本发明专利技术涉及污染监测技术领域，尤其涉及用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质，包括：通过多点同步采集技术获取河道沉积物光谱数据，并采用主成分分析提取特征向量，确定污染物种类；结合水动力和分子极化效应，利用反向传播神经网络预测污染物扩散方向和界面极化强度，生成污染物在沉积物中的分布模式；获得污染源空间分布的电位梯度和化学键振幅特征；匹配光谱信号的信号衰减率与化学键合强度模型，确定污染物排放频率和界面散射效应；结合污染源持续性和化学键振幅，追溯污染源的空间分布、排放频率和电位梯度。通过这些步骤，本发明专利技术实现了污染源的精准追溯和动态监测，有效提高了污染物检测的准确性和水质治理的科学性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污染监测，尤其涉及用于河道水的污染监测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、河道沉积物污染物分析和溯源是一个复杂的技术难题。传统方法难以准确识别多种污染物的种类、来源及其动态变化规律。污染物在河道中的扩散过程受到水动力条件的影响，同时还涉及分子层面的极化效应，这增加了分析的难度。污染源的空间分布呈现出电位梯度和化学键振幅的特征，但如何从这些特征中提取有效信息并与污染物排放频率建立关联尚未解决。此外，污染物在时间尺度上的动态变化趋势以及污染源的持续性特征也需要进行深入研究。最关键的是，如何将这些复杂的物理化学过程与光谱数据分析方法有机结合，建立一套系统的河道沉积物污染物分析和溯源技术体系。这不仅需要解决单一污染物的识别问题，还要考虑多种污染物之间的相互作用，以及它们在河道生态系统中的迁移转化规律。同时，如何保证分析结果的准确性和可靠性，使之能为水环境治理决策提供有力支撑，也是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种用于河道水的污染监测方法，主要包括：
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【技术保护点】
1.一种用于河道水的污染监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取河道沉积物光谱数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过主成分分析提取第一特征向量，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一特征向量与预设污染物光谱模板的余弦相似度确定污染物种类，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过反向传播神经网络判断污染物扩散方向和界面极化强度，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过聚类分析得到污染源空间分布的电位梯度分布和化学键振幅的空间特征...
【技术特征摘要】
1.一种用于河道水的污染监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取河道沉积物光谱数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过主成分分析提取第一特征向量，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一特征向量与预设污染物光谱模板的余弦相似度确定污染物种类，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过反向传播神经网络判断污染物扩散方向和界面极化强度，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过聚类分析得到污染源空间分布...
【专利技术属性】
技术研发人员：马海涛，何景亮，黄亮，马静，林文杰，罗昊，林卡尼，王申芳，李加龙，吴利桥，杨晓灵，唐晨桂，庄泽鑫，邵伟，张宛宛，王张娜，许嘉鑫，郑志成，
申请(专利权)人：珠江水资源保护科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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