和世界坐标系之间的坐标转换关系，基于所述坐标转换关系将地形数据映射到模型坐标系内得到三维模型；构建二维水动力模型，将所述流态数据以着色的形式在三维模型内进行流场可视化；将水质数据进行向量化处理，融合到三维模型中得到多维可视化模型；
36、第三模块，被设置为创建环境数据指标，基于所述监测数据判断是否生成预警数据：若生成，则将所述预警数据进行向量化处理，增设到多维可视化模型内；所述多维可视化模型将多源多模态数据源按照时序进行动态展示。
37、在进一步的实施例中，所述可视化模块至少包括：
38、地形数据展示模块，被设置为将河网水系、水利枢纽进行可视化；
39、监测数据展示模块，被设置为以动态形式将当前时间区域内引水水量、排水水量、水质分析、水质管控进行呈现；
40、历史数据展示模块，被设置为以图谱的形式将历史阶段区域内引水水量、排水水量、水质分析、水质管控进行呈现；
41、预警数据展示模块，被设置为将预测预警数据和对应的环境响应策略进行可视化。
42、本专利技术的有益效果：本专利技术首先在创建监测平台时，采用坐标转换的形式将河湖以及河湖内的水流进行可视化处理，增加了可视化的真实性和精准度。通过流态数据以着色在三维模型内更直观的观察处河湖内的水本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，还包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，基于所述坐标转换关系将地形数据映射到模型坐标系内得到三维模型的具体流程如下：
4.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，所述流场可视化的可视化流程如下：
5.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，将水质数据进行向量化处理的处理过程如下：
6.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，所述预警数据包括水质预警数据和水流量预警数据；所述水质预警数据的生成流程如下：
7.根据权利要求6所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，所述水流量预警数据的流程如下：
8.根据权利要求2所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，所述环境响应策略至少包括：关于水质调整的响应策略和关于
9.多维度的孪生可视化的水环境监测系统，用于实现如权利要求1至8中任意一项所述的水环境监测方法，其特征在于，包括：数据系统和可视化模块；其中，所述数据系统包括：
10.根据权利要求9所述的多维度的孪生可视化的水环境监测系统，其特征在于，所述可视化模块至少包括：
...【技术特征摘要】
1.多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，还包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，基于所述坐标转换关系将地形数据映射到模型坐标系内得到三维模型的具体流程如下：
4.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，所述流场可视化的可视化流程如下：
5.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其特征在于，将水质数据进行向量化处理的处理过程如下：
6.根据权利要求1所述的多维度的孪生可视化的水环境监测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋华，吴罗芳，洪磊，于芳，马天丁，鲍晓松，石武，范子武，谢忱，王波，铁瀛，邓扬，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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