一种基于数据分析模型的污染监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析模型的污染监测方法及系统，包括以下步骤：数据采集模块采集水污染区域参数和水污染区域内部参数，生成水污染指数，并将水污染指数传递至水域划分模块。本发明专利技术通过采集水污染区域参数和水污染区域内部参数，将中度污染区域的水域分离，对该水污染区域的污染趋势和水污染区域内部的污染趋势进行分析，分析出中度污染区域污染的发展趋势，对高增长趋势风险等级的水域进行处理，有效地防止污染区域在短时间内发展为污染较严重的区域，进而有效地防止突发性水污染事件发生，保障人民生活、生态环境和经济建设不受侵害。不受侵害。不受侵害。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析模型的污染监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及水污染监测
，具体涉及一种基于数据分析模型的污染监测方法及系统。

技术介绍

[0002]流域污染日益严重和有效治理中存在的实际困难，是我们研究流域水污染防治对策的驱动力之一。水生态系统是人类和其他生物的生存和发展的基础，如果水生态系统受到破坏和污染，就会对生态平衡和经济社会发展造成严重的影响。水污染监测对生态发展具有重要的意义和作用，水污染监测可以及时发现和解决水污染问题，保护水资源和水生态系统的健康和稳定。
[0003]现有技术存在以下不足：为了对水污染有效地治理，现有技术大多会对水污染进行定期监测，及时发现污染比较严重的水域，并对该水域进行处理，因该监测过程花费的时间比较长、且花费较大，一般监测的周期会相对较长，由于现有技术的污染监测系统无法对水污染的污染趋势进行分析，当水污染区域的污染程度较小，但是污染增长的趋势较强时，污染程度较小区域可在短时间内发展为污染较严重的区域，所以突发性水污染事件时有发生，给人民生活、生态环境和经济建设带来了极大危害。
[0004]在所述
技术介绍
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

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于数据分析模型的污染监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中的问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于数据分析模型的污染监测方法，包括以下步骤：数据采集模块采集水污染区域参数和水污染区域内部参数，生成水污染指数，并将水污染指数传递至水域划分模块；水域划分模块根据水污染指数阈值对水域进行划分，将水域划分成重度污染水域、中度污染水域以及轻度污染水域，并将中度污染水域信息传递至污染趋势分析模块；污染趋势分析模块对水污染区域的污染趋势和水污染区域内部的污染趋势进行分析，得出水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数，并将水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数传递至综合分析模块；综合分析模块根据水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数对污水域进行增长趋势风险评估，生成第一增长趋势风险等级与第二增长趋势风险等级，并根据第一增长趋势风险等级与第二增长趋势风险等级生成第三增长趋势风险等级，对污染水域进行风险评估。
[0007]优选的，采集的水污染区域参数包括水污染的面积和水污染区域内污染物的平均
浓度，采集后，数据采集模块将水污染的面积和水污染区域内污染物的平均浓度分别标定为、，采集的水污染区域内部参数包括水污染区域内平均溶解氧含量和水污染区域的平均悬浮物含量，采集后，数据采集模块将水污染区域内平均溶解氧含量和水污染区域的平均悬浮物含量分别标定为、。
[0008]优选的，采集到水污染的面积、水污染区域内污染物的平均浓度、水污染区域内平均溶解氧含量以及水污染区域的平均悬浮物含量后，将、、以及进行公式化处理，生成水污染指数，依据的公式为：；式中，f1、f2分别为水污染区域参数与水污染区域内部参数的预设比例系数，且f1、f2均大于0。
[0009]优选的，水域划分模块接收到水污染指数后，将水污染指数与预设的阈值YZ1和阈值YZ2进行比对，其中，阈值YZ1小于阈值YZ2，若是水污染指数小于阈值YZ1，表明水污染严重，水域划分模块将该区域划分为重度污染区域，若是水污染指数大于等于阈值YZ1小于等于阈值YZ2，表明水污染中等，水域划分模块将该区域划分为中度污染区域，若是水污染指数大于阈值YZ2，表明水污染轻微，水域划分模块将该区域划分为轻度污染区域；水域划分模块对水域进行划分后，将中度污染区域信息传递至污染趋势分析模块。
[0010]优选的，污染趋势分析模块接收到中度污染区域的信息后，对水污染的面积和水污染区域内污染物的平均浓度进一步分析，计算水污染面积的变化趋势，计算公式如下：记初始水污染的面积为S1，即T时间后水污染的面积为S2，记水污染面积的变化趋势为，则水污染面积的变化趋势为；记T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值为，记每个取样区域的污染物的浓度增加值为，其中，i为选定区域的标号，记T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度为PX1，则T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度PX1为。
[0011]优选的，获取到T时间内水污染面积的变化趋势、T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值以及T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散
程度PX1后，将T、、PX1、进行公式化处理，得出水污染区域的污染趋势指数，依据的公式为：；其中，b1、b2、b3、b4分别为时间T、T时间内水污染面积的变化趋势、T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度PX1、T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值的预设比例系数，且b1、b2、b3、b4均大于0。
[0012]优选的，通过求T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值和T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度的方式求得T时间内n个取样区域内水污染的平均溶解氧含量上升的平均值，并求得T时间内n个取样区域水污染的平均溶解氧含量上升的离散程度值PX2，求得T时间内n个取样区域内水污染区域的平均悬浮物含量上升的平均值，并求得T时间内n个取样区域内水污染区域的平均悬浮物含量上升的离散程度值PX3，将T、、PX2、以及PX3进行公式化处理，求得水污染区域内部的污染趋势指数，依据的公式为：；其中，a1、a2、a3、a4、a5分别为时间T、T时间内n个取样区域内水污染的平均溶解氧含量上升的平均值、T时间内n个取样区域水污染的平均溶解氧含量上升的离散程度值PX2、T时间内n个取样区域内水污染区域的平均悬浮物含量上升的平均值以及T时间内n个取样区域内水污染区域的平均悬浮物含量上升的离散程度值PX3的预设比例系数，且a1、a2、a3、a4、a5均大于0。
[0013]优选的，对水污染区域的污染趋势指数设置阈值YZ3，若水污染区域的污染趋势指数大于等于阈值YZ3，表明水污染区域恶化的趋势高，综合分析模块生成第一高增长趋势风险等级，若水污染区域的污染趋势指数小于阈值YZ3，表明水污染区域恶化的趋势低，综合分析模块生成第一低增长趋势风险等级；对水污染区域内部的污染趋势指数设置阈值YZ4，若水污染区域的污染趋势指数大于等于阈值YZ4，表明水污染区域内部恶化的趋势高，综合分析模块生成第二高增长趋势风险等级，若水污染区域的污染趋势指数小于阈值YZ4，表明水污染区域内部恶化的趋势低，综合分析模块生成第二低增长趋势风险等级。
[0014]优选的，对污染水域的第一增长趋势风险等级与第二增长趋势风险等级进行综合分析，若污染水域中同时存在第一高增长趋势风险等级与第二高增长趋势风险等级，则综合分析模块生成第三高增长趋势风险等级，若污染水域中同时存在第一高增长趋势风险等级与第二低增长趋势风险等级或者同时存在第一低增长趋势风险等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集模块采集水污染区域参数和水污染区域内部参数，生成水污染指数，并将水污染指数传递至水域划分模块；水域划分模块根据水污染指数阈值对水域进行划分，将水域划分成重度污染水域、中度污染水域以及轻度污染水域，并将中度污染水域信息传递至污染趋势分析模块；污染趋势分析模块对水污染区域的污染趋势和水污染区域内部的污染趋势进行分析，得出水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数，并将水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数传递至综合分析模块；综合分析模块根据水污染区域的污染趋势指数和水污染区域内部的污染趋势指数对污水域进行增长趋势风险评估，生成第一增长趋势风险等级与第二增长趋势风险等级，并根据第一增长趋势风险等级与第二增长趋势风险等级生成第三增长趋势风险等级，对污染水域进行风险评估。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，采集的水污染区域参数包括水污染的面积和水污染区域内污染物的平均浓度，采集后，数据采集模块将水污染的面积和水污染区域内污染物的平均浓度分别标定为、，采集的水污染区域内部参数包括水污染区域内平均溶解氧含量和水污染区域的平均悬浮物含量，采集后，数据采集模块将水污染区域内平均溶解氧含量和水污染区域的平均悬浮物含量分别标定为、。3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，采集到水污染的面积、水污染区域内污染物的平均浓度、水污染区域内平均溶解氧含量以及水污染区域的平均悬浮物含量后，将、、以及进行公式化处理，生成水污染指数，依据的公式为：；式中，f1、f2分别为水污染区域参数与水污染区域内部参数的预设比例系数，且f1、f2均大于0。4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，水域划分模块接收到水污染指数后，将水污染指数与预设的阈值YZ1和阈值YZ2进行比对，其中，阈值YZ1小于阈值YZ2，若是水污染指数小于阈值YZ1，表明水污染严重，水域划分模块将该区域划分为重度污染区域，若是水污染指数大于等于阈值YZ1小于等于阈值YZ2，表明水污染中等，水域划分模块将该区域划分为中度污染区域，若是水污染指数大于阈值YZ2，表明水污染轻微，水域划分模块将该区域划分为轻度污染区域；水域划分模块对水域进行划分后，将中度污染区域信息传递至污染趋势分析模块。5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，污染趋
势分析模块接收到中度污染区域的信息后，对水污染的面积和水污染区域内污染物的平均浓度进一步分析，计算水污染面积的变化趋势，计算公式如下：记初始水污染的面积为S1，即T时间后水污染的面积为S2，记水污染面积的变化趋势为，则水污染面积的变化趋势为；记T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值为，记每个取样区域的污染物的浓度增加值为，其中，i为选定区域的标号，记T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度为PX1，则T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度PX1为。6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析模型的污染监测方法，其特征在于，获取到T时间内水污染面积的变化趋势、T时间内n个取样区域内污染物平均浓度上升的平均值以及T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度PX1后，将T、、PX1、进行公式化处理，得出水污染区域的污染趋势指数，依据的公式为：；其中，b1、b2、b3、b4分别为时间T、T时间内水污染面积的变化趋势、T时间内n个取样区域内污染物平均浓度增加的离散程度PX1、T时间内n个取样区...

【专利技术属性】
技术研发人员：李碧，
申请(专利权)人：云南碧翔物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：