CN109063071A - 一种基于拓扑关联的水污染溯源方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于拓扑关联的水污染溯源方法及设备，通过沿流域设置多个水质监测站，并对各个水质监测站进行关联分析及拓扑分析，来对水污染进行溯源。具体方法为：首先基于水质监测站的空间分布，对水质监测站进行拓扑分析，得到水质监测站之间的拓扑结构；并基于历史数据对水质监测站进行关联分析，得到水质监测站之间的关联度；然后结合水质监测站之间的关联度及拓扑关系，对报警站点进行溯源分析，得到可能的溯源点及其概率。本发明能够有效的回溯到污染点，并且具有较好的准确率，能够实际应用于嵌入式设备的开发及环保大数据平台。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于拓扑关联的水污染溯源方法及设备，属于水环境监测技术领域。
背景技术
由于流域环境的复杂性，对水污染精确溯源难度较大，因此，基于概率的水污染溯源方法是一种常用的方法。根据溯源方法得到多个可能的污染源，并计算其为污染源的概率。文献[1](王家彪,雷晓辉,廖卫红,等.基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源[J].水利学报,2015,46(11):1280-1289)提出了一种基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源方法，以水动力模型为基础，加入了污染源位置和释放时间等因素。文献[2](杨海东,肖宜,王卓民,等.突发性水污染事件溯源方法[J].水科学进展,2014,25(1):122-129)提出了一种突发性水污染事件溯源方法，将溯源问题归为贝叶斯估计问题，基于历史记录对水污染进行溯源。但是文献[1]和文献[2]的方法需要较多精确的历史溯源数据，此类数据人工收集难度较大。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明目的在于提供一种基于拓扑关联的水污染溯源方法及设备，用于实现中短距离河流段的水污染溯源，能够有效的回溯到污染发生的区域，并具有较好的准确率。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，包括如下步骤：
(1)根据水质监测站点的空间分布建立站点拓扑结构图，并根据历史数据，计算各站点之间的关联度；
(2)获取水质监测站点的实时数据，获得报警站点信息，设置报警站点为当前节点；
(3)根据站点拓扑结构图，判断当前节点的入度，如果当前节点入度为0，则将当前节点判定为可能的溯源点，跳转(6)，如果当前节点入度为1，则跳转步骤(4)，否则，跳转步骤(5)；
(4)判断当前节点的父节点是否报警，如果未报警，则该父节点判定为可能的溯源点，跳转步骤(6)，否则，设置该父节点为当前节点，跳转步骤(3)；
(5)遍历当前节点的父节点，将未报警的父节点判定为可能的溯源点，对于报警的父节点，跳转步骤(3)，对于未报警的父节点，跳转步骤(6)；
(6)统计所有可能的溯源点，并根据报警站点与可能的溯源点的关联度规则计算溯源点为污染源的概率。
作为优选，所述步骤(1)中使用有向无环图DAG表示监测站点之间的拓扑关系，DAG中的顶点代表站点，DAG中的点与点之间的连接包括：上游站点指向下游站点，以及支流站点指向主干站点。
作为优选，通过水流流向传感器监测逆流现象，当发生逆流时，站点拓扑结构图中边做反向变化。
作为优选，所述步骤(1)中采用Apriori算法挖掘站点之间的关联规则，具体过程为：首先对所有水质监测站点的历史监测数据进行水质分类，将大于等于 4类水标准的水质数据划分为报警数据，根据站点是否报警判断是否添加项值；然后找出所有的频繁2项集；最后由频繁2项集产生站点与站点之间的关联规则。
作为优选，由频繁2项集产生站点间强关联规则的方法为：设support_count(A)代表项集A出现的次数，最小置信度阈值为min_conf，对于频繁2项集l的每个非空子集s，根据计算其关联置信度，如果置信度大于 min_conf，则输出关联规则并得到这两个站点之间的关联度为conf。
作为优选，所述步骤(6)中计算溯源点为污染源的概率的方法为：
假设A站点报警后，溯源到S1，S2，…，Sn共n个站点，设A站点与Si 站点的关联度为根据
对所有关联度归一化，使得结果满足则归一化后的关联度为站点Si为污染源的概率。
本发明另一方面提供的一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的基于拓扑关联的水污染溯源方法。
有益效果：本发明公开的基于拓扑关联的水污染溯源方法，首先基于水质监测站的空间分布，对水质监测站进行拓扑分析，得到水质监测站之间的拓扑结构；并基于历史数据对水质监测站进行关联分析，得到水质监测站之间的关联度；然后结合水质监测站之间的关联度及拓扑关系，对报警站点进行溯源分析，得到可能的溯源点及其概率。相对于现有技术，本发明方法对硬件设备要求较低，并且前期不需要花费大量人力物力采集数据构建水质模型，对水质环境具有较好的自适应性，适用于各种流域。本发明方法能够有效的回溯到污染发生的区域，并具有较好的准确率，能够实际应用于嵌入式设备的开发和环保大数据平台。
附图说明
图1为本发明实施例的总体流程图。
图2为本发明实施例的水污染溯源方法详细流程图。
图3为本发明实验中水质监测站点分布图。
图4为本发明实验中单污染源溯源结果图。
图5为本发明实验中多污染源溯源结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，首先获取水质监测站的空间分布，并对站点建立拓扑结构图；然后获取水质监测站点的历史数据，并基于历史数据对站点进行Apriori关联分析；最后实时获取水质监测站点的最新数据，并结合站点关联分析结果和拓扑结构图，对水质数据报警的站点进行溯源分析。
下面以宜兴地区为例，详细介绍本发明实施例的水污染溯源方法，其中溯源分两种情况：有支流的情况和无支流的情况。结合站点关联规则与站点拓扑结构图，基于污染从上游扩散至下游的规则，对报警站点溯源的方法流程图如图2 所示，主要包括如下步骤：
(1)初始化站点拓扑结构图，根据历史数据，计算各站点之间的关联度。
本步骤中使用有向无环图(DAG)来表示监测站点之间的拓扑关系，DAG中的顶点代表站点，DAG中的点与点之间的连接规则为：
(a)上游指向下游。通常情况下，河流从宜兴地区汇入太湖，太湖地区为下游地区，宜兴境内河流为上游，但每年7,8月份时，短期会出现逆流现象。因此，设置水流流向传感器，实时监测逆流现象。当监测到发生逆流现象时，站点拓扑图中的边应做反向变化。
(b)支流到主干。根据宜兴地区实际情况，支流河道应流入主干河道，拓扑图中支流站点指向主干河道站点。
本步骤中使用Apriori算法挖掘站点与站点之间的关联规则，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，关联规则是指两种物品之间可能存在的较强的关系，频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合。站点间的关联规则挖掘过程包括：
(a)准备数据。收集所有站点的历史数据。
(b)连续属性离散化。根据地表水环境质量标准(GB3838-2002)，依据地表水水域环境功能和保护目标，按功能高低依次分为5类。本发明根据监测站监测的PH，溶解氧，温度、浊度、电导、COD、氨氮、总磷等参数，按地表水环境质量标准基本项目标准限值，将水质归为5类水中对应类别，并将大于等于4 类水标准的水质数据划分为报警数据。根据站点是否报警，来判断是否添加项值 Ip(其中p为站点id)。例如假设有5个站点，id分别为1,2,3,4,5，其中2和4 为报警站点，则一条记录为(I2，I4)。
(c)找出所有的频繁2项集。
(d)由频繁2项集产生站点与站点之间的关联规则。
其中挖掘频繁2项集的过程如下：
在算法第一次计算时，每个项都是候选1项集的集合C1的成员，算法扫描近两个月的历史数据，并统计每个项出现的次数；
假设最小支持度为Min，删除集合C1中出现次数小于Min的成员，得到频繁1项集的集合L1；
通过将L2与自身连接产生候选2项集的集合C2，算法扫描所有记录，并统计C2中每个项同时出现的次数。删除集合C2中出现次数小于Min的成员，得到频繁2项集的集合L2。
由频繁项集产生强关联规则的方法如下：
假设support_count(A)代表项集A出现的次数，最小置信度阈值为min_conf，假设频繁2项集l为{I1，I2}，对于l的每个非空子集s，根据式(1)计算其关联置信度，如果置信度大于min_conf，则输出关联规则并得到这两个站点之间的关联度为conf。
(2)获取水质实时数据，获得报警站点数据。将报警点设置为当前节点。
(3)根据站点拓扑结构，判断当前节点的入度，如果当前节点入度λ为0，则将当前节点判定为可能的溯源点，污染可能发生当前节点附近，跳转(6)，如果当前节点入度λ为1，则跳转(4)，否则，跳转(5)。
(4)判断当前节点的父节点是否报警，如果未报警，则该父节点即为可能的溯源点，污染可能发生在当前节点与该父节点之间的河段内，跳转(6)，否则，设置该父节点为当前节点，跳转(3)。
(5)遍历当前节点的父节点，将未报警的父节点判定为可能的溯源点，污染可能发生在当前节点与该父节点之间的河段内，对于报警的父节点，跳转(3)，对于未报警的父节点，跳转(6)。
(6)等待所有分支计算完毕，统计所有可能的溯源点，并根据报警站点与可能的溯源点的关联度规则计算溯源点为污染源的概率，程序结束。计算溯源点为污染源的概率的方法如下：假设A站点报警后，溯源到S1，S2…Sn共n个站点，根据式(1)计算结果，假设A站点与Si站点的关联度为根据式(2)对所有关联度归一化，使得结果满足式(3)，则归一化后的关联度即为站点Si为污染源的概率。
本发明实施例的水污染溯源方法适用于中短距离的河流段的水污染溯源，在中短距离河流段内，污染扩散较快，在站点报警后能够及时发现可能的污染源。为进一步证明本发明方法的效果，下面以宜兴地区为研究样区，通过17个水质监测站点的水质实时数据及历史数据进行实验。
宜兴市北纬31°07′～31°37′，东经119°31′～120°03′，处于江苏省、安徽省、浙江省三省交界之处，东面与太湖水面相连。宜兴境内河网密布，纵横交叉，丘陵山区多为溪流涧河，平原圩区为河网，约有河道3700条，总长3242km。其中主要河道23条，5km以上的有68条，除太湖外，有天然湖、荡29个，山区建有水库18座，河流密度约每平方千米2.77千米。
表1：水质监测站检测指标及其技术参数
| 检测指标 | 技术参数 |
| PH | 量程：0-14.00；精度：0.1；检测原理：电极法 |
| 溶解氧 | 量程：0-200mg/L；精度：0.1mg/L；检测原理：光学测量 |
| 温度 | 量程：0-80℃；精度：0.1；检测原理：pt100 |
| 浊度 | 量程：0-4500NTU；精度：1NTU；检测原理：光学测量 |
| 电导 | 量程：0-1000ms/cm；精度：0.1ms/cm；检测原理：电化学测量 |
| COD | 量程：(0-200)mg/L；精度：0.1mg/L；检测原理：紫外多光谱检测法 |
| 氨氮 | 量程：(0-5)mg/L,(0-50)mg/L(可扩展)；精度：0.1mg/L；检测原理：分光光度法 |
| 总磷 | 量程：(0-2.0mg/L)(0-10mg/L)(可扩展)；精度：0.1mg/L；检测原理：分光光度法 |
本实验使用江苏卓易信息科技股份公司自主研发的水质监测设备，集成浙江微兰环境科技有限公司供应的传感器，监测PH，溶解氧，温度、浊度、电导、COD、氨氮、总磷等参数，测量方法如表1所示。水质监测站通过外置集成机柜，将传感器集成在机柜内。集成机柜内部安装有采水泵，通过采水口，将水样从河流内抽至机柜内，采水口采集的水样具有代表性、可靠性和连续性。机柜内内安装空调，空调功率1.5kW，保证柜内环境温度在5-35℃范围、相对湿度≤90％RH。
水质监测设备测量频率为每小时测量一次。本实验在宜兴太湖流域地区设置 17个水质监测站，用于监测水质变化趋势，水质监测站分布如图3所示。通过对17个水质监测站进行关联分析和拓扑分析，对报警的水质监测站点进行实时溯源。
本次实验采用的软硬件环境分别是：操作系统为Windows 7专业版，使用的开发语言为Java1.8及Python 3.6，CPU是Intel Core i7，内存为16G，硬盘为PCIe SSD，显卡为Geoforce GTX1060。
使用HTML5与JavaScript为前端开发语言，将json格式的水污染溯源算法的结果显示到前端页面，实验结果如图4和图5所示。其中图4为不考虑支流情况下的溯源结果，对河流主干道中的水质监测站点建立拓扑图，拓扑图中不加入支流的水质监测站点，报警点为社渎港中距离太湖最近的新庄国控站点，溯源点为杏里路站点，污染发生在杏里路站点及其子节点社渎港桥站点之间的河段内，对比实际监测结果，溯源效果准确；图5为考虑支流情况下的溯源结果，对所有水质监测站点建立拓扑图，报警点为社渎港中距离太湖最近的新庄国控站点，溯源点为杏里路站点及扶风泵站点，其中污染发生在杏里路站点及其子节点社渎港桥站点之间的河段内的概率为88％，污染发生在扶风泵站点及其子节点大塍邮政站点之间的河段内的概率为12％，对比实际监测结果，溯源效果准确。
综上，本发明实施例首先根据水质监测站点的地理信息，建立站点拓扑结构图，其次根据水质监测站点的历史数据，建立站点之间的关联规则，最后结合站点拓扑结构图和关联规则，对水污染进行溯源，分别考虑有支流和无支流情况的溯源方案，得到单污染源和多污染源两种结果。通过对宜兴地区太湖流域的实测数据进行结果验证，本发明方法能够有效的回溯到污染发生的区域，并具有较好的准确率。能够实际应用于嵌入式设备的开发和环保大数据平台。
基于与方法实施例相同的技术构思，本发明实施例还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被加载至处理器时实现所述的基于拓扑关联的水污染溯源方法。
Claims (7)
1.一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)根据水质监测站点的空间分布建立站点拓扑结构图，并根据历史数据，计算各站点之间的关联度；
(2)获取水质监测站点的实时数据，获得报警站点信息，设置报警站点为当前节点；
(3)根据站点拓扑结构图，判断当前节点的入度，如果当前节点入度为0，则将当前节点判定为可能的溯源点，跳转(6)，如果当前节点入度为1，则跳转步骤(4)，否则，跳转步骤(5)；
(4)判断当前节点的父节点是否报警，如果未报警，则该父节点判定为可能的溯源点，跳转步骤(6)，否则，设置该父节点为当前节点，跳转步骤(3)；
(5)遍历当前节点的父节点，将未报警的父节点判定为可能的溯源点，对于报警的父节点，跳转步骤(3)，对于未报警的父节点，跳转步骤(6)；
(6)统计所有可能的溯源点，并根据报警站点与可能的溯源点的关联度规则计算溯源点为污染源的概率。
2.根据权利要求1所述的基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，所述步骤(1)中使用有向无环图DAG表示监测站点之间的拓扑关系，DAG中的顶点代表站点，DAG中的点与点之间的连接包括：上游站点指向下游站点，以及支流站点指向主干站点。
3.根据权利要求2所述的基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，通过水流流向传感器监测逆流现象，当发生逆流时，站点拓扑结构图中边做反向变化。
4.根据权利要求1所述的一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，所述步骤(1)中采用Apriori算法挖掘站点之间的关联规则，具体过程为：首先对所有水质监测站点的历史监测数据进行水质分类，将大于等于4类水标准的水质数据划分为报警数据，根据站点是否报警判断是否添加项值；然后找出所有的频繁2项集；最后由频繁2项集产生站点与站点之间的关联规则。
5.根据权利要求4所述的一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，由频繁2项集产生站点间强关联规则的方法为：设support_count(A)代表项集A出现的次数，最小置信度阈值为min_conf，对于频繁2项集l的每个非空子集s，根据计算其关联置信度，如果置信度大于min_conf，则输出关联规则并得到这两个站点之间的关联度为conf。
6.根据权利要求1所述的一种基于拓扑关联的水污染溯源方法，其特征在于，所述步骤(6)中计算溯源点为污染源的概率的方法为：
假设A站点报警后，溯源到S1，S2，…，Sn共n个站点，设A站点与Si站点的关联度为根据
对所有关联度归一化，使得结果满足则归一化后的关联度为站点Si为污染源的概率。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-6任一项所述的基于拓扑关联的水污染溯源方法。
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