[发明专利]一种基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法在审
| 申请号: | 202210338319.X | 申请日: | 2022-04-01 |
| 公开(公告)号: | CN114723123A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
| 发明(设计)人: | 宦娟;张浩;孙文迪;史兵;蒋建明 | 申请(专利权)人: | 常州大学 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G01N33/18 |
| 代理公司: | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人: | 杨闯 |
| 地址: | 213164 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 流域 尺度 水质 时空 规律 分析 预测 一体化 方法 | ||
1.一种基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,其特征在于:具有如下步骤:
S1、对流域出入湖河流各断面监测站点水质数据进行预处理:包括收集各断面监测站点不同水质数据、用随机森林补全水质缺失数据、并进行归一化处理;
S2、采用方差分析对出入湖河流水质指标进行时空差异性分析,同时利用Tukey HSD检验差异性的显著程度;
S3、采用综合污染指数法和动态度分析法相结合,分析流域出入湖河流水质时间和空间上的变化规律,并依据湖河连通关系,将出入湖河流划分不同水系,进而分析不同水系对水质影响程度;
S4、利用差分移动平均自回归模型预测出湖河主要污染因子未来一段时间的变化趋势,并得到污染因子区间变化范围。
2.如权利要求1所述的基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,其特征在于:所述的步骤S1具体包括:
S11、用numpy和pandas库,对湖河流断面水质数据进行批量化收集;
S12、用随机森林算法将湖河断面水质数据缺失进行补全;
S13、将补全后的水质数据进行归一化处理,使不同水质因子类型数据归一化到同一数量级上。
3.如权利要求1所述的基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,其特征在于:所述的步骤S2具体包括:
S21、从时间和空间两个维度中,采用方差分析对湖河流水质进行差异性分析,判别出其水质因子的时空差异性;
S22、假定在显著性水平下,通过方差分析所算出的F是显著的,那么Tukey HSD是对样本平均值之差来进行计算,Tukey HSD公式如下:其中,q值与显著性水平样本中平均值的个数k以及误差自由度n-k有关,nj为样本种类j、MSE为均方根误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;当任意样本一对平均值之差超过HSD值,表明这一对平均值的差别是显著的。
4.如权利要求1所述的基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,其特征在于:所述的步骤S3具体包括:
S31、采用综合污染指数法对湖河流水质进行综合评价,按照湖河流水质综合污染指数和月动态度的总体动态特征,定性地从时间尺度上分析水质变化状况;
S32、采取以流域水系结构划分为依据,按照湖河连通关系对不同水系进行划分,分析出不同水系水质空间变化特征。
5.如权利要求1所述的基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,其特征在于:所述的步骤S4具体包括:
S41、分别采用ADF和KPSS单位根方法对水质数据进行平稳性检验,采用赤池信息准则和贝叶斯信息准则对ARIMA模型进行定阶;
S42、采用定阶后的ARIMA模型对水质时间序列进行拟合,并采用极大似然估计法对ARIMA模型参数进行估计,对ARIMA模型拟合残差的自相关性进行检验;
S43、通过残差检验后,采用定阶后的ARIMA模型对湖河主要污染因子未来一段时间的变化趋势进行预测,并得到未来主要污染因子的区间范围值。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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