CN117113038B - 城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及黄泥水溯源技术领域，尤其涉及一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统。该方法包括以下步骤：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据。本发明提高黄泥水的溯源效率及准确性。

Description

城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统

技术领域

本发明涉及黄泥水溯源技术领域，尤其涉及一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统。

背景技术

在城市发展和建设中，水土流失是一个重要的环境问题。黄泥水事件是指由于工地施工、道路建设、农田开垦等活动导致的大量泥沙流入河流、湖泊以及其他水域的现象。这种事件会引起水资源污染、土地退化和生态破坏，给城市可持续发展带来严重影响，传统的黄泥水事件溯源方法往往由人工进行溯源排查，存在着溯源效率低，溯源不准确的问题，因此需要一种智能化的城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提出了一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

步骤S2：获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；

步骤S3：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S4：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

步骤S5：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

步骤S6：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过将来自不同数据源的黄泥水监测数据、降雨数据以及历史黄泥水溯源数据进行综合分析，有效整合不同数据的信息，提高数据的综合分析能力，通过多源数据融合，可以得到更全面、准确的黄泥水分析数据，从而提高对黄泥水形成原因和影响因素的认识和理解，通过与河流水系数据进行空间相交分析，可以找到与黄泥水污染相关的河段范围，进一步缩小黄泥水溯源的范围，生成黄泥水河段数据，可以在地理信息系统中进行可视化展示，帮助决策者更好地理解和分析黄泥水污染的空间分布情况，通过生产建设项目数据对扰动图斑数据进行筛选，区分出与生产建设项目相关的扰动图斑数据和非生产建设项目的扰动图斑数据，获得非生产建设项目的扰动图斑数据，可作为排查过程中的辅助数据，帮助进一步缩小溯源范围，减少冗余排查工作，将黄泥水河段数据和历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成综合的黄泥水溯源特征数据，提供更全面、准确的黄泥水溯源信息，通过综合分析生产建设项目数据和黄泥水溯源综合特征数据，生成疑似黄泥水生产建设项目清单和疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，优化和指导溯源排查工作，提高工作效率，通过对疑似黄泥水生产建设项目和非生产建设项目进行进一步的排查和溯源，可以确定实际的黄泥水源头数据，对黄泥水源头数据进行特征分析，提取黄泥水源头特征，进一步了解黄泥水事件的产生机制和主要特征，对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，根据相似性将黄泥水源头进行分类，帮助识别出不同类型的黄泥水事件源，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，可以制定更有效的黄泥水溯源策略和措施，提高溯源排查工作的针对性和效果，通过分析和集成各个步骤的数据和分析结果，构建黄泥水溯源决策模型，为决策者提供科学的依据和指导，支持针对黄泥水污染的决策制定。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据，黄泥水多源监测数据包括泥土悬浮物浓度数据、黄泥水视频监控数据及黄泥水人工上报数据；

步骤S12：对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行时空关联性分析，生成黄泥水时空关联数据；

步骤S13：对黄泥水时空关联数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据。

本发明通过监测泥土悬浮物浓度数据，可以了解黄泥水的浓度变化情况，这有助于评估土壤侵蚀的严重程度，确定潜在的黄泥水源头区域，通过获取黄泥水视频监控数据，可以实时观察黄泥水的形成、流动和泛滥情况，这有助于确定黄泥水的扩散路径和速度，以及评估潜在的影响范围。黄泥水人工上报数据一方面反映了黄泥水事件信息，另一方面反映了公众对黄泥水事件的关注度和影响力，通过分析人工上报数据，既可以了解到一些未及时发现的黄泥水事件，还可以了解公众的态度、意见和需求，有助于制定合适的沟通和管理策略。通过对黄泥水监测数据与降雨数据进行时空关联性分析，可以揭示降雨事件和黄泥水的关系，这有助于了解降雨对黄泥水产生的影响程度，进一步预测黄泥水的发生性和趋势，时空关联性分析可以帮助发现黄泥水事件的特征模式，例如特定降雨条件下的黄泥水形成和扩散规律，这对于制定预警系统和采取防治措施具有重要意义，通过时空关联性分析，可以确定黄泥水的潜在源头区域。这有助于准确定位黄泥水的起源位置，有针对性地采取措施来减少黄泥水的产生和扩散。通过多源融合分析，将黄泥水监测数据、降雨数据和历史溯源数据综合起来，可以更全面地了解黄泥水事件的发生机制和演变趋势，这有助于制定有效的管理和防治策略，多源融合可以提高数据的准确性和可信度。通过将不同数据源的信息相互补充和印证，可以降低数据误差和不确定性，提高对黄泥水事件的认知水平，黄泥水多源融合分析数据可以为相关部门提供决策支持，基于综合分析的结果，可以制定更合理和精准的防治措施，提高黄泥水事件的预防和应对能力。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取河流水系数据；河流水系数据包括河流河段空间矢量数据及河流河段基本属性数据；

步骤S22：对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；

步骤S23：对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以获取水流空间相交数据；

步骤S24：利用潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式对水流空间相交数据进行路径权重计算，生成潜在黄泥水水流路径权重数据；

步骤S25：基于潜在黄泥水水流路径权重数据对水流路径相交数据进行空间拓扑连接，以生成潜在黄泥水缓冲区；

步骤S26：利用黄泥水水流路径权重数据对潜在黄泥水缓冲区进行空间叠加分析，以生成黄泥水河段数据。

本发明通过河流河段空间矢量数据提供了河流的空间几何形状和位置信息，可以确定河流的流向、长度、宽度等参数，为后续分析提供准确的空间框架，河流河段基本属性数据包括河流的重要属性，如水系编码、名称、流域面积等，这些信息对于确定河流的特性、地理背景和水文特征至关重要，通过从黄泥水多源融合分析数据中提取特征，可以捕捉黄泥水的关键特征信息，这包括泥土悬浮物的浓度分布、黄泥水的空间分布模式、河道的受影响程度等，提取特征数据可以将原始数据进行压缩，减少数据量和冗余信息，这有助于简化后续分析过程，并提高计算效率，通过空间相交分析，可以识别黄泥水多源融合特征数据与河流水系数据之间的空间关联关系，这有助于确定黄泥水与水流路径的交汇情况，从而揭示潜在的黄泥水传播路径，水流空间相交数据可以提供黄泥水与河流之间的空间边界信息，这有助于确定潜在黄泥水的限定区域，进一步缩小分析范围，提高分析的精度和准确性，通过利用计算公式，可以对水流空间相交数据中的路径频率进行估计，这有助于确定不同路径上出现潜在黄泥水的频率，指导后续分析和决策，路径权重数据提供了潜在黄泥水在不同水流路径上的相对重要性，这可以用于量化不同路径上黄泥水传输的性和影响程度，有助于优化黄泥水防治和管理措施的规划，通过空间拓扑连接，可以将潜在黄泥水水流路径相交数据进行有效地连接，形成连续的路径线，这有助于可视化和分析潜在黄泥水路径的流动性和连通性，通过连接路径数据，可以生成潜在黄泥水的缓冲区，这是一个空间区域，代表潜在黄泥水出现的范围，潜在黄泥水缓冲区的生成有助于识别潜在的风险区域和目标区域，提供预警和决策依据，通过空间叠加分析，将黄泥水水流路径权重数据与潜在黄泥水缓冲区相叠加，这有助于确定潜在黄泥水河段的范围，即出现黄泥水事件的区域，生成黄泥水河段数据可以帮助确定存在黄泥水污染的具体河段，这为进一步调查和采取污染治理措施提供了目标和方向。

优选地，步骤S24中的潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式具体为：

；

其中，为潜在黄泥水水流路径相交频率值，/>为第/>条黄泥水水流路径，/>为黄泥水水流路径的总数，/>为潜在黄泥水缓冲区长度，/>为河流长度，/>为第/>条黄泥水水流路径权重值，/>为第/>条黄泥水水流的流速，/>为第/>条黄泥水水流的流向，/>为第/>条黄泥水中的黄泥悬浮物的浓度，/>为第/>条黄泥水水流相交调整因子。

本发明通过表示对所有黄泥水水流路径进行求和。通过对路径进行求和，可以考虑所有路径的相交情况，而不仅仅是单个路径，计算了潜在黄泥水缓冲区长度c和河流长度λ的比值，这个比值可以用来调整缓冲区的长度，以适应具体的河流条件。通过考虑河流的长度，可以更好地理解潜在相交的频率，通过将权重与流速相除，可以考虑到不同路径的相对重要性。对于流速较快的路径，其相交的频率可能更高，通过计算了黄泥水水流路径的流向/>和流速/>的比值，通过将流向与流速相除，可以考虑到路径的方向性，具有相似方向且流速较大的路径可能更容易相交，通过将浓度与调整因子相除，可以考虑到黄泥悬浮物的浓度对相交频率的影响，浓度较高且调整因子较小的路径可能更容易相交，公式通过考虑路径的权重、流速、方向性和黄泥悬浮物浓度等因素，以及对足够多的路径进行求和和极限计算，来估计潜在黄泥水水流路径的相交频率，这样可以更准确的计算出黄泥水相交的概率，从而更好地进行相应的规划和管理。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；

步骤S32：基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，获得生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S33：根据生产建设项目扰动图斑数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑数据剔除处理，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据。

本发明通过使用遥感技术、卫星影像或其他数据源获取扰动图斑数据，这些数据可以提供关于地表扰动的几何、地理和时序信息，获取与生产建设项目相关的数据，这些数据可以包括项目规划文件、工程设计文件、施工许可证等相关文件，以及公开的项目信息和报告，将扰动图斑数据与生产建设项目数据进行匹配和关联，这可以通过使用空间分析和属性匹配方法来实现，根据生产建设项目数据，筛选出与这些项目相关的扰动图斑数据，通过匹配项目的空间范围、时间周期、项目类型等信息，可以识别出与项目实施相关的扰动图斑，通过基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行筛选，可以准确识别出与项目实施相关的扰动图斑，从而将注意力集中在与生产建设项目直接相关的区域和特征上，生产建设项目扰动图斑数据可为项目影响评估提供关键数据，这些数据可以用于分析和评估项目对土地利用、生态系统、水资源、空气质量等环境因素的影响，以支持环境管理和决策制定，基于生产建设项目扰动图斑数据的空间范围和属性信息，将这些扰动图斑从总体扰动图斑数据中剔除，这样可以得到不受生产建设项目影响的扰动图斑数据，剔除处理后，得到的数据即为非生产建设项目扰动图斑数据，这些数据代表着除生产建设项目以外的扰动来源，如自然灾害、农业活动等，通过剔除生产建设项目扰动图斑数据，可得到其他非生产建设项目引起的扰动图斑数据，这些数据对于研究和分析不同扰动来源对环境和地表变化的影响具有重要意义，非生产建设项目扰动图斑数据可以用于环境保护、生态监测、自然资源管理等领域的研究和决策支持，这些数据为更全面的环境分析和规划提供了基础。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；

步骤S42：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单，生产建设项目溯源分析包括涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源；

步骤S43：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，非生产建设项目溯源分析包括涉河图斑溯源及排水分区溯源。

本发明通过特征融合，将黄泥水河段数据和历史黄泥水溯源数据进行整合，生成黄泥水溯源综合特征数据。这些综合特征数据包含了多个方面的关键特征，如河段范围、水质指标、溯源指标等，为后续分析和排查提供了全面的数据基础，通过将黄泥水溯源综合特征数据与生产建设项目数据进行比对与分析，可以识别出与黄泥水污染相关的生产建设项目。这样就能生成疑似黄泥水生产建设项目清单，列出存在黄泥水问题的项目，通过生产建设项目溯源分析，可以为下一步对疑似黄泥水生产建设项目进行深入调查和评估提供数据支撑。这包括涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源等。这样做可以确定项目的具体位置、溯源路径和潜在的黄泥水排放源，为进一步的处置和治理提供依据，通过对黄泥水溯源综合特征数据与非生产建设项目扰动图斑数据的分析，可以识别出与黄泥水污染有关的非生产建设项目。生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，列出潜在的非生产建设项目图斑，通过非生产建设项目溯源分析，可以为疑似黄泥水非生产建设项目进行进一步的调查和评估提供支撑。该分析包括涉河图斑溯源及排水分区溯源等。这样可以确定非生产建设项目图斑的具体位置、溯源路径和潜在的黄泥水影响源，为后续的管理和控制措施提供参考。

优选地，步骤S42包括以下步骤：

步骤S421：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行涉河项目溯源，以生成涉河项目清单；

步骤S422：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排口溯源，获取排口溯源结果项目清单；

步骤S423：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排水分区溯源，生成排水分区溯源结果项目清单；

步骤S424：对涉河项目清单、排口溯源结果项目清单及排水分区溯源结果项目清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单。

本发明通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据进行比对与分析，可以确定在河道管理范围内导致黄泥水事件的项目，生成涉河项目清单，列出可能产生黄泥水事件的项目。通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据中的排口信息进行溯源分析，可以确定哪些项目存在与产生黄泥水的排口有关的情况，生成排口溯源结果项目清单，列出可能导致黄泥水的项目。通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据中的排水分区信息进行溯源分析，可以确定哪些项目在黄泥水事件的排水分区中，生成排水分区溯源结果项目清单，列出在黄泥水事件排水分区的项目。通过对涉河项目清单、排口溯源结果项目清单及排水分区溯源结果项目清单的统计分析，可以综合考虑涉河情况、排口信息和排水分区的影响，从而生成疑似产生黄泥水事件的生产建设项目清单，列出可能与黄泥水有关的项目。

优选地，步骤S43包括以下步骤：

步骤S431：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行涉河图斑溯源，以生成涉河图斑清单；

步骤S432：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行排水分区溯源，以生成排水分区溯源结果图斑清单；

步骤S433：对涉河图斑清单及排水分区溯源结果图斑清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单。

本发明通过对黄泥水溯源综合特征数据和非生产建设项目扰动图斑数据进行溯源分析，可以确定在河道管理范围内可能导致黄泥水事件的图斑，这有助于识别潜在的黄泥水来源和受影响的河流区域。通过溯源分析的结果，生成涉河图斑清单，其中记录了与黄泥水问题相关的图斑的位置、面积、属性信息等，这有助于对问题区域进行更加准确的监测和管理。对涉河图斑清单和排水分区溯源结果图斑清单进行统计分析，可以获取各个区域的黄泥水溯源情况、涉河图斑数量、排水分区结果等统计信息，这有助于了解问题的分布情况和规模，为之后的溯源排查提供数据参考。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；

步骤S52：对黄泥水源头数据进行特征分析，从而生成黄泥水源头特征数据；

本发明通过对疑似黄泥水生产建设项目清单和疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，可以确定产生黄泥水的项目或图斑。这些项目或图斑涉及土地改造、采矿、建筑施工等活动。通过溯源排查，可以获得黄泥水的源头数据，即产生黄泥水的相关项目和图斑的信息，通过对黄泥水源头数据进行特征分析，可以深入了解黄泥水的特征。这包括分析黄泥水的成分、黄泥水含泥沙量、产生原因、物理特性等。通过特征分析，可以获得黄泥水源头的特征数据，即关于黄泥水性质和特点的详细信息。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，以生成黄泥水源头特征聚类结果集；

步骤S62：对黄泥水源头特征聚类结果集进行相似聚类计算，生成黄泥水源头聚类特征数据；

步骤S63：利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，生成黄泥水源头决策数据；

步骤S64：对黄泥水源头决策数据进行膨胀卷积，生成黄泥水源头决策网络；

步骤S65：对黄泥水源头决策网络进行数据挖掘建模，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过聚类分析，可以将具有相似特征的黄泥水源头进行分类，形成聚类结果集，这样可以将源头数据进行分类整理，便于后续的分析和处理，聚类分析可以帮助发现与其他源头明显不同的异常源头，通过识别这些异常源头，可以更加重点地进行监控和控制，以减少黄泥水的排放和环境污染，通过相似聚类计算，可以进一步提取和总结每个聚类群体的共同特征，这些聚类特征数据可以用于分析黄泥水源头的共性和特点，为后续的决策优化提供依据，利用黄泥水源头的聚类特征数据，可以对排放源头进行决策优化，通过分析不同聚类群体的特点和影响因素，可以制定相应的监管措施、改善建议或治理方案，以减少黄泥水的产生和排放，通过膨胀卷积操作，可以将黄泥水源头的决策数据进行整合和合并，形成黄泥水源头决策网络，这样可以更好地理解和解释不同决策之间的关联和影响，为后续的数据挖掘建模提供更丰富的信息基础，通过对黄泥水源头决策网络进行数据挖掘建模，可以构建黄泥水溯源决策模型，这个模型可以用于分析不同决策选项的影响和结果，并为决策者提供支持和指导，以优化黄泥水溯源决策分析作业，减少污染源头和环境污染的风险。

在本说明书中，提供一种城市水土流失黄泥水事件溯源系统，包括：

信息采集模块，获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

疑似黄泥水河段范围分析模块，获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据。

扰动图斑筛选模块，获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

溯源分析模块，对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

黄泥水源头特征分析模块，对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

决策模型模块，对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据以及历史黄泥水溯源数据：这些数据提供了关于黄泥水源的监测信息、气象数据和过去的溯源记录，为后续分析和决策提供了必要的基础数据，利用疑似黄泥水河段范围分析模块获取河流水系数据，获取河流水系数据，通过对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，并与河流水系数据进行空间相交分析，可以确定疑似受黄泥水影响的河段范围，通过扰动图斑筛选模块获取扰动图斑数据及生产建设项目数据，扰动图斑数据提供了土地利用和覆盖变化的信息，生产建设项目数据提供了有关项目的位置和属性信息，通过筛选出与生产建设项目相关的扰动图斑数据，可以识别出与黄泥水源头相关的非生产建设项目，溯源分析模块将黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，可以获得更具综合性的黄泥水溯源特征数据，包括空间位置、监测数据等，通过对黄泥水溯源综合特征数据与生产建设项目数据以及非生产建设项目扰动图斑数据进行分析，可以识别出疑似与黄泥水源头相关的生产建设项目和非生产建设项目，黄泥水源头特征分析模块对疑似黄泥水生产建设项目清单和非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，获得黄泥水源头数据，然后对这些数据进行特征分析，提取关键特征，可以深入了解黄泥水源头的性质、影响因素等信息，决策模型模块通过聚类分析可以将黄泥水源头划分为不同的类别或群体，帮助进一步理解源头的异质性和特点，基于黄泥水源头的聚类特征数据，可以优化决策并制定相应的治理措施和策略，以减少黄泥水排放和环境污染，利用黄泥水源头的特征数据和决策优化结果，可以构建黄泥水溯源决策模型，为决策分析提供支持，该模型可以帮助决策者在不同情景下进行决策评估和预测，以减少黄泥水的影响和风险。

附图说明

图1为本发明一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统的步骤流程示意图；

图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；

图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实例提供一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统。所述城市水土流失黄泥水事件溯源方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。

请参阅图1至图4，本发明提供了一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

步骤S2：获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；

步骤S3：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S4：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

步骤S5：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

步骤S6：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过将来自不同数据源的黄泥水监测数据、降雨数据以及历史黄泥水溯源数据进行综合分析，有效整合不同数据的信息，提高数据的综合分析能力，通过多源数据融合，可以得到更全面、准确的黄泥水分析数据，从而提高对黄泥水形成原因和影响因素的认识和理解，通过与河流水系数据进行空间相交分析，可以找到与黄泥水污染相关的河段范围，进一步缩小黄泥水溯源的范围，生成黄泥水河段数据，可以在地理信息系统中进行可视化展示，帮助决策者更好地理解和分析黄泥水污染的空间分布情况，通过生产建设项目数据对扰动图斑数据进行筛选，区分出与生产建设项目相关的扰动图斑数据和非生产建设项目的扰动图斑数据，获得非生产建设项目的扰动图斑数据，可作为排查过程中的辅助数据，帮助进一步缩小溯源范围，减少冗余排查工作，将黄泥水河段数据和历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成综合的黄泥水溯源特征数据，提供更全面、准确的黄泥水溯源信息，通过综合分析生产建设项目数据和黄泥水溯源综合特征数据，生成疑似黄泥水生产建设项目清单和疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，优化和指导溯源排查工作，提高工作效率，通过对疑似黄泥水生产建设项目和非生产建设项目进行进一步的排查和溯源，可以确定实际的黄泥水源头数据，对黄泥水源头数据进行特征分析，提取黄泥水源头特征，进一步了解黄泥水事件的产生机制和主要特征，对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，根据相似性将黄泥水源头进行分类，帮助识别出不同类型的黄泥水事件源，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，可以制定更有效的黄泥水溯源策略和措施，提高溯源排查工作的针对性和效果，通过分析和集成各个步骤的数据和分析结果，构建黄泥水溯源决策模型，为决策者提供科学的依据和指导，支持针对黄泥水污染的决策制定。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述城市水土流失黄泥水事件溯源方法的步骤包括：

步骤S1：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

本实施例中，利用信息采集模块获取黄泥水多模态监测数据，信息采集模块包括传感器，视频监控以及通信设备等，其中通信设备的数据获取包括但不限于移动端、公众号、电话的人工信息上报，在获取黄泥水多模态监测数据中，可通过传感器监测和人工上报。传感器监测中，传感器包括SS传感器和视频监控。当SS监测值超过一定阈值时自动报警。类似，利用ai识别技术对河道视频监控进行ai识别，当识别到有黄泥水时，同样进行自动报警。在人工上报方面，上报来源包括公众上报和水行政部门巡查发现。人工上报可以通过电话、微信公众号或者移动端等上报黄泥水相关的信息，如发现时间、地点、现场描述等。通过公众号或者移动端可以上传照片、视频等现场音视频材料，帮助下步的溯源分析，通过连接气象站或其他气象数据来源来获取实时的降雨量、降雨强度等降雨数据，将获取到的黄泥水多模态监测数据和降雨数据进行多模态融合分析。这可以通过各种数据处理和分析技术来实现，例如数据融合算法、统计分析方法、机器学习等。目标是综合利用不同模态的数据，获得更全面、准确的黄泥水分析数据，根据多模态融合分析的结果，生成黄泥水多模态融合分析数据。这些数据可以包括黄泥水浓度分布图、水质变化趋势图、降雨对黄泥水影响的分析结果等，以及其他相关的分析指标和数据。

步骤S2：获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；

本实施例中根据黄泥水的特点和监测需求，确定需要提取的特征指标，这可以包括悬浮物含量、溶解氧、pH值等等，利用信息采集模块获取的黄泥水多源监测数据和降雨数据，对这些数据按照定义的特征指标进行提取和计算，生成黄泥水多源融合特征数据，这可以使用统计分析、数据挖掘或其他相关方法来提取和计算特征，将黄泥水多源融合特征数据和河流水系数据进行准备，确保数据格式一致，并具备空间属性，利用GIS工具进行空间相交分析，将黄泥水多源融合特征数据与河流水系数据进行相交，可以确定疑似受黄泥水影响的河段范围，根据空间相交分析的结果，生成黄泥水河段数据，这可以在地图上显示疑似黄泥水河段的边界或生成包含相关属性的数据表格。

步骤S3：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

本实施例中从数据库中获取扰动图斑数据及生产建设项目数据，利用地理信息系统（GIS）工具将生产建设项目数据与扰动图斑数据进行空间匹配和关联，确保两个数据集有相同的地理坐标系统，根据生产建设项目的特征和要求，定义筛选条件，例如，可以根据项目类型、施工时间范围、施工面积等指标来判断扰动图斑是否属于生产建设项目，根据定义的筛选条件，对扰动图斑数据进行筛选，将符合生产建设项目条件的扰动图斑保留，将不符合条件的扰动图斑剔除，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据。

步骤S4：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

本实施例中将黄泥水河段数据和历史黄泥水溯源数据进行整合，确保数据格式、字段命名和地理坐标系统的一致性，利用地理信息系统（GIS）工具和遥感影像分析技术，提取与黄泥水溯源相关的特征，例如土地利用类型、土壤类型、水文数据等，这些特征可以来自不同数据源，需要根据实际情况进行选择和提取，将提取到的特征进行融合，可以采用加权平均、特征拼接或其他合适的方法，目标是生成黄泥水溯源综合特征数据，其中每个图斑都包含了多个特征指标，将生产建设项目数据与黄泥水溯源综合特征数据进行空间匹配和关联，确保两个数据集具有相同的地理坐标系统和一致性，根据黄泥水溯源的特征和要求，定义溯源分析条件，例如，可以根据特定的地物指标、空间关系或时间范围来判断是否存在黄泥水生产建设项目，根据定义的溯源分析条件，对黄泥水溯源综合特征数据进行排查，将符合生产建设项目条件的图斑记录下来，生成疑似黄泥水生产建设项目清单，根据黄泥水溯源的特征和要求，定义溯源分析条件，这些条件用于判断非生产建设项目的存在，可以与生产建设项目溯源排查时的条件不同，根据定义的溯源分析条件，对黄泥水溯源综合特征数据中的非生产建设项目扰动图斑进行排查，将符合非生产建设项目条件的图斑记录下来，生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单。

步骤S5：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

本实施例中将疑似黄泥水生产建设项目清单与黄泥水溯源综合特征数据进行关联，确保两个数据集之间的一致性和正确性，根据黄泥水的特征和要求，定义疑似黄泥水生产建设项目的溯源排查条件，这些条件包括特定的地理位置、土地利用类型、施工时间等，对疑似黄泥水生产建设项目清单进行排查，筛选出符合溯源排查条件的项目，记录下这些项目的相关信息，包括项目名称、位置、特征等，将疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单与黄泥水溯源综合特征数据进行匹配，确保数据之间的一致性和正确性，利用地理信息系统（GIS）工具和遥感影像分析技术，提取黄泥水源头特征，这些特征包括土地利用类型、土壤类型、水文数据等对提取到的特征进行分析，可以使用统计方法、空间分析和可视化技术，目标是生成黄泥水源头特征数据，其中每个数据点或区域都包含多个特征指标。

步骤S6：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本实施例中选择适合黄泥水源头特征数据的聚类算法，如K-means、层次聚类等，优选算法应考虑数据的特点以及分析目的，根据聚类算法的要求或者经验法则，确定聚类的数量，可以尝试不同的聚类数量，通过评估指标（如轮廓系数、间隔统计量等）来找到最佳的聚类数量，将黄泥水源头特征数据输入聚类算法，并进行聚类分析，每个聚类的结果将在后续步骤中用于决策分析，定义与决策目标相关的决策变量和约束条件，这些变量和约束条件基于黄泥水源头聚类特征数据中的指标和属性，基于决策目标、变量和约束条件，构建黄泥水溯源决策模型，可以采用优化模型、风险评估模型、决策树等方法进行建模，利用构建的决策模型进行黄泥水溯源决策分析作业，根据模型输出的结果，制定针对黄泥水源头的有效控制措施和管理策略。

本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：

步骤S11：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据，黄泥水多源监测数据包括泥土悬浮物浓度数据、黄泥水视频监控数据及黄泥水人工上报数据；

步骤S12：对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行时空关联性分析，生成黄泥水时空关联数据；

步骤S13：对黄泥水时空关联数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据。

本发明通过监测泥土悬浮物浓度数据，可以了解黄泥水的浓度变化情况，这有助于评估土壤侵蚀的严重程度，确定潜在的黄泥水源头区域，通过获取黄泥水视频监控数据，可以实时观察黄泥水的形成、流动和泛滥情况，这有助于确定黄泥水的扩散路径和速度，以及评估潜在的影响范围。黄泥水人工上报数据一方面反映了黄泥水事件信息，另一方面反映了公众对黄泥水事件的关注度和影响力，通过分析人工上报数据，既可以了解到一些未及时发现的黄泥水事件，还可以了解公众的态度、意见和需求，有助于制定合适的沟通和管理策略。通过对黄泥水监测数据与降雨数据进行时空关联性分析，可以揭示降雨事件和黄泥水的关系，这有助于了解降雨对黄泥水产生的影响程度，进一步预测黄泥水的发生性和趋势，时空关联性分析可以帮助发现黄泥水事件的特征模式，例如特定降雨条件下的黄泥水形成和扩散规律，这对于制定预警系统和采取防治措施具有重要意义，通过时空关联性分析，可以确定黄泥水的潜在源头区域。这有助于准确定位黄泥水的起源位置，有针对性地采取措施来减少黄泥水的产生和扩散。通过多源融合分析，将黄泥水监测数据、降雨数据和历史溯源数据综合起来，可以更全面地了解黄泥水事件的发生机制和演变趋势，这有助于制定有效的管理和防治策略，多源融合可以提高数据的准确性和可信度。通过将不同数据源的信息相互补充和印证，可以降低数据误差和不确定性，提高对黄泥水事件的认知水平，黄泥水多源融合分析数据可以为相关部门提供决策支持，基于综合分析的结果，可以制定更合理和精准的防治措施，提高黄泥水事件的预防和应对能力。

本实施例中，利用信息采集模块获取黄泥水多模态监测数据，信息采集模块包括传感器，视频监控以及通信设备等，其中通信设备的数据获取包括但不限于移动端、公众号、电话的人工信息上报，在获取黄泥水多模态监测数据中，可通过传感器监测和人工上报。传感器监测中，传感器包括SS传感器和视频监控。当SS监测值超过一定阈值时自动报警。类似，利用ai识别技术对河道视频监控进行ai识别，当识别到有黄泥水时，同样进行自动报警。在人工上报方面，上报来源包括公众上报和水行政部门巡查发现。人工上报可以通过电话、微信公众号或者移动端等上报黄泥水相关的信息，如发现时间、地点、现场描述等。通过公众号或者移动端可以上传照片、视频等现场音视频材料，帮助下步的溯源分析，通过连接气象站或其他气象数据来源来获取实时的降雨量、降雨强度等降雨数据。

对人工上报黄泥水事件分析的具体步骤为：以上报地点为中心，搜索周围1km范围内的ss测站及视频监控设备，若周围无相应设备，则直接启动下一步的范围初步界定。若存在相关的监测设备，则进行相应的监测数据分析，再根据结果判断是否存在误报。具体流程包括：1.获取当前（最近）的ss监测数据，若确实超标，则启动下步溯源流程。对于监控图像，虽无法提供准确的泥沙含量数值，但也可以为水务部门有经验的工作人员提供辅助决策。2.若当前（最近）时刻的值未超标，则查看近6h内的监测数据，看ss监测值是否有逐渐上涨的趋势，同样，对于视频监控，可以查看对比过去6h内的图像是否有出现变化的现象。若出现逐步上涨的趋势，只是数值还未达到黄泥水标准，则认为是黄泥水事件，进入下一步溯源流程。3.若既无超标也无上涨趋势，则查看范围内，河流的上一个监测站点。重复1.2.过程。4.若范围内的所有测站监测值均无超标及上涨趋势，则可以认定为误报，结束本次黄泥水溯源。

对ss测站监测数据超标分析的具体步骤为：以上报测站位置为中心，搜索周围1km范围内的ss监测站点和视频监控设备，调取相关监测数据进行综合分析。包括：1.分析当前测站近6h内的监测数据，看数据是否有逐步上涨的趋势。2.分析范围内测站的监测数据，同样看最近监测数据和历史数据是否超警或者是否有上涨趋势。3.分析周围视频监控最近时刻和历史时刻的图片，看是否存在黄泥水事件。根据上述分析结果判断当前报警是否为误报（监测值跳变等），若为误报则取消本次溯源，否则进入下步溯源处置。

对视频监控报警分析的具体步骤：以上报测站位置为中心，搜索周围1km范围内的ss监测站点和视频监控设备，调取相关监测数据进行综合分析。包括：1.分析当前测站近6h内的监控图片数据，看是否有黄泥水或者逐步变黄的趋势。2.分析周围视频监控最近时刻和历史时刻的图片，看是否存在黄泥水事件。3.分析范围内测站的监测数据，同样看最近监测数据和历史数据是否超警或者是否有上涨趋势。根据上述分析结果判断当前报警是否为误报（监测值跳变等），若为误报则取消本次溯源，否则进入下步溯源处置。

结合降雨的综合分析：在上述确认出现黄泥水事件的监测设备后，叠加实测降雨等值面，通过和监测设备做空间包含分析，可以快速判断设备是否在降雨落区内。1.若设备在降雨落区内，结合降雨量，及监测到的数值大小判断是否启动预警，若监测值仅稍微超标，且降雨等级为大雨及以上，则认定为道路冲刷导致的河水变黄，否则启动溯源。2.如设备不在降雨落区内，看河道是否出现大雨以上的降雨，若出现大雨及以上等级的降雨，则取消溯源，否则启动溯源。

本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：

步骤S21：获取河流水系数据；河流水系数据包括河流河段空间矢量数据及河流河段基本属性数据；

步骤S22：对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；

步骤S23：对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以获取水流空间相交数据；

步骤S24：利用潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式对水流空间相交数据进行路径权重计算，生成潜在黄泥水水流路径权重数据；

步骤S25：基于潜在黄泥水水流路径权重数据对水流路径相交数据进行空间拓扑连接，以生成潜在黄泥水缓冲区；

步骤S26：利用黄泥水水流路径权重数据对潜在黄泥水缓冲区进行空间叠加分析，以生成黄泥水河段数据。

本发明通过河流河段空间矢量数据提供了河流的空间几何形状和位置信息，可以确定河流的流向、长度、宽度等参数，为后续分析提供准确的空间框架，河流河段基本属性数据包括河流的重要属性，如水系编码、名称、流域面积等，这些信息对于确定河流的特性、地理背景和水文特征至关重要，通过从黄泥水多源融合分析数据中提取特征，可以捕捉黄泥水的关键特征信息，这包括泥土悬浮物的浓度分布、黄泥水的空间分布模式、河道的受影响程度等，提取特征数据可以将原始数据进行压缩，减少数据量和冗余信息，这有助于简化后续分析过程，并提高计算效率，通过空间相交分析，可以识别黄泥水多源融合特征数据与河流水系数据之间的空间关联关系，这有助于确定黄泥水与水流路径的交汇情况，从而揭示潜在的黄泥水传播路径，水流空间相交数据可以提供黄泥水与河流之间的空间边界信息，这有助于确定潜在黄泥水的限定区域，进一步缩小分析范围，提高分析的精度和准确性，通过利用计算公式，可以对水流空间相交数据中的路径频率进行估计，这有助于确定不同路径上出现潜在黄泥水的频率，指导后续分析和决策，路径权重数据提供了潜在黄泥水在不同水流路径上的相对重要性，这可以用于量化不同路径上黄泥水传输的性和影响程度，有助于优化黄泥水防治和管理措施的规划，通过空间拓扑连接，可以将潜在黄泥水水流路径相交数据进行有效地连接，形成连续的路径线，这有助于可视化和分析潜在黄泥水路径的流动性和连通性，通过连接路径数据，可以生成潜在黄泥水的缓冲区，这是一个空间区域，代表潜在黄泥水出现的范围，潜在黄泥水缓冲区的生成有助于识别潜在的风险区域和目标区域，提供预警和决策依据，通过空间叠加分析，将黄泥水水流路径权重数据与潜在黄泥水缓冲区相叠加，这有助于确定潜在黄泥水河段的范围，即出现黄泥水事件的区域，生成黄泥水河段数据可以帮助确定存在黄泥水污染的具体河段，这为进一步调查和采取污染治理措施提供了目标和方向。

本实施例中从选择的数据来源获取河流水系数据。这包括河流河段空间矢量数据和河流河段基本属性数据。空间矢量数据以矢量格式（如Shapefile）存储，用于表示河流的几何信息和拓扑关系。基本属性数据包括河流的一些关键属性，如长度、宽度、流域面积等，对获取的河流水系数据进行整理和清洗。确保数据的一致性、准确性和完整性。可以去除重复数据、修正错误，并进行必要的数据转换和标准化，获取多源黄泥水融合分析数据，包括来自不同传感器、设备或监测站点的黄泥水数据。确保数据的质量和完整性，针对黄泥水融合分析数据，进行特征提取操作。这包括统计特征、空间特征、频域特征等。使用适当的方法和算法提取与黄泥水特征相关的信息。根据提取的特征，生成黄泥水多源融合特征数据集。确保数据集包含与黄泥水特征有关的属性和指标，使用GIS工具或算法对黄泥水多源融合特征数据和河流水系数据进行空间相交分析。该分析可以识别出黄泥水特征数据中与河流水系有交集的区域，根据空间相交分析的结果，生成水流空间相交数据。该数据提供了黄泥水特征数据与河流水系之间的空间关系信息，根据研究需求和领域知识，确定潜在黄泥水水流路径相交频率的计算公式。该公式用于计算水流空间相交数据中不同路径的权重，应用所确定的计算公式，对水流空间相交数据中的每条路径进行权重计算。考虑路径相交的频率、路径长度以及其他相关因素，计算每个路径的权重值，将计算得到的路径权重与水流空间相交数据关联，生成潜在黄泥水水流路径权重数据集。确保数据集包含每个路径的权重信息，使用GIS工具或算法，对水流路径相交数据进行空间拓扑连接操作。将具有相似特征或相连关系的路径进行连接并形成一个连续的路径网络，基于空间拓扑连接的结果，生成潜在黄泥水缓冲区。缓冲区可以是河流周围的一定距离范围，用于表示潜在的黄泥水存在的区域，使用GIS工具或算法，将黄泥水水流路径权重数据与潜在黄泥水缓冲区数据进行空间叠加分析。这可以识别出黄泥水特征和潜在黄泥水缓冲区之间的重叠区域，根据空间叠加分析的结果，生成黄泥水河段数据。该数据表示那些与潜在黄泥水缓冲区重叠的河流河段，受到黄泥水的影响。

本实施例中，步骤S24中的潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式具体为：

步骤S24中的潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式具体为：

；

其中，为潜在黄泥水水流路径相交频率值，/>为第/>条黄泥水水流路径，/>为黄泥水水流路径的总数，/>为潜在黄泥水缓冲区长度，/>为河流长度，/>为第/>条黄泥水水流路径权重值，/>为第/>条黄泥水水流的流速，/>为第/>条黄泥水水流的流向，/>为第/>条黄泥水中的黄泥悬浮物的浓度，/>为第/>条黄泥水水流相交调整因子。

本发明通过表示对所有黄泥水水流路径进行求和。通过对路径进行求和，可以考虑所有路径的相交情况，而不仅仅是单个路径，计算了潜在黄泥水缓冲区长度c和河流长度λ的比值，这个比值可以用来调整缓冲区的长度，以适应具体的河流条件。通过考虑河流的长度，可以更好地理解潜在相交的频率，通过将权重与流速相除，可以考虑到不同路径的相对重要性。对于流速较快的路径，其相交的频率可能更高，通过计算了黄泥水水流路径的流向/>和流速/>的比值，通过将流向与流速相除，可以考虑到路径的方向性，具有相似方向且流速较大的路径可能更容易相交，通过将浓度与调整因子相除，可以考虑到黄泥悬浮物的浓度对相交频率的影响，浓度较高且调整因子较小的路径可能更容易相交，公式通过考虑路径的权重、流速、方向性和黄泥悬浮物浓度等因素，以及对足够多的路径进行求和和极限计算，来估计潜在黄泥水水流路径的相交频率，这样可以更准确的计算出黄泥水相交的概率，从而更好地进行相应的规划和管理。

本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：

步骤S31：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；

步骤S32：基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，获得生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S33：根据生产建设项目扰动图斑数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑数据剔除处理，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据。

本发明通过使用遥感技术、卫星影像或其他数据源获取扰动图斑数据，这些数据可以提供关于地表扰动的几何、地理和时序信息，获取与生产建设项目相关的数据，这些数据可以包括项目规划文件、工程设计文件、施工许可证等相关文件，以及公开的项目信息和报告，将扰动图斑数据与生产建设项目数据进行匹配和关联，这可以通过使用空间分析和属性匹配方法来实现，根据生产建设项目数据，筛选出与这些项目相关的扰动图斑数据，通过匹配项目的空间范围、时间周期、项目类型等信息，可以识别出与项目实施相关的扰动图斑，通过基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行筛选，可以准确识别出与项目实施相关的扰动图斑，从而将注意力集中在与生产建设项目直接相关的区域和特征上，生产建设项目扰动图斑数据可为项目影响评估提供关键数据，这些数据可以用于分析和评估项目对土地利用、生态系统、水资源、空气质量等环境因素的影响，以支持环境管理和决策制定，基于生产建设项目扰动图斑数据的空间范围和属性信息，将这些扰动图斑从总体扰动图斑数据中剔除，这样可以得到不受生产建设项目影响的扰动图斑数据，剔除处理后，得到的数据即为非生产建设项目扰动图斑数据，这些数据代表着除生产建设项目以外的扰动来源，如自然灾害、农业活动等，通过剔除生产建设项目扰动图斑数据，可得到其他非生产建设项目引起的扰动图斑数据，这些数据对于研究和分析不同扰动来源对环境和地表变化的影响具有重要意义，非生产建设项目扰动图斑数据可以用于环境保护、生态监测、自然资源管理等领域的研究和决策支持，这些数据为更全面的环境分析和规划提供了基础。

本实施例中，获取生产建设项目数据，使用地理信息系统（GIS）工具或数据库操作等方法，将生产建设项目数据与扰动图斑数据进行关联，确保数据关联的准确性和一致性，根据生产建设项目数据的属性和要求，定义筛选条件，例如，可以设定特定的项目类型、时间范围、空间范围等条件，基于定义的筛选条件，筛选与生产建设项目相关的扰动图斑数据，可以使用GIS工具进行空间查询、过滤和分析等操作，将符合条件的扰动图斑数据筛选出来，将筛选出的与生产建设项目相关的扰动图斑数据标识为生产建设项目扰动图斑数据，以便后续处理和分析，将生产建设项目扰动图斑数据与扰动图斑数据进行比较和匹配，基于空间位置和属性信息等，识别生产建设项目扰动图斑数据中存在的扰动图斑，根据识别出的生产建设项目扰动图斑数据，对原始扰动图斑数据进行剔除处理，可以通过数据过滤、删除或标记等方法将生产建设项目扰动图斑从数据集中移除，剔除处理后，剩余的扰动图斑数据即为非生产建设项目扰动图斑数据，这部分数据可以用于其他分析和研究目的。

本实施例中，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；

步骤S42：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单，生产建设项目溯源分析包括涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源；

步骤S43：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，非生产建设项目溯源分析包括涉河图斑溯源及排水分区溯源。

本发明通过特征融合，将黄泥水河段数据和历史黄泥水溯源数据进行整合，生成黄泥水溯源综合特征数据。这些综合特征数据包含了多个方面的关键特征，如河段范围、水质指标、溯源指标等，为后续分析和排查提供了全面的数据基础，通过将黄泥水溯源综合特征数据与生产建设项目数据进行比对与分析，可以识别出与黄泥水污染相关的生产建设项目。这样就能生成疑似黄泥水生产建设项目清单，列出存在黄泥水问题的项目，通过生产建设项目溯源分析，可以为下一步对疑似黄泥水生产建设项目进行深入调查和评估提供数据支撑。这包括涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源等。这样做可以确定项目的具体位置、溯源路径和潜在的黄泥水排放源，为进一步的处置和治理提供依据，通过对黄泥水溯源综合特征数据与非生产建设项目扰动图斑数据的分析，可以识别出与黄泥水污染有关的非生产建设项目。生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，列出潜在的非生产建设项目图斑，通过非生产建设项目溯源分析，可以为疑似黄泥水非生产建设项目进行进一步的调查和评估提供支撑。该分析包括涉河图斑溯源及排水分区溯源等。这样可以确定非生产建设项目图斑的具体位置、溯源路径和潜在的黄泥水影响源，为后续的管理和控制措施提供参考。

本实施例中，对黄泥水溯源异常区域数据进行溯源排查的具体流程为根据不同区域的数据条件及项目情况，可通过涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源等方法，找到疑似黄泥水事件源项目及图斑清单。清单可根据项目的建设类型、建设面积、监管等级、水土流失风险等级进行综合排序。对于扰动图斑，同样可根据图斑面积、土壤类型、水土流失风险等级等进行综合排序。先进行涉河项目溯源，若有结果则启动相应清单的溯源，之后进行排口溯源。若有结果则同步启动相应清单的溯源，之后进行排水分区溯源，若有结果则启动相应清单的溯源。

涉河项目溯源，是最直接的溯源方法，但主要对河流一定范围内的项目及图斑有效，对于远离河流的项目无效，流程如下，通过初步界定的河段，在最河段开始的位置按一定距离（如500m，可根据河流的大小，级别确定距离）作一个缓冲区，利用缓冲区和项目（防治责任范围或者项目点）空间相交关系得到所有涉河项目清单。

排口溯源，要求地下管网数据比较完备，通过黄泥水上报位置及初步确定的河段往河流查找附近的入河排水口，找到其中有黄泥水排出的排口，根据排口与项目的关联关系，找到与该排口关联的项目清单，其中，排口与项目的关联关系构建流程如下：1.判断项目是否关联排水口。一个项目存在多个排口。收集项目信息时尽量收集相应的排口信息。2.通过与排口关联的管线（含暗渠或明渠）信息，找到流经的多根管线，通过管线找到另一端连接的节点。可根据管径大小、流向、降比等信息为每个管线分配流量/流经性大小。3.再以当前节点为起点，按照上述方法，根据当前节点与其他管线的连接信息，找到下一个节点。4.重复上述过程，直到找到连接河道的入河排口，结束查找。完成项目与入河排口关联关系的建立，重复上述步骤一到步骤四，建立所有已关联排口的在建项目与入河排口的关联关系，当新增项目或者项目验收后更新关联关系信息。

排水分区溯源具体流程为，通过黄泥水上报位置及初步确定的河段，往河流查找排水分区，找到最后一个出现黄泥水的排水分区，根据上述构建的排水分区溯源空间关系模型，找到该分区关联的项目清单，其中，排水分区与项目或者图斑的关联关系构建流程如下，1.利用地形数据、河流水系数据构建排水分区，2.利用项目防治范围几何矢量或者图斑与排水分区多边形的相交关系，若项目没有防治责任范围，则利用排水分区多边形与项目经纬度点的包含关系，构建项目与排水分区的关联关系，其中一个项目或者图斑关联多个排水分区，3.当新增项目或者项目验收后更新关联关系信息。基于上述溯源排查方法，进行异常点定位，从而获取黄泥水溯源异常点。

本实施例中，步骤S42包括以下步骤：

步骤S421：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行涉河项目溯源，以生成涉河项目清单；

步骤S422：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排口溯源，获取排口溯源结果项目清单；

步骤S423：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排水分区溯源，生成排水分区溯源结果项目清单；

步骤S424：对涉河项目清单、排口溯源结果项目清单及排水分区溯源结果项目清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单。

本发明通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据进行比对与分析，可以确定在河道管理范围内导致黄泥水事件的项目，生成涉河项目清单，列出可能产生黄泥水事件的项目。通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据中的排口信息进行溯源分析，可以确定哪些项目存在与产生黄泥水的排口有关的情况，生成排口溯源结果项目清单，列出可能导致黄泥水的项目。通过对黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据中的排水分区信息进行溯源分析，可以确定哪些项目在黄泥水事件的排水分区中，生成排水分区溯源结果项目清单，列出在黄泥水事件排水分区的项目。通过对涉河项目清单、排口溯源结果项目清单及排水分区溯源结果项目清单的统计分析，可以综合考虑涉河情况、排口信息和排水分区的影响，从而生成疑似产生黄泥水事件的生产建设项目清单，列出可能与黄泥水有关的项目。

本实施例中，收集所需的黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据，使用地理信息系统（GIS）工具或数据库操作等方法，将黄泥水溯源综合特征数据和生产建设项目数据进行关联，确保数据关联的准确性和一致性，根据黄泥水溯源综合特征数据，对生产建设项目进行涉河项目溯源，可以基于空间位置关系和黄泥水特征数据的匹配，识别涉河项目是否存在，根据涉河项目溯源结果，将可能导致黄泥水事件的涉河项目的相关信息整理成清单形式，清单包括项目名称、位置、涉河程度等信息，以便后续分析和处理。基于黄泥水溯源综合特征数据，对生产建设项目进行排口溯源，根据排口溯源结果，整理生成排口溯源结果项目清单，该清单包括项目名称、排口位置、排放情况等信息，以便进一步的分析和处理。基于黄泥水溯源综合特征数据，对生产建设项目进行排水分区溯源，根据排水分区溯源结果，整理生成排水分区溯源结果项目清单，清单涉及不同排水分区的项目信息，以便后续的统计分析和处理。对综合清单进行统计分析，以识别出疑似黄泥水生产建设项目，可以使用数据分析工具对项目属性、位置、涉河程度等进行统计和筛选，根据统计分析的结果，将疑似黄泥水生产建设项目的相关信息整理成清单形式，清单包括项目名称、位置、责任单位等信息。

本实施例中，步骤S43包括以下步骤：

步骤S431：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行涉河图斑溯源，以生成涉河图斑清单；

步骤S432：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行排水分区溯源，以生成排水分区溯源结果图斑清单；

步骤S433：对涉河图斑清单及排水分区溯源结果图斑清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单。

本发明通过对黄泥水溯源综合特征数据和非生产建设项目扰动图斑数据进行溯源分析，可以确定在河道管理范围内可能导致黄泥水事件的图斑，这有助于识别潜在的黄泥水来源和受影响的河流区域。通过溯源分析的结果，生成涉河图斑清单，其中记录了与黄泥水问题相关的图斑的位置、面积、属性信息等，这有助于对问题区域进行更加准确的监测和管理。对涉河图斑清单和排水分区溯源结果图斑清单进行统计分析，可以获取各个区域的黄泥水溯源情况、涉河图斑数量、排水分区结果等统计信息，这有助于了解问题的分布情况和规模，为之后的溯源排查提供数据参考。

本实施例中，基于黄泥水溯源特征数据，识别非生产建设项目中与涉河有关的图斑，可以通过图斑位置和特征数据的匹配来实现，根据涉河图斑溯源结果，整理生成涉河图斑清单，清单可能包括图斑编号、位置、涉河程度等信息，以便后续分析和处理，基于黄泥水溯源特征数据，对非生产建设项目进行排水分区溯源，根据排水管道、污水处理设施等特征，划定不同的排水分区，根据排水分区溯源结果，整理生成排水分区溯源结果图斑清单，清单可能包括图斑编号、位置、排水分区等信息，以便后续的统计分析和处理，对综合清单进行统计分析，以识别出疑似黄泥水非生产建设项目的图斑，可以使用数据分析工具对图斑属性、位置、涉河程度等进行统计和筛选，根据统计分析的结果，整理生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑的清单，清单可能包括图斑编号、位置、涉河程度等信息。

本实施例中，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；

步骤S52：对黄泥水源头数据进行特征分析，从而生成黄泥水源头特征数据；

本发明通过对疑似黄泥水生产建设项目清单和疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，可以确定产生黄泥水的项目或图斑。这些项目或图斑涉及土地改造、采矿、建筑施工等活动。通过溯源排查，可以获得黄泥水的源头数据，即产生黄泥水的相关项目和图斑的信息，通过对黄泥水源头数据进行特征分析，可以深入了解黄泥水的特征。这包括分析黄泥水的成分、黄泥水含泥沙量、产生原因、物理特性等。通过特征分析，可以获得黄泥水源头的特征数据，即关于黄泥水性质和特点的详细信息。

本实施例中，根据清单中提供的信息，确定需要进行溯源排查的区域范围，这可以是特定的地理区域、河流流域或其他相关水体的周边区域，根据排查范围，进行实地调查以确认疑似黄泥水项目或图斑的存在，这包括对工地、施工现场、排水系统等进行检查，并记录相关观察结果，将实地调查得到的观察结果与清单中的信息进行核实比对，确认疑似黄泥水项目或图斑的真实性，需要确保清单以及观察结果的准确性和一致性，记录确认的黄泥水源头数据，包括项目名称、位置、涉及的区域范围等，这些数据将作为后续的特征分析的基础，针对每个黄泥水源头项目，提取与黄泥水特征相关的数据，这可能包括黄泥水的化学成分、悬浮固体、溶解物质、氧化还原电位等特征，对提取的特征数据进行统计和分析，以揭示黄泥水源头的共性特征和规律，可以使用统计分析方法、数据可视化等工具进行分析，根据分析结果，整理生成黄泥水源头特征数据，这些数据包括各个黄泥水源头项目的特征属性，可以用于后续的溯源和监测工作。

本实施例中，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，以生成黄泥水源头特征聚类结果集；

步骤S62：对黄泥水源头特征聚类结果集进行相似聚类计算，生成黄泥水源头聚类特征数据；

步骤S63：利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，生成黄泥水源头决策数据；

步骤S64：对黄泥水源头决策数据进行膨胀卷积，生成黄泥水源头决策网络；

步骤S65：对黄泥水源头决策网络进行数据挖掘建模，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过聚类分析，可以将具有相似特征的黄泥水源头进行分类，形成聚类结果集，这样可以将源头数据进行分类整理，便于后续的分析和处理，聚类分析可以帮助发现与其他源头明显不同的异常源头，通过识别这些异常源头，可以更加重点地进行监控和控制，以减少黄泥水的排放和环境污染，通过相似聚类计算，可以进一步提取和总结每个聚类群体的共同特征，这些聚类特征数据可以用于分析黄泥水源头的共性和特点，为后续的决策优化提供依据，利用黄泥水源头的聚类特征数据，可以对排放源头进行决策优化，通过分析不同聚类群体的特点和影响因素，可以制定相应的监管措施、改善建议或治理方案，以减少黄泥水的产生和排放，通过膨胀卷积操作，可以将黄泥水源头的决策数据进行整合和合并，形成黄泥水源头决策网络，这样可以更好地理解和解释不同决策之间的关联和影响，为后续的数据挖掘建模提供更丰富的信息基础，通过对黄泥水源头决策网络进行数据挖掘建模，可以构建黄泥水溯源决策模型，这个模型可以用于分析不同决策选项的影响和结果，并为决策者提供支持和指导，以优化黄泥水溯源决策分析作业，减少污染源头和环境污染的风险。

本实施例中，应用选定的聚类算法对特征数据进行聚类分析，将源头项目根据它们的特征相似程度划分为不同的聚类簇，根据聚类分析得到的聚类簇，生成黄泥水源头特征聚类结果集，该结果集将源头项目按照它们的聚类簇归类，提供进一步分析和处理的基础，据聚类簇之间的相似性，进行相似聚类计算，考虑聚类簇之间的特征相似程度，将相似的聚类簇合并为更大的聚类簇，或根据需要划分为更小的簇，根据相似聚类计算的结果，生成黄泥水源头聚类特征数据，这些数据包括聚类簇的特征属性，可以用于后续的决策优化，根据需求和目标，选择合适的决策优化方法，这可以是规划算法、优化算法、决策树等手段，应用选择的方法对黄泥水源头聚类特征数据进行优化，根据指定的目标函数和约束条件，得到优化后的决策结果，根据决策优化的结果生成黄泥水源头决策数据，这些数据包含了决策优化的方案及其相关属性，可用于后续的处理和分析，选择合适的膨胀卷积方法，如膨胀卷积神经网络（DCNN）或其他适用的方法，应用选择的膨胀卷积方法对黄泥水源头决策数据进行处理，这可以是将决策数据转换为网络结构，配置卷积层、池化层和全连接层等，根据膨胀卷积的处理结果，生成黄泥水源头决策网络，该网络将具备提取和处理决策数据的能力，用于后续的数据挖掘和建模，根据任务需求和数据特点，选择适合的数据挖掘方法，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等，应用选择的数据挖掘方法对黄泥水源头决策网络进行建模，根据给定的训练集和验证集，训练模型并进行验证和优化，根据数据挖掘的结果，构建黄泥水溯源决策模型，该模型能够对黄泥水溯源决策进行分析和预测，在实践中提供决策支持。

在本实施例中，提供一种城市水土流失黄泥水事件溯源系统，包括：

信息采集模块，获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

疑似黄泥水河段范围分析模块，获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据。

扰动图斑筛选模块，获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

溯源分析模块，对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

黄泥水源头特征分析模块，对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

决策模型模块，对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

本发明通过信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据以及历史黄泥水溯源数据：这些数据提供了关于黄泥水源的监测信息、气象数据和过去的溯源记录，为后续分析和决策提供了必要的基础数据，利用疑似黄泥水河段范围分析模块获取河流水系数据，获取河流水系数据，通过对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，并与河流水系数据进行空间相交分析，可以确定疑似受黄泥水影响的河段范围，通过扰动图斑筛选模块获取扰动图斑数据及生产建设项目数据，扰动图斑数据提供了土地利用和覆盖变化的信息，生产建设项目数据提供了有关项目的位置和属性信息，通过筛选出与生产建设项目相关的扰动图斑数据，可以识别出可能与黄泥水源头相关的非生产建设项目，溯源分析模块将黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，可以获得更具综合性的黄泥水溯源特征数据，包括空间位置、监测数据等，通过对黄泥水溯源综合特征数据与生产建设项目数据以及非生产建设项目扰动图斑数据进行分析，可以识别出疑似与黄泥水源头相关的生产建设项目和非生产建设项目，黄泥水源头特征分析模块对疑似黄泥水生产建设项目清单和非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，获得黄泥水源头数据，然后对这些数据进行特征分析，提取关键特征，可以深入了解黄泥水源头的性质、影响因素等信息，决策模型模块通过聚类分析可以将黄泥水源头划分为不同的类别或群体，帮助进一步理解源头的异质性和特点，基于黄泥水源头的聚类特征数据，可以优化决策并制定相应的治理措施和策略，以减少黄泥水排放和环境污染，利用黄泥水源头的特征数据和决策优化结果，可以构建黄泥水溯源决策模型，为决策分析提供支持，该模型可以帮助决策者在不同情景下进行决策评估和预测，以减少黄泥水的影响和风险。

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。

应当理解的是，虽然在这里使用了术语“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。

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 (9)

1.一种城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

步骤S2：获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；步骤S2的具体步骤为：

步骤S21：获取河流水系数据；河流水系数据包括河流河段空间矢量数据及河流河段基本属性数据；

步骤S22：对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；

步骤S23：对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以获取水流空间相交数据；

步骤S24：利用潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式对水流空间相交数据进行路径权重计算，生成潜在黄泥水水流路径权重数据；

步骤S25：基于潜在黄泥水水流路径权重数据对水流路径相交数据进行空间拓扑连接，以生成潜在黄泥水缓冲区；

步骤S26：利用黄泥水水流路径权重数据对潜在黄泥水缓冲区进行空间叠加分析，以生成黄泥水河段数据；

其中，步骤S24中的潜在黄泥水水流路径相交频率计算公式具体为：

；

其中，为潜在黄泥水水流路径相交频率值，/>为第/>条黄泥水水流路径，/>为黄泥水水流路径的总数，/>为潜在黄泥水缓冲区长度，/>为河流长度，/>为第/>条黄泥水水流路径权重值，为第/>条黄泥水水流的流速，/>为第/>条黄泥水水流的流向，/>为第/>条黄泥水中的黄泥悬浮物的浓度，/>为第/>条黄泥水水流相交调整因子；

步骤S3：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S4：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

步骤S5：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

步骤S6：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

2.根据权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，信息采集模块包括泥土悬浮物传感器、黄泥水视频监控以及移动设备，步骤S1的具体步骤为：

步骤S11：利用信息采集模块获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据，黄泥水多源监测数据包括泥土悬浮物浓度数据、黄泥水视频监控数据及黄泥水人工上报数据；

步骤S12：对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行时空关联性分析，生成黄泥水时空关联数据；

步骤S13：对黄泥水时空关联数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据。

3.根据权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：

步骤S31：获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；

步骤S32：基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，获得生产建设项目扰动图斑数据；

步骤S33：根据生产建设项目扰动图斑数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑数据剔除处理，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据。

4.根据权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：

步骤S41：对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；

步骤S42：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单，生产建设项目溯源分析包括涉河项目溯源、排口溯源及排水分区溯源；

步骤S43：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单，非生产建设项目溯源分析包括涉河图斑溯源及排水分区溯源。

5.根据权利要求4所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S42的具体步骤为：

步骤S421：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行涉河项目溯源，以生成涉河项目清单；

步骤S422：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排口溯源，获取排口溯源结果项目清单；

步骤S423：对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行排水分区溯源，生成排水分区溯源结果项目清单；

步骤S424：对涉河项目清单、排口溯源结果项目清单及排水分区溯源结果项目清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单。

6.根据权利要求4所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S43的具体步骤为：

步骤S431：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行涉河图斑溯源，以生成涉河图斑清单；

步骤S432：对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行排水分区溯源，以生成排水分区溯源结果图斑清单；

步骤S433：对涉河图斑清单及排水分区溯源结果图斑清单进行统计分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单。

7.根据权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：

步骤S51：对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；

步骤S52：对黄泥水源头数据进行特征分析，从而生成黄泥水源头特征数据。

8.根据权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：

步骤S61：对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，以生成黄泥水源头特征聚类结果集；

步骤S62：对黄泥水源头特征聚类结果集进行相似聚类计算，生成黄泥水源头聚类特征数据；

步骤S63：利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，生成黄泥水源头决策数据；

步骤S64：对黄泥水源头决策数据进行膨胀卷积，生成黄泥水源头决策网络；

步骤S65：对黄泥水源头决策网络进行数据挖掘建模，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。

9.一种城市水土流失黄泥水事件溯源系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的城市水土流失黄泥水事件溯源方法，包括：

信息采集模块，获取黄泥水多源监测数据、降雨数据及历史黄泥水溯源数据；对黄泥水多源监测数据及降雨数据进行多源融合分析，以生成黄泥水多源融合分析数据；

疑似黄泥水河段范围分析模块，获取河流水系数据；对黄泥水多源融合分析数据进行特征提取，生成黄泥水多源融合特征数据；对黄泥水多源融合特征数据及河流水系数据进行空间相交分析，以生成黄泥水河段数据；

扰动图斑筛选模块，获取扰动图斑数据及生产建设项目数据；基于生产建设项目数据对扰动图斑数据进行生产建设项目扰动图斑筛选，从而得到非生产建设项目扰动图斑数据；

溯源分析模块，对黄泥水河段数据及历史黄泥水溯源数据进行特征融合，生成黄泥水溯源综合特征数据；对黄泥水溯源综合特征数据及生产建设项目数据进行生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水生产建设项目清单；对黄泥水溯源综合特征数据及非生产建设项目扰动图斑数据进行非生产建设项目溯源分析，以生成疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单；

黄泥水源头特征分析模块，对疑似黄泥水生产建设项目清单及疑似黄泥水非生产建设项目图斑清单进行溯源排查，从而获得黄泥水源头数据；对黄泥水源头数据进行特征分析，生成黄泥水源头特征数据；

决策模型模块，对黄泥水源头特征数据进行聚类分析，生成黄泥水源头聚类特征数据，利用黄泥水源头聚类特征数据进行决策优化，构建黄泥水溯源决策模型，以执行黄泥水溯源决策分析作业。