【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体为一种基于大数据的水污染溯源方法和系统。
技术介绍
1、随着环境监测技术的不断进步和大数据技术的广泛应用，水污染溯源作为环境保护领域的重要研究方向，日益受到关注。
2、传统的水污染溯源方法往往依赖于单一数据源或简单的数据融合技术，一方面，单一数据源会因监测站点分布不均、监测指标有限的原因，导致溯源结果片面或不准确，另一方面，传统的水污染溯源方法在处理多源数据时，往往采用固定的权重分配方式，忽略了不同数据源在不同时间和情境下的动态变化特性，这种静态的权重分配方式难以适应复杂多变的水污染情况，容易导致溯源结果不准确或存在偏差，此外，传统方法缺乏对数据源时效性和重要性的动态评估机制，无法根据数据的实时更新和历史变化趋势自动调整权重，从而限制了溯源方法的适应性和灵活性。
3、如专利申请号为202110987964x的专利技术专利申请公开了一种智慧城市涉水环节全过程耦合模拟方法；其主要关注于气象数据的获取和水文、面源数据的模拟，以及污水处理和水质水生态数据的生成；并未涉及具体如何污染溯源。
4、如专利申请号为202211676491.2的专利技术专利申请公开了一种空天地一体化湖泊水质溯源方法、系统、设备及存储介质；其侧重于使用遥感技术进行水质监测和溯源。
5、如专利申请号为202211137648.4的专利技术专利申请公开了一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统；其侧重于小流域的管控，包括水生态环境现状调查、汇水单元划分、污染排放清单建立等，而不是溯源技术本身
6、如专利申请号为202211513556.1的专利技术专利申请公开了一种流域水环境智慧化管理方法，该方法着重于分析管网关系、排污口与污染源的空间矢量关系、污染物成分对应关系等。其权重计算是根据水质预警报警特征因子和区域水环境污染特点，耦合污染源关系权重计算规则，来构建排污口与污染源水质监测关系矩阵。其权重计算规则用于评估污染源对特定排口的影响，而且更多依赖于人工设定的规则。
7、水污染溯源旨在通过收集和分析水体中各类数据，识别并定位污染源头，为污染控制和环境管理提供科学依据，然而，如何有效整合这些多源数据，通过对数据权重进行动态调整以提高溯源准确性，仍是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于大数据的水污染溯源方法和系统，它能够通过实时分析多源数据，结合历史数据的变化趋势，利用动态权重调整算法自动调整不同数据源和影响因素的权重，实现更准确地追踪和定位污染源，不仅提高了溯源结果的准确性和适应性，还通过自动化和智能化的处理方式，显著提升了溯源效率。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：
3、一方面，提供了一种基于大数据的水污染溯源方法，该方法包括以下具体步骤：
4、步骤s100，数据收集与预处理：通过部署在河流、湖泊水体中的水质监测站和气象站设备，实时收集水质、气象和水文数据，并对收集到的数据进行预处理；
5、步骤s200，动态权重调整算法设计：设计一种基于实时数据和历史数据变化的动态权重调整算法，根据实时数据的更新和历史数据的变化趋势，自动计算并调整各数据源和影响因素的权重；
6、步骤s300，水污染溯源模型构建：基于调整后的权重，构建水污染溯源模型，通过模拟污染物的扩散路径和速度参数，结合地理信息和气象条件因素，进行污染源的追踪和定位；
7、步骤s400，溯源结果验证与优化：将溯源结果与实地调查和专家意见进行对比验证，根据验证结果对算法和模型进行优化和调整；
8、步骤s500，溯源结果展示与应用：将溯源结果以图表的形式展示给用户，包括污染扩散地图和污染源分布图，并将其应用于环境管理、应急响应和污染控制领域。
9、进一步，步骤s100采用数据标准化算法对收集到的数据进行预处理，其计算公式为：，其中：是原始数据集中的值，是原始数据集的均值，是原始数据集的标准差，是标准化后的数据值。
10、进一步，步骤s200包括：
11、步骤s201，根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；
12、步骤s202，实时获取最新的监测数据，分析各数据源数据的变化趋势，识别数据中的异常或突变点；
13、步骤s203，根据数据变化量、相关性和重要性因素，计算各数据源和影响因素的权重调整因子，根据权重调整因子和当前权重，计算新的权重值，通过多次迭代，不断调整权重。
14、进一步，步骤s202采用arima模型算法分析各数据源数据的变化趋势，其计算公式为：，其中，是收集到的数据在时刻的值，和分别是自回归项和移动平均项的索引，和分别是自回归项和移动平均项的系数，是滞后算子，是自回归项的阶数，是移动平均项的阶数，是误差项，是常数项，是趋势项的系数，是差分阶数，表示的阶差分。
15、进一步，步骤s203中调整权重的具体步骤为：
16、（1）根据历史数据和专家知识，初步设定各数据源和影响因素的权重；
17、（2）分析每个数据源或影响因素的数据变化量，并评估各数据源或影响因素之间的相关性，根据业务需求或专家知识确定每个数据源或影响因素的重要性，为每个数据源或影响因素计算一个权重调整因子；
18、（3）根据计算得到的权重调整因子和当前的权重，计算新的权重值；
19、（4）设定迭代优化过程的终止条件，包括达到预设的迭代次数、权重变化量小于预设阈值、目标函数值收敛，在每次迭代中，重新计算权重调整因子并更新权重值；
20、（5）当迭代优化过程结束，输出最终的权重向量。
21、进一步，步骤s203中采用梯度下降算法进行迭代优化，为待优化的权重向量分配初始值，根据需求，定义目标函数，该函数用于评估权重向量的质量，在每次迭代中，计算目标函数在当前权重向量处的梯度，根据梯度下降法的公式，更新权重向量，得到新的权重向量，其中，是学习率，重复迭代，直到满足终止条件，输出最终的权重向量，作为动态权重调整算法的优化结果。
22、进一步，步骤s300包括：
23、步骤s301，将水质、气象和水文的多源数据集成在一起，形成统一的数据集，对集成后的数据进行预处理；
24、步骤s302，根据溯源问题的特点，选择数学模型，根据数据特点和算法要求，设定模型的参数，使用历史数据对模型进行训练，调整模型参数以优化溯源性能；
25、步骤s303，将实时数据输入训练好的模型中，利用模型进行污染源的追踪和定位，输出溯源结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。
26、进一步，步骤s303中采用贝叶斯网络算法；根据水质、气象、水文数据及其之间的依赖关系，构建包含污染源位置和监测数据节点的贝叶斯网络，为贝叶斯网络中的每个节点设定先验概率，实时收集水质监测数据，并将其作为输入数据，计算污染源位置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S100采用数据标准化算法对收集到的数据进行预处理，其计算公式为：，其中：是原始数据集中的值，是原始数据集的均值，是原始数据集的标准差，是标准化后的数据值。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S202采用ARIMA模型算法分析各数据源数据的变化趋势，其计算公式为：，其中，是收集到的数据在时刻的值，和分别是自回归项和移动平均项的索引，和分别是自回归项和移动平均项的系数，是滞后算子，是自回归项的阶数，是移动平均项的阶数，是误差项，是常数项，是趋势项的系数，是差分阶数，表示的阶差分。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S203中调整权重的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S300包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S303中采用贝叶斯网络算法；根据水质、气象、水文数据及其之间的依赖关系，构建包含污染源位置和监测数据节点的贝叶斯网络，为贝叶斯网络中的每个节点设定先验概率，实时收集水质监测数据，并将其作为输入数据，计算污染源位置的后验概率，其计算公式为：，其中表示污染源位置，表示水质监测数据，根据计算得到的后验概率，确定污染源位置，并进行溯源追踪，输出溯源追踪结果，包括污染源的位置、扩散路径信息。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤S400中，对模型进行优化和调整的具体步骤为：
10.一种基于大数据的水污染溯源系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤s100采用数据标准化算法对收集到的数据进行预处理，其计算公式为：，其中：是原始数据集中的值，是原始数据集的均值，是原始数据集的标准差，是标准化后的数据值。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤s200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤s202采用arima模型算法分析各数据源数据的变化趋势，其计算公式为：，其中，是收集到的数据在时刻的值，和分别是自回归项和移动平均项的索引，和分别是自回归项和移动平均项的系数，是滞后算子，是自回归项的阶数，是移动平均项的阶数，是误差项，是常数项，是趋势项的系数，是差分阶数，表示的阶差分。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤s203中调整权重的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的水污染溯源方法，其特征在于，步骤s203中采用梯度下降算法进行迭代优化，为待优化的权重向量分配...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏珊珊，韩玮，马慧波，李钟泽，方达熠，原僡，
申请(专利权)人：山西华境清治环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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