一种基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法及系统技术方案

本发明专利技术属于环境水质污染监测技术领域，尤其涉及一种基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法及系统，该方法包括以下步骤：构建多参数协同监测模型，并训练、部署；通过分布式采样点和采样站，采集流域水环境水质污染检测的加验证标记的实时数据及分时数据；采用MLP及LSTM/GRU模型，融合EEM光谱数据与环境特征，对多源异构数据进行融合和分析；按照预设条件自动识别是否出现应急污染事件，自动输出水环境监测与应急污染的污染类型及溯源结果，由人工进一步核查，进行环境执法核查。本发明专利技术能够大范围、低成本、高效率的完成对流域水环境污染状况监测与应急污染快速追踪溯源，以支持环境执法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境水质污染监测，具体涉及一种基于水质污染检测的多源数据、人工智能模型融合分析的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法及系统。

技术介绍

1、流域水污染监测及溯源，特别是应急水污染事件中的实时监测和快速、准确溯源，是环境监管及执法活动中的核心问题之一，对于制定有效的流域水污染控制策略、保障生态安全和人类健康具有重要意义。流域水环境监测与应急污染快速溯源技术是应对水环境污染问题的关键手段，其重要意义体现在生态保护、公共安全、经济发展等多个维度。当前环境监测执法活动对流域水环境监测与应急污染快速溯源技术提出了更高要求，需兼顾技术可行性、法律合规性、应急响应效率及证据效力等多重维度，而现有技术普遍难以高效满足这些要求。

2、随着工业化、城市化和农业活动的加剧，污染物会通过多种途径进入水体，导致水质恶化，威胁生态系统和人类健康。传统的流域水污染监测及应急污染溯源方法，如同位素示踪和化学指纹分析，虽然在特定场景下能够提供准确的结果，但通常需要复杂的样品处理流程、高昂成本的仪器和较长的时间，限制了其在大面积流域水环境和实时、应急污染监测与执法中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法，其特征在于，其是基于水质污染检测、多源数据采集与人工智能模型融合分析，进行流域水环境监测与应急污染的快速溯源，包括以下步骤：首先构建多参数协同监测模型，其中包括多层感知器MLP模型及LSTM/GRU模型，并训练、部署；再通过分布式采样点和采样站，采集流域水环境和水质污染检测的加验证标记的实时数据及分时数据，采用AI驱动的污染识别MLP模型及LSTM/GRU模型，结合批量归一化、Dropout和SMOTE过采样技术，融合EEM光谱数据与环境特征，对多源异构数据进行融合和分析；然后按照预设条件自动识别是否出现应急污染事件，如果初...

【技术特征摘要】

1.一种基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法，其特征在于，其是基于水质污染检测、多源数据采集与人工智能模型融合分析，进行流域水环境监测与应急污染的快速溯源，包括以下步骤：首先构建多参数协同监测模型，其中包括多层感知器mlp模型及lstm/gru模型，并训练、部署；再通过分布式采样点和采样站，采集流域水环境和水质污染检测的加验证标记的实时数据及分时数据，采用ai驱动的污染识别mlp模型及lstm/gru模型，结合批量归一化、dropout和smote过采样技术，融合eem光谱数据与环境特征，对多源异构数据进行融合和分析；然后按照预设条件自动识别是否出现应急污染事件，如果初步判断为出现应急污染事件则启动污染类型判断、溯源、并交叉验证，自动输出水环境监测与应急污染的污染类型及溯源结果，由人工进一步核查，进行环境执法核查，完成对流域水环境污染状况监测与应急污染快速追踪溯源。

2.根据权利要求1所述基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述基于水质污染检测的流域水环境监测与应急污染快速溯源方法，其特征在于，所述步骤s1构建多层感知器mlp模型，...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫淇铭，卢桂宁，杜晓冻，郑雄开，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：