【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质监测和流域水环境管理，尤其涉及一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法及系统。
技术介绍
1、水质是衡量地表水体物理、化学和生物特性的重要指标，对人类健康和生态系统具有深远的影响。随着工农业活动的加剧，如化肥和农药的过量使用、工业污水的排放等，部分地区的地表水质急剧下降，湖泊富营养化问题时有发生。与此同时，气候变化和全球人口的迅速增长进一步加剧了清洁饮用水资源的短缺风险。水质恶化和饮用水污染可能引发一系列健康问题，尤其增加了肝脏疾病和心血管疾病的发生风险。因此，为了更有效地应对环境和人类健康问题，对全流域进行有效的水质管理与预测变得尤为重要。在河流和湖泊生态系统中，利用模型模拟水体的物理、化学和生物过程，已成为分析水质变化和预测水质参数的常见方法。然而，作为决策支持系统，模型的应用需要在效益与成本比、时间和空间尺度、数据可用性以及工程可行性等方面进行严格评估。
2、传统的水质预测模型通常需要在流域河网均匀地布设检测样点，并依据水质扩散的机理对河道水质进行分析和预测。但在一些自然环境复杂、河网结构多样且面积较大的流域中，均匀布设固定的监测样点是十分困难且昂贵的，这在一定程度上限制了对这类流域河道水质预测的精度和可靠性，导致预测结果存在较大的不确定性。
3、随着水质分析技术的不断发展，已有一些基于历史数据的模型，结合神经网络与机器学习算法，用于预测当前和未来的地表水质状况。然而，这类结合神经网络与机器学习的模型通常需要大量历史数据进行样本训练与曲线拟合，且依赖于数据的完整性与准确性。另外
4、综上所述，现有技术在准确预测水质空间分布和流域水质改善方面仍存在明显局限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法及系统，解决现有技术在准确预测水质空间分布和流域水质改善方面仍存在明显局限的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，所述基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法包括如下步骤：
3、s1：根据流域的实际需求选择待预测的流域区域，并获取流域的dem数据和流域边界数据；
4、s2：在确定流域区域后，需要根据流域的水流分布、环境变量特征以及水质影响因素设置监测点；
5、s3：在每个监测点，通过安装实时监测设备或采样手段，获取水质相关指标的实时数据，并经过预处理后，存储至系统数据库；
6、s4：获取流域相关的环境变量，并通过数据转换和空间插值处理，将这些环境变量映射到流域的各个位置；
7、s5：基于流域的dem数据、边界数据和已设置的监测点，通过系统中的地理信息系统模块进行投影转换和数据格式转化处理，生成精确的预测河网，并根据流域的特点和水质参数的变化规律，分布均匀设置多个预测点；
8、s6：利用空间流河网拓扑结构模型以监测点位水质参数作为响应变量，环境变量作为协变量，并通过加入空间流河网拓扑结构作为驱动因素构建模型，对预测点位水质参数的值进行计算；
9、s7：利用gis工具，将每条河道的预测水质参数值进行可视化展示；
10、s8：通过将预测结果与实际监测点的数据进行对比分析，并通过交叉验证评估模型的精度，且对模型进行优化或增加新的监测点进行校正，以提高模型的准确性和泛化能力。
11、其中，在步骤s1中，流域dem数据通过卫星遥感或激光雷达技术获取，流域的边界数据通过遥感影像和地理信息系统技术获取。
12、其中，在步骤s2中，监测点的选择标准为：监测点应重点设置在流域内的主要河流、支流以及可能受到污染的区域；
13、设置监测点时应充分考虑流域的水文特征、环境敏感区以及污染源位置；
14、监测点的具体布设方法为：结合流域的水流网络和河网拓扑结构，根据流域的实际水文情况智能地选择关键区域设置监测点。
15、其中，在步骤s4中，环境变量包括森林覆盖率、土地利用类型、土壤类型、降水量、气温、蒸发量以及河流流量的水文气象数据；
16、环境变量通过气象站和遥感数据获取，并进行数据清洗、格式转换与空间插值处理。
17、其中，在步骤s6中，对预测点位水质参数的值进行计算的公式为：
18、y = xβ+ ztu + ztd + zeu +ε
19、其中，y为响应变量的向量，响应变量为监测点位总氮和溶氧含量，x为协变量的矩阵，协变量为环境变量，β为各协变量的参数向量，ztu、ztd和zeu分别为具有尾向上、尾向下和欧氏空间自相关结构的随机变量的向量，ε为独立随机误差的向量。
20、其中，在步骤s6中，协变量的选择具体为：通过分析水质参数与环境变量之间的相关性，建立环境变量与水质参数之间的回归关系，利用逐步回归法，从多个候选协变量中筛选出最具有预测能力的变量组合，优化预测模型的准确。
21、其中，在步骤s6中，空间流河网拓扑结构的筛选具体为：在建立了回归模型后，进一步选择与空间流河网相关的空间结构，通过随机组合选取尾向上、尾向下以及欧氏空间自相关的空间结构，生成所有可能的组合，并加入模型中，通过模拟河流流向和水质参数之间的相互作用，推动模型训练和水质预测。
22、其中，在步骤s6中，计算水质参数值具体为：基于已训练的回归模型和空间流河网拓扑网络结构，结合各个预测点的环境数据和监测点的水质信息，计算每个预测点的水质参数值。
23、本专利技术还提供一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测系统，应用于如上述所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法。
24、本专利技术的一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法及系统，首先，确定监测区域并获取流域的数字高程模型dem数据和流域边界数据，准确界定流域范围，为后续水质预测提供基础数据，然后，通过设置监测点获取流域内的水质数据，重点监测水质变化较大的区域，避免传统方法中均匀布设监测点的不足，接着，获取流域内的环境变量，包括气象、土壤、降水等变量，并结合空间流河网拓扑结构分析生成精准的预测河网和预测点，随后，通过构建空间流河网拓扑结构模型，结合监测点水质数据和环境变量数据，进行水质参数的预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
7.如权利要求6所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
8.如权利要求7所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
9.一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测系统，其特征在于，应用于如权利要求8所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的基于空间流河网拓扑结构的流域水质预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴华武，丁梦瑶，范宏翔，李静，朱青，付丛生，
申请(专利权)人：中国科学院南京地理与湖泊研究所，
类型：发明
国别省市：
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