【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及基于多源数据的次洪水沙智能监测系统。
技术介绍
1、随着全球气候变化和极端天气事件的频发，洪水与水土流失问题日益严峻，对流域管理、防洪减灾及生态环境保护构成了重大挑战。次洪水沙(即次洪过程中的水流携带的泥沙)的监测与管理对于评估河流健康状况、预测洪水灾害风险及制定水土保持措施至关重要。然而，随着流域面积的增加、降雨模式的复杂变化以及人类活动对自然环境的深刻影响，次洪水沙的监测与控制变得愈发复杂和困难。传统的洪水沙监测系统往往受限于数据源单一且缺乏综合性的时空分析，导致监测结果不全面，难以全面反映洪水沙的动态变化过程。同时，这些系统往往无法及时响应洪水沙的突然变化，给防洪减灾和水土保持工作带来了巨大挑战。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，用以解决传统监测系统因数据源单一且缺乏综合性的时空分析，导致监测结果不全面，并且无法及时响应洪水沙变化的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于多源数据的次洪水沙智能监测系统。
3、本申请提供了基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，所述系统包括：数据采集单元，用于采集目标流域的历史洪水和泥沙数据，构建历史数据集包括流量、含沙量、降雨量、流域地形、土地利用数据；空间数据分析单元，用于基于所述历史数据集，进行空间数据分析，构建洪水沙空间分析模型；时间序列分析单元，用于根据所述历史数据集，进行时间序列分析，构建洪水沙趋势分析模型；时空分析信息解析单元，用于融合所
4、本申请中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
5、上述基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，该系统收集目标流域的历史数据，这些数据涵盖洪水期间的流量、泥沙含量、降雨量等关键指标，以及流域的地形地貌和土地利用情况。随后，利用空间数据分析技术，对收集到的历史数据进行深入挖掘，了解洪水沙在空间上的分布和变化规律，构建出一个洪水沙空间分析模型。这个模型能够揭示洪水沙在空间上的复杂关系，为理解洪水沙现象提供空间视角。通过时间序列分析技术，对同一数据集进行时间维度的剖析，探索洪水沙在时间上的演变趋势和周期性特征，进而构建出洪水沙趋势分析模型。这个模型能够帮助预测未来洪水沙的可能变化，为提前做好防范准备提供重要参考。之后，将空间分析模型和时间趋势模型的结果进行融合，通过综合分析得出洪水沙的时空变化信息，并据此生成智能监测模块。这个模块集成了空间和时间两个维度的分析成果，能够全面、准确地反映洪水沙的实际情况。然后，将智能监测模块嵌入到实时监控系统中，实现对目标流域洪水沙的实时监测和分析。实时监控系统会根据实时获取的数据，结合智能监测模块，快速生成洪水沙监测结果，提高洪水沙监测的效率和准确性。
6、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，所述基于多源数据的次洪水沙智能监测系统包括：
2.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，基于所述历史数据集，进行空间数据分析，构建洪水沙空间分析模型，包括：
3.如权利要求2所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，利用所述地形特征、洪水沙空间过程的影响性、空间分布关系进行全连接神经网络训练，构建所述洪水沙空间分析模型，包括：
4.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，根据所述历史数据集，进行时间序列分析，构建洪水沙趋势分析模型，包括：
5.如权利要求4所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，根据所述变化趋势和周期性变化特征进行自相关分析，其中函数表达式为：
6.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，融合所述洪水沙空间分析模型、洪水沙趋势分析模型的分析结果，解析洪水沙时空分析信息，生成智能监测模块，包括：
7.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙
8.如权利要求7所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，根据所述第一监测结果、第二监测结果，获得所述洪水沙监测结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，所述基于多源数据的次洪水沙智能监测系统包括：
2.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，基于所述历史数据集，进行空间数据分析，构建洪水沙空间分析模型，包括：
3.如权利要求2所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，利用所述地形特征、洪水沙空间过程的影响性、空间分布关系进行全连接神经网络训练，构建所述洪水沙空间分析模型，包括：
4.如权利要求1所述的基于多源数据的次洪水沙智能监测系统，其特征在于，根据所述历史数据集，进行时间序列分析，构建洪水沙趋势分析模型，包括：
5.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：荐圣淇，牟泓旭，徐林，李金晶，窦身堂，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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