【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水土监测领域，具体涉及一种实时水土数据监测的预警系统及方法。
技术介绍
1、水土资源是生态环境的重要组成部分，也是农业生产、城乡建设和生态保护的基础性资源，随着全球气候变化加剧和人类活动对生态环境的影响日益加剧，水土流失问题日益突出，严重威胁着粮食安全、生态安全和可持续发展；
2、水土流失监测是针对土壤和水分流失现象的系统性观察和评估，主要目的是了解水土流失的程度、类型及其对生态环境的影响；
3、然而，传统主要依赖于人工采样和实验室分析，人工采样周期长，数据更新不及时，难以反映水土参数的动态变化，且难以实现对异常情况的实时监测和预警。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种实时水土数据监测的预警系统及方法，以解决传统人工采样周期长，数据更新不及时，难以实现对异常情况的实时监测和预警的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种实时水土数据监测的预警系统，包括：
4、数据收集模块，用于收集监测区域土壤的实时水土参数；
5、处理预测模块，用于对所述实时水土参数进行深度分析，构建正常模型，根据所述正常模型预测正常水土参数，识别所述实时水土参数与所述正常水土参数之间的差异；
6、判断预警模块，用于预设预警阈值，所述差异达到所述预警阈值时向用户终端发送预警信息。
7、优选的，所述数据收集模块包括传感器网络，所述传感器网络包括土壤湿度传感器、降雨量传感器和
8、所述土壤湿度传感器用于采集监测区域土壤的湿度；
9、所述降雨量传感器用于采集监测区域的降雨量；
10、所述流速传感器用于采集监测区域水流的流速。
11、优选的，所述处理预测模块包括数据清洗单元、数据存储单元、模型构建单元、预测单元和异常检测单元；
12、所述数据清洗单元用于对所述实时水土参数进行滤波处理，去除噪声，得到处理后数据；
13、所述数据存储单元用于储存所述处理后数据与历史数据；
14、所述模型构建单元用于捕捉所述历史数据的时间序列特征，建立正常情况下数据的变化规律，并利用所述正常情况下数据的变化规律训练所述正常模型；
15、所述预测单元用于通过所述正常模型预测正常水土参数；
16、所述异常检测单元用于计算所述处理后数据与所述正常水土参数的差异。
17、优选的，所述预警信息包括异常数据详细信息、可能的原因和建议的应对措施；
18、所述异常数据详细信息为异常发生的具体数据点及其对比正常模型的具体差异；
19、所述可能的原因为依据数据统计分析可能引起异常的因素；
20、所述建议的应对措施为基于异常情况的针对性建议。
21、优选的，所述数据清洗单元采用以下公式对所述实时水土参数进行滤波处理：
22、
23、pk＝(1-kk)pk-1
24、
25、其中为第k次估计值，即所述处理后数据，为第k-1次估计值，即上一次所述处理后数据，zk为第k次测量值，即所述实时水土参数，pk为第k次估计误差协方差，表示估计值与真实值之间误差的协方差，pk-1为第k-1次估计误差协方差，kk为第k次卡尔曼增益，用于权衡预测值和测量值的权重，r为测量噪声协方差，表示所述实时水土参数噪声的强度；
26、实施步骤：
27、初始化估计值和误差协方差；
28、预测下一时刻的状态估计值和误差协方差；
29、接收新测量值，进行滤波计算，更新估计值和误差协方差。
30、优选的，所述正常模型采用以下公式预测正常水土参数：
31、
32、其中xt为时间序列在时间t的值，c为常数项，p为自回归项数，为自回归系数，表示时间序列中不同滞后项之间的关系，q为移动平均项数，θi为移动平均系数，表示时间序列中不同滞后误差项之间的关系，∈t为误差项，表示模型无法解释的部分。
33、优选的，所述异常检测单元采用以下公式计算所述处理后数据与所述正常水土参数的差异：
34、
35、其中et为所述正常水土参数与所述处理后数据的差异，xt为所述处理后数据，为所述正常水土参数。
36、优选的，所述系统还包括数据传输模块，所述数据传输模块用于通过lora将实时水土参数传输至处理预测模块。
37、一种实时水土数据监测的预警方法，包括：
38、s1、收集监测区域土壤的实时水土参数；
39、s2、对所述实时水土参数进行深度分析，构建正常模型，根据所述正常模型预测正常水土参数，识别所述实时水土参数与所述正常水土参数之间的差异；
40、s3、预设预警阈值，所述差异达到所述预警阈值时向用户终端发送预警信息。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
42、本专利技术通过实现监测区域内全面水土数据的监测，然后对采集到的水土数据进行分析，建立正常模型，正常模型会基于历史正常数据预测未来短时间内的正常水土数据变化，通过将预测的正常水土数据变化与检测到的实时水土数据进行对比计算，可以得到正常水土数据与实时水土数据之间的差异，同时设定预警阈值，当差异大于预警阈值时，表示此时的水土参数数据变化出现异常，此时会自动生成预警信息并发送至用户终端，帮助相关人员及时采取措施，减少水土流失等潜在风险。
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1.一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述数据收集模块包括传感器网络，所述传感器网络包括土壤湿度传感器、降雨量传感器和流速传感器；
3.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述处理预测模块包括数据清洗单元、数据存储单元、模型构建单元、预测单元和异常检测单元；
4.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述预警信息包括异常数据详细信息、可能的原因和建议的应对措施；
5.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述数据清洗单元采用以下公式对所述实时水土参数进行滤波处理：
6.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述正常模型采用以下公式预测正常水土参数：
7.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述异常检测单元采用以下公式计算所述处理后数据与所述正常水土参数的差异：
8.根据权利要求1所
9.一种实时水土数据监测的预警方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述数据收集模块包括传感器网络，所述传感器网络包括土壤湿度传感器、降雨量传感器和流速传感器；
3.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述处理预测模块包括数据清洗单元、数据存储单元、模型构建单元、预测单元和异常检测单元；
4.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预警系统，其特征在于，所述预警信息包括异常数据详细信息、可能的原因和建议的应对措施；
5.根据权利要求1所述的一种实时水土数据监测的预...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭天雷，卢阳，王一峰，石劲松，闫建梅，刘文祥，孙昆，张怡，王珊珊，张乾柱，金可，胡月，张伟，张超，
申请(专利权)人：长江水利委员会长江科学院，
类型：发明
国别省市：
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