【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水位预警，尤其涉及一种地下水水位预警系统及方法。
技术介绍
1、地下水预警包括水质预警和水位预警两方面内容，分别有空间预警和时间预警两个类型。空间预警也称状态预警，即基于地下水水质、水位恶化的主要控制因素和诱发因素开展工作，其控制因素是基本条件，诱发因素在不同地区或同一地区的不同地段常表现出极大差异。时间预警也称趋势预警，即基于地下水水质、水位稳定状态诱发因素强度及其持续时间和预测精度等开展工作，一般是在空间预警的基础上，通过专业技术监测、系统的理论分析和专家商讨，并报有关管理部门后进行预警。开展地下水预警工作，对于保护和管理地下水资源、应对水旱灾害风险、及时发现和防控地下水污染、支撑决策与制定政策、提高公众参与意识等方面都具有重要意义。
2、地下水水质预警需要对地下水水质状态进行不间断的定量和定性分析，确定其发生变化的趋势并根据监测结果给出不同的预警信息，但现有地下水监测工程在监测点位布设和监测指标选取方面都未能充分考虑人为污染的影响，水质监测指标较多，需结合区域地下水问题进行选取，现阶段监测难度较大，目前已开展工作主要围绕地下水水位预警。因此，本专利技术提供了一种地下水水位预警系统及方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种地下水水位预警系统及方法，以解决上述现有技术存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种地下水水位预警系统，包括：
3、其中，所述水位预警阈值确定模块用于确定超采区域的水位预
4、所述站网选取模块用于基于所述水位预警阈值和地下水类型选取代表站；
5、所述水位变化计算模块用于计算地下水水位变化情况；
6、所述预测预警模块用于发布水位变化预警标识，并对地下水水位变化进行预测。
7、可选地，所述地下水水位预警系统还包括预警信息展示模块，所述预警信息展示模块用于以图形式直观展示预警结果；所述预警结果包括彩虹预警模式和四色标识预警示意图。
8、可选地，所述水位变化计算模块包括数据处理单元和预测单元；
9、其中，所述数据处理单元用于收集地下水水位监测数据
10、所述预测单元用于建立地下水位埋深预测模型，并基于所述地下水位埋深预测模型和所述地下水水位监测数据对地下水水位变化进行预测。
11、本专利技术还提供了一种地下水水位预警方法，用于实施地下水水位预警系统，所述方法包括以下步骤：
12、确定评价区域的水位预警阈值；
13、基于所述水位预警阈值按照浅层地下水、深层地下水分别选取代表站；
14、基于选取的代表站，计算水位变化得到预警信息；
15、对所述水位变化进行预测得到地下水水位预测信息。
16、可选地，确定评价区域的水位预警阈值的过程包括：
17、基于评价区域地下水水位监测序列的时长，选择预警方法；
18、当监测序列大于30年时，采用统计学法直接构建第三数据集，基于直接构建的第三数据集确定水位预警阈值；
19、当监测序列小于30年时，基于地下水水位因素构建第一数据集确定上限水位；并基于开采量监测资料数据构建第二数据集，确定下限水位；
20、对所述第一数据集和所述第二数据集进行合并间接构建第三数据集，基于间接构建的第三数据集确定水位预警阈值。
21、可选地，所述地下水水位因素包括：防止盐渍化地下水水位、建筑稳定性与地基承载力的城镇建筑物安全地下水水位、地下水补给能力。
22、可选地，对所述水位变化进行预测得到地下水水位预测信息的过程包括：
23、采用多元回归模型、神经网络rbf模型分别建立浅层地下水预测模型和深层地下水预测模型；
24、基于所述浅层地下水预测模型和深层地下水预测模型确定各地市级行政区的地下水水位预测信息；
25、将所述地下水水位预测信息与实测埋深进行逐月对比得到误差值；
26、基于所述误差值优化所述浅层地下水预测模型和深层地下水预测模型确定各地市选用的模型方案和模型参数。
27、可选地，影响所述浅层地下水预测模型建立的影响因子包括：上一月地下水水位埋深、当月降水量、当月地下水开采量；
28、影响所述深层地下水预测模型建立的影响因子包括：上一月地下水水位埋深、当月地下水开采量。
29、本专利技术还提供了一种计算机终端设备，包括：
30、一个或多个处理器；
31、存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
32、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现一种地下水水位预警系统。
33、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现一种地下水水位预警系统。
34、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
35、本专利技术完善地下水预警框架，提出适用于地下水水位预警的流程，促进地下水管理工作决策科学化和管理精确化。该地下水水位预警系统通过精确确定水位预警阈值，有效识别超采区域的水位风险。系统通过站网选取模块，依据预警阈值和地下水类型，智能选取具有代表性的监测站点，确保监测数据的准确性和代表性。水位变化计算模块实时监测并计算水位变化，为预测预警提供数据支持。最终，预测预警模块不仅发布实时预警标识，还对地下水水位变化趋势进行预测，为水资源管理和保护提供科学依据，有效预防和减轻地下水超采带来的环境影响。
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1.一种地下水水位预警系统，其特征在于，包括：水位预警阈值确定模块、站网选取模块、水位变化通报模块和预测预警模块；
2.根据权利要求1所述的地下水水位预警系统，其特征在于，所述地下水水位预警系统还包括预警信息展示模块，所述预警信息展示模块用于以图形式直观展示预警结果；所述预警结果包括彩虹预警模式和四色标识预警示意图。
3.根据权利要求1所述的地下水水位预警系统，其特征在于，所述水位变化计算模块包括数据处理单元和预测单元；
4.一种地下水水位预警方法，其特征在于，用于实施权利要求1所述的地下水水位预警系统，所述方法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的地下水水位预警方法，其特征在于，确定评价区域的水位预警阈值的过程包括：
6.根据权利要求5所述的地下水水位预警方法，其特征在于，所述地下水水位因素包括：防止盐渍化地下水水位、建筑稳定性与地基承载力的城镇建筑物安全地下水水位、地下水补给能力。
7.根据权利要求4所述的地下水水位预警方法，其特征在于，对所述水位变化进行预测得到地下水水位预测信息的过程包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种地下水水位预警系统，其特征在于，包括：水位预警阈值确定模块、站网选取模块、水位变化通报模块和预测预警模块；
2.根据权利要求1所述的地下水水位预警系统，其特征在于，所述地下水水位预警系统还包括预警信息展示模块，所述预警信息展示模块用于以图形式直观展示预警结果；所述预警结果包括彩虹预警模式和四色标识预警示意图。
3.根据权利要求1所述的地下水水位预警系统，其特征在于，所述水位变化计算模块包括数据处理单元和预测单元；
4.一种地下水水位预警方法，其特征在于，用于实施权利要求1所述的地下水水位预警系统，所述方法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的地下水水位预警方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王卓然，许明家，鲁程鹏，田枭，曹文庚，刘杰，阮琼瑶，
申请(专利权)人：水利部信息中心水利部水文水资源监测预报中心，
类型：发明
国别省市：
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