CN108009736A - 一种水质预警预报系统及水质预警预报方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种水质预警预报系统及水质预警预报方法，系统包括监测单元、污染溯源模块、水文水质模块和预警模块；污染溯源模块用于根据所述监测数据生成污染源数据；水文水质模块用于根据所述污染源数据中的点污染源数据和/或面污染源数据生成预测数据；预警模块用于根据所述预测数据的生成预警信息数据。方法包括根据水质监测数据和流域河道网格化信息数据生成污染源数据；根据所述污染源数据生成预测数据；根据模拟预测数据进行预警预报；所述污染源数据包括点污染源和面污染源数据。本发明的技术方案在兼顾点源污染预警预报的同时，考虑面源污染(例如企业趁降雨偷排污染的情况)对于水质的影响，因此提升了模拟预报的准确性。
Description
技术领域
本发明属于智慧水务管理服务技术领域，具体涉及一种水质预警预报系统及水质预警预报方法。
背景技术
智慧水务平台以流域水质、水文、气象、闸坝、泵站、污水厂、污水处理站、视频、语音播报等感知系统为基础，构建基于物联网的全流域智能监控体系；以大数据、认知计算和云计算等现代信息化技术为支撑，建设涵盖不同业务应用场景的智慧水务动态一体化服务体系，实现线上监测分析预警与线下治理修复保护的有机结合，以支撑流域数字化、精细化和智能化的治理和运维，有力保障流域治理达标，可持续优化和生态良性循环。
智慧水务平台可分为智能感知、智能管理、智能应用三个层次和两个体系：
1)智能感知层：水质、水文、气象、视频、语音播报等监测站点和传输网络；与相关部门对接和共享的地理数据、闸坝泵站数据、污水厂/站数据以及补充的水利和气象等数据；
2)智能管理层：一个数据平台(大数据存储、管理和计算平台)，两个分析引擎(认知计算引擎、地理信息引擎)，三个认知数据库(数理模型库、数据分析挖掘库、专家知识库)；
3)智能应用层：一个信息中心(集控、指挥、会商)，三个应用平台(水务综合管理平台、环境地理信息平台和移动应用与服务平台)；
4)两个体系：运维与安全保障体系，监测数据标准规范体系。
目前水质预警预报集成系统的缺陷是，一般都只是关注点源污染的仿真和预警预报，即新增排放点或原排放点排放量改变时，源污染对下游断面水质的影响；但是，这种情况往往造成模拟情况与实际发生情况有误差。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种水质预警预报系统及水质预警预报方法，本技术方案能够提高预警准确率。
本发明的技术方案如下：
一种水质预警预报系统，包括监测单元、污染溯源模块、水文水质模块和预警模块；
所述监测单元包括设置于各个流域的监测站，用于获取监测数据；
所述污染溯源模块用于根据所述监测数据生成污染源数据；
所述水文水质模块用于根据所述污染源数据中的点污染源数据和/或面污染源数据生成预测数据；
所述预警模块用于根据所述预测数据的生成预警信息数据。
进一步地，上述的水质预警预报系统，还包括雨洪径流模块和管渠-河道耦合模块；
在所述水质水文模块根据所述面污染源数据生成预测数据时，
所述雨洪径流模块用于根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据；
所述管渠-河道耦合模块用于将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据输入所述水质水文模块。
进一步地，上述的水质预警预报系统，还包括与所述水质水文模块连接的参数率定调优模块；
所述参数率定调优模块基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定。
进一步地，上述的水质预警预报系统，所述预警模块根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
进一步地，上述的水质预警预报系统，所述水文水质模块生成预测数据时，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
相应地，本发明还提供了一种水质预警预报方法，包括：
根据水质监测数据和流域河道网格化信息数据生成污染源数据；
根据所述污染源数据生成预测数据；
根据模拟预测数据进行预警预报；
所述污染源数据包括点污染源和面污染源数据。
进一步地，上述的水质预警预报方法，根据所述污染源数据中的面污染源数据生成预测数据时，
根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据；
将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据。
进一步地，上述的水质预警预报方法，还包括：
基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定。
进一步地，上述的水质预警预报方法，根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
进一步地，上述的水质预警预报方法，所述水文水质模块生成预测数据时，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
本发明的有益效果如下：
本发明的技术方案在兼顾点源污染预警预报的同时，考虑面源污染(例如企业趁降雨偷排污染的情况)对于水质的影响，因此提升了模拟预报的准确性。
附图说明
图1为本发明的水质预警预报系统的结构框图。
图2为本发明的水质预警预报方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示，本发明提供了一种水质预警预报系统，包括监测单元、污染溯源模块、水文水质模块和预警模块；所述监测单元包括设置于各个流域的监测站(包括水文、水质、雨量监测站)，用于获取监测数据；所述污染溯源模块用于根据所述监测数据生成污染源数据；所述水文水质模块用于根据所述污染源数据中的点污染源数据和/或面污染源数据生成预测数据；所述预警模块用于根据所述预测数据的生成预警信息数据(预警信息数据包括监测值，日常值，预测值)。
进一步地，上述的水质预警预报系统，还包括雨洪径流模块和管渠-河道耦合模块；在所述水质水文模块根据所述面污染源数据生成预测数据时，所述雨洪径流模块用于根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据(模拟数据中包含地面径流和排水系统中的水流、雨洪的调蓄处理过程以及受纳水体模式等信息)；所述管渠-河道耦合模块用于将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据输入所述水质水文模块。
所述水质水文模块还用于将根据耦合的排水口与所在河道位置的网格信息，以时间序列的形式将排水量和污染物量作为河道输入，实现流域降水状况与河道水文水质状况的联动。当降雨量超过排水管网的排水能力时管网开始满流并溢出，当降雨减弱、自身管网不再满流时重新进入管道，通过流域雨洪和排水管网的联动性分析，实现对汛期流域管网雨洪排水溢流情况的推演，统计出溢流管网的位置和排水负荷状况，对溢流管网提前预警，以便提前采取合理的疏导措施。
所述水文水质模块生成预测数据时，综合利用流域内气象、水文和水质监测数据，以水动力模型为基础，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
污染溯源模型模块基于监测数据和水质模块获取流域河道网格化信息，通过卷积神经网络进行特征识别，筛选水质指标异常区域，判断污染源类型，进而生成污染源数据。
本实施例中，水质监测站实时在线监测化学需氧量、氨氮、总磷、总氮、高锰酸盐指数、pH、温度、溶解氧、电导率、浊度等水质指标；水文监测站实时在线监测流量、流速、水位、水温等指标；雨量站实时在线监测风速、风向、温度、湿度、气压、降雨量等指标。监测数据采样频率小时/次(可调)。监测单元的数据传输方式为流域干流沿线设备以自建光纤局域网为主，支流沿线设备可采用运营商3G/4G网络。
同时，本实施例的水质预警预报系统，还包括与所述水质水文模块连接的参数率定调优模块；所述参数率定调优模块基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定，实现自我修正和更新迭代。通过上述参数率定调节模块，本系统中水文水质模块解决了在不同的场景下或不同的环境背景中可能存在的偏差，这种偏差在某一地区具有某些统计的特征，基于认知引擎，实现自适应参数优化技术，通过分析长期仿真结果与各类观测数据之间的关系，寻找统计特征，从而对模型参数进行自学习优化。利用在优化仿真和统计模型技术上的技术积累，通过各种技术来识别隐含在数据之中的有价值的信息的数据挖掘工具，将模块模型“本地化”和“季节化”，规避时空差异性，提高预测准确率。
所述预警模块根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
本实施例的安全阈值设置包括以下内容：
当某个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，通过异常判别并判定其污染程度，在GIS地图上发出预警，根据模型预测模拟出下游的污染和水质情况，进行风险识别和评价，可评估污染事件的时间跨度，空间尺度和影响程度，在时间处置的过程中依流程进行应急响应决策，进行跟踪与后期记录，并提供常态监控和事件处置的后评估功能，从而为水环境系统设施的常规监管与事故风险管理提供有力的决策支持。
相应地，本发明还提供了一种水质预警预报方法，包括：
S100、根据水质监测数据和流域河道网格化信息数据生成污染源数据；
S200、根据所述污染源数据生成预测数据；
S300、根据模拟预测数据进行预警预报；
所述污染源数据包括点污染源和面污染源数据。
步骤S200中，根据所述污染源数据中的面污染源数据生成预测数据时，根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据；将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据。所述水文水质模块生成预测数据时，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
步骤S300中，根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
上述的水质预警预报方法，还包括：
基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若对本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种水质预警预报系统，其特征在于：包括监测单元、污染溯源模块、水文水质模块和预警模块；
所述监测单元包括设置于各个流域的监测站，用于获取监测数据；
所述污染溯源模块用于根据所述监测数据生成污染源数据；
所述水文水质模块用于根据所述污染源数据中的点污染源数据和/或面污染源数据生成预测数据；
所述预警模块用于根据所述预测数据的生成预警信息数据。
2.如权利要求1所述的水质预警预报系统，其特征在于：还包括雨洪径流模块和管渠-河道耦合模块；
在所述水质水文模块根据所述面污染源数据生成预测数据时，
所述雨洪径流模块用于根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据；
所述管渠-河道耦合模块用于将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据输入所述水质水文模块。
3.如权利要求1所述水质预警预报系统，其特征在于：
还包括与所述水质水文模块连接的参数率定调优模块；
所述参数率定调优模块基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定。
4.如权利要求1所述水质预警预报系统，其特征在于：所述预警模块根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
5.如权利要求1-4任一所述的水质预警预报系统，其特征在于：
所述水文水质模块生成预测数据时，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
6.一种水质预警预报方法，其特征在于，包括：
根据水质监测数据和流域河道网格化信息数据生成污染源数据；
根据所述污染源数据生成预测数据；
根据模拟预测数据进行预警预报；
所述污染源数据包括点污染源和面污染源数据。
7.如权利要求6所述的水质预警预报方法，其特征在于：根据所述污染源数据中的面污染源数据生成预测数据时，
根据所述监测数据生成区域降水径流和污染物移动的模拟数据；
将所述雨洪径流模块生成的模拟数据和所述污染源数据中的面污染源数据作为预测数据依据。
8.如权利要求6所述的水质预警预报方法，其特征在于，还包括：
基于机器学习方法构建计算结果和输入参数之间的非线性关系，分析所述水文水质模块生成预测数据过程中各个计算阶段的水环境计算指标和实际指标之间的误差是否达到阈值来触发修正计算，并对参数重新率定。
9.如权利要求6所述的水质预警预报方法，其特征在于：
根据所述预测数据的生成预警信息数据时，将预测数据与预设的安全阈值进行比对，对超过安全阈值的预测数据生成预警信息数据。
10.如权利要求6-9任一所述的水质预警预报方法，其特征在于：
所述水文水质模块生成预测数据时，首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征数据，根据此数据计算泥沙迁移、冲淤数据，并根据泥沙迁移、冲淤数据计算受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变化数据。
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