一种流域水环境智慧化管理方法技术

本发明专利技术涉及水域管理技术领域，具体涉及一种流域水环境智慧化管理方法，包括以下步骤：采集水环境数据，水环境数据包括水质参数

【技术实现步骤摘要】
一种流域水环境智慧化管理方法


[0001]本专利技术涉及水域管理
，尤其涉及一种流域水环境智慧化管理方法
。

技术介绍

[0002]流域水环境管理是一个复杂且挑战性极大的领域，涉及到多方面的因素，包括但不限于水质监测
、
水流动态
、
气候变化和人为活动等
。
传统的流域管理方法通常依赖于手动或半自动化的数据收集和分析，这不仅效率低下，而且准确性和时效性都难以保证
。
例如，现有的水质监测手段通常局限于单一或少数几种参数的监测，如溶解氧
、pH
值和浊度等，这些参数虽然重要，但难以全面反映水体的整体状况
。
[0003]进一步地，目前的管理策略通常是静态和片面的，缺乏针对性和灵活性
。
即使有一些先进的决策支持系统（
DSS
）和模拟模型，也常常是孤立和非集成的，使得整体的流域管理策略缺乏连贯性和实用性
。
这不仅增加了环境风险，也使得资源和努力难以发挥最大的效益
。
[0004]因此，急需一种全面
、
精确和高效的流域水环境管理方法，该方法应能集成多源数据，利用先进的数据分析和预测技术，生成可行和实用的管理策略，并通过决策支持系统高效地将这些策略转化为具体可执行的操作
。
这不仅有助于提高流域水环境管理的准确性和效率，还能有效减少环境风险和人为干预的不确定性
。

技术实现思路

[0005]基于上述目的，本专利技术提供了一种流域水环境智慧化管理方法
。
[0006]一种流域水环境智慧化管理方法，包括以下步骤：
S1
：利用布置在流域各关键节点的多功能传感器实时采集水环境数据，水环境数据包括水质参数
、
水流速度以及气象条件；
S2
：采集到的水环境数据通过无线传输技术实时发送至数据中心；
S3
：在数据中心中，使用机器学习算法对收到的水环境数据进行预处理，去除噪声和异常值，然后进行数据分析以生成初步水环境质量评级；
S4
：使用机器视觉技术分析历史和实时流域图像数据，以评估水体颜色
、
悬浮物，获取水体图像数据，并将水体图像数据整合到
S3
生成的水环境质量评级中；
S5
：根据
S3
和
S4
的综合分析结果，生成水环境管理策略；
S6
：使用实时气象数据和水流速度预测模型，预测未来
24
小时内流域的水流动态，从而调整
S5
生成的水环境管理策略，使之适应即将出现的水流和气象条件；
S7
：通过决策支持系统将
S5
和
S6
生成的综合水环境管理策略转化为具体操作指令，具体操作指令包括调整水库泄流量
、
投放环境友好的化学品或生态修复方案；
S8
：通过移动应用程序或用户接口，将
S7
生成的操作指令实时传达给地面操作端；
S9
：执行
S8
中的具体操作指令，实现流域水环境的实时
、
智能化和可持续管理
。
[0007]进一步的，所述水质参数包括
pH
值
、
溶解氧
、
浊度，所述气象条件包括温度
、
湿度
、
风速
。
[0008]进一步的，所述无线传输技术包括
Zigbee、LoRa
以及
Wi
‑
Fi。
[0009]进一步的，所述
S3
中的机器学习算法包括自编码器以及孤立森林，利用自编码器的无监督学习算法对原始数据进行降维和特征提取，然后，使用孤立森林算法对降维后的数据进行异常值检测和剔除，两种算法结合使用，去除数据中的噪声和异常值，提高后续数据分析的准确性
。
[0010]进一步的，所述
S3
中的初步水环境质量评级步骤如下：
S31
：参数标准化，将由自编码器和孤立森林算法预处理后的各项水质参数和气象条件数据进行标准化处理，使其在相同的数值范围内；
S32
：权重分配，根据预先通过专家评估或历史数据分析得出的各项参数对水环境影响的相对重要性，分配权重系数，对于溶解氧，权重设置为
0.4
，值的权重为
0.3
，温度权重为
0.1
；
S33
：单项评分，对每一个标准化后的参数应用函数映射，将参数值转换为一个介于0到
10
之间的分数，
pH
值在正常范围内映射为8分，低于正常范围则映射为4分；
S34
：综合计算，使用分配的权重系数，将各项单一评分进行加权平均，公式如下：初步水环境质量指数溶解氧评分评分温度评分，其中是权重系数；
S35
：归一化处理，将综合计算得出的结果标准化到0至
100
的范围内
。
[0011]进一步的，所述
S4
具体包括：
S41
：图像收集与预处理，从位于流域各关键区域的高分辨率摄像头获取实时和历史图像数据，并通过直方图均衡进行预处理；
S42
：图像分割与特征提取，利用语义分割算法将图像中的水体区域与非水体区域区分开，并在水体区域内提取颜色和悬浮物的图像特征；
S43
：颜色分析：使用色彩空间转换和
k
‑
均值聚类算法在水体区域内分析颜色分布，识别主要颜色成分并量化其比例；
S44
：悬浮物识别：应用卷积神经网络模型，基于水体区域内的图像特征来识别和定量悬浮物类型和数量；
S45
：数据融合与评估：将图像分析得出的水体颜色和悬浮物数据与初步水环境质量指数进行数据融合，并生成综合的水环境质量评级
。
[0012]进一步的，所述
S45
具体包括：
S451
：颜色与悬浮物评分，基于颜色分析和悬浮物识别结果，为每一种识别出的颜色成分和悬浮物类型分配一个介于0到
10
之间的评分；
S452
：权重调整，基于权重分配，为颜色与悬浮物评分也分配相应的权重系数，颜色为
0.1
的权重，悬浮物为
0.2
的权重；
S453
：数据标准化与融合，将颜色与悬浮物评分与初步水环境质量指数进行标准化，使其均在0至
100
的范围内，用以下公式进行数据融合：综合水环境质量指数初步水环境质量指数颜色评分悬浮物评分；其中是各项指标的权重系数，且；
S454
：质量级别划分，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
：利用布置在流域各关键节点的多功能传感器实时采集水环境数据，水环境数据包括水质参数
、
水流速度以及气象条件；
S2
：采集到的水环境数据通过无线传输技术实时发送至数据中心；
S3
：在数据中心中，使用机器学习算法对收到的水环境数据进行预处理，去除噪声和异常值，然后进行数据分析以生成初步水环境质量评级；
S4
：使用机器视觉技术分析历史和实时流域图像数据，以评估水体颜色
、
悬浮物，获取水体图像数据，并将水体图像数据整合到
S3
生成的水环境质量评级中；
S5
：根据
S3
和
S4
的综合分析结果，生成水环境管理策略；
S6
：使用实时气象数据和水流速度预测模型，预测未来
24
小时内流域的水流动态，从而调整
S5
生成的水环境管理策略，使之适应即将出现的水流和气象条件；
S7
：通过决策支持系统将
S5
和
S6
生成的综合水环境管理策略转化为具体操作指令，具体操作指令包括调整水库泄流量
、
投放环境友好的化学品或生态修复方案；
S8
：通过移动应用程序或用户接口，将
S7
生成的操作指令实时传达给地面操作端；
S9
：执行
S8
中的具体操作指令，对流域水环境进行实时管理
。2.
根据权利要求1所述的一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于，所述水质参数包括
pH
值
、
溶解氧
、
浊度，所述气象条件包括温度
、
湿度
、
风速
。3.
根据权利要求1所述的一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于，所述无线传输技术包括
Zigbee、LoRa
以及
Wi
‑
Fi。4.
根据权利要求1所述的一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于，所述
S3
中的机器学习算法包括自编码器以及孤立森林，利用自编码器的无监督学习算法对原始数据进行降维和特征提取，然后，使用孤立森林算法对降维后的数据进行异常值检测和剔除
。5.
根据权利要求4所述的一种流域水环境智慧化管理方法，其特征在于，所述
S3
中的初步水环境质量评级步骤如下：
S31
：参数标准化，将由自编码器和孤立森林算法预处理后的各项水质参数和气象条件数据进行标准化处理，使其在相同的数值范围内；
S32
：权重分配，根据预先通过专家评估或历史数据分析得出的各项参数对水环境影响的相对重要性，分配权重系数，对于溶解氧，权重设置为
0.4
，值的权重为
0.3
，温度的权重为
0.1
；
S33
：单项评分，对每一个标准化后的参数应用函数映射，将参数值转换为一个介于0到
10
之间的分数，
pH
值在正常范围内映射为8分，低于正常范围则映射为4分；
S34
：综合计算，使用分配的权重系数，将各项单一评分进行加权平均，公式如下：初步水环境质量指数溶解氧评分评分温度评分，其中是权重系数；
S35
：归一化处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩宇，陈坤娇，
申请(专利权)人：天津标证科技有限公司，
类型：发明
国别省市：