CN116227390B - 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统 - Google Patents

一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116227390B
CN116227390B CN202310515929.7A CN202310515929A CN116227390B CN 116227390 B CN116227390 B CN 116227390B CN 202310515929 A CN202310515929 A CN 202310515929A CN 116227390 B CN116227390 B CN 116227390B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
river
environment
water
simulated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310515929.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116227390A (zh
Inventor
刘国珍
佟晓蕾
袁菲
吴尧
杨裕桂
张琴凤
苫洪华
蔡潇佳
王海俊
林平
黄淞宣
宣小铭
陈浩南
温舒茵
卢陈
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pearl River Hydraulic Research Institute of PRWRC
Original Assignee
Pearl River Hydraulic Research Institute of PRWRC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pearl River Hydraulic Research Institute of PRWRC filed Critical Pearl River Hydraulic Research Institute of PRWRC
Priority to CN202310515929.7A priority Critical patent/CN116227390B/zh
Publication of CN116227390A publication Critical patent/CN116227390A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116227390B publication Critical patent/CN116227390B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
    • Y02A20/40—Protecting water resources
    • Y02A20/402—River restoration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及环境保护技术领域，尤其涉及一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；将河道水环境数据进行河道仿真运行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据；基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；利用水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据。本发明通过对河道进行仿真模拟运行并进行修复措施，以实现对河道水生态进行整治及修复的过程。

Description

一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统
技术领域
本发明涉及环境保护技术领域，尤其涉及一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统。
背景技术
传统的河道水环境整治与水生态修复方法对河道帷幕的管理不能及时做出最优的反应决策，对于河道在不同层面上不能进行针对性的管理，并且不能自动化去管理河道的生态环境，需要耗费大量的人力与财力进行管控。
发明内容
基于此，本发明提供一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种河道水环境整治与水生态修复方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；将河道水环境数据进行河道仿真运行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据；
步骤S2：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；利用水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据；
步骤S3：根据水动力分析数据与仿真地形环境数据进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据；
步骤S4：将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据；
步骤S5：对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据；
步骤S6：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，生成修复水质检测数据。
本发明利用GIS技术对河道的地形和水文数据进行采集，生成河道水环境数据，包括收集河道的地理位置、地形高程、水位、流速等信息，描述了河道的地形特征、水文特征以及其他环境要素，为后续的分析和模拟提供必要的数据基础；通过河道仿真运行模拟映射处理，将采集到的河道水环境数据应用于仿真模型中，生成仿真河道水环境数据，这些数据基于建立模型和仿真技术，更准确地反映河道的水动力特性、水质分布、地形变化以及水生态物种多样性；基于计算流体力学技术，构建水动力分析的数学模型。这个数学模型可以描述河道中水流的运动规律和力学特性，考虑诸如流体的运动方程、边界条件和初始条件等要素；利用构建的水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据。这些数据包括了河道中水流的速度、压力、流量等信息，可以帮助理解河道水流的行为和特性，水动力分析数据提供了河道中水流的流场信息，包括流速分布、流向分布等，这些信息对于理解河道中的水动力过程、水流行为以及后续步骤建立河道帷幕有重要意义；根据水动力分析数据和仿真地形环境数据，进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息，这些信息包括帷幕的位置、形状、尺寸等，用于控制河道水流和改善水环境；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行综合评估计算，生成水文数据综合评估数据，这些数据综合考虑了水位安全高度、水位高度、水质质量、水流速度等参数，用于评估河道水文数据的安全性和健康程度；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据。这些数据用于优化帷幕的布置和调整，以实现更有效的水流控制和水环境修复效果；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据，修复的水文数据可以反映河道水环境经过帷幕调节后的改善情况，为后续的分析和决策提供依据；将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，生成河床地形环境数据，这些数据反映了河道底部的地形特征，包括水深、底质类型、地形起伏、底泥状态等信息，为后续对河道底部的地形以及生态环境修复提供了数据基础；将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，生成河面地形环境数据，这些数据描述了河道表面的地形特征，包括水面高程、河道宽度、岸线形状、岸边植物等信息，为后续对河道河面的地形以及生态环境修复提供了数据基础；河床地形环境数据以及河面地形环境数据用于确定修复措施的选择和布局，优化水流动态，改善水生态环境，提升河道的稳定性和可持续性；对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据，这些数据反映了河床地形中底泥的分布、厚度和质量等信息是否会对水环境造成污染，对于评估河道底部的底泥积累情况、底质改善需求以及生态环境的恢复提供了重要参考；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据，河床修复环境数据包括底泥清理和底质改善等措施的实施效果，旨在恢复和改善河床地形的生态环境，这些数据对于底部生物栖息地的恢复、水质改善和生态系统功能的重建具有重要作用；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据，区域河面水环境分析数据包括水质指标、水动力参数、生物多样性等方面的信息，用于评估河面水环境的质量和健康状况；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据，河面修复环境数据反映了修复措施的效果，包括水质改善、生态功能恢复等方面的变化，这些数据对于河面水生态系统的修复和保护具有重要意义；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据，修复仿真地形环境数据是在修复措施的基础上重新生成的仿真地形环境数据，反映了修复效果和改善后的河道地形环境，这些数据可用于评估修复方案的有效性和预测河道的未来演变趋势；将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，更好地了解修复效果在水环境中的表现，反映了修复后水质的状况，包括各项水质指标的数值、水体污染物的浓度等信息，对于评估水环境修复效果的可行性、水质安全性以及生态系统的健康状况具有重要意义。因此，本发明的河道水环境整治与水生态修复方法对河道帷幕的管理能够及时做出最优的反应决策，对于河道水在不同层面上能够进行针对性的管理，并且可以自动化去管理河道水的生态环境，节约了大量的人力与财力进行管控。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；
步骤S12：通过预设的模拟河道参数以及河道水环境数据进行仿真运行处理，生成初始仿真河道水环境数据；
步骤S13：通过三维建模技术对初始仿真河道水环境进行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据。
本发明通过GIS技术对河道水环境进行数据采集，获取了有关河道地形和水文数据的详细信息，为后续的仿真和分析提供基础数据；利用预设的模拟河道参数和河道水环境数据进行仿真运行处理，模拟出初始的河道水环境情况，包括水位变化、流速分布、水质参数等，为后续的分析和评估提供仿真数据，利用三维建模技术对初始仿真河道水环境进行模拟映射处理，将仿真数据以直观的三维形式呈现，包括河道地形、水流分布、水深分布等，更直观地观察河道水环境的特征和变化，对于了解河道水环境的现状、问题诊断以及制定修复方案都具有重要意义。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；
步骤S22：对仿真水文数据进行数据划分处理，分别生成训练集仿真水文数据与测试集仿真水文数据；
步骤S23：利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，生成优化水动力分析模型；
步骤S24：利用优化水动力分析模型对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，生成水动力分析数据。
本发明基于计算流体力学技术进行水动力数据分析的数学模型构建处理，描述水流的运动规律，包括水流速度、流向、流动压力等关键参数，充分考虑水流与河道结构之间的相互作用，以获得水动力分析模型；对仿真水文数据进行数据划分处理，根据数据集的大小和特征，通过合理的数据划分，确保训练集和测试集的数据分布具有代表性，能够全面反映水文数据的特征和变化规律；利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，在模型训练过程中，通过调整模型的参数、优化损失函数等方式，使得模型能够更好地拟合训练集数据，提高模型的泛化能力和预测准确性；利用经过优化的水动力分析模型，对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，预测过程中，通过输入测试集数据到优化模型中，获得水动力分析数据，包括水流速度、水位变化、流量分布等关键参数，有助于深入理解河道水环境的动态特征和复杂性，提供准确的数据信息。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据水动力分析数据进行河道帷幕参数设计处理，生成河道帷幕参数；
步骤S32：根据河道帷幕参数与仿真地形环境数据进行帷幕类型确定及摆放处理，生成河道帷幕信息；
步骤S33：利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；
步骤S34：根据预设的综合评估阈值对水文数据综合评估数据进行评估数据阈值比对处理，当综合评估阈值大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕开放调节处理，生成帷幕开放调节数据，当综合评估阈值不大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕关闭调节处理，生成帷幕关闭调节数据；
步骤S35：将帷幕开放调节数据与帷幕关闭调节数据进行数据整合，生成帷幕智能调节数据；
步骤S36：根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据。
本发明基于水动力分析数据结合河道的特性和需求，设计河道帷幕的参数，如帷幕高度、帷幕密度、帷幕材料等，综合考虑水流速度、水位变化、水质要求等要素，确定合适的帷幕参数，以提供最佳的水环境调节效果；结合河道帷幕参数和仿真地形环境数据，确定适合的帷幕类型，如挂式帷幕、浮式帷幕或网式帷幕等，以及根据河道的地形特征和水流情况，确定帷幕的摆放位置和布置方式，以达到最佳的水环境调节效果；应用水生态综合评估算法，综合考虑水文数据的多个指标和水质要求，对仿真水文数据进行综合评估计算，反映水文数据的安全性和健康状况，为后续的帷幕调节提供依据，将水文数据综合评估数据与预设的综合评估阈值进行比对，判断当前水文数据的安全性和健康状况；将帷幕开放调节数据和帷幕关闭调节数据进行整合，以形成帷幕智能调节的综合数据集，集包括帷幕开放和关闭的时间、帷幕调节的强度、帷幕位置的变化等信息，用于指导后续的水文数据修复处理，优化水环境调节效果，提高水质和水动力的稳定性；利用帷幕智能调节数据，对仿真水文数据进行修复处理，根据帷幕的开放和关闭调节情况，对水流速度、水位变化、流量分布等水文数据进行调整和修复，有助于恢复河道水环境的健康状态，促进生态平衡和可持续发展，以改善水环境状况并恢复水文数据的健康状态。
优选地，步骤S33中的水生态综合评估算法如下所示：
Figure SMS_1
；
式中，
Figure SMS_4
表示为水文数据综合评估数据，/>
Figure SMS_6
表示为/>
Figure SMS_7
时刻的水位数据，/>
Figure SMS_10
表示为/>
Figure SMS_11
时刻的水质数据，/>
Figure SMS_12
表示为历史水流速度的平均值，/>
Figure SMS_13
表示为/>
Figure SMS_2
时刻的水流流量变化数据，/>
Figure SMS_3
表示为水质安全生成的初始调整值，/>
Figure SMS_5
表示为/>
Figure SMS_8
时刻的根据沉积物含量生成的沉积物权重信息，/>
Figure SMS_9
表示为水文数据综合评估数据的异常调整值。
本发明利用水生态综合评估算法，该算法综合考虑了
Figure SMS_15
时刻的水位数据/>
Figure SMS_17
、/>
Figure SMS_19
时刻的水质数据/>
Figure SMS_21
、历史水流速度的平均值/>
Figure SMS_22
、/>
Figure SMS_24
时刻的水流流量变化数据/>
Figure SMS_26
、水质安全生成的初始调整值/>
Figure SMS_14
、/>
Figure SMS_16
时刻的根据沉积物含量生成的沉积物权重信息/>
Figure SMS_18
以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系：/>
Figure SMS_20
，通过对水流各项要素进行计算，并且判断水位高低的安全性，综合评估水文数据的安全性和健康状况。具体而言，水位变化、水质变化、水流速度和水流量的综合评估能够反映水环境的整体变化情况，利用求和函数算出不同时刻仿真水文数据的安全性与健康性，并且综合考虑了各项要素，预测出可能出现的洪水发生，水位变幅等各项要素以及对水质健康的影响，保证了数据的准确性以及稳定性。利用水质安全生成的初始调整值，对水质评估结果进行灵活的调控，使其更符合实际情况考虑了沉积物含量对水质的影响，有益于对水环境的安全性和健康状况进行客观的评估；通过历史水流速度的平均值可以提供对河道水流运动特性的评估，帮助了解河道的水流情况，后续的河道帷幕调节和水文数据修复提供决策依据，改善水环境的质量和稳定性；判断河道的水资源利用情况，进而采取适当的河道管理和水质保护措施，而实现水生态的健康和可持续发展。并利用水文数据综合评估数据的异常调整值/>
Figure SMS_23
，对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，更准确地生成水文数据综合评估数据/>
Figure SMS_25
，提高了对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算的准确性和可靠性。同时该公式中的调整值以及权重信息可以根据实际情况进行调整，应用于不同的河道的仿真水文数据，提高了算法的灵活性于适用性。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：获取仿真地形分层方案；
步骤S42：根据仿真地形分层方案将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据。
本发明获取仿真地形分层方案，以此对仿真地形环境数据提供明确的分层方案，使对数据处理更加清晰明确；根据获取到的地形分层方案，对仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，划分的目的是将地形数据分为河床和河面两个层次，以便更精确地模拟河道的地形特征，有助于提高仿真地形环境数据对河床的模拟地下水流动、土壤保持和水文过程等方面，以及河面的模拟水动力过程、河道水质分布、生态环境等方面进行更针对性的处理以及分析。
优选地，其中底泥监测数据包括危害底泥监测数据以及安全底泥监测数据，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对河床地形环境数据进行河床底泥环境实时监测处理，生成河床底泥实时监测数据；
步骤S52：根据预设的底泥危害阈值对底泥实时监测数据进行监测底泥数据安全范围阈值比对处理，当预设的底泥危害阈值小于底泥实时监测数据，生成危害底泥监测数据，当预设的底泥危害阈值不小于底泥实时监测数据，生成安全底泥监测数据；
步骤S53：根据危害底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；
步骤S54：对河面地形环境数据进行河面区域划分处理，生成区域河面水环境数据；
步骤S55：利用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行区域河面水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；
步骤S56：根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；
步骤S57：利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据。
本发明通过监测设备或传感器对河床地形环境进行实时监测，以获取河床底泥的相关数据，这些数据可以包括底泥厚度、底泥含量、底泥类型等信息，用于评估河床底泥的状况；通过对底泥实时监测数据与危害阈值的比对处理，能够及时发现超过阈值的底泥情况，识别出存在底泥危害的区域和时段，及时提醒用户采取相应的防控措施，避免底泥带来的危害，如水域堵塞、水质恶化等，危害底泥监测数据可以提供参考依据，帮助决策者制定底泥管理和治理策略，优化底泥清理和处理的资源分配，提高管理效率；根据危害底泥监测数据所标识的危害区域和程度，对河床地形环境数据进行相应的修复处理，以恢复和改善河床生态环境的质量和功能，针对危害区域采取恢复措施，以促进河床生态环境的修复和自然恢复过程的加速，河床生态环境修复可以有助于改善水体的质量，减少底泥对水质的污染和负面影响，促进生态功能的恢复和发挥，提升地区的生态服务能力；将河面地形环境数据按照一定的规则和方法进行区域划分，将河面水环境数据按照不同的空间区域进行分类和组织，方便后续的分析和处理，更好地了解河面水环境在不同区域的特征和变化情况，为决策和管理提供空间参考；使用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行聚类分析，将相似特征的数据点归为同一类别，并生成区域河面水环境分析数据，将区域河面水环境数据划分为不同的类别或群组，将复杂的数据集合转化为更具可解释性和可操作性的分类结果，方便后续的数据分析，K-means Clustering算法能够识别数据中的相似特征，将相似的数据点聚集在一起，通过对区域河面水环境数据进行聚类分析，可以提取不同类别数据的共性特征和差异性，揭示水环境在不同区域下的变化规律，有助于深入理解不同区域的水环境特征，发现潜在的问题和趋势；根据区域河面水环境分析数据的结果，对河面地形环境进行相应的修复处理，通过修复地形和河道结构，改善水流通畅性，减少水流阻力，提高水域的自净能力和水资源利用效率，修复地形和环境有助于保护水生物栖息地，减少生物种群的破坏和损失，维护生态环境的健康和可持续发展；将河床修复环境数据和河面修复环境数据结合起来，对仿真地形环境数据进行修复处理，修复仿真地形环境数据可以提升水文数据的准确性和可靠性，有助于恢复生态系统的平衡和多样性，促进植物和动物的生长和繁衍。
优选地，步骤S53包括以下步骤：
步骤S531：对危害底泥监测数据进行历史特征数据收集处理，生成危害底泥要素数据；
步骤S532：利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型构建处理，以生成底泥要素修复模型；
步骤S533：通过安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行修复模型优化处理，生成优化底泥要素修复模型；
步骤S534：利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据。
本发明对危害底泥监测数据进行历史特征数据的收集处理，生成危害底泥要素数据，有助于建立底泥修复模型和了解底泥危害的演变过程；利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型的构建处理，该模型能够分析底泥要素之间的关联性，预测底泥的分布和危害程度，为底泥修复提供科学依据；用安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行优化处理，安全底泥监测数据包含了底泥环境中的安全阈值和指标，可用于优化修复模型的准确性和可靠性，优化后的底泥要素修复模型能够更好地反映底泥修复的需求，提高修复效果；利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行生态环境修复处理，修复后的河床环境数据具有更好的生态功能和适宜的水质条件，能够促进水生态系统的恢复和生物多样性的增加。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行仿真修复水环境数据整合运行处理，生成修复仿真河道水环境数据；
步骤S62：对修复仿真河道水环境数据进行修复水生态水质检测处理，生成修复水质检测数据。
本发明将修复仿真水文数据和修复仿真地形环境数据进行整合运行处理，进行适当的处理和计算，以生成修复仿真河道水环境数据，提供更全面和综合的水环境信息，为后续的水质检测提供准确的基础数据；对修复仿真河道水环境数据进行水生态水质检测处理，通过检测水质指标，可以了解修复后水环境的水质状态，评估修复效果是否达到预期目标，用于反映修复效果和水质变化，对于评估修复方案的成功与否、环境改善的程度具有重要意义。
在本说明书中，提供了一种河道水环境整治与水生态修复系统，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的河道水环境整治与水生态修复方法。
本申请的有益效果在于，本发明利用高精度遥感技术和地理信息系统分析，获取河道的地形和土地利用信息，生成详细的地形图和土地利用图，为后续的修复和规划提供可视化工具和决策支持；通过数学模型和计算流体力学方法对河道水流和水质的传输过程进行数值模拟，预测水动力学特性、水质分布和污染物扩散情况，为修复方案的制定和水流环境的优化提供科学依据；基于水文和地形数据，采用地统计学和机器学习方法，建立水生态综合评估模型，综合考虑水位、流速、水质等多个要素，评估河道的生态健康状况，识别潜在的生态风险和问题；通过实时监测系统连续监测河道水质，收集大量的水质数据，用于评估水质状况、检测污染源和监控修复效果，及时发现异常情况并采取相应措施；结合修复方案和模拟结果，实施针对性的生态修复措施，包括水流调控、植被恢复、湿地建设等，以提升水生态系统的稳定性和功能性，恢复生物多样性，改善水质和水环境；通过对修复前后的数据对比和监测，评估修复措施的效果和水环境的改善程度，以确保修复目标的实现，并为未来的修复工作提供经验和指导。这种复杂的河道水环境整治与水生态修复方法能够全面了解河道水环境状况，获取详细的地形信息，预测水流和水质情况，综合评估生态健康状况，实时监测水质和污染源，实施生态修复措施，并评估修复效果。这些综合效果将有助于实现河道水环境的整体改善，恢复水生态系统的健康和功能，并为未来的河道管理和保护提供可持续发展的方向。因此，本发明的河道水环境整治与水生态修复方法对河道帷幕的管理能够及时做出最优的反应决策，对于河道水在不同层面上能够进行针对性的管理，并且可以自动化去管理河道水的生态环境，节约了大量的人力与财力进行管控。
附图说明
图1为本发明一种河道水环境整治与水生态修复方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图4为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
图5为图4中步骤S53的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
本申请实施例提供一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统，所述GIS技术全称为：Geographic Information Systems（地理信息系统）。所述河道水环境包括但不限于：A地的河道水环境数据等至少一种。所述仿真河道水环境数据包括但不限于：在计算机端模拟建模设计的A地河道水三维模型等至少一种。所述河面地形环境数据包括但不限于：河道岸滩、河道表面等至少一种。
为实现上述目的，请参阅图1至图5，一种河道水环境整治与水生态修复方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；将河道水环境数据进行河道仿真运行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据；
步骤S2：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；利用水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据；
步骤S3：根据水动力分析数据与仿真地形环境数据进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据；
步骤S4：将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据；
步骤S5：对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据；
步骤S6：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，生成修复水质检测数据。
本发明利用GIS技术对河道的地形和水文数据进行采集，生成河道水环境数据，包括收集河道的地理位置、地形高程、水位、流速等信息，描述了河道的地形特征、水文特征以及其他环境要素，为后续的分析和模拟提供必要的数据基础；通过河道仿真运行模拟映射处理，将采集到的河道水环境数据应用于仿真模型中，生成仿真河道水环境数据，这些数据基于建立模型和仿真技术，更准确地反映河道的水动力特性、水质分布、地形变化以及水生态物种多样性；基于计算流体力学技术，构建水动力分析的数学模型。这个数学模型可以描述河道中水流的运动规律和力学特性，考虑诸如流体的运动方程、边界条件和初始条件等要素；利用构建的水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据。这些数据包括了河道中水流的速度、压力、流量等信息，可以帮助理解河道水流的行为和特性，水动力分析数据提供了河道中水流的流场信息，包括流速分布、流向分布等，这些信息对于理解河道中的水动力过程、水流行为以及后续步骤建立河道帷幕有重要意义；根据水动力分析数据和仿真地形环境数据，进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息，这些信息包括帷幕的位置、形状、尺寸等，用于控制河道水流和改善水环境；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行综合评估计算，生成水文数据综合评估数据，这些数据综合考虑了水位安全高度、水位高度、水质质量、水流速度等参数，用于评估河道水文数据的安全性和健康程度；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据。这些数据用于优化帷幕的布置和调整，以实现更有效的水流控制和水环境修复效果；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据，修复的水文数据可以反映河道水环境经过帷幕调节后的改善情况，为后续的分析和决策提供依据；将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，生成河床地形环境数据，这些数据反映了河道底部的地形特征，包括水深、底质类型、地形起伏、底泥状态等信息，为后续对河道底部的地形以及生态环境修复提供了数据基础；将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，生成河面地形环境数据，这些数据描述了河道表面的地形特征，包括水面高程、河道宽度、岸线形状、岸边植物等信息，为后续对河道河面的地形以及生态环境修复提供了数据基础；河床地形环境数据以及河面地形环境数据用于确定修复措施的选择和布局，优化水流动态，改善水生态环境，提升河道的稳定性和可持续性；对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据，这些数据反映了河床地形中底泥的分布、厚度和质量等信息是否会对水环境造成污染，对于评估河道底部的底泥积累情况、底质改善需求以及生态环境的恢复提供了重要参考；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据，河床修复环境数据包括底泥清理和底质改善等措施的实施效果，旨在恢复和改善河床地形的生态环境，这些数据对于底部生物栖息地的恢复、水质改善和生态系统功能的重建具有重要作用；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据，区域河面水环境分析数据包括水质指标、水动力参数、生物多样性等方面的信息，用于评估河面水环境的质量和健康状况；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据，河面修复环境数据反映了修复措施的效果，包括水质改善、生态功能恢复等方面的变化，这些数据对于河面水生态系统的修复和保护具有重要意义；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据，修复仿真地形环境数据是在修复措施的基础上重新生成的仿真地形环境数据，反映了修复效果和改善后的河道地形环境，这些数据可用于评估修复方案的有效性和预测河道的未来演变趋势；将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，更好地了解修复效果在水环境中的表现，反映了修复后水质的状况，包括各项水质指标的数值、水体污染物的浓度等信息，对于评估水环境修复效果的可行性、水质安全性以及生态系统的健康状况具有重要意义。因此，本发明的河道水环境整治与水生态修复方法对河道帷幕的管理能够及时做出最优的反应决策，对于河道水在不同层面上能够进行针对性的管理，并且可以自动化去管理河道水的生态环境，节约了大量的人力与财力进行管控。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种河道水环境整治与水生态修复方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述河道水环境整治与水生态修复方法包括以下步骤：
步骤S1：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；将河道水环境数据进行河道仿真运行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据；
本发明实施例中，通过GIS技术（Geographic Information Systems，地理信息系统）采集河道区域的高分辨率地形数据和水文数据，这些数据可以包括河道形态、水位、流速、水质等信息；利用采集到的地形数据，使用地理信息系统软件进行地形模型的构建和生成，这包括生成河道的几何形状、地势起伏、河道宽度等信息，利用采集到的水文数据，根据河道的几何形状和地势特征，使用水文模拟软件进行水文数据的生成，这包括生成水位、流速、水质参数等信息，将生成的地形数据和水文数据输入到仿真模拟软件中，进行河道水环境的仿真运行模拟，通过模拟软件的建模和仿真功能，可以模拟不同水位、流量、水质条件下的河道水环境变化，将仿真模拟产生的数据映射到计算机或操作系统中，生成仿真河道水环境数据，这包括生成仿真水文数据，如水位变化、流速变化等，以及生成仿真地形环境数据，如地形起伏、河道宽度、河底环境、河底生物状况等。
步骤S2：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；利用水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据；
本发明实施例中，基于计算流体力学（CFD）技术，采用数值方法和方程模型构建针对分析水文数据中的水动力数据的水动力分析模型，以获得水动力分析模型，这包括使用Navier-Stokes方程、湍流模型等，考虑河道几何形状、边界条件、流体性质等要素，建立描述水动力行为的数学方程，对河道水动力分析模型进行离散化处理，将连续的数学方程转化为离散的代数方程，利用数值方法对离散化后的水动力方程进行求解，得到在不同时间步长和空间位置上的水动力参数，如流速、流量、压力等，以此获得水动力分析数据。
步骤S3：根据水动力分析数据与仿真地形环境数据进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据；
本发明实施例中，根据水动力分析数据和仿真地形环境数据，采用工程设计原理和计算方法，设计河道帷幕的布置方案，考虑河道的几何形状、水流速度、水流方向等要素，确定帷幕的位置、长度、高度等参数，以达到控制水流、调节水流动力学特性的目的；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行综合评估计算。该算法考虑了水位变化、水质变化、水流速度、水流量等多个要素，根据其对水生态系统的影响程度进行加权计算，得到水文数据综合评估数据；根据水文数据综合评估数据的结果，调整帷幕的长度、高度、开度等参数，以达到保护水生态系统、维持水文数据安全的目标，调节过程可以采用自动化或半自动化的方式，通过传感器、控制系统等实现对帷幕的智能调节，以生成帷幕智能调节数据；根据帷幕智能调节数据调节后对仿真水文数据影响的结果进行数据采集，由于帷幕智能调节数据对河道水进行冲刷换新，将河道水变得更清澈，并且污染物冲刷走，采集调整后的仿真水文数据，以此获得修复仿真水文数据。
步骤S4：将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据；
本发明实施例中，根据仿真地形环境数据的高程信息，将河道的垂直方向划分为不同的深度层次，这可以通过确定一组深度划分标准或使用数值方法进行自动划分，深度分层的数量和间距可以根据具体情况进行设定，以适应河道的特征和需要，以此分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据。
步骤S5：对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据；
本发明实施例中，利用传感器网络或遥感技术对河床地形环境数据进行智能监测，获取底泥厚度、底泥组成等监测数据，生成河床地形环境数据的底泥监测数据；根据底泥监测数据，结合生态修复模型和专家知识，制定河床生态环境修复策略，这包括采取物理方法、化学方法或生物方法等对河床底泥进行处理，恢复底床的生态功能，修复过程中可以监测修复效果，并根据监测结果进行调整，生成河床修复环境数据；根据河道特征和水环境要素，将河面地形环境数据进行区域划分，将河面地形数据切分成区域块数据，以此生成区域河面水环境数据；根据区域河面水环境分析数据，制定河面生态环境修复策略，采用湿地建设、植被恢复、水生物引种等方法，恢复河面的生态功能，修复过程中需要监测修复效果，并根据监测结果进行调整，生成河面修复环境数据；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据生成的修复参数再对仿真地形环境数据整体进行调整，以此对河道地形环境修复得到修复仿真地形环境数据。
步骤S6：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，生成修复水质检测数据。
本发明实施例中，将修复的仿真水文数据和修复的仿真地形环境数据进行整合，通过数据融合、模型耦合或集成水环境模拟软件等方法，将两部分数据相结合，形成综合的修复水环境数据，并对修复水环境数据通过采样、监测或传感器等手段进行水质检测，获取水体的各项水质指标，如溶解氧、pH值、浊度、氨氮等，对采集到的水质数据进行处理和分析，生成修复水质检测数据。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；
步骤S12：通过预设的模拟河道参数以及河道水环境数据进行仿真运行处理，生成初始仿真河道水环境数据；
步骤S13：通过三维建模技术对初始仿真河道水环境进行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据。
本发明通过GIS技术对河道水环境进行数据采集，获取了有关河道地形和水文数据的详细信息，为后续的仿真和分析提供基础数据；利用预设的模拟河道参数和河道水环境数据进行仿真运行处理，模拟出初始的河道水环境情况，包括水位变化、流速分布、水质参数等，为后续的分析和评估提供仿真数据，利用三维建模技术对初始仿真河道水环境进行模拟映射处理，将仿真数据以直观的三维形式呈现，包括河道地形、水流分布、水深分布等，更直观地观察河道水环境的特征和变化，对于了解河道水环境的现状、问题诊断以及制定修复方案都具有重要意义。
本发明实施例中，通过GIS技术（Geographic Information Systems，地理信息系统），包括卫星遥感、测量仪器等工具，对河道进行地形及水文数据的采集，通过收集河道的地形特征、水流速度、水深、水质、河底生态环境等相关数据，形成河道水环境数据；基于预设的模拟河道参数和采集到的河道水环境数据，利用水动力学模型、水文模型等数值模拟方法进行仿真运行处理，对河道的水流运动、水位变化、水质传输等进行模拟计算，生成初始的仿真河道水环境数据；将初始仿真数据与地形数据结合，利用计算机图形学和三维建模技术，将仿真结果以可视化的方式呈现，生成包含仿真水文数据和仿真地形环境数据的三维模型，生成仿真河道水环境数据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；
步骤S22：对仿真水文数据进行数据划分处理，分别生成训练集仿真水文数据与测试集仿真水文数据；
步骤S23：利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，生成优化水动力分析模型；
步骤S24：利用优化水动力分析模型对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，生成水动力分析数据。
本发明基于计算流体力学技术进行水动力数据分析的数学模型构建处理，描述水流的运动规律，包括水流速度、流向、流动压力等关键参数，充分考虑水流与河道结构之间的相互作用，以获得水动力分析模型；对仿真水文数据进行数据划分处理，根据数据集的大小和特征，通过合理的数据划分，确保训练集和测试集的数据分布具有代表性，能够全面反映水文数据的特征和变化规律；利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，在模型训练过程中，通过调整模型的参数、优化损失函数等方式，使得模型能够更好地拟合训练集数据，提高模型的泛化能力和预测准确性；利用经过优化的水动力分析模型，对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，预测过程中，通过输入测试集数据到优化模型中，获得水动力分析数据，包括水流速度、水位变化、流量分布等关键参数，有助于深入理解河道水环境的动态特征和复杂性，提供准确的数据信息。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；
本发明实施例中，基于计算流体力学（CFD）技术，通过对河道的水流特性、水力条件等进行建模，采用流体力学方程和数值计算方法构建数学模型用于水动力数据分析，描述水流的速度、压力、流量等参数的分布情况，以获得水动力分析模型。
步骤S22：对仿真水文数据进行数据划分处理，分别生成训练集仿真水文数据与测试集仿真水文数据；
本发明实施例中，对仿真水文数据进行数据划分处理，根据数据的特性和需求，将仿真水文数据集划分为训练集和测试集，例如将仿真水文数据按照时间区域进行划分训练集和测试集的比例为8：2，靠近当前时间的作为测试集，或者通过历史的仿真水文数据按时间进行随机抽取，以此分别获得，训练集仿真水文数据与测试集仿真水文数据。
步骤S23：利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，生成优化水动力分析模型；
本发明实施例中，通过将训练集的仿真水文数据输入到水动力分析模型中，使用机器学习或优化算法对模型进行训练和调整，以提高模型的预测能力和准确性，并且对模型的参数调整、模型优化和验证等步骤，最终生成优化后的水动力分析模型。
步骤S24：利用优化水动力分析模型对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，生成水动力分析数据。
本发明实施例中，将测试集的仿真水文数据输入到经过优化的水动力分析模型中，通过模型的计算和预测，得到对应的水动力分析结果，以此获得水动力分析数据，水动力分析数据包括水流速度分布、水位变化、涡旋形成等水动力学参数的预测数据，用于分析和理解河道的水动力特性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据水动力分析数据进行河道帷幕参数设计处理，生成河道帷幕参数；
步骤S32：根据河道帷幕参数与仿真地形环境数据进行帷幕类型确定及摆放处理，生成河道帷幕信息；
步骤S33：利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；
步骤S34：根据预设的综合评估阈值对水文数据综合评估数据进行评估数据阈值比对处理，当综合评估阈值大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕开放调节处理，生成帷幕开放调节数据，当综合评估阈值不大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕关闭调节处理，生成帷幕关闭调节数据；
步骤S35：将帷幕开放调节数据与帷幕关闭调节数据进行数据整合，生成帷幕智能调节数据；
步骤S36：根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据。
本发明基于水动力分析数据结合河道的特性和需求，设计河道帷幕的参数，如帷幕高度、帷幕密度、帷幕材料等，综合考虑水流速度、水位变化、水质要求等要素，确定合适的帷幕参数，以提供最佳的水环境调节效果；结合河道帷幕参数和仿真地形环境数据，确定适合的帷幕类型，如挂式帷幕、浮式帷幕或网式帷幕等，以及根据河道的地形特征和水流情况，确定帷幕的摆放位置和布置方式，以达到最佳的水环境调节效果；应用水生态综合评估算法，综合考虑水文数据的多个指标和水质要求，对仿真水文数据进行综合评估计算，反映水文数据的安全性和健康状况，为后续的帷幕调节提供依据，将水文数据综合评估数据与预设的综合评估阈值进行比对，判断当前水文数据的安全性和健康状况；将帷幕开放调节数据和帷幕关闭调节数据进行整合，以形成帷幕智能调节的综合数据集，综合数据集包括帷幕开放和关闭的时间、帷幕调节的强度、帷幕位置的变化等信息，用于指导后续的水文数据修复处理，优化水环境调节效果，提高水质和水动力的稳定性；利用帷幕智能调节数据，对仿真水文数据进行修复处理，根据帷幕的开放和关闭调节情况，对水流速度、水位变化、流量分布等水文数据进行调整和修复，有助于恢复河道水环境的健康状态，促进生态平衡和可持续发展，以改善水环境状况并恢复水文数据的健康状态。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：根据水动力分析数据进行河道帷幕参数设计处理，生成河道帷幕参数；
本发明实施例中，根据水动力分析数据确定适合的帷幕参数，考虑到水流速度、水位变化等水动力要素，确定帷幕的高度、密度、长度等参数，以达到预期的水动力调节效果，生成河道帷幕参数。
步骤S32：根据河道帷幕参数与仿真地形环境数据进行帷幕类型确定及摆放处理，生成河道帷幕信息；
本发明实施例中，结合河道帷幕参数和仿真地形环境数据确定帷幕的类型和摆放位置，根据河道的特点和水流情况，选择合适的帷幕类型，如固定帷幕、活动帷幕、倒流帷幕等，并通过聚类算法对河道帷幕参数与仿真地形环境数据进行帷幕摆放处理，以此得到河道帷幕的摆放数据，通过计算调节各类帷幕的最佳摆放位置与摆放类型，如为了让上下游水体进入治理河段，在治理区上下游边缘，分别设计一道8m、12m宽的活动帷幕，以最大程度地影响水流和水动力分布，以此生成河道帷幕信息。
步骤S33：利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；
本发明实施例中，利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行综合评估计算，该评估考虑了水质、水量、水生态等多个方面的指标，如水位在安全区间，并且水质数据越高，则生成的水文数据综合评估数据越大。
步骤S34：根据预设的综合评估阈值对水文数据综合评估数据进行评估数据阈值比对处理，当综合评估阈值大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕开放调节处理，生成帷幕开放调节数据，当综合评估阈值不大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕关闭调节处理，生成帷幕关闭调节数据；
本发明实施例中，预设的综合评估阈值用于对比水文数据综合评估数据是否安全，假设综合评估阈值为50，利用综合评估阈值对水文数据综合评估数据进行评估数据阈值比对处理，当水文综合数据为40时，表示水文数据较差，小于综合评估阈值，则需要对河道帷幕信息进行河道帷幕开放调节处理，例如打开帷幕、增加水流通量等操作，生成帷幕开放调节数据；当水文综合数据为60时，表示水文数据较好，大于综合评估阈值，则需要对河道帷幕信息进行河道帷幕关闭调节处理，例如关闭帷幕、减少水流通量等操作，生成帷幕关闭调节数据。
步骤S35：将帷幕开放调节数据与帷幕关闭调节数据进行数据整合，生成帷幕智能调节数据；
本发明实施例中，根据评估结果和调节需求，将帷幕开放和关闭调节的数据进行整合，以实现帷幕的智能调节，使其能够根据实时的水文状况进行自适应调节，以此生成帷幕智能调节数据。
步骤S36：根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据。
本发明实施例中，根据帷幕智能调节数据调节后对仿真水文数据影响的结果进行数据采集，由于帷幕智能调节数据对河道水进行冲刷换新，将河道水变得更清澈，并且污染物冲刷走，采集调整后的仿真水文数据，以此获得修复仿真水文数据。
优选地，步骤S33中的水生态综合评估算法如下所示：
Figure SMS_27
；
式中，
Figure SMS_28
表示为水文数据综合评估数据，/>
Figure SMS_30
表示为/>
Figure SMS_32
时刻的水位数据，/>
Figure SMS_34
表示为/>
Figure SMS_36
时刻的水质数据，/>
Figure SMS_38
表示为历史水流速度的平均值，/>
Figure SMS_39
表示为/>
Figure SMS_29
时刻的水流流量变化数据，/>
Figure SMS_31
表示为水质安全生成的初始调整值，/>
Figure SMS_33
表示为/>
Figure SMS_35
时刻的根据沉积物含量生成的沉积物权重信息，/>
Figure SMS_37
表示为水文数据综合评估数据的异常调整值。
本发明利用水生态综合评估算法，该算法综合考虑了
Figure SMS_41
时刻的水位数据/>
Figure SMS_42
、/>
Figure SMS_44
时刻的水质数据/>
Figure SMS_46
、历史水流速度的平均值/>
Figure SMS_48
、/>
Figure SMS_50
时刻的水流流量变化数据/>
Figure SMS_52
、水质安全生成的初始调整值/>
Figure SMS_40
、/>
Figure SMS_43
时刻的根据沉积物含量生成的沉积物权重信息/>
Figure SMS_45
以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系：/>
Figure SMS_47
，通过对水流各项要素进行计算，并且判断水位高低的安全性，综合评估水文数据的安全性和健康状况。具体而言，水位变化、水质变化、水流速度和水流量的综合评估能够反映水环境的整体变化情况，利用求和函数算出不同时刻仿真水文数据的安全性与健康性，并且综合考虑了各项要素，预测出可能出现的洪水发生，水位变幅等各项要素以及对水质健康的影响，保证了数据的准确性以及稳定性。利用水质安全生成的初始调整值，对水质评估结果进行灵活的调控，使其更符合实际情况考虑了沉积物含量对水质的影响，有益于对水环境的安全性和健康状况进行客观的评估；通过历史水流速度的平均值可以提供对河道水流运动特性的评估，帮助了解河道的水流情况，后续的河道帷幕调节和水文数据修复提供决策依据，改善水环境的质量和稳定性；判断河道的水资源利用情况，进而采取适当的河道管理和水质保护措施，而实现水生态的健康和可持续发展。并利用水文数据综合评估数据的异常调整值/>
Figure SMS_49
，对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，更准确地生成水文数据综合评估数据/>
Figure SMS_51
，提高了对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算的准确性和可靠性。同时该公式中的调整值以及权重信息可以根据实际情况进行调整，应用于不同的河道的仿真水文数据，提高了算法的灵活性于适用性。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：获取仿真地形分层方案；
步骤S42：根据仿真地形分层方案将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据。
本发明获取仿真地形分层方案，以此对仿真地形环境数据提供明确的分层方案，使对数据处理更加清晰明确；根据获取到的地形分层方案，对仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，划分的目的是将地形数据分为河床和河面两个层次，以便更精确地模拟河道的地形特征，有助于提高仿真地形环境数据对河床的模拟地下水流动、土壤保持和水文过程等方面，以及河面的模拟水动力过程、河道水质分布、生态环境等方面进行更针对性的处理以及分析。
本发明实施例中，获取一个合适的仿真地形分层方案，该仿真地形分层方案通过对仿真地形的地理信息系统（GIS）数据、遥感数据、测量数据等分析后，并通过综合评测得出的方案；根据仿真地形分层方案，我们将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别提取出河床地形环境数据与河面地形环境数据，河床地形环境数据通常包括河道底部的沉积物、底质分布、地表特征、河底生物信息等信息，河面地形环境数据包括河道的水位、水深、河床形态、河道横截面、河面植被等信息。
优选地，其中底泥监测数据包括危害底泥监测数据以及安全底泥监测数据，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对河床地形环境数据进行河床底泥环境实时监测处理，生成河床底泥实时监测数据；
步骤S52：根据预设的底泥危害阈值对底泥实时监测数据进行监测底泥数据安全范围阈值比对处理，当预设的底泥危害阈值小于底泥实时监测数据，生成危害底泥监测数据，当预设的底泥危害阈值不小于底泥实时监测数据，生成安全底泥监测数据；
步骤S53：根据危害底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；
步骤S54：对河面地形环境数据进行河面区域划分处理，生成区域河面水环境数据；
步骤S55：利用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行区域河面水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；
步骤S56：根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；
步骤S57：利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据。
本发明通过监测设备或传感器对河床地形环境进行实时监测，以获取河床底泥的相关数据，这些数据可以包括底泥厚度、底泥含量、底泥类型等信息，用于评估河床底泥的状况；通过对底泥实时监测数据与危害阈值的比对处理，能够及时发现超过阈值的底泥情况，识别出存在底泥危害的区域和时段，及时提醒用户采取相应的防控措施，避免底泥带来的危害，如水域堵塞、水质恶化等，危害底泥监测数据可以提供参考依据，帮助决策者制定底泥管理和治理策略，优化底泥清理和处理的资源分配，提高管理效率；根据危害底泥监测数据所标识的危害区域和程度，对河床地形环境数据进行相应的修复处理，以恢复和改善河床生态环境的质量和功能，针对危害区域采取恢复措施，以促进河床生态环境的修复和自然恢复过程的加速，河床生态环境修复可以有助于改善水体的质量，减少底泥对水质的污染和负面影响，促进生态功能的恢复和发挥，提升地区的生态服务能力；将河面地形环境数据按照一定的规则和方法进行区域划分，将河面水环境数据按照不同的空间区域进行分类和组织，方便后续的分析和处理，更好地了解河面水环境在不同区域的特征和变化情况，为决策和管理提供空间参考；使用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行聚类分析，将相似特征的数据点归为同一类别，并生成区域河面水环境分析数据，将区域河面水环境数据划分为不同的类别或群组，将复杂的数据集合转化为更具可解释性和可操作性的分类结果，方便后续的数据分析，K-means Clustering算法能够识别数据中的相似特征，将相似的数据点聚集在一起，通过对区域河面水环境数据进行聚类分析，可以提取不同类别数据的共性特征和差异性，揭示水环境在不同区域下的变化规律，有助于深入理解不同区域的水环境特征，发现潜在的问题和趋势；根据区域河面水环境分析数据的结果，对河面地形环境进行相应的修复处理，通过修复地形和河道结构，改善水流通畅性，减少水流阻力，提高水域的自净能力和水资源利用效率，修复地形和环境有助于保护水生物栖息地，减少生物种群的破坏和损失，维护生态环境的健康和可持续发展；将河床修复环境数据和河面修复环境数据结合起来，对仿真地形环境数据进行修复处理，修复仿真地形环境数据可以提升水文数据的准确性和可靠性，有助于恢复生态系统的平衡和多样性，促进植物和动物的生长和繁衍。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：对河床地形环境数据进行河床底泥环境实时监测处理，生成河床底泥实时监测数据；
本发明实施例中，通过监控软件对河床地形环境数据进行河床底泥环境实时监测处理，实时监测底泥的厚度、浓度、成分等参数，得到每刻河床地形环境数据的底泥数据，以此生成河床底泥实时监测数据。
步骤S52：根据预设的底泥危害阈值对底泥实时监测数据进行监测底泥数据安全范围阈值比对处理，当预设的底泥危害阈值小于底泥实时监测数据，生成危害底泥监测数据，当预设的底泥危害阈值不小于底泥实时监测数据，生成安全底泥监测数据；
本发明实施例中，将底泥实时监测数据与预设的底泥危害阈值进行比对，判断是否存在底泥危害，当仿真地形环境数据的河水特别浑浊，预设的底泥危害阈值小于底泥实时监测数据，生成危害底泥监测数据，当仿真地形环境数据的河水特别清澈，预设的底泥危害阈值不小于底泥实时监测数据，生成安全底泥监测数据。
步骤S53：根据危害底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；
本发明实施例中，根据危害底泥监测数据获得危害底泥要素的特征因子，如淤积比较严重，底泥厚度约为0.5~0.8m，河道清淤工作以清除河道内的浮泥为主，预计的清淤深度为0.5~0.6m左右，对特征因子进行分析，并有针对性的进行预防，以此对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据。
步骤S54：对河面地形环境数据进行河面区域划分处理，生成区域河面水环境数据；
本发明实施例中，根据河道特征和水环境要素，将河面地形环境数据进行区域划分，将河面地形数据切分成区域块数据，以此生成区域河面水环境数据。
根据河道特征和水环境要素，将河面地形环境数据进行区域划分，如河道的河面观察出的污染程度进行划分区域，将各类相似污染程度的河面水环境归为同一区间，并对各区间的河面水环境数据进行数据整合，以此得到区域河面水环境数据。
步骤S55：利用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行区域河面水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；
本发明实施例中，从区域河面水环境数据提取数据特征，如水质指标的平均值、波动程度、季节性变化等造成水质污染的要素，将提取的特征数据应用于K-meansClustering算法确定要聚类的簇数K，并进行聚类分析，根据聚类结果和分析，生成区域河面水环境分析数据，这些数据可以包括每个簇的特征值、簇的中心点、簇的分布情况等信息。
步骤S56：根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；
本发明实施例中，根据步骤S33中得到区域河面水环境分析数据中不同的簇的特征进行分析，以此制定不同的河面生态环境修复策略，这些策略包括：
水质改善：针对存在水质问题的簇，采取相应的措施，如净化水源、控制污染源等，以改善水质。
生态恢复：对受损的生态系统进行修复，包括岸滩植被恢复、湿地重建、鱼类和其他生物种群的保护等，以提升河面生态环境质量。
水流调控：通过水流调节措施，如建设堤坝、调整水位等，改善河流水动力特性，减少河床侵蚀和淤积等问题。
根据制定的修复策略，采取相应的工程和管理措施，对河面地形环境进行修复处理，具体措施可以根据需要采取，如清理污染物、恢复湿地、构建人工鱼礁等，通过实施河面生态环境修复措施，生成河面修复后的地形环境数据。
步骤S57：利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据。
本发明实施例中，利用河床修复环境数据与河面修复环境数据生成的修复参数再对仿真地形环境数据整体进行调整，以此对河道地形环境修复得到修复仿真地形环境数据。
优选地，步骤S53包括以下步骤：
步骤S531：对危害底泥监测数据进行历史特征数据收集处理，生成危害底泥要素数据；
步骤S532：利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型构建处理，以生成底泥要素修复模型；
步骤S533：通过安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行修复模型优化处理，生成优化底泥要素修复模型；
步骤S534：利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据。
本发明对危害底泥监测数据进行历史特征数据的收集处理，生成危害底泥要素数据，有助于建立底泥修复模型和了解底泥危害的演变过程；利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型的构建处理，该模型能够分析底泥要素之间的关联性，预测底泥的分布和危害程度，为底泥修复提供科学依据；用安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行优化处理，安全底泥监测数据包含了底泥环境中的安全阈值和指标，可用于优化修复模型的准确性和可靠性，优化后的底泥要素修复模型能够更好地反映底泥修复的需求，提高修复效果；利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行生态环境修复处理，修复后的河床环境数据具有更好的生态功能和适宜的水质条件，能够促进水生态系统的恢复和生物多样性的增加。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图4中步骤S53的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S53包括：
步骤S531：对危害底泥监测数据进行历史特征数据收集处理，生成危害底泥要素数据；
本发明实施例中，对危害底泥监测数据进行历史特征数据的收集处理，这些特征数据可以包括底泥厚度、底泥组分、底泥分布区域、水质参数等与底泥形成和扩散有关的信息，生成危害底泥要素数据。
步骤S532：利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型构建处理，以生成底泥要素修复模型；
本发明实施例中，利用随机森林算法针对危害底泥要素数据进行数学建模，通过危害底泥要素数据对模型进行训练，模型中通过多个决策树获得危害底泥要素数据的特征要素，针对这些特征要素设计修复参数，以此构建出底泥要素修复模型。
步骤S533：通过安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行修复模型优化处理，生成优化底泥要素修复模型；
本发明实施例中，通过使用安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行优化处理，安全底泥监测数据可以作为验证数据，用于验证和调整修复模型的参数和权重，生成优化底泥要素修复模型。
步骤S534：利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据。
本发明实施例中，利用优化底泥要素修复模型，对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，修复的过程可以包括清除底泥、调整地形、增加植被等措施，以恢复河床生态环境的稳定性和功能，生成河床修复环境数据，这些数据反映了河床地形环境经过修复后的状态，包括底泥清除、地形调整和植被恢复等方面的改善情况。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行仿真修复水环境数据整合运行处理，生成修复仿真河道水环境数据；
步骤S62：对修复仿真河道水环境数据进行修复水生态水质检测处理，生成修复水质检测数据。
本发明将修复仿真水文数据和修复仿真地形环境数据进行整合运行处理，进行适当的处理和计算，以生成修复仿真河道水环境数据，提供更全面和综合的水环境信息，为后续的水质检测提供准确的基础数据；对修复仿真河道水环境数据进行水生态水质检测处理，通过检测水质指标，可以了解修复后水环境的水质状态，评估修复效果是否达到预期目标，用于反映修复效果和水质变化，对于评估修复方案的成功与否、环境改善的程度具有重要意义。
本发明实施例中，将修复仿真水文数据和修复仿真地形环境数据进行整合，确保数据在时间和空间上的一致性，将整合后的数据再次进行仿真模拟运行，根据仿真运行的结果，生成修复仿真河道水环境数据，这些数据可以包括水位、流速、水温、溶解氧、水质等指标，用于描述修复后的河道水环境状态；对修复仿真河道水环境数据进行水质检测处理。这可以包括计算水质指标的平均值、最大值、最小值、标准差等统计指标，或者进行水质评价、水质分类等分析，根据水质检测处理的结果，生成修复水质检测数据。
在本说明书中，提供了一种河道水环境整治与水生态修复系统，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的河道水环境整治与水生态修复方法。
本申请的有益效果在于，本发明利用高精度遥感技术和地理信息系统分析，获取河道的地形和土地利用信息，生成详细的地形图和土地利用图，为后续的修复和规划提供可视化工具和决策支持；通过数学模型和计算流体力学方法对河道水流和水质的传输过程进行数值模拟，预测水动力学特性、水质分布和污染物扩散情况，为修复方案的制定和水流环境的优化提供科学依据；基于水文和地形数据，采用地统计学和机器学习方法，建立水生态综合评估模型，综合考虑水位、流速、水质等多个要素，评估河道的生态健康状况，识别潜在的生态风险和问题；通过实时监测系统连续监测河道水质，收集大量的水质数据，用于评估水质状况、检测污染源和监控修复效果，及时发现异常情况并采取相应措施；结合修复方案和模拟结果，实施针对性的生态修复措施，包括水流调控、植被恢复、湿地建设等，以提升水生态系统的稳定性和功能性，恢复生物多样性，改善水质和水环境；通过对修复前后的数据对比和监测，评估修复措施的效果和水环境的改善程度，以确保修复目标的实现，并为未来的修复工作提供经验和指导。这种复杂的河道水环境整治与水生态修复方法能够全面了解河道水环境状况，获取详细的地形信息，预测水流和水质情况，综合评估生态健康状况，实时监测水质和污染源，实施生态修复措施，并评估修复效果。这些综合效果将有助于实现河道水环境的整体改善，恢复水生态系统的健康和功能，并为未来的河道管理和保护提供可持续发展的方向。因此，本发明的河道水环境整治与水生态修复方法对河道帷幕的管理能够及时做出最优的反应决策，对于河道水在不同层面上能够进行针对性的管理，并且可以自动化去管理河道水的生态环境，节约了大量的人力与财力进行管控。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；将河道水环境数据进行河道仿真运行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据；
步骤S2：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；利用水动力分析模型对仿真水文数据进行水动力分析处理，生成水动力分析数据；
步骤S3：根据水动力分析数据与仿真地形环境数据进行河道帷幕设计处理，生成河道帷幕信息；利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；根据水文数据综合评估数据对河道帷幕信息进行智能调节处理，生成帷幕智能调节数据；根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据；
步骤S4：将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据；
步骤S5：对河床地形环境数据进行河床底泥环境智能监测处理，生成河床地形环境数据的底泥监测数据；根据底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；对河面地形环境数据进行河面区域水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据；
步骤S6：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行修复水环境整合及水质检测处理，生成修复水质检测数据。
2.根据权利要求1所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过GIS技术对河道水环境进行河道地形及水文数据采集，获取河道水环境数据；
步骤S12：通过预设的模拟河道参数以及河道水环境数据进行仿真运行处理，生成初始仿真河道水环境数据；
步骤S13：通过三维建模技术对初始仿真河道水环境进行模拟映射处理，生成仿真河道水环境数据，其中仿真河道水环境数据包括仿真水文数据以及仿真地形环境数据。
3.根据权利要求1所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：基于计算流体力学技术进行水动力数据分析以数学模型构建处理，获得水动力分析模型；
步骤S22：对仿真水文数据进行数据划分处理，分别生成训练集仿真水文数据与测试集仿真水文数据；
步骤S23：利用训练集仿真水文数据对水动力分析模型进行模型训练优化处理，生成优化水动力分析模型；
步骤S24：利用优化水动力分析模型对测试集仿真水文数据进行水动力分析预测处理，生成水动力分析数据。
4.根据权利要求1所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：根据水动力分析数据进行河道帷幕参数设计处理，生成河道帷幕参数；
步骤S32：根据河道帷幕参数与仿真地形环境数据进行帷幕类型确定及摆放处理，生成河道帷幕信息；
步骤S33：利用水生态综合评估算法对仿真水文数据进行水文数据安全及健康综合评估计算，生成水文数据综合评估数据；
步骤S34：根据预设的综合评估阈值对水文数据综合评估数据进行评估数据阈值比对处理，当综合评估阈值大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕开放调节处理，生成帷幕开放调节数据，当综合评估阈值不大于水文数据综合评估数据时，对河道帷幕信息进行河道帷幕关闭调节处理，生成帷幕关闭调节数据；
步骤S35：将帷幕开放调节数据与帷幕关闭调节数据进行数据整合，生成帷幕智能调节数据；
步骤S36：根据帷幕智能调节数据对仿真水文数据进行水文数据修复处理，生成修复仿真水文数据。
5.根据权利要求4所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S33中的水生态综合评估算法如下所示：
Figure QLYQS_1
；
式中，
Figure QLYQS_3
表示为水文数据综合评估数据，/>
Figure QLYQS_4
表示为/>
Figure QLYQS_5
时刻的水位数据，/>
Figure QLYQS_7
表示为/>
Figure QLYQS_9
时刻的水质数据，/>
Figure QLYQS_11
表示为历史水流速度的平均值，/>
Figure QLYQS_13
表示为/>
Figure QLYQS_2
时刻的水流流量变化数据，/>
Figure QLYQS_6
表示为水质安全生成的初始调整值，/>
Figure QLYQS_8
表示为/>
Figure QLYQS_10
时刻的根据沉积物含量生成的沉积物权重信息，/>
Figure QLYQS_12
表示为水文数据综合评估数据的异常调整值。
6.根据权利要求1所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：获取仿真地形分层方案；
步骤S42：根据仿真地形分层方案将仿真地形环境数据进行深度分层划分处理，分别生成河床地形环境数据以及河面地形环境数据。
7.根据权利要求6所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，其中底泥监测数据包括危害底泥监测数据以及安全底泥监测数据，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对河床地形环境数据进行河床底泥环境实时监测处理，生成河床底泥实时监测数据；
步骤S52：根据预设的底泥危害阈值对底泥实时监测数据进行监测底泥数据安全范围阈值比对处理，当预设的底泥危害阈值小于底泥实时监测数据，生成危害底泥监测数据；当预设的底泥危害阈值不小于底泥实时监测数据，生成安全底泥监测数据；
步骤S53：根据危害底泥监测数据对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据；
步骤S54：对河面地形环境数据进行河面区域划分处理，生成区域河面水环境数据；
步骤S55：利用K-means Clustering算法对区域河面水环境数据进行区域河面水环境分析处理，生成区域河面水环境分析数据；
步骤S56：根据区域河面水环境分析数据对河面地形环境数据进行河面生态环境修复处理，生成河面修复环境数据；
步骤S57：利用河床修复环境数据与河面修复环境数据对仿真地形环境数据进行河道地形环境修复处理，生成修复仿真地形环境数据。
8.根据权利要求7所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S53包括以下步骤：
步骤S531：对危害底泥监测数据进行历史特征数据收集处理，生成危害底泥要素数据；
步骤S532：利用随机森林算法对危害底泥要素数据进行危害底泥要素修复模型构建处理，以生成底泥要素修复模型；
步骤S533：通过安全底泥监测数据对底泥要素修复模型进行修复模型优化处理，生成优化底泥要素修复模型；
步骤S534：利用优化底泥要素修复模型对河床地形环境数据进行河床生态环境修复处理，生成河床修复环境数据。
9.根据权利要求1所述的河道水环境整治与水生态修复方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：将修复仿真水文数据与修复仿真地形环境数据进行仿真修复水环境数据整合运行处理，生成修复仿真河道水环境数据；
步骤S62：对修复仿真河道水环境数据进行修复水生态水质检测处理，生成修复水质检测数据。
10.一种河道水环境整治与水生态修复系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至9中任一项所述的河道水环境整治与水生态修复方法。
CN202310515929.7A 2023-05-09 2023-05-09 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统 Active CN116227390B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310515929.7A CN116227390B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310515929.7A CN116227390B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116227390A CN116227390A (zh) 2023-06-06
CN116227390B true CN116227390B (zh) 2023-07-07

Family

ID=86591457

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310515929.7A Active CN116227390B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116227390B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117408495B (zh) * 2023-12-12 2024-03-29 菏泽市自然资源和规划局 一种基于土地资源综合管理的数据分析方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107892448A (zh) * 2017-12-20 2018-04-10 广州太和水生态科技有限公司 河道综合治理系统
CN111428350A (zh) * 2020-03-10 2020-07-17 中国环境科学研究院 水环境检测耦合模型的构建方法、装置及计算机设备
CN112182866A (zh) * 2020-09-21 2021-01-05 武汉大学 一种基于水环境耦合模型的水质快速模拟方法和系统
CN112945859A (zh) * 2021-01-19 2021-06-11 生态环境部南京环境科学研究所 一种用于游荡性河流整治的生态护岸系统及控制方法
CN113869689A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 陇东学院 一种基于遥感和地理信息系统的生态环境动态监测方法
CN114467606A (zh) * 2022-01-28 2022-05-13 西安理工大学 一种湿地消落带生态修复方法
CN115496015A (zh) * 2022-11-18 2022-12-20 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于流量梯度变化的水动力分析决策方法
CN115688491A (zh) * 2022-12-30 2023-02-03 长江水利委员会长江科学院 一种基于区块链的水利数字孪生仿真模拟方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107892448A (zh) * 2017-12-20 2018-04-10 广州太和水生态科技有限公司 河道综合治理系统
CN111428350A (zh) * 2020-03-10 2020-07-17 中国环境科学研究院 水环境检测耦合模型的构建方法、装置及计算机设备
CN112182866A (zh) * 2020-09-21 2021-01-05 武汉大学 一种基于水环境耦合模型的水质快速模拟方法和系统
CN112945859A (zh) * 2021-01-19 2021-06-11 生态环境部南京环境科学研究所 一种用于游荡性河流整治的生态护岸系统及控制方法
CN113869689A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 陇东学院 一种基于遥感和地理信息系统的生态环境动态监测方法
CN114467606A (zh) * 2022-01-28 2022-05-13 西安理工大学 一种湿地消落带生态修复方法
CN115496015A (zh) * 2022-11-18 2022-12-20 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于流量梯度变化的水动力分析决策方法
CN115688491A (zh) * 2022-12-30 2023-02-03 长江水利委员会长江科学院 一种基于区块链的水利数字孪生仿真模拟方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Application of ecological restoration technologies for the improvement of biodiversity and ecosystesm in the river;Pushuang Li et al.;《Water》;第14卷(第9期);第1-8页 *
上海市中小河道生态健康评价体系构建及治理效果研究;徐后涛;《中国博士学位论文全文数据库工程科技I辑》;第1-239页 *
新时期河湖水生态工程治理关键技术发展与应用;林平 等;《2020（第八届）中国水生态大会论文集》;第15-23页 *
水生态修复技术在城区河道综合整治工程中的应用;林平 等;《2019（第七届）中国水生态大会论文集》;第260-265页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116227390A (zh) 2023-06-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Azad et al. Prediction of water quality parameters using ANFIS optimized by intelligence algorithms (case study: Gorganrood River)
Guven Linear genetic programming for time-series modelling of daily flow rate
Vojinovic et al. Multi-objective rehabilitation of urban drainage systems under uncertainties
Rompaey et al. Data quality and model complexity for regional scale soil erosion prediction
Kisi et al. A machine code-based genetic programming for suspended sediment concentration estimation
CN116227390B (zh) 一种河道水环境整治与水生态修复方法及系统
Ay et al. Artificial intelligence (AI) studies in water resources
CN115115269A (zh) 一种河湖水系连通伴生风险的识别与控制方法
Yazdi et al. A stochastic optimization algorithm for optimizing flood risk management measures including rainfall uncertainties and nonphysical flood damages
CN111199298A (zh) 基于神经网络的洪水预报方法与系统
Singh A concise review on introduction to hydrological models
Azadi et al. Network design for surface water quality monitoring in a road construction project using Gamma Test theory
Khairudin et al. In-Depth review on machine learning models for long-term flood forecasting
CN117522117A (zh) 基于生态保护红线划定的生态风险评估方法及预警系统
CN112819378B (zh) 一种基于污染状况的河流生态流量调控方法
Yang et al. Applying micro-genetic algorithm in the one-dimensional unsteady hydraulic model for parameter optimization
Al-Aboodi et al. Prediction of groundwater level in Safwan-Zubair area using artificial neural networks
Wu et al. Modeling error learning based post-processor framework for hydrologic models accuracy improvement
Theodoropoulos et al. Hydrodynamic habitat modelling based on freshwater macroinvertebrates
Rubarenzya et al. Identification of uncertainty sources in distributed hydrological modelling: Case study of the Grote Nete catchment in Belgium
Aljohani et al. Flood Prediction using Hydrologic and ML-based Modeling: A Systematic Review.
Bathi et al. Computer tools for urban hydrology and water quality management
Cai et al. An integrated connectivity diagnostics and dependency analysis framework for supporting water replenishment management
CN116307265B (zh) 一种基于水流模型的水生态治理分析决策方法及系统
Rosin et al. Prediction of CSO chamber level using evolutionary artificial neural networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant