一种基于城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估的方法体系及系统与流程

本发明涉及城市水体风险环节识别及达标评估，具体涉及一种基于城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估的方法体系及系统。

背景技术：

1、城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估就是通过分析城市水体，确定可能导致水体变黑变臭的潜在高风险区域或因素，并对这些水体的质量进行评估，以确保其符合相关的环保标准。

2、现有技术对城市水体返黑返臭高风险环节的识别及达标评估主要依赖于先进的监测和评估手段。这包括遥感技术、传感器网络、水质分析仪器等多种工具的综合应用。通过远程感知技术，可以实时监测水体表面特征、温度、色泽等，提供全面的信息；传感器网络则在水体内部布设传感器，实时监测水质参数，包括溶解氧、ph值、化学氧需氧量等，为水质评估提供实时数据。

3、此外，现代水质分析仪器的应用使得水体中微量有机物、重金属等污染物的测定更为精准，为高风险环节的识别提供了科学依据。数据采集后，通过地理信息系统（gis）等技术进行空间分析，全面了解水体污染的分布和演变趋势。最终，通过建立水质达标评估体系，综合考虑各项指标，对城市水体的健康状况进行评价，为环境管理和保护提供科学依据。这一综合技术手段的应用，有助于及时发现水体异常，提高治理效率，保障城市水体质量。

4、多参数水质分析仪作为现代水质分析仪器中的一种，是一种能够同时测量多种水体参数的仪器，用于评估水体的整体质量和污染状况。多参数水质分析仪能够在一个设备上同时测量多个水质指标，提供了更全面的水体质量信息。这对于综合评估水体的健康状况非常重要，因为水质受多种因素影响。这类仪器通常具有实时监测功能，能够在野外或实验室环境中迅速获取水体参数的数据。这有助于及时发现水体异常状况，采取迅速的治理措施。多参数水质分析仪可以用于不同类型的水体，包括河流、湖泊、水库等。其便携性和灵活性使其适用于各种实际应用场景。通过多参数水质分析，可以更准确地了解水体中不同成分的浓度，有助于科学评估水体的整体质量，从而为环境管理和保护提供科学依据。

5、现有技术存在以下不足：

6、1、传统的水体监测难以有效整合时空数据，限制了对水体综合状况的深入分析，并且监测时难以准确、及时地识别水体返黑返臭的高风险环节，其次，传统的水体监测方法难以深入分析水体返黑返臭的空间分布规律，限制了对高风险区域的准确定位；

7、2、当多参数水质分析仪采集水体参数信息的精度降低而水体测试人员没有感知并及时发现时，可能导致对水体状况的错误评估，如果水体中存在潜在的返黑返臭隐患，精度降低后的多参数水质分析仪可能无法及时检测到这些问题，高风险环节的返黑返臭问题通常需要及时的监测和治理，如果没有及时发现潜在的返黑返臭隐患，可能会延误治理的时机，使问题进一步恶化。

8、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估的方法体系及系统，通过实时数据采集和机器学习模型，能够及时、准确地识别水体返黑返臭的高风险环节，同时借助空间模式识别算法深入分析水体返黑返臭的空间分布规律，实现对高风险区域的精确定位，通过综合评估体系，整合多参数水质分析仪的数据和机器学习模型的结果，不仅全面反映水体状况，还为未来水体质量提供可靠预测，从而有效解决了传统水体监测难以整合时空数据、难以识别高风险环节、难以分析空间规律的问题，为城市水体管理提供科学依据，降低了返黑返臭问题的风险，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估的方法体系，包括以下步骤：

3、s100、在城市水体的关键位置部署多参数水质分析仪，确保覆盖不同类型的水体，通过多参数水质分析仪进行实时数据采集；

4、s200、获取多参数水质分析仪进行实时数据采集时的运行参数信息和通信信息，获取后，将运行性能信息和通信信息进行处理；

5、s300、根据多参数水质分析仪进行实时数据采集时经过处理后的运行性能信息和通信信息建立分析模型，生成采集精度系数，通过采集精度系数对多参数水质分析仪进行实时数据采集时的精度进行评估；

6、s400、利用滤波算法对实时采集的数据进行平滑处理，减少测量误差；

7、s500、通过地理信息系统整合多参数水质分析仪采集的时空数据，形成水质时空数据库；

8、s600、利用机器学习算法建立水体返黑返臭的预测模型，以实时监测数据为输入，包括水质参数和环境因素，使用时序分析对历史数据进行趋势分析，识别水体返黑返臭的周期性模式，应用时间序列预测模型，对未来水体质量进行预测；

9、s700、分析识别高风险区域。

10、优选的，多参数水质分析仪进行实时数据采集时的运行参数信息包括多参数水质分析仪运行时的电压信息和进样流量信息，获取后，将多参数水质分析仪运行时的电压信息和进样流量信息分别进行处理，生成运行电压异常指数和进样流量抖动指数；多参数水质分析仪进行实时数据采集时的通信信息包括实时频谱拥塞信息，获取后，将多参数水质分析仪进行实时数据采集时获取的频谱拥塞信息进行处理，生成频谱拥塞异常隐匿指数。

11、优选的，根据多参数水质分析仪进行实时数据采集时经过处理后的运行电压异常指数、进样流量抖动指数以及频谱拥塞异常隐匿指数建立分析模型，生成采集精度系数，通过采集精度系数对多参数水质分析仪进行实时数据采集时的精度进行评估。

12、优选的，利用滤波算法对实时采集的数据进行平滑处理，减少测量误差的步骤如下：

13、s401、建立描述采集系统状态演变和观测值生成的数学模型，包括采集系统的动态方程和观测方程；

14、s402、初始时，设定采集系统状态的估计值和协方差矩阵；

15、s403、利用采集系统的动态方程对采集系统状态进行预测；

16、s404、利用观测方程将实际测量值与预测值进行比较，更新对采集系统状态的估计；

17、s405、重复进行时间更新和测量更新，实时地对采集系统状态进行修正，获得精确的估计值。

18、优选的，通过地理信息系统整合多参数水质分析仪采集的时空数据，形成水质时空数据库的步骤如下：

19、s501、使用全球定位系统对每次数据采集的位置进行精确定位；

20、s502、对采集到的水质参数数据进行整理和清理，同时将采集时间和地理坐标信息与每个数据点关联；

21、s503、将整理好的水质参数数据导入gis系统中，其中每个数据点的位置和水质参数值与地图上的相应位置相对应；

22、s504、将每个数据点的时空信息关联起来，形成具有时空坐标的水质数据集；

23、s505、在gis中建立水质时空数据库，存储整合后的数据；

24、s506、利用gis的时空分析功能，对水体参数数据进行空间分布和变化趋势的分析；

25、s507、利用gis工具进行数据可视化，呈现水体质量的时空变化。

26、优选的，步骤s600中，具体步骤如下：

27、s601、收集历史水体监测数据，将数据按时间序列整理，建立监测时间点和对应的水质参数值；

28、s602、选择与水体返黑返臭相关的特征，提取时序特征；

29、s603、将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和验证模型，选择适应于时序预测任务的机器学习算法；

30、s604、使用训练集对选择的机器学习模型进行训练；

31、s605、对历史数据进行时序分析，利用时间序列分析方法了解水体返黑返臭的周期性模式；

32、s606、使用训练好的模型对未来水体质量进行预测，结合时序分析结果，考虑未来出现的周期性变化；

33、s607、使用测试集对模型进行评估，检查预测性能，根据评估结果对模型进行调整；

34、s608、将预测结果与实际观测结果进行比较，形成可视化的水体质量预测图，突出高风险区域。

35、优选的，分析识别高风险区域的具体步骤如下：

36、s701、将水体监测数据与gis中的地理信息进行整合；

37、s702、提取与水体返黑返臭相关的空间特征；

38、s703、对提取的空间特征进行标准化；

39、s704、选择合适的空间模式识别算法，将准备好的数据输入选择的空间模式识别算法中进行训练和分析，通过算法识别水体返黑返臭的空间分布规律；

40、s705、将分析结果进行展示，突出高风险区域；

41、s706、对模型的输出进行评估，验证模型对水体返黑返臭的空间分布规律的准确性，根据评估结果对模型进行调整。

42、一种基于城市水体返黑返臭高风险环节识别及达标评估的方法系统，包括数据采集与处理模块、分析模型建立模块、滤波处理模块、时空数据整合模块、水质预测模块、空间分析模块：

43、数据采集与处理模块，获取多参数水质分析仪进行实时数据采集时的运行参数信息和通信信息，获取后，将运行性能信息和通信信息进行处理；

44、分析模型建立模块，根据多参数水质分析仪进行实时数据采集时经过处理后的运行性能信息和通信信息建立分析模型，生成采集精度系数，通过采集精度系数对多参数水质分析仪进行实时数据采集时的精度进行评估；

45、滤波处理模块，利用滤波算法对实时采集的数据进行平滑处理，减少测量误差；

46、时空数据整合模块，通过地理信息系统整合多参数水质分析仪采集的时空数据，形成水质时空数据库；

47、水质预测模块，利用机器学习算法建立水体返黑返臭的预测模型，以实时监测数据为输入，包括水质参数和环境因素，使用时序分析对历史数据进行趋势分析，识别水体返黑返臭的周期性模式，应用时间序列预测模型，对未来水体质量进行预测；

48、空间分析模块，分析水体返黑返臭的空间分布规律，识别高风险区域。

49、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

50、本发明通过在城市水体关键位置部署多参数水质分析仪、采用滤波算法对数据进行平滑处理、整合gis和机器学习算法，构建水体返黑返臭高风险环节的综合监测与评估系统，实现了对时空数据的深入整合，提高了水体监测的准确性和时效性；

51、本发明通过实时数据采集和机器学习模型，能够及时、准确地识别水体返黑返臭的高风险环节，同时借助空间模式识别算法深入分析水体返黑返臭的空间分布规律，实现对高风险区域的精确定位，通过综合评估体系，整合多参数水质分析仪的数据和机器学习模型的结果，不仅全面反映水体状况，还为未来水体质量提供可靠预测，从而有效解决了传统水体监测难以整合时空数据、难以识别高风险环节、难以分析空间规律的问题，为城市水体管理提供科学依据，降低了返黑返臭问题的风险；

52、本发明通过实时获取多参数水质分析仪运行参数和通信信息，并对这些信息进行处理建立分析模型，生成采集精度系数，从而评估多参数水质分析仪的采集精度，能够有效解决多参数水质分析仪采集精度下降而未被及时察觉的问题，确保在水体存在潜在返黑返臭隐患时，多参数水质分析仪能及时、准确地监测，提高对高风险环节的识别和治理的及时性，避免延误治理时机，从而防止水体问题进一步恶化，这一综合策略有助于提高水体监测系统的鲁棒性和实用性，为城市水体管理提供更可靠的技术支持。