[发明专利]基于大数据的水生态承载力分析方法

权利要求书

1.基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集监测数据存储到数据中心，进行预处理后保存至HDFS中；

(2)通过MapReduce对HDFS中的数据进行转换，生成Hive数据表；

(3)通过Sqoop工具将Hive数据表加载到MySql数据库中；

(4)利用MySql数据库中已有的数据以及Hive数据表中的监测数据进行生态承载力足迹计算；

(5)将MySql数据库中已有的数据以及Hive数据表中的监测数据作为生态承载力模型的输入，将计算所得的生态承载力足迹的值作为水生态承载力模型的输出，对水生态承载力模型进行训练；

(6)将待测区域的数据输入到训练好的水生态承载力模型中，得到生态承载力足迹的值作为生态足迹评估值；

(7)将水生态承载力模型输出的生态足迹评估值与总生态承载力值比较，得出生态赤字或盈余情况。

2.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于，所述监测数据包括环境污染数据。

3.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于，所述已有数据包括人类活动数据、生态数据。

4.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于，步骤(2)包括以下步骤：将HDFS中的数据，通过Hive工具制定的规则编写SQL脚本，将SQL脚本翻译成MapReduce任务，提交任务给JobTracce,执行程序中的Map操作和Reduce操作映射至TaskTracer节点，进行MapRedece计算，计算后的结果生成Hive数据表。

5.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于：所述水生态承载力模型的输入数据分为三个部分，包括生态压力层数据、生态承载力层数据、生态弹性力层数据；

所述生态压力层数据包括人类活动数据、经济增长数据、环境污染数据；

所述生态承载力层数据包括水资源自身、人类支持的数据；

所述生态弹性力层数据包括生态数据。

6.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于：所述生态承载力足迹计算如下：

W_EFl＝Nγ_w(W_l/P_w)

W_EFp＝Nγ_w(W_p/P_w)

W_EFc＝Nγ_w(W_c/P_w)

W_EF＝W_EFl+W_EFp+W_EFc

W_EF为总生态足迹,由生活用水生态足迹W_EFl、生产用水生态足迹W_EFp、生态用水生态足迹W_EFc组成；生活用水生态足迹表示居民日常生活对水资源的占用,生产用水生态足迹表示农业、林木业以及工业对水资源的占用,生态用水生态足迹是保证生态系统需要的水资源量,其中，生活用水、生产用水、生态用水的消耗量分别用含有l、p、c的参数表示，为W_i(i＝l,p,c)，N为人口总数，γ_w为水资源均衡因子。

7.根据权利要求1所述基于大数据的水生态承载力分析方法，其特征在于，所述水生态承载力模型采用神经网络，为三层网络数据结构；其中输入层数据为三个节点，输出层数据为一个节点，其中隐藏层的节点计算个数为：

其中n为输入节点的个数，m为输出节点的个数，a为1-10之间的整数；

将水生态压力层数据、水生态承载力层数据、水生态弹性力层数据作为水生态承载力模型输入层的三个节点进行输入，将生态承载力足迹值作为水生态承载力模型输出层节点输出，利用上述公式计算出隐藏层节点的个数，进行水生态承载力模型训练。