【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水环境污染领域，具体是一种基于大数据的水环境污染分析管理系统。
技术介绍
1、大数据技术的出现为水环境污染分析和管理工作提供了新的可能，通过收集和分析大量的数据，我们可以更好地了解水环境的污染情况，制定出更有效的管理和保护策略，此外，大数据技术还可以帮助我们预测和预防水环境污染事件的发生，提高水环境保护工作的效率；
2、但是，在现有技术中，水污染问题严重，传统的水环境管理具有局限性，覆盖面有限，时效性较差，难以对复杂、多变的水体进行实时全面的分析，管理手段主要依靠经验和定期的数据报告，缺乏动态、科学的决策支持，这些局限性使得污染事件容易被延迟发现，导致治理滞后，为此，现提供一种基于大数据的水环境污染分析管理系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有水文数据采集模块、水文数据分析模块、水文数据处理模块、水环境污染涟漪模块以及水环境管理模块；
2、所述水文数据采集模块用于根据水文监测站采集河水流域的水文环境数据以及水文空间数据，根据水文环境数据，获得水文隶属数据，并根据河水流域的水文环境数据、水文空间数据以及水文隶属数据建立水环境观察模型；
3、所述水文数据分析模块用于根据水环境观察模型、水文环境数据以及水文空间数据，获得水文映射数据，并根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型；
4、所述水文数据处理模块用
5、所述水环境污染涟漪模块用于根据水环境解释模型以及水积累因子，获得涟漪因子，根据涟漪因子对水环境解释模型进行分析，获得水质源系数以及水质元数据；
6、所述水环境管理模块用于根据水质源系数以及水质元数据，获得水环境管理策略，通过水环境管理策略对水环境进行污染管理。
7、进一步的，所述水文数据采集模块根据水文监测站采集河水流域的水文环境数据以及水文空间数据，根据水文环境数据，获得水文隶属数据，并根据河水流域的水文环境数据、水文空间数据以及水文隶属数据建立水环境观察模型的过程包括：
8、将河水流域划分为若干块区域，记为河水子流域，并将河水子流域划分为若干断面，记为断面子流域；
9、所述水文环境数据包括水表层图像数据、水中层图像数据、水底层图像数据以及水文图像集数据；所述水文图像集数据包括水文图像数据、水文采集时间以及水文采集定位；所述水文图像数据包括水表层图像历史数据、水中层图像历史数据以及水底层图像历史数据；
10、所述水文空间数据包括上游水文数据、中上游水文数据、中下游水文数据以及下游水文数据；
11、根据水文图像集数据的水文图像数据，获得基准水质类级以及水文图像优控数据，并根据水文图像优控数据，获得记为水文评定数据，并根据水文评定数据的水文采集时间、水文采集定位以及水文评定数据，获得水文隶属数据；
12、设置水文模型构建单元；根据水文模型构建单元以及水文空间数据构建水环境的物理空间模型；根据水文环境数据构建水环境的流体模型；根据水文隶属数据构建水环境的基准流体模型；根据物理空间模型、流体模型以及基准流体模型，获得水环境观察模型；根据基准流体模型以及流体模型，获得蓝色显示信息以及黄色显示信息。
13、进一步的，所述水文数据分析模块根据水环境观察模型、水文环境数据以及水文空间数据，获得水文映射数据，并根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型的过程包括：
14、通过大数据对水环境观察模型进行相似度分析，将蓝色显示信息与黄色显示信息不完全重叠的数据进行分析，根据水文采集时间、蓝色显示信息以及黄色显示信息，获得透明信息以及水文关联关系；若信息显示为蓝色或者黄色，则设置定位单元；根据定位单元、蓝色显示信息以及黄色显示信息，获得水文黄元素数据或水文蓝元素数据；根据水文关联关系、水文黄元素数据以及水文蓝元素数据，获得水文元素组数据；设置识别颜色单元；根据识别单元以及水文元素数据，获得水文识别点，根据若干水文识别点，获得水文边缘数据以及基准水文边缘数据；设置识别元素单元；根据识别元素单元、水文边缘数据以及基准水文边缘数据，获得水文类化数据以及基准水文类化数据，并将水文类化数据以及基准水文类化数据记为水文映射数据。
15、进一步的，所述水文数据分析模块根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型的过程包括：
16、根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得藻类数、藻类覆盖面积、微生物种类数、微生物数量、动物种类数、动物数量、植物种类数以及植物覆盖面积，并根据藻类数、藻类覆盖面积、微生物种类数、微生物数量、动物种类数、动物数量、植物种类数、植物覆盖面积以及水环境观察模型，生成水环境解释模型。
17、进一步的，所述水文数据处理模块根据水环境解释模型对水文映射数据进行处理，获得水成分显著值以及载荷因度，并根据水环境解释模型、水成分显著值以及载荷因度，获得水累积因子的过程包括：
18、根据水环境解释模型的水文环境数据，获得水质类级；设置水质环境因子；根据水质环境因子、水质等级以及基准水质类级，获得水成分显著值以及基准水成分显著值；根据水环境解释模型、水文映射数据、基准水文类化数据以及水文类化数据，获得藻类因子、微生物因子、动物因子以及植物因子；设置藻类富集影响系数、水文α系数、水文β系数以及水文θ系数，根据水文α系数、藻类因子、微生物因子、水文β系数、植物因子、动物因子、水文θ系数、动物因子、微生物因子、藻类富集影响系数以及藻类因子，获得载荷因度；设置承载系数，根据水成分显著值、基准水成分显著值、载荷因度以及承载系数，获得水累积因子。
19、进一步的，所述水环境污染涟漪模块根据水环境解释模型以及水积累因子，获得涟漪因子的过程包括：
20、将水积累因子在水环境解释模型内进行标记，当断面监测点的水积累因子大于等于载荷因度时，将断面监测点记为断面水污染点；并通过大数据对水文空间数据的相关河水流域结构进行深度学习分析，获得污染扩散路径，根据污染扩散路径将断面水污染点相连，并对相邻断面水污染点进行污染传递分析，采集断面水污染点的水流速值，设置扩散因子，根据断面水污染点的水积累因子、断面水污染点的水流速值以及扩散因子，获得涟漪因子。
21、进一步的，所述水环境污染涟漪模块根据涟漪因子对水环境解释模型进行分析，获得水质源系数以及水质元数据的过程包括：
22、根据水环境解释模型的污染扩散路径以及断面水污染点的涟漪因子，获得污染扩散路径内的污染源头点，并根据污染源头点、水文采集时间以及水文采集定位获得水质元数据；采集相邻断面水污染点之间的水文距离，根据相邻断面水污染点的水文距离以及涟漪因子，获得水质源系数。...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，包括管理中心，其特征在于，所述管理中心通信连接有水文数据采集模块、水文数据分析模块、水文数据处理模块、水环境污染涟漪模块以及水环境管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据采集模块根据水文监测站采集河水流域的水文环境数据以及水文空间数据，根据水文环境数据，获得水文隶属数据，并根据河水流域的水文环境数据、水文空间数据以及水文隶属数据建立水环境观察模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据分析模块根据水环境观察模型、水文环境数据以及水文空间数据，获得水文映射数据，并根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据分析模块根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水环境污染涟漪模块根据水环境解释模型以及水积累因子，获得涟漪因子的过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水环境污染涟漪模块根据涟漪因子对水环境解释模型进行分析，获得水质源系数以及水质元数据的过程包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水环境管理模块根据水质源系数以及水质元数据，获得水环境管理策略，通过水环境管理策略对水环境进行污染管理的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，包括管理中心，其特征在于，所述管理中心通信连接有水文数据采集模块、水文数据分析模块、水文数据处理模块、水环境污染涟漪模块以及水环境管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据采集模块根据水文监测站采集河水流域的水文环境数据以及水文空间数据，根据水文环境数据，获得水文隶属数据，并根据河水流域的水文环境数据、水文空间数据以及水文隶属数据建立水环境观察模型的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据分析模块根据水环境观察模型、水文环境数据以及水文空间数据，获得水文映射数据，并根据水文映射数据以及水环境观察模型，获得水环境解释模型的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水环境污染分析管理系统，其特征在于，所述水文数据分析模块根据水文映射数据以及水环境观察...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓晶，
申请(专利权)人：江苏清壬生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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