【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析领域，尤其涉及一种基于数据分析的水域环境预测系统。
技术介绍
1、随着工业化、城市化进程的不断加快，水域污染事件日益增多，对人民群众的日常生活和人类社会的可持续发展带来了严重的损害。随意倾倒垃圾将导致河流等水域中产生了各种大量的固体物漂浮垃圾对水质造成了严重的污染，尤其是水库（河道型水库）等水产养殖区往往是漂浮垃圾大量聚集的区域，而大量的垃圾堆积在库区闸口的位置，不仅会造成水质污染，而且会影响水利枢纽的防洪调度。因此，加大对水源的保护力度和对水污染行为的处罚力度已是刻不容缓。
2、目前，针对水库、人工河道、支流干道等水中不溶性浮物质的检测方式往往通过人工勘察河段来进行，人工巡查的方式不仅人工成本高、劳动强度大，且会导致漂浮垃圾不能被及时发现，往往造成漂浮垃圾的大量堆积在河道口或闸区难以清理。水域环境长期监测产生大量实时数据。如何高效存储、管理这些数据,并进行深入分析提炼有效信息，从而提供有效的预警决策支持是一个重要课题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于数据分析的水域环境预测系统，包括水域污染量监测平台和用户终端，水域污染量监测平台与用户终端之间具有通信连接；水域污染量监测平台包括轨迹分析模块、数据融合模块、污染量关联模块和污染量预测模块；
2、轨迹分析模块基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域内大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量和平行轨迹偏移量，在确定大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量大于第
3、数据融合模块基于大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹分析得到目标水域的大颗粒污染物的水面滞留数据，获取目标水域在实时监测周期内的多模态环境数据，对所述水面滞留数据和所述多模态环境数据进行匹配融合以得到目标水域的多维水域环境特征；
4、污染量关联模块基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到若干水面环境监控图像分析得到目标水域内的大颗粒污染物的若干实时水面动态分布图，基于水域监测设备在实时监测周期的上一监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域内的大颗粒污染物的若干历史水面动态分布图，利用目标水域的若干实时水面动态分布图和若干历史水面动态分布图生成目标水域的全局污染量关联图；
5、污染量预测模块基于目标水域的全局污染量关联图和多维水域环境特征分析得到目标水域在下一个监测周期内的水面污染量，并将所述水面污染量发送给治理人员的用户终端。
6、优选地，基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域内大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量和平行轨迹偏移量包括：
7、将实时监测周期均匀划分为若干监测时间段，并任取一监测时间段作为目标监测时间段，基于目标监测时间段内由摄取到的若干水面环境监控图像分析得到的大颗粒污染物的若干扩散方向和若干扩散速度确定大颗粒污染物在目标监测时间段的下一监测时间段的预测扩散轨迹；
8、将大颗粒污染物的预测扩散轨迹沿目标水域的水体流动方向进行正交分解以得到大颗粒污染物在垂直于水体流动方向上的第一垂直扩散轨迹分量和平行于水体流动方向上的第一平行扩散轨迹分量，将大颗粒污染物的预测扩散轨迹对应的第一垂直扩散轨迹分量与实际扩散轨迹对应的第二垂直扩散轨迹分量进行比较以得到大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量，将大颗粒污染物的预测扩散轨迹对应的第一平行扩散轨迹分量与实际扩散轨迹对应的第二平行扩散轨迹分量进行比较以得到大颗粒污染物的平行轨迹偏移量，其中，所述实际扩散轨迹由水域监控设备在目标监测时间段的下一个监测时间段内摄取到的若干水面环境监控图像分析得到。
9、优选地，基于所述接触区域分析得到大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹包括：
10、以对应大颗粒污染物的接触区域与目标阻碍物之间的接触时间点和分离时间点为分割点，将对应大颗粒污染物的接触区域中各个接触特征点在接触时间点以前的分布位置进行连接以得到对应大颗粒污染物的前向流动轨迹；
11、以大颗粒污染物的接触区域中各个接触特征点在接触时间点和分离时间点以内且包括接触时间点和分离时间点的分布位置进行连接以得到大颗粒污染物的接触流动轨迹；
12、将大颗粒污染物的接触区域中各个接触特征点在分离时间点以后的分布位置进行连接以得到大颗粒污染物的后向流动轨迹。
13、优选地，水面滞留数据包括滞留状态数据、滞留时间数据和滞留区域数据，滞留时间数据包括滞留起始时间点、滞留结束时间点和滞留时长。
14、优选地，基于大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹分析得到目标水域的大颗粒污染物的水面滞留数据包括：
15、将大颗粒污染物的接触流动轨迹与前向流动轨迹进行比较以得到大颗粒污染物的前向速度变化量和前向方向变化量，将大颗粒污染物的接触流动轨迹与后向流动轨迹进行比较以得到大颗粒污染物的后向速度变化量和后向方向变化量，根据大颗粒污染物的前向速度变化量和前向方向变化量构成大颗粒污染物的前向状态变化量，根据大颗粒污染物的后向速度变化量和后向方向变化量构成大颗粒污染物的后向状态变化量，基于所述前向状态变化量和所述后向状态变化量生成大颗粒污染物的滞留状态数据；
16、将大颗粒污染物的接触区域与对应目标阻碍物之间的接触时间点作为滞留起始时间点，将大颗粒污染物的接触区域与对应目标阻碍物之间的分离时间点作为滞留结束时间点，并根据滞留起始时间点和滞留结束时间点确定大颗粒污染物的滞留时长；
17、基于大颗粒污染物的接触流动轨迹所处的水域段对应的区域编号和位置信息生成大颗粒污染物的滞留区域数据。
18、优选地，对所述水面滞留数据和所述多模态环境数据进行匹配融合以得到目标水域的多维水域环境特征包括：
19、提取水面滞留数据中大颗粒污染物的滞留时间字段和滞留区域字段，将所述滞留时间字段和滞留区域字段与多模态环境数据中的时间字段和区域字段进行匹配，在确定对应大颗粒污染物的水面滞留数据的滞留时间字段与对应多模态特征数据的时间字段相匹配、且所述大颗粒污染物的水面滞留数据的滞留区域字段与所述多模态环境数据的区域字段相匹配时，将所述水面滞留数据与所述多模态环境数据进行融合以得到目标水域的多维水域环境特征。
20、优选地，基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到若干水面环境监控图像分析得到目标水域内的大颗粒污染物的若干实时水面动态分布图包括：
21、基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到若干水面环境监控图像分析得到目标水域内的大颗粒污染物在对应水面区域中的若干分布本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的水域环境预测系统，其特征在于，包括水域污染量监测平台和用户终端，水域污染量监测平台与用户终端之间具有通信连接；水域污染量监测平台包括轨迹分析模块、数据融合模块、污染量关联模块和污染量预测模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域内大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量和平行轨迹偏移量包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，基于所述接触区域分析得到大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹包括：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，水面滞留数据包括滞留状态数据、滞留时间数据和滞留区域数据，滞留时间数据包括滞留起始时间点、滞留结束时间点和滞留时长。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，基于大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹分析得到目标水域的大颗粒污染物的水面滞留数据包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，对所述水面滞留数据和所述多模态环境数据进行匹配融合以得到目标水域的多
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到若干水面环境监控图像分析得到目标水域内的大颗粒污染物的若干实时水面动态分布图包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，利用目标水域的若干实时水面动态分布图和若干历史水面动态分布图生成目标水域的全局污染量关联图包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，相邻水域为与目标水域相连接的分支水域。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，基于目标水域的全局污染量关联图和多维水域环境特征分析得到目标水域在下一个监测周期内的水面污染量包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的水域环境预测系统，其特征在于，包括水域污染量监测平台和用户终端，水域污染量监测平台与用户终端之间具有通信连接；水域污染量监测平台包括轨迹分析模块、数据融合模块、污染量关联模块和污染量预测模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域内大颗粒污染物的垂直轨迹偏移量和平行轨迹偏移量包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，基于所述接触区域分析得到大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触流动轨迹和后向流动轨迹包括：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，水面滞留数据包括滞留状态数据、滞留时间数据和滞留区域数据，滞留时间数据包括滞留起始时间点、滞留结束时间点和滞留时长。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，基于大颗粒污染物的前向流动轨迹、接触...
【专利技术属性】
技术研发人员：马一凡，曹凯奇，文武，任红萍，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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