CN115757367A - 一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统 - Google Patents

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CN115757367A CN202211137648.4A CN202211137648A CN115757367A CN 115757367 A CN115757367 A CN 115757367A CN 202211137648 A CN202211137648 A CN 202211137648A CN 115757367 A CN115757367 A CN 115757367A
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张冬华
孙秀秀
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Abstract

本发明提供一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统。该方法首先进行流域水生态环境现状调查分析；之后划分空间密度差异化的汇水单元，建立基于汇水单元的动态水污染排放清单，并制定水文水质加密监测设备布点方案，建立流域水生态环境监测网络；然后建立基于断面水质、污染排放的特征工程，以及建立基于特征工程的全过程精准污染溯源模型进行快速精准追踪和定位；最后建立小流域水生态环境污染精细化管控案例库，对不同类型的水环境污染问题推荐管控方案，该方法有利于提升小流域精细化监管和治理水平，促进小流域水环境质量持续改善。

Description

一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统
技术领域
本发明涉及生态环境管理技术领域，尤其是涉及一种小流域水生态环境精细化管控的方法及系统。
背景技术
目前以重大生态环境保护和修复工程推动水环境治理的大尺度流域总体成效初显，但流域水系末梢区域依然面临一些问题和挑战。当前区域水环境监管欠缺流域系统性，流域空间、要素等“碎片化”的监管模式导致难以针对症结系统化精准发力和有效控制；末梢区域水环境监测网络不完善、现有监管数据储备不足，缺乏对流域水环境现状的感知，导致水环境问题识别不及时、不全面；为满足区域考核达标的要求“一刀切”的治理方法导致成本投入大幅度增加，而实际产生的生态效益却较为有限的困境。
在一河一策差异化管理、深化精细化管控等政策要求下，亟需根据区域小流域水环境特征和管控需求建立差异化、精细化管控体系，打通流域控制断面-汇水单元-入河排污口-污染源的全过程动态关联通道，以提升末梢小流域水环境精准治理水平，促进水环境质量持续改善和长效保护机制的建立。
发明内容
本发明的目的在于提供一种小流域水生态环境精细化管控的的方案，以解决流域水系区域城市内河、水质污染情况复杂的支流等小流域的精细化监管能力不足的问题。
本发明第一方面提供了一种小流域水生态环境精细化管控的方法。
其中，所述方法包括：
调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
根据本发明第一方面提供的方法，所述水生态环境现状数据信息具体包括：河网空间拓扑信息、DEM图层信息、入河排污口信息、城镇污水处理厂服务片区信息、城镇雨污排放管网拓扑信息、土地利用图层信息、土壤类型分布信息、现有水文水质及气象监测网络及历史监测变化特征信息、以及污染排放构成及时空分布特征信息。
根据本发明第一方面提供的方法，所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元，具体包括：
从所述目标流域的水生态环境现状数据信息中获取目标流域的河网空间拓扑信息和DEM图层信息，以所述河网空间拓扑信息为基础并利用所述DEM图层信息通过ArcGIS-Hydrology工具的河网模拟结果对所述目标流域的河网空间拓扑进行细化，以及基于实地勘查信息对所述目标流域的河网空间拓扑的重点区域进行修正；
基于细化和修正后的所述目标流域的河网空间拓扑、土地利用图层信息以及土壤类型分布信息通过SWAT/HSPF模拟软件对目标流域进行初次划分得到多个初次汇水单元；
基于入河排污口信息、城镇雨污排放管网拓扑信息和城镇污水处理厂服务片区信息，以城镇雨污排放管网的汇水范围或者污水处理厂服务片区为边界，以入河排污口或者污水处理厂进水口为汇水单元出口对多个所述初次汇水单元的建成区进行细化得到多个加密汇水单元。
根据本发明第一方面提供的方法，所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单，具体包括：
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立汇水单元范围内的基准水污染排放清单，其中，所述基准水污染排放清单包括直排工业污染源排放清单、集中式污染治理设施清单、农业源排放清单和生活源排放清单；
计算汇水单元污染物排放量，计算公式为：汇水单元污染物排放量＝直排工业源排放量+集中式污染治理设施排放量+农业源排放量+生活源排放量；
动态测算汇水单元污染物排放量，其中，利用污水排放口污染物浓度、污水排放量在线监测数据或者用电及用水量动态计算直排工业源和的污染物排放量；利用农作物种植种类、面积和周期结合降雨监测数据动态计算农业种植面源排放量；利用养殖规模、种类和周期结合降雨方法监测数据动态计算畜禽养殖和水产养殖污染排放量；利用人口密度、空间分布和生活习惯集合自来水供水监测数据动态计算生活源污染排放量。
根据本发明第一方面提供的方法，所述根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，具体包括：
将多个所述汇水单元的出口和入口作为候选布点位置；
根据评价指标计算所述候选布点位置的监测布点必要性指数以评价布点必要性，其中，评价指标包括候选布点位置对应汇水单元出口流量占目标流域出口断面流量的比例、汇水单元污染排放量贡献率和小规模污染源数量占比；
根据计算得到的监测布点必要性指数对所述候选布点位置进行排名得到候选点位排名结果；
依据预设的调整原则对所述候选点位排名结果进行两两对比优化调整；
依据调整后的候选点位排名结果进行多个所述水文水质加密监测设备的布置。
根据本发明第一方面提供的方法，所述预设的调整原则为：
流量大于等于目标流域一级支流平均流量的汇水单元出口优先布点，其中，一级支流平均流量＝目标流域总流量/一级支流个数；
和/或，污染排放贡献率大于10％的汇水单元出口优先布点。
根据本发明第一方面提供的方法，所述流域水污染的特征工程为通过提炼水环境特征指标描述水污染事件期间的水质状况或者具有典型特征的流域水污染过程；
其中，特征工程建立步骤包括：
依据污染物指标浓度确定告警规则进行特征工程识别并建立特征工程；
生成特征工程的特征指标，其中，所述特征指标是指描述流域水污染过程的时间特征、空间特征、气象特征、水文特征以及污染物浓度特征；
计算特征工程的水质特征图谱，并将所述特征工程的水质特征图谱与水质特征图谱库进行匹配得到类型匹配度，将类型匹配度最大值对应的类型作为特征工程的污染类型。
根据本发明第一方面提供的方法，所述告警规则为：
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且持续6小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为轻度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且且持续12小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为中度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值>标准限值且持续24小时及以上，且未达到高级别预警条件，则为重度告警；
告警解除规则为水质改善到相应级别标准以下且持续6小时以上。
根据本发明第一方面提供的方法，所述利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息，具体包括：
根据所述污染告警建立新特征工程；
将所述新特征工程的特征指标与历史特征工程的特征指标进行相似性匹配得到最匹配特征工程；
根据所述最匹配特征工程的所属污染类型得到所述新特征工程的污染类型；
根据所述新特征工程的污染类型和所述动态水污染排放清单筛选嫌疑污染来源清单，并根据所述嫌疑污染来源清单的排放时空特征和指标特征分析确定嫌疑污染来源范围；
对所述嫌疑污染来源范围进行排查和精准定位以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息。
本发明第二方面提供了一种小流域水生态环境精细化管控的系统。
所述系统包括：调查分析模块，被配置为，调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
汇水单元划分模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
排放清单建立模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
布点策略生成模块，被配置为，根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
特征工程建立模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
污染溯源模型模块，被配置为，基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
以及，管控配置模块，被配置为，根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
综上，本方案在划分精细汇水单元、加密监测的基础上，通过建立流域断面水质和污染排放的特征工程提升污染溯源模型的精准度和效率，并针对性提出管控方案，有利于提升小流域精细化监管和治理水平，促进小流域水环境质量持续改善。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的一种小流域水生态环境精细化管控的方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的小流域水生态环境精细化管控的系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明第一方面提供了一种小流域水生态环境精细化管控的方法。图1为根据本发明实施例的一种小流域水生态环境精细化管控的方法的流程图；如图1所示，其中，所述方法包括：
S1:调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
S2:根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
S3:根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
S4:根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
S5:根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
S6:基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
S7:根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
在一些实施例中，S1中所述水生态环境现状数据信息具体包括：河网空间拓扑信息、DEM图层信息、入河排污口信息、城镇污水处理厂服务片区信息、城镇雨污排放管网拓扑信息、土地利用图层信息、土壤类型分布信息、现有水文水质及气象监测网络及历史监测变化特征信息、以及污染排放构成及时空分布特征信息。
在一些实施例中，S2中所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元，具体包括：
从所述目标流域的水生态环境现状数据信息中获取目标流域的河网空间拓扑信息和DEM图层信息，以所述河网空间拓扑信息为基础并利用所述DEM图层信息通过ArcGIS-Hydrology工具的河网模拟结果对所述目标流域的河网空间拓扑进行细化，以及基于实地勘查信息对所述目标流域的河网空间拓扑的重点区域进行修正；
基于细化和修正后的所述目标流域的河网空间拓扑、土地利用图层信息以及土壤类型分布信息通过SWAT/HSPF模拟软件对目标流域进行初次划分得到多个初次汇水单元；
基于入河排污口信息、城镇雨污排放管网拓扑信息和城镇污水处理厂服务片区信息，以城镇雨污排放管网的汇水范围或者污水处理厂服务片区为边界，以入河排污口或者污水处理厂进水口为汇水单元出口对多个所述初次汇水单元的建成区进行细化得到多个加密汇水单元。
在一些实施例中，S3中所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单，具体包括：
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立汇水单元范围内的基准水污染排放清单，其中，所述基准水污染排放清单包括直排工业污染源排放清单、集中式污染治理设施清单、农业源排放清单和生活源排放清单；
计算汇水单元污染物排放量，计算公式为：汇水单元污染物排放量＝直排工业源排放量+集中式污染治理设施排放量+农业源排放量+生活源排放量；
动态测算汇水单元污染物排放量，其中，利用污水排放口污染物浓度、污水排放量在线监测数据或者用电及用水量动态计算直排工业源和的污染物排放量；利用农作物种植种类、面积和周期结合降雨监测数据动态计算农业种植面源排放量；利用养殖规模、种类和周期结合降雨方法监测数据动态计算畜禽养殖和水产养殖污染排放量；利用人口密度、空间分布和生活习惯集合自来水供水监测数据动态计算生活源污染排放量。
在一些实施例中，S4中所述根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，具体包括：
将多个所述汇水单元的出口和入口作为候选布点位置；
根据评价指标计算所述候选布点位置的监测布点必要性指数以评价布点必要性，其中，评价指标包括候选布点位置对应汇水单元出口流量占目标流域出口断面流量的比例、汇水单元污染排放量贡献率和小规模污染源数量占比；
根据计算得到的监测布点必要性指数对所述候选布点位置进行排名得到候选点位排名结果；
依据预设的调整原则对所述候选点位排名结果进行两两对比优化调整；
依据调整后的候选点位排名结果进行多个所述水文水质加密监测设备的布置。
具体的，评价指标计算算法为：
(1)建立以布点为key value的数据库，通过GIS空间关联关联点位对应的汇水单元；
(2)通过汇水单元索引关联断面和污染源；
(3)以污染源行业、污染物种类为类建立数据集，集中数值为质控后各类统计值；
(4)取各类项最低目标值建立候选解；
(5)根据地域特征和测算结果调整候选解的适应性；
(6)通过反向遗传算法筛剔除非优点；
(7)对步骤(3)中数据集中各表数据进行归一化处理；
(8)根据布点的必要性目标，如各类占比，经济最大化，效益最大化设置trade off权值；
(9)根据权值计算剔除非优解后每个布点的最终得分。
具体的，未分配监测设备的点位根据实际需求进行移动监测和手工监测。
在一些实施例中，S4中所述预设的调整原则为：
流量大于等于目标流域一级支流平均流量的汇水单元出口优先布点，其中，一级支流平均流量＝目标流域总流量/一级支流个数；
和/或，污染排放贡献率大于10％的汇水单元出口优先布点。
具体的，所述水文水质加密监测设备包括水文监测设备和水质监测设备，基于设备采购预算，结合目标流域控制断面水质特征和汇水单元污染排放特征制定最佳设备采购方案，具体方案如下：
结合流域出口断面监测超标指标和汇水单元主要废水污染物选择当前汇水单元出口点位水质监测指标，具体方法为：对于主要的干支流汇水单元出口，布点设备需具有COD、氨氮、总氮、总磷和常规五参数检测能力；对于非主要干支流汇水单元、污染源属性较为单一，仅部署具有常规五参数检测能力的设备，通过参数之间的关联性来判断其超标污染物种类；
对于目标流域整体出入境断面，具有大型水工构筑的汇水单元出口必须监测流量、流速指标；
其他汇水单元结合汇水单元降雨频次和流量波动大小确定是否监测水量指标；
对于已经存在并正常运行的监测点位的汇水单元，不需要再进行设备布点；
在固定监测点位基础配备无人机、移动监测车等移动监测设备，根据监管毒药对未布设监测设备点位进行监测。
在一些实施例中，S5中所述流域水污染的特征工程为通过提炼水环境特征指标描述水污染事件期间的水质状况或者具有典型特征的流域水污染过程；
其中，特征工程建立步骤包括：
依据污染物指标浓度确定告警规则进行特征工程识别并建立特征工程；
生成特征工程的特征指标，其中，所述特征指标是指描述流域水污染过程的时间特征、空间特征、气象特征、水文特征以及污染物浓度特征；
计算特征工程的水质特征图谱，并将所述特征工程的水质特征图谱与水质特征图谱库进行匹配得到类型匹配度，将类型匹配度最大值对应的类型作为特征工程的污染类型。
在一些实施例中，S5中所述告警规则为：
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且持续6小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为轻度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且且持续12小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为中度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值>标准限值且持续24小时及以上，且未达到高级别预警条件，则为重度告警；
告警解除规则为水质改善到相应级别标准以下且持续6小时以上。
具体的，特征指标包括特征工程水体类型、开始时间、结束时间、持续时长、污染等级、超标污染物、超标污染物浓度、超标倍数、PH值、电导率、溶解氧、水温、浊度、水位/液位、流速、流量、降雨开始时间、降雨结束时间、累计降水量。需要说明的是：水体类型包括河流、湖库、城镇排水管网；超标污染物浓度、超标倍数PH值、电导率、溶解氧、水温、浊度、水位/液位、流速和流量等指标包括最大值、平均值、最小值；水位/液位指标在水体类型为河流湖库时为水位，在水体类型为城镇排水管网时为管道液位。
具体的，根据水体污染物成分特征，污染类型分为上游来水污染型、综合污染型、城镇工业重金属污染型、城镇工业有机物污染型、城镇生活污染型、农业种植面源污染型、畜禽养殖污染型、水产养殖污染型、农村生活源污染类型，其他类型。具体识别方法如下：采用贝叶斯网络后见各污染来源污染成分的随机变量DAG，取泛样本建立CPT条件，采取1/3的目标样本调节最优化联合条件概率，再根据不同污染来源污染排放在不同水文、气象条件下导致不同水体类型水质污染物成分特征和浓度特征计算水质特征图谱，建立水质特征图谱库，根据特征工程的水质特征图谱与水质特征图谱库匹配，匹配度最高为特征工程污染类型。
在一些实施例中，S6中所述利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息，具体包括：
根据所述污染告警建立新特征工程；
将所述新特征工程的特征指标与历史特征工程的特征指标进行相似性匹配得到最匹配特征工程；
根据所述最匹配特征工程的所属污染类型得到所述新特征工程的污染类型；
根据所述新特征工程的污染类型和所述动态水污染排放清单筛选嫌疑污染来源清单，并根据所述嫌疑污染来源清单的排放时空特征和指标特征分析确定嫌疑污染来源范围；
对所述嫌疑污染来源范围进行排查和精准定位以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息。
具体的，新特征工程的告警规则与前面所述的特征工程识别中所述告警规则相同。
具体的，相似度匹配是可根据新特征工程开始时间至当前时间段的水文、气象、水质等特征指标，分别与历史指定时长的特征指标进行相似性计算，找到与当前一段时间最匹配的1-3个特征工程。所述相似性匹配计算方法步骤如下：
(1)匹配和新特征工程水文、气象特征最相似的历史时间段；
(2)计算当前时间段和匹配的过去时间段各个特征指标之间的相似度；
(3)计算两个时间段的综合相似度。
上述步骤(2)中还包括所述相似度的计算方法步骤如下：
A，获取当前时间段各特征指标的绝对Frechet Distance(下文简略为C)值；
B，建立滑动窗口的Frechet Distance计算模式；
C，将各特征指标的历史数据分批次导入B中模式，得出C值序列；
D，建立Leave-one-out Cross Validation验证算法，选取大于mean score的得分项集；
E，将mean score得分项集特征序列与目标序列进行双尾t-test检验，剔除边际5％值；
F，将剩余特征序列与目标序列进行Pearson相关性分析，取平均R>0.7(强相关)且但特征R>0.5的时段为最终相似时段。
具体的，当本次告警事件的污染类型为上游来水污染类型时，根据上游汇水单元出口水质重复相似性匹配的步骤，否则根据污染类型和汇水单元污染源动态排放清单筛选目标汇水单元嫌疑污染来源清单，根据嫌疑污染来源清单的排放时空特征、指标特征分析缩小嫌疑污染来源范围。
具体的，结合无人机和移动监测设备对嫌疑污染来源范围进行排查和精准定位。
具体的，基于追溯到的目标污染来源的汇水单元或目标污染源的污染物类型、污染排放时空特征，在案例库搜索符合相应特征的案例，结合案例提出管控方案。
第一方面的方法，首先进行流域水生态环境现状调查分析；之后划分空间密度差异化的汇水单元，建立基于汇水单元的动态水污染排放清单，并制定水文水质加密监测设备布点方案，建立流域水环境监测网络；然后建立基于断面水质、污染排放的特征工程，以及建立基于特征工程的全过程精准污染溯源模型，实现污染来源的快速精准追踪和定位；最后建立小流域水生态环境污染精细化管控案例库，对不同类型的水环境污染问题推荐管控方案。本发明在划分精细汇水单元、加密监测的基础上，通过建立流域断面水质和污染排放的特征工程提升污染溯源模型的精准度和效率，并针对性提出管控方案，有利于提升小流域精细化监管和治理水平，促进小流域水环境质量持续改善。
本发明第二方面提供了一种小流域水生态环境精细化管控的系统。图2为根据本发明实施例的一种小流域水生态环境精细化管控的系统的结构图，如图2所示，所述系统200包括：
调查分析模块201，被配置为，调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
汇水单元划分模块202，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
排放清单建立模块203，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
布点策略生成模块204，被配置为，根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
特征工程建立模块205，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
污染溯源模型模块206，被配置为，基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
以及，管控配置模块207，被配置为，根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
综上，本发明各个方面的技术方案解决了流域水系区域城市内河、水质污染情况复杂的支流等小流域的精细化监管能力不足的问题，通过低成本、科学化的布点方法和监测设备，结合溯源模型实现污染来源的快速精准追踪和定位，以提出针对性的治理方案。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述方法包括：
调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
2.根据权利要求1所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述水生态环境现状数据信息具体包括：河网空间拓扑信息、DEM图层信息、入河排污口信息、城镇污水处理厂服务片区信息、城镇雨污排放管网拓扑信息、土地利用图层信息、土壤类型分布信息、现有水文水质及气象监测网络及历史监测变化特征信息、以及污染排放构成及时空分布特征信息。
3.根据权利要求2所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元，具体包括：
从所述目标流域的水生态环境现状数据信息中获取目标流域的河网空间拓扑信息和DEM图层信息，以所述河网空间拓扑信息为基础并利用所述DEM图层信息通过ArcGIS-Hydrology工具的河网模拟结果对所述目标流域的河网空间拓扑进行细化，以及基于实地勘查信息对所述目标流域的河网空间拓扑的重点区域进行修正；
基于细化和修正后的所述目标流域的河网空间拓扑、土地利用图层信息以及土壤类型分布信息通过SWAT/HSPF模拟软件对目标流域进行初次划分得到多个初次汇水单元；
基于入河排污口信息、城镇雨污排放管网拓扑信息和城镇污水处理厂服务片区信息，以城镇雨污排放管网的汇水范围或者污水处理厂服务片区为边界，以入河排污口或者污水处理厂进水口为汇水单元出口对多个所述初次汇水单元的建成区进行细化得到多个加密汇水单元。
4.根据权利要求3所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单，具体包括：
根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和所述划分的多个汇水单元建立汇水单元范围内的基准水污染排放清单，其中，所述基准水污染排放清单包括直排工业污染源排放清单、集中式污染治理设施清单、农业源排放清单和生活源排放清单；
计算汇水单元污染物排放量，计算公式为：汇水单元污染物排放量＝直排工业源排放量+集中式污染治理设施排放量+农业源排放量+生活源排放量；
动态测算汇水单元污染物排放量，其中，利用污水排放口污染物浓度、污水排放量在线监测数据或者用电及用水量动态计算直排工业源和的污染物排放量；利用农作物种植种类、面积和周期结合降雨监测数据动态计算农业种植面源排放量；利用养殖规模、种类和周期结合降雨方法监测数据动态计算畜禽养殖和水产养殖污染排放量；利用人口密度、空间分布和生活习惯集合自来水供水监测数据动态计算生活源污染排放量。
5.根据权利要求4所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，具体包括：
将多个所述汇水单元的出口和入口作为候选布点位置；
根据评价指标计算所述候选布点位置的监测布点必要性指数以评价布点必要性，其中，评价指标包括候选布点位置对应汇水单元出口流量占目标流域出口断面流量的比例、汇水单元污染排放量贡献率和小规模污染源数量占比；
根据计算得到的监测布点必要性指数对所述候选布点位置进行排名得到候选点位排名结果；
依据预设的调整原则对所述候选点位排名结果进行两两对比优化调整；
依据调整后的候选点位排名结果进行多个所述水文水质加密监测设备的布置。
6.根据权利要求5所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述预设的调整原则为：
流量大于等于目标流域一级支流平均流量的汇水单元出口优先布点，其中，一级支流平均流量＝目标流域总流量/一级支流个数；
和/或，污染排放贡献率大于10％的汇水单元出口优先布点。
7.根据权利要求5所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述流域水污染的特征工程为通过提炼水环境特征指标描述水污染事件期间的水质状况或者具有典型特征的流域水污染过程；
其中，特征工程建立步骤包括：
依据污染物指标浓度确定告警规则进行特征工程识别并建立特征工程；
生成特征工程的特征指标，其中，所述特征指标是指描述流域水污染过程的时间特征、空间特征、气象特征、水文特征以及污染物浓度特征；
计算特征工程的水质特征图谱，并将所述特征工程的水质特征图谱与水质特征图谱库进行匹配得到类型匹配度，将类型匹配度最大值对应的类型作为特征工程的污染类型。
8.根据权利要求7所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述告警规则为：
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且持续6小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为轻度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值大于标准限值且且持续12小时及以上，且未达到高级别告警条件，则为中度告警；
任一监测污染物指标浓度小时值>标准限值且持续24小时及以上，且未达到高级别预警条件，则为重度告警；
告警解除规则为水质改善到相应级别标准以下且持续6小时以上。
9.根据权利要求7所述的一种小流域水生态环境精细化管控的方法，其特征在于，所述利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息，具体包括：
根据所述污染告警建立新特征工程；
将所述新特征工程的特征指标与历史特征工程的特征指标进行相似性匹配得到最匹配特征工程；
根据所述最匹配特征工程的所属污染类型得到所述新特征工程的污染类型；
根据所述新特征工程的污染类型和所述动态水污染排放清单筛选嫌疑污染来源清单，并根据所述嫌疑污染来源清单的排放时空特征和指标特征分析确定嫌疑污染来源范围；
对所述嫌疑污染来源范围进行排查和精准定位以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息。
10.一种小流域水生态环境精细化管控的系统，其特征在于，所述系统包括：
调查分析模块，被配置为，调查并获取目标流域的水生态环境现状数据信息；
汇水单元划分模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息对所述目标流域进行空间密度差异化划分，以得到多个汇水单元；
排放清单建立模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息和划分的多个汇水单元建立动态水污染排放清单；
布点策略生成模块，被配置为，根据所述划分的多个汇水单元和所述动态水污染排放清单得到水文水质加密监测设备布点策略，所述水文水质加密监测设备布点策略包括布点位置、监测指标和监测方式，并根据所述布点位置布置多个水文水质加密监测设备，以建立小流域水生态环境监测网络，所述水文水质加密监测设备实时对相应的汇水单元进行污染监测得到水污染监测结果；
特征工程建立模块，被配置为，根据所述目标流域的水生态环境现状数据信息建立流域水污染的特征工程，利用所述流域水污染的特征工程对所述水污染监测结果进行判定并生成污染告警；
污染溯源模型模块，被配置为，基于所述流域水污染的特征工程建立全过程污染溯源模型，并利用所述全过程污染溯源模型对所述污染告警进行追踪，以获取目标污染来源和目标污染来源特征信息；
以及，管控配置模块，被配置为，根据获取的目标污染来源和目标污染来源特征信息从预先建立的小流域水生态环境污染管控案例库中匹配得到对应所述目标流域的管控方案配置参数。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116010507A (zh) * 2023-03-24 2023-04-25 厚普环保科技(苏州)有限公司 一种基于大数据的水污染监测方法及系统
CN116562060A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 中建安装集团有限公司 基于智慧城市的雨污管网数据分析系统及方法
CN117807510A (zh) * 2024-02-29 2024-04-02 中国一冶集团有限公司 结合多源数据处理的河网动态分区方法及系统
CN118228908A (zh) * 2024-01-23 2024-06-21 广东海洋大学 一种基于物联网的水产养殖环境监测系统
CN118607394A (zh) * 2024-08-09 2024-09-06 山西华境清治环保科技有限公司 一种基于大数据的水污染溯源方法和系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116010507A (zh) * 2023-03-24 2023-04-25 厚普环保科技(苏州)有限公司 一种基于大数据的水污染监测方法及系统
CN116562060A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 中建安装集团有限公司 基于智慧城市的雨污管网数据分析系统及方法
CN116562060B (zh) * 2023-07-10 2023-11-21 中建安装集团有限公司 基于智慧城市的雨污管网数据分析系统及方法
CN118228908A (zh) * 2024-01-23 2024-06-21 广东海洋大学 一种基于物联网的水产养殖环境监测系统
CN117807510A (zh) * 2024-02-29 2024-04-02 中国一冶集团有限公司 结合多源数据处理的河网动态分区方法及系统
CN117807510B (zh) * 2024-02-29 2024-05-28 中国一冶集团有限公司 结合多源数据处理的河网动态分区方法及系统
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