【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域。更具体地，本专利技术涉及基于大数据分析的湖水环境质量监测方法及系统。
技术介绍
1、湖水环境质量监测是一个重要的环境管理活动，对湖水中的各种物理、化学和生物参数进行测量和分析，以评估水质状况并及时发现潜在的污染问题。通常使用遥感技术进行监测，遥感监测是一种利用遥感技术对地球表面及其环境要素进行观测和监测的方法。它通过搭载在卫星、飞机、无人机等平台上的各种传感器，从远距离获取地物的电磁波信息，从而实现对地表特征、环境变化等的分析。
2、现有公开号为cn117575134a的中国专利申请文件公开了一种河道水环境质量综合评价方法，属于河湖水环境防治
，方法包括：测定待测河湖水体的评价指标实测值；利用预构建的分散监测指标量化计算模型，对所述评价指标实测值进行量化计算，获取评价指标量化值；利用预构建的评价指标标准化计算模型，对所述评价指标量化值进行标准化计算，获取评价指标标准化值；对所述评价指标标准化值进行加权计算，获取准则层分值；对所述准则层分值进行加权计算，获取水环境质量综合评价指数；利用所述水环境质量综合评价指数进行河道水环境质量综合评价。
3、该申请文件能够相对完善地评估不同类型河湖的水质状况，目前通过遥感技术获取关于地球表面及其大气、海洋等环境要素的信息，基于遥感数据可以看到湖水表面变化，但无法直接监测水体内部的水质情况，遥感技术虽然能够快速获取湖水表面的宏观变化信息，如颜色、温度等，但无法直接监测水体内部的化学成分和物理特性，如ph值、溶解氧、化学需氧量等关键水质指标。
技术实现思路
1、为解决遥感技术虽然能够快速获取湖水表面的宏观变化信息，但无法直接监测水体内部的化学成分和物理特性，仅依靠遥感数据无法全面评估湖水的环境质量，存在监测盲区的问题，本专利技术在如下的多个方面中提供方案。
2、在第一方面中，基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，包括：根据遥感数据确定水体污染区域，获取湖水的监测数据；以水体污染区的质心点为中心监测点，计算中心监测点的水体更新系数，基于中心监测点在不同的时间的污染物浓度变化计算监测间距，基于监测间距和预设角度的方向构建周围监测点；评估周围监测点与中心监测点的污染物变化的同步程度，选取同步程度的最大值和次大值对应角度即为污染物的扩散方向的角度，在扩散方向上设置所述监测间距下的新监测点，标记为扩散点，并计算扩散点的水体污染的紧急程度，响应于紧急程度大于紧急阈值时，则发出警报；其中，所述水体污染的紧急程度满足下述关系式：；式中，表示当前采集次数，表示采集时间间隔，表示扩散点与中心监测点的同步程度，表示中心监测点第次监测的第种污染物的浓度，表示中心监测点第次监测的第种污染物的浓度，表示中心监测点第次监测的第种污染物的浓度，表示中心监测点第次监测的第种污染物的浓度，表示双曲正切函数，表示平均值函数。
3、其效果在于：通过遥感数据初步确定水体污染区域，能够快速缩小监测范围，避免在大面积水域中盲目采样，提高监测的针对性和效率，以水体污染区的质心点为中心监测点，根据水体更新系数和污染物浓度变化动态计算监测间距，并在扩散方向上设置新的监测点，能够实时捕捉污染物的扩散动态，确保监测点布局的科学性和合理性，提高监测数据的准确性；通过实时采集湖水的监测数据，并计算水体污染的紧急程度，当大于预设阈值时，系统会自动发出警报。通过实时监测和预警机制能够及时发现污染事件，为相关部门提供快速响应的时间窗口，防止污染扩散和危害扩大。
4、优选的，所述计算中心监测点的水体更新系数，包括：
5、以任一中心监测点为标注监测点，对标注监测点进行多次监测，计算相邻两次监测污染物的浓度之间的比值与平均浓度比值的绝对差值求和的平均值，得到标注监测点的水体更新系数。
6、其效果在于：通过计算相邻两次监测污染物浓度之间的比值，能够量化污染物在不同时间点的浓度变化情况，从而评估污染物的变化速率，有助于了解污染物在水体中的动态变化过程；水体更新系数综合了多次监测数据，反映了污染物在一定时间内的平均更新速度。如果水体更新系数较大，说明污染物浓度变化较快，水体更新较慢；反之，如果水体更新系数较小，说明污染物浓度变化较慢，水体更新较快。
7、优选的，所述计算中心监测点的水体更新系数，还包括：
8、以任一中心监测点为标注监测点，对标注监测点进行多次监测，其中，一次监测包括多种污染物浓度，计算第次监测和第次监测的同种污染物的浓度变化与第次监测的污染物浓度的比值的绝对值，得到浓度变化率，对所有相邻两次监测的浓度变化率求和的平均值，得到标注监测点的水体更新系数。
9、其效果在于：根据水体更新系数的大小，可以动态调整监测点的采样频率。对于水体更新系数较高的监测点，应增加采样频率，缩短采样间隔，以便更准确地捕捉污染物的变化趋势和峰值；对于水体更新系数较低的监测点，可以适当降低采样频率，减少监测成本。
10、优选的，所述计算监测间距，包括：
11、以任一中心监测点为标注监测点，对标注监测点进行多次监测，获取标注监测点的每次监测的不同污染物的浓度序列，计算浓度序列中相邻两次监测的同种污染物的浓度比值，得到序列比值，获取序列比值中的最小值，将最小值、监测时间间隔和标注监测点的水流速度的乘积作为监测间距。
12、其效果在于：通过动态调整监测点布局，可以减少在污染物变化较小的区域的监测点数量，避免不必要的监测，从而降低监测成本和提高监测效率，如果某个监测点的监测间距持续较小，可能表明该区域存在持续排放污染物的污染源。结合其他监测数据和地理信息，可以进一步识别潜在的污染源，为污染治理提供线索。
13、优选的，所述计算监测间距，还包括：
14、以任一中心监测点为标注监测点，对标注监测点进行多次监测，获取标注监测点的每次监测的不同污染物的浓度序列，计算浓度序列中相邻两次监测的同种污染物的浓度比值，得到序列比值，获取序列比值的均值，将均值、监测时间间隔和标注监测点的水流速度的乘积作为监测间距。
15、优选的，所述同步程度，包括：
16、根据污染物的种类，计算中心监测点的污染物浓度序列与周围监测点的污染物浓度序列之间的皮尔逊相关系数，将所有污染物的皮尔逊相关系数求和的平均值作为除中心监测点以外的其他周围监测点的同步系数。
17、其效果在于：通过评估周围监测点与中心监测点的同步程度，可以识别出污染物扩散的主要方向。同步程度较高的监测点通常位于污染物扩散的路径上，其对应的角度可以作为污染物扩散方向的指示。有助于了解污染物的传播路径和影响范围，从而制定更有针对性的监测和治理策略。
18、优选的，所述同步程度，还包括：
19、根据每种污染物浓度，计算周围监测点的平均浓度和中心监测点的平均浓度之间的绝对差值，计算周围监测点的平均值和中心监测点的平均浓度和，将绝对差值与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算中心监测点的水体更新系数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算中心监测点的水体更新系数，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算监测间距，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算监测间距，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述同步程度，包括：
7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述同步程度，还包括：
8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述污染物的扩散方向的角度，包括：
9.基于大数据分析的湖水环境质量监测系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算中心监测点的水体更新系数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算中心监测点的水体更新系数，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算监测间距，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的湖水环境质量监测方法，其特征在于，所述计算监测间距，还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：满志清，韩晶，竹怀燕，
申请(专利权)人：江苏聚慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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