[发明专利]一种广流域水体环境数据集成方法及系统

说明书

本发明公开了一种广流域水体环境数据集成方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、实时监测广流域包含的所有支流域的水体环境数据，并依据所述水体环境数据对所述支流域进行同属性聚类形成流域集群；步骤S2、对所述流域集群中的所有支流域进行内相似性比对实现对支流域的异常判别，并筛选处于异常状况的支流域作为异常支流域；步骤S3、将所述异常支流域的水体环境数据进行波动集成形成包含所述异常支流域的异常特征的水体环境关键数据。本发明利用同属性聚类将支流域归属至流域集群，并通过将同一流域集群中支流域的水体环境数据的互比较了解集群内支流域的差异性，能迅速判断支流域的风险状况，检测准确率高。

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种广流域水体环境数据集成方法及系统。

背景技术

水是万物之源，河湖水是人们生活用水的主要取水来源，也是生态系统重要的组成部分。随着现代工业的发展，人们日常生产生活产生大量的污染物排向河湖水域之中，造成河湖水富营养化，水域中氮、磷等营养盐类；铁、锰等微量元素以及有机化合物的含量大大增加，促进藻类生物大量繁殖造成水华现象，水华蓝藻所产的微囊藻毒素对人类健康具有很大危害性。

针对水华现象产生的危害，预防优于治理，对水体进行实时监控是预防的前提，水体的富营养化是产生水华的主要原因，在对河湖水的水体进行监控，目前主要利用水质在线监测的方法，通过实时采集水体环境数据以分析掌控水体环境特征，但是在线实时监测会产生数量级巨大的水体环境数据，而且在数量级巨大的水体环境数据逐一分析出存在异常的水域需要耗费大量的数据运算、传送资源，最终造成监测效率低下。

发明内容

本发明的目的在于提供一种广流域水体环境数据集成方法及系统，以解决现有技术中实时监测会产生数量级巨大的水体环境数据，而且在数量级巨大的水体环境数据逐一分析出存在异常的水域需要耗费大量的数据运算、传送资源，最终造成监测效率低下的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种广流域水体环境数据集成方法，包括以下步骤：

步骤S1、实时监测广流域包含的所有支流域的水体环境数据，并依据所述水体环境数据对所述支流域进行同属性聚类形成流域集群；

步骤S2、对所述流域集群中的所有支流域进行内相似性比对实现对支流域的异常判别，并筛选处于异常状况的支流域作为异常支流域；

步骤S3、将所述异常支流域的水体环境数据进行波动集成形成包含所述异常支流域的异常特征的水体环境关键数据，并基于所述水体环境关键数据进行函数拟合实现将离散的所述广流域水体环境数据集成为异常支流域的环境特征函数。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤S1中，所述流域集群形成的具体方法包括：

步骤S101、基于所述水体环境数据将所有支流域分别量化为单个流域集群x_y＝*a_y1,a_y2,…,a_ym+，其中x_y表示第y个支流域的水体环境数据的集合，a_yz表示第y个支流域的第z类水体环境数据，z∈,1,m-，y∈,1,n-，m为水体环境数据的总类别数目，n为支流域的总数目；

步骤S102、依次比对流域集群的外相似性，并将外相似性最大的两个流域集群进行融合归一，所述外相似性用果瓦系数进行度量：

其中，为支流域y₁和支流域y₂的果瓦系数，为支流域y₁和支流域y₂在和上的取值，为加权变量，k₁∈,1,m-，y₁,y₂∈,1,n-，m为水体环境数据的总类别数目，n为支流域的总数目；