基于大数据的生态环境智能监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及生态数据处理技术领域，具体涉及基于大数据的生态环境智能监测方法及系统，该方法包括：获取预设时间段内的每个预设时刻下的溶解氧浓度，以及构成每个组合力传感器的每个目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值；对构成每个组合力传感器的所有目标力传感器进行划分；确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标、反面生物活动指标和整体生物活动指标；确定生物影响指标；根据生物影响指标，对当前时刻下的溶解氧浓度进行修正，得到目标氧浓度，并基于目标氧浓度，判断藻类含量是否超标。本发明专利技术通过对采集的所有溶解氧浓度和目标力值进行数据处理，提高了藻类含量是否超标判断的准确度。藻类含量是否超标判断的准确度。藻类含量是否超标判断的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的生态环境智能监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及生态数据处理
，具体涉及基于大数据的生态环境智能监测方法及系统。

技术介绍

[0002]大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具。大数据应用广泛，比如，可以采用大数据对生态环境进行监测。藻类是否超标监测是比较常见的生态环境监测。藻类超标可能会对多个行业产生不利影响，特别是与水体和水资源相关的行业。监测藻类超标可以及早发现问题，并采取适当的措施来保护水源和供水系统的正常运作。目前，监测藻类超标时，通常采用的方式为：通过采集的溶解氧浓度，判断藻类含量是否超标。
[0003]然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：由于水生生物活动往往会影响水体中的溶解氧浓度，从而导致采集的溶解氧浓度并不准确，进而导致藻类含量是否超标判断的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本专利技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设时间段内的每个预设时刻下的溶解氧浓度，以及构成每个组合力传感器的每个目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，其中，预设时间段内的最后一个预设时刻为当前时刻；根据预先获取的目标水流方向，对构成每个组合力传感器的所有目标力传感器进行划分，得到每个组合力传感器对应的正面力传感器、偏正面传感器组和反面传感器组；根据每个组合力传感器对应的正面力传感器和偏正面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，以及正面力传感器和偏正面传感器组中各个目标力传感器之间的夹角，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标；根据每个组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标；根据所有组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标和正面生物活动指标，确定每个预设时刻下的整体生物活动指标；根据预设时间段内所有预设时刻下的整体生物活动指标和溶解氧浓度，确定生物影响指标；根据所述生物影响指标，对当前时刻下的溶解氧浓度进行修正，得到目标氧浓度，并基于所述目标氧浓度，判断藻类含量是否超标。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述每个组合力传感器在每个预设时刻下的正面生物活动指标对应的公式为：；其中，是第i个组合力传感器在预设时间段内第j个预设时刻下的正面生物活动指标；i是组合力传感器的序号；j是预设时刻的序号；是归一化函数；是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中目标力传感器的数量；是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中，第个目标力传感器在第j个预设时刻下采集的目标力值；是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中目标力传感器的序号；是第i个组合力传感器对应的正面力传感器在第j个预设时刻下采集的目标力值；是预先设置的大于0的因子；是第i个组合力传感器对应的偏正面传感器组中，第个目标力传感器与第i个组合力传感器对应的正面力传感器之间的夹角；是取绝对值函数；是的余弦值。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的生态环境智能监测方法，其特征在于，所述根据每个组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在每个预设时刻下采集的目标力值，确定每个组合力传感器在每个预设时刻下的反面生物活动指标，包括：对所述组合力传感器对应的反面传感器组中所有目标力传感器在所述预设时刻下采集的目标力值的均值进行归一化，得到所述组合力传感器在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：许行，张祎帆，何佳盈，庞建壮，吴小云，张志强，曹文旭，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：