一种城市生态环境的动态变化及预测方法技术

本发明专利技术公开了一种城市生态环境的动态变化及预测方法，通过设置监测系统实时获取监测数据，对并对数据进行平稳性处理，将不平稳序列转化为平稳序列，构建整合移动平均自回归(ARIMA)模型对环境动态变化进行预测；通过上述方式，本发明专利技术能够实现对城市生态环境的动态变化的准确检测和预测，并提升监测设备的精度和使用寿命，且预测模型简单，预测结果误差较小，适用范围广。

A Dynamic Change and Prediction Method of Urban Ecological Environment

【技术实现步骤摘要】
一种城市生态环境的动态变化及预测方法
本专利技术涉及生态环境预测领域，特别是涉及一种城市生态环境的动态变化及预测方法。
技术介绍
城市生态环境是人类在改造和适应自然环境的基础上建立起来的特殊的人工生态环境，其对环境污染的自动净化能力远不如自然生态环境，而随着城市化进程的加剧，涌入的人口在带来各行业空前发展的同时，也让城市生态环境面临着巨大的冲击，空气污染、水体污染、垃圾围城等问题日益严峻，其中，本就短缺的水资源在水体污染下变得更为匮乏，对人类日常生活和经济社会发展造成了极大的威胁，因此，为了有效防治水体污染，对其进行动态监测及趋势预测具有重要意义。常见的水体污染包括无机物污染、重金属污染、耗氧物质污染和植物营养物质污染等，而在众多污染物中，重金属污染因其危害大、范围广且具有富集性引起人们的普遍关注；有毒的重金属离子，尤其是广泛应用于冶金、摄影材料和电子工业的铅离子和镉离子，随工业生产中的废液排出后，可被微生物吸收，并逐渐积累到食物链中，最终在高营养生物体中能达到危害物种的水平，对人类来说，高浓度重金属铅离子和镉离子会导致运动、语言和听力障碍，甚至导致死亡，这些重金属对人类健康和生态环本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)生态信息采集：在研究区内设置监测点位置并设置水质监测系统，获取监测数据；(2)数据处理：对获取的序列数据进行预处理，包括数据的清洗和平稳性处理；(3)参数计算：分析并计算ARIMA(p,d,q)模型中的p值和q值；(4)动态变化预测：采用ARIMA(p,d,q)模型进行预测，并分析预测结果的准确性。

【技术特征摘要】
1.一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)生态信息采集：在研究区内设置监测点位置并设置水质监测系统，获取监测数据；(2)数据处理：对获取的序列数据进行预处理，包括数据的清洗和平稳性处理；(3)参数计算：分析并计算ARIMA(p,d,q)模型中的p值和q值；(4)动态变化预测：采用ARIMA(p,d,q)模型进行预测，并分析预测结果的准确性。2.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(1)中水质监测系统设置于监测点的位置，用于监测并传输监测点的水质指标监测数据，其中，水质指标监测数据包括：水温、pH值、化学需氧量(COD)，高锰酸盐指数、氨氮浓度和重金属浓度。3.根据权利要求1所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：步骤(1)中水质监测系统包括采样单元、检测单元和数据采集单元，其中，采样单元两端含有过滤层；检测单元包括重金属传感器和由温度传感器、酸碱度传感器、COD传感器、盐度传感器和氨氮传感器五个传感器集成的常规五参数水质监测仪；数据采集单元包括控制模块、数据传输模块、定位模块和电源模块。4.根据权利要求4所述的一种城市生态环境的动态变化及预测方法，其特征在于：所述过滤层为抗水氧侵蚀的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟伟，白云，周猛，
申请(专利权)人：重庆工商大学融智学院，
类型：发明
国别省市：重庆,50