【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水文水质监测，具体为一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统。
技术介绍
1、水文水质监测是保障水资源安全的重要手段，通过实时监测水文水质状况，可以及时发现潜在的水污染问题，确保饮用水源和其他用水的安全，而且水文监测对于预防和减轻水旱灾害也具有重要意义，通过实时监测降雨量、水位等水文要素，可以预测和评估洪水、干旱等自然灾害的风险，为防灾减灾提供科学依据，此外，水质监测有助于了解水体生态系统的健康状况，为生态保护提供数据支持，通过监测水体中的污染物浓度、溶解氧含量等指标，可以评估水体生态系统的稳定性和恢复能力。
2、现有技术中，水文水质监测涉及的数据来源多样化，且不同源的水文水质监测数据可能存在着矛盾冲突，并且数据在精度、时效上也存在着一定差异，会影响综合监测进程的准确性，因此，如何有效处理矛盾数据，削弱数据差异化的影响，以提高综合监测过程的精度，是我们要解决的问题，为此，现提出一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统。
技术实现思路
1、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，包括水文水质监测平台，所述水文水质监测平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据质量控制模块、数据融合同化模块、特征提取模块、模型构建模块、监测评估模块以及用户界面与交互模块，其中，各模块间电信号连接；
2、所述数据采集模块，用于从多样化的数据源收集原始水文和水质数据，包括固定监测站、移动监测设备、卫星遥感
3、所述数据预处理模块，用于对采集到的原始水文和水质数据进行预处理，预处理过程包括数据清洗、校准和时间同步处理，以消除数据中的噪声、错误、不完整以及时间差异的问题；
4、所述数据质量控制模块，用于评估数据精度，对预处理后的多源数据进行数据校准、验证和误差分析，提高监测结果的可信度；
5、所述数据融合同化模块，用于对预处理后的多源数据进行融合处理，整合来自不同源和不同类型数据生成综合监测数据集，解决数据间的矛盾冲突，削弱数据差异化影响；
6、所述特征提取模块，用于从融合同化后的监测数据中提取水质指标、水文参数和气象数据的特征数据，降低数据维度，其中，水质指标ph值、溶解氧、藻类密度、细菌总数，水文参数包括水位、流速、流量，气象数据包括降雨量、气温、风速；
7、所述模型构建模块，基于综合监测数据集和从融合同化后的监测数据中提取的特征数据，构建水质预测评估模型，对水质趋势进行预测，为决策提供支持；
8、所述监测评估模块，基于融合同化后的监测数据和构建的水质预测评估模型，对水文水质进行实时的综合监测、预警，包括水质状况分析、变化趋势预测、潜在风险预测，提供及时、准确的水文水质信息；
9、所述用户界面与交互模块，用于提供可视化交互界面，展示监测结果和预测信息，提升用户体验，方便用户获取所需信息，增强系统的易用性和可访问性。
10、优选的，所述数据采集模块中，原始水文和水质数据的收集过程为：
11、在水体区域部署固定监测站，配备传感器监测水文参数和水质参数，其中，水文参数包括水位、流量、流速，水质参数包括ph值、溶解氧、氨氮含量；
12、使用船只、无人机携带监测设备，辅助监测站进行水文和水质的现场测量，并利用卫星图像和遥感技术，获取大范围的水体分布、水位变化信息；
13、从气象站获取与水文水质相关的气象数据，包括降雨量、风速、温度；
14、将固定监测站、移动监测设备、卫星遥感、气象站收集的原始水文和水质数据聚合，得到原始水文和水质数据集；
15、建立数据处理中心，通过无线通信网络，将收集的原始水文和水质数据传输至数据处理中心。
16、优选的，所述数据预处理模块中，原始水文和水质数据预处理的过程为：
17、从数据处理中心提取原始水文和水质数据，对数据进行清洗，识别并剔除数据中的随机噪声；
18、对数据清洗后的水文和水质数据，识别数据集中的异常值并检查数据中的缺失值，对缺失的数据进行修正处理；
19、为所有数据点添加时间戳，并且对于不同时间采集的数据，进行时间序列对齐，且对于缺失时间戳的数据，根据数据采集频率和上下文信息推断时间戳，对于时间间隔不一致的数据，进行插值及重新采样，进行时间序列重建，恢复数据的时间连续性，确保时间的一致性，以便进行时间序列分析。
20、优选的，所述数据质量控制模块中，数据精度评估的过程为：
21、将预处理后的多源数据通过映射规则转换为统一的格式，并将预处理后的多源数据与已知标准历史数据进行对比，建立校准曲线，使用最小二乘法拟合数据点，得到线性回归方程，进行数据校准；
22、通过计算数据点与平均值的偏差，进行数据探查，识别数据的优势和弱势，分析数据的错误和问题，使用z-score方法对异常值进行检测，根据偏差大小和设定的阈值，检测并标记出数据中的异常值，分析误差来源，其中，优势指高准确性和一致性，弱势指高偏差和异常值；
23、使用均方根误差进行误差分析，评估数据误差，以分析数据偏离程度，判断数据的可用性，进而分析数据是否满足精度要求。
24、优选的，所述线性回归方程的表达式为：
25、y＝mx+b；
26、其中，y表示因变量，指监测数据的响应值，x表示自变量，指监测数据的解释变量，m表示回归线的斜率，指x每变化一个单位，y预期的变化量，b表示截距，即当x＝0时y的值；
27、所述使用z-score方法对异常值进行检测的表达式为：
28、
29、其中，z表示z-score值，指数据点相对于平均值的标准差数，x表示观测值，μ表示数据集的平均值，σ表示数据集的标准差。
30、优选的，所述使用均方根误差进行误差分析，评估数据误差，其表达式为：
31、
32、其中，r表示均方根误差，用来衡量模型预测值与实际观测值之间的差异，xi表示第i个观测值，yi表示第i个预测值，n表示观测值的总数，r越小，表示模型的预测值与实际观测值之间的差异越小，模型的预测性能越好。
33、优选的，所述数据融合同化模块中，综合监测数据集的生成过程为：
34、集成预处理后的多源数据，并评估不同数据源之间的相似性和差异性，其中，不同数据源之间的相似性和差异性包括数据精度、采样频率、时间空间覆盖；
35、检查不同数据源的时间戳、空间位置和数据格式，使数据在相同的时间和空间尺度上进行比较；
36、使用数据同化技术，将不同来源的数据融合为一致的数据集，进而生成综合监测数据集，确保数据集在时间和空间上的连续性和完整性，并将综合监测数据集应用于实际监测任务中。
37、优选的，所述特征提取模块中，特征数据的提取过程为：
38、遍历综合监测数据集中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，包括水文水质监测平台，其特征在于，所述水文水质监测平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据质量控制模块、数据融合同化模块、特征提取模块、模型构建模块、监测评估模块以及用户界面与交互模块，其中，各模块间电信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据采集模块中，原始水文和水质数据的收集过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据预处理模块中，原始水文和水质数据预处理的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据质量控制模块中，数据精度评估的过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述线性回归方程的表达式为：
6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述使用均方根误差进行误差分析，评估数据误差，其表达式为：
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8.根据权利要求7所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述特征提取模块中，特征数据的提取过程为：
9.根据权利要求8所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述模型构建模块中，水质预测评估模型的构建过程为：
10.根据权利要求9所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述监测评估模块中，水文水质实时综合监测、预警的过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，包括水文水质监测平台，其特征在于，所述水文水质监测平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据质量控制模块、数据融合同化模块、特征提取模块、模型构建模块、监测评估模块以及用户界面与交互模块，其中，各模块间电信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据采集模块中，原始水文和水质数据的收集过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据预处理模块中，原始水文和水质数据预处理的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，其特征在于：所述数据质量控制模块中，数据精度评估的过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的水文水质综合监...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘丹，臧明雪，
申请(专利权)人：中软国际软件苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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