CN117520718B - 一种感潮河流水文数据的处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水文数据处理技术领域，尤其涉及一种感潮河流水文数据的处理方法及系统。所述方法包括以下步骤：对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据。本发明提供了准确的感潮河流水文数据，并生成水文数据分析报告，为感潮河流的管理和保护提供重要支持。

Description

一种感潮河流水文数据的处理方法及系统

技术领域

本发明涉及水文数据处理技术领域，尤其涉及一种感潮河流水文数据的处理方法及系统。

背景技术

感潮河段是指流量和水位受到潮汐影响的河段。感潮河段的水流特征与一般河流中单向水流不同，河流自然流态在潮水涨、落的影响下，顺逆变化，给河流流量的测验带来很大的影响。感潮河段受到潮流、径流及风浪的相互作用，水流多变，流态非常复杂，使得在测验仪器、测验方法和资料分析方面，要比无潮河流困难的多。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种感潮河流水文数据的处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种感潮河流水文数据的处理方法，包括以下步骤：

步骤S1：对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

步骤S2：对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

步骤S3：对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

步骤S4：根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

步骤S5：根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

本发明通过收集实时感潮河流水文数据的过程能够提供准确的潮位、潮流和河流浊度数据，这些数据是进行感潮河流水文分析和预测的基础。通过实时数据收集，可以实现对感潮河流的实时监测和跟踪，为后续处理步骤提供准确和全面的数据基础。通过合理性校验潮位数据可以排除异常数据和噪声，提高数据的可靠性和准确性。利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，可以填补因数据缺失或不完整而导致的潮位数据缺失问题，获取完整的重构潮位数据。这些补充的数据对于感潮河流的水文分析和预测具有重要意义，可以提供更准确的潮位变化趋势和周期性信息。通过河槽形状检测可以提供感潮河流的河槽几何信息，包括深度、宽度等参数，为后续的潮流模拟计算提供准确的输入数据。通过对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，可以获得感潮河流各个断面的流量分布情况，这对于水力特性分析和水资源管理具有重要意义。通过获取感潮河流断面流量场数据，可以为水文模型的建立和水文预测提供基础。通过河流浊度数据反演含沙量，可以获得感潮河流的水质信息，特别是含沙量的时空分布情况。断面平均含沙量时序数据的获取可以提供河流悬移质输移过程的变化规律，对于河流的水沙关系研究和水质评估具有重要意义。根据重构的潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据，可以计算感潮河流的悬移质含沙量，进而得到悬浮质浓度分布场数据。这些数据对于了解感潮河流的水质状况、河流输沙特征以及悬浮质的分布规律具有重要意义。通过生成感潮河流水文数据分析报告，可以对感潮河流进行综合评估和分析，为水资源管理、环境保护等决策提供科学依据。综上所述，本发明通过实时数据收集、数据处理和分析，提供了准确的感潮河流水文数据，并生成了水文数据分析报告。本发明能够完善潮位信息、分析水力特性、评估水质状况和提供决策依据，为感潮河流的管理和保护提供重要支持。

优选地，本发明还提供了一种感潮河流水文数据的处理系统，用于执行如上所述的感潮河流水文数据的处理方法，该感潮河流水文数据的处理系统包括：

实时水文数据收集模块，用于对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

潮位数据修复模块，用于对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

断面流量模拟计算模块，用于对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

水平整体含沙量反演模块，用于根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

数据分析报告生成模块，用于根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

本发明通过实时收集感潮河流水文数据，包括潮位数据、潮流数据和河流浊度数据。提供实时数据作为后续处理模块的输入，确保数据的及时性和准确性。通过对潮位数据进行合理性校验，确保数据的可靠性。利用自适应卡尔曼预测模型对潮位数据进行差值补档，获取重构潮位数据。修复后的潮位数据提供准确的基准信息，用于后续模块的数据处理和分析。通过对感潮河流进行河槽形状检测，获取感潮河流河槽数据。根据感潮河流河槽数据进行断面流量模拟计算，得到感潮河流断面流量场数据。感潮河流断面流量场数据提供准确的流量分布信息，有助于水资源管理和工程规划。通过根据河流浊度数据进行水平整体含沙量反演，获得断面平均含沙量时序数据。提供断面平均含沙量时序数据，有助于了解感潮河流的悬移质含沙量变化趋势，为水质评估和河流生态环境保护提供依据。通过利用重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据和断面平均含沙量时序数据进行悬移质含沙量计算。根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据和悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。生成的数据分析报告提供了综合的感潮河流水文信息，有助于水资源管理决策、工程设计和环境评估等方面的需求。通过以上每个模块的有益效果，感潮河流水文数据处理系统能够提供准确、全面的感潮河流水文数据分析结果，为水资源管理、工程规划和环境保护等领域提供可靠的决策支持。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了一实施例的感潮河流水文数据的处理方法的步骤流程示意图。

图2示出了一实施例的步骤S2的详细步骤流程示意图。

图3示出了一实施例的步骤S27的详细步骤流程示意图。

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。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种感潮河流水文数据的处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

具体地，例如，可以在感潮河流的关键位置或站点设置潮位观测设备，如潮位计或浮标。使用自动数据采集系统或传感器，以预定的时间间隔记录潮位数据。将潮位数据保存在数据存储设备中，如数据库或文件。在感潮河流的关键位置或断面设置潮流观测设备，如流速仪或流速计。使用自动数据采集系统或传感器，以预定的时间间隔记录潮流数据。将潮流数据保存在数据存储设备中，如数据库或文件。在感潮河流的上、中、下游各河段的关键位置或断面设置多垂线河流浊度观测设备，如浊度计或悬浮物传感器。使用自动数据采集系统或传感器，以预定的时间间隔记录河流浊度数据。将河流浊度数据保存在数据存储设备中，如数据库或文件。

步骤S2：对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

具体地，例如，可以对收集到的实时潮位数据进行质控，包括去除异常值和修复缺失值。可以使用统计方法（如3σ原则）或专业知识进行异常值的检测和剔除。对于缺失值，可以使用插值方法（如线性插值、样条插值）进行填补。对经过合理性校验的潮位数据进行处理，提取第一潮位过程线数据。可以通过分析潮位数据的周期性和波动性，识别出第一潮位过程线的起伏特征。可以使用Excel或Python中的数据处理库进行数据分析和特征提取。构建自适应卡尔曼预测模型。自适应卡尔曼预测模型是一种递归滤波算法，可用于预测时间序列数据中的缺失值或未来值。可以使用Python中的卡尔曼滤波库（如pykalman）进行模型构建和预测。基于构建的自适应卡尔曼预测模型，对第一潮位过程线数据进行差值补档，以获取重构潮位数据。自适应卡尔曼预测模型可以根据已有的观测数据和模型的状态估计，预测缺失值或未来值，从而填补第二潮位过程线中的缺失值。可以使用Python中的卡尔曼滤波库进行数据预测和补档。

步骤S3：对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

具体地，例如，可以使用遥感影像或激光雷达数据获取感潮河流的河槽信息。可采用数字高程模型（DEM）数据进行河槽形状的提取。利用地理信息系统（GIS）软件，如ArcGIS或QGIS，进行河槽提取和分析。基于河槽形状检测结果，提取感潮河流的河槽数据，如河道宽度、深度、横断面形状等。可通过GIS软件进行河槽数据的测量和分析。

步骤S4：根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

具体地，例如，可以基于感潮河流的河流浊度数据和相关的水质参数，进行水平整体含沙量的反演。可采用经验公式或水质模型进行含沙量的估算，如Einstein-Brown模型或虚拟物质法。可使用专业的水文水质模型软件，如HSPF或CE-QUAL-W2，进行含沙量反演计算。基于水平整体含沙量反演结果，计算感潮河流断面的平均含沙量时序数据。将反演得到的水平整体含沙量与感潮河流断面的横截面积进行计算，得到平均含沙量。

步骤S5：根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

具体地，例如，可以基于重构的潮位数据、感潮河流断面流量场数据和断面平均含沙量时序数据，计算悬移质含沙量。可使用悬移质输移公式，如爱德华兹公式或爱奥瓦公式，进行含沙量计算。可使用专业的水动力模型软件，如Delft3D或MIKE模型，进行含沙量计算和模拟。基于悬移质含沙量计算结果，得到感潮河流的悬浮质浓度分布场数据。可以使用插值方法，如克里金插值或反距离加权插值，对离散的含沙量数据进行空间插值，得到连续的浓度分布场数据。可使用GIS软件或专业的水文模型软件进行插值和分析。基于重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据和悬浮质浓度分布场数据，生成感潮河流的水文数据分析报告。报告可以包括潮位变化与流量关系分析、含沙量变化与流量关系分析、悬浮质浓度分布分析、水文特征描述等内容。可使用报告撰写工具，如Microsoft Word或LaTeX，进行报告的编写和格式化。

本发明通过收集实时感潮河流水文数据的过程能够提供准确的潮位、潮流和河流浊度数据，这些数据是进行感潮河流水文分析和预测的基础。通过实时数据收集，可以实现对感潮河流的实时监测和跟踪，为后续处理步骤提供准确和全面的数据基础。通过合理性校验潮位数据可以排除异常数据和噪声，提高数据的可靠性和准确性。利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，可以填补因数据缺失或不完整而导致的潮位数据缺失问题，获取完整的重构潮位数据。这些补充的数据对于感潮河流的水文分析和预测具有重要意义，可以提供更准确的潮位变化趋势和周期性信息。通过河槽形状检测可以提供感潮河流的河槽几何信息，包括深度、宽度等参数，为后续的潮流模拟计算提供准确的输入数据。通过对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，可以获得感潮河流各个断面的流量分布情况，这对于水力特性分析和水资源管理具有重要意义。通过获取感潮河流断面流量场数据，可以为水文模型的建立和水文预测提供基础。通过河流浊度数据反演含沙量，可以获得感潮河流的水质信息，特别是含沙量的时空分布情况。断面平均含沙量时序数据的获取可以提供河流悬移质输移过程的变化规律，对于河流的水沙关系研究和水质评估具有重要意义。根据重构的潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据，可以计算感潮河流的悬移质含沙量，进而得到悬浮质浓度分布场数据。这些数据对于了解感潮河流的水质状况、河流输沙特征以及悬浮质的分布规律具有重要意义。通过生成感潮河流水文数据分析报告，可以对感潮河流进行综合评估和分析，为水资源管理、环境保护等决策提供科学依据。综上所述，本发明提供了准确的数据、完善潮位信息、分析水力特性、评估水质状况和提供决策依据，为感潮河流的管理和保护提供重要支持。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取感潮河流位置数据，其中感潮河流位置数据包括感潮河流上游点位置数据、感潮河流中游点位置数据以及感潮河流下游点位置数据；

具体地，例如，可以使用GPS测量或地理信息系统（GIS）工具，在感潮河流上游选择代表性的点位进行测量，记录其经纬度坐标作为感潮河流上游点位置数据。同样使用GPS测量或GIS工具，在感潮河流中游选择代表性的点位进行测量，记录其经纬度坐标作为感潮河流中游点位置数据。继续使用GPS测量或GIS工具，在感潮河流下游选择代表性的点位进行测量，记录其经纬度坐标作为感潮河流下游点位置数据。

步骤S12：根据感潮河流位置数据对感潮河流进行水文传感器网格规划，从而获取水文传感器网格规划数据；

具体地，例如，可以根据感潮河流的长度、宽度以及监测需求，选择适当的网格规划方法。常见的方法包括等距离离散法、网格密度自适应法等。根据选择的网格规划方法，将感潮河流划分为一系列网格单元。可以使用GIS软件或编程工具进行网格划分，确保每个网格单元的大小和形状合适。对每个网格单元进行编号，并记录每个网格单元的位置信息（经纬度坐标）和其他必要的属性，如网格大小、形状等。这些数据组成了水文传感器网格规划数据。

步骤S13：根据水文传感器网格规划数据利用无人机对感潮河流进行水文传感器空投布置，从而获取水文传感器定位数据；

具体地，例如，可以根据感潮河流的长度和宽度，设计无人机的航行路径。路径规划可以采用遗传算法、最优控制算法等方法，考虑到感潮河流的各个部分都能被有效覆盖到。根据水文传感器网格规划数据和无人机的航行路径，制定水文传感器的布置策略。策略可以考虑在每个网格单元中选择一个合适的位置进行传感器的空投布置。在无人机航行过程中，根据布置策略，在每个目标位置进行传感器的空投布置。无人机可以搭载自动释放机构，通过触发机制将传感器投放到目标位置。在传感器布置完成后，记录每个传感器的位置信息（经纬度坐标），这些数据组成了水文传感器的定位数据。

步骤S14：根据水文传感器定位数据利用物联网技术对每个水文传感器进行编码识别设置，从而获取水文传感器编码数据；

具体地，例如，可以选择适合的物联网技术，例如无线传感网络（WSN）、LoRaWAN（低功耗广域网）、NB-IoT（窄带物联网）等，用于对水文传感器进行编码识别和设置。将每个水文传感器与物联网通信模块进行配对，并为其分配唯一的编码。可以通过物联网平台或编程工具对水文传感器进行编码设置，确保每个传感器都有独特的标识。对于H-ADCP（水文声学多垂线水流仪）设备，根据其创新的功能和特性进行设置。针对水文传感器中的多垂线在线悬浮物（OBS）传感器，根据其特性和监测需求，对每个传感器进行适当的参数设置，如灵敏度、采样频率等。记录每个水文传感器的编码数据，包括传感器编号、位置信息、所属网格单元以及多垂线在线OBS设置参数等。这些数据组成了水文传感器编码数据。

步骤S15：根据水文传感器编码数据利用水文传感器对感潮河流进行实时水文数据收集，将采集到的数据使用预设的存储模板进行存储并上传至预设的水文传感器网关，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据。

具体地，例如，可以采用物联网技术，结合压力传感器、H-ADCP和浊度传感器等水文传感器，以实现实时潮位、潮流和河流浊度数据的采集。根据水文传感器编码数据，确定每个传感器的位置，并将压力传感器、H-ADCP和浊度传感器等安装在感潮河流的合适位置。确保传感器与水体充分接触并能够准确测量水文数据。每个水文传感器根据预设的采集策略，定期进行潮位、潮流和河流浊度数据的测量，并将数据保存在传感器内部存储器中。将各传感器中存储的实时感潮河流水文数据按照预设的存储模板进行存储。可以使用数据库或文件系统进行存储。同时，根据预设的上传策略，通过物联网通信模块将数据上传至预设的水文传感器网关。水文传感器网关接收并整合上传的数据，将潮位、潮流和河流浊度数据进行关联和组合，形成实时感潮河流水文数据集。利用物联网平台或API，用户可以实时查看、分析和处理实时感潮河流水文数据。潮位数据可以用于潮汐预测和海洋气象研究；潮流数据可以用于水动力学建模和水资源管理；河流浊度数据可以用于水质监测和环境评估。

本发明通过获取感潮河流位置数据，可以准确了解感潮河流的地理分布情况，包括上游、中游和下游的位置信息。感潮河流位置数据的获取可以确定感潮河流的空间分布，有助于后续步骤的水文传感器网格规划和布置。准确的位置数据为水文传感器的布置提供基础，确保覆盖感潮河流的各个关键位置。通过水文传感器网格规划可以确定合理的水文传感器布置方案，使得感潮河流的不同区域都能得到充分的覆盖。通过合理规划网格，可以最大程度地获取感潮河流的水文数据，为后续的数据收集和分析提供均衡和全面的基础。通过无人机的空投布置，可以高效地将水文传感器部署到感潮河流的关键位置。无人机的灵活性和快速性能确保了传感器的准确布置，提供了高密度、高精度的水文传感器定位数据，为实时数据收集奠定基础。通过对水文传感器进行编码识别设置可以确保每个传感器的唯一标识，并与其位置数据关联。编码识别设置有助于准确地识别和管理水文传感器，避免数据混淆和错误，提高数据的可靠性和可追溯性。通过水文传感器的实时数据收集，可以获取潮位数据、潮流数据和河流浊度数据等关键指标，为感潮河流的监测、预测和管理提供准确的数据基础。实时感潮河流水文数据对于洪水预警、水资源管理和生态环境保护等方面具有重要意义。本发明确保了传感器的合理布置、数据的准确性和及时性。

优选地，步骤S12包括以下步骤：

步骤S121：获取感潮河流卫星影像数据；对感潮河流卫星影像数据进行感潮河流区域识别，从而获取河流走向线数据；

具体地，例如，可以选择合适的卫星影像数据源，如卫星遥感图像提供商或开放的地理信息数据平台。可以使用合适的数据获取工具或接口，如API或数据下载服务，从选择的数据源中获取感潮河流区域的卫星影像数据。可以根据地理位置、日期范围等参数进行数据筛选和下载。可以对获取的卫星影像数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以提高影像质量和准确性。利用图像处理和分析技术，如图像分类、目标检测或机器学习算法，对卫星影像数据进行感潮河流区域的识别和提取。可以使用基于特征提取和分类器的方法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型（如卷积神经网络）来识别河流区域。根据感潮河流区域的识别结果，采用图像处理和分析技术，如边缘检测、曲线拟合或骨架提取算法，从卫星影像中提取河流走向线数据。这些技术可以根据河流的明显特征，如颜色、纹理或形状进行河流走向线的提取和追踪。

步骤S122：对感潮河流进行无人机低空摄影，从而获取感潮河流表面模型；

具体地，例如，可以选择适合的无人机平台，并进行相关设置，如航线规划、相机参数设置等。确保无人机的飞行高度和航线布局能够覆盖感潮河流的区域。根据事先制定的飞行计划，将无人机携带的相机设备安装并起飞，执行低空飞行任务。飞行过程中，相机设备会连续拍摄感潮河流区域的图像。将无人机拍摄的图像进行预处理，包括图像校正、图像融合等。可以使用图像处理软件或无人机飞行平台提供的相关工具进行图像处理。利用计算机视觉和摄影测量技术，对预处理后的图像进行特征匹配和三维重建。这可以通过结构从运动（Structure from Motion, SFM）算法或视觉立体匹配（Stereo Vision）算法来实现。这些算法可以从多个图像中提取特征点，并通过三维重建方法生成感潮河流的表面模型。根据三维重建的结果，使用三角网格生成算法将特征点连接成三角形网格，形成感潮河流的表面模型。常用的算法包括德劳内三角剖分（Delaunay Triangulation）或最小二乘法等。

步骤S123：对感潮河流表面模型进行地形信息识别，从而获取河床高程数据集；

具体地，例如，可以利用地形分析和处理方法，对感潮河流的表面模型进行地形信息的识别。通过计算每个三角形网格的坡度，得到地形的倾斜度信息。根据表面模型的三维坐标信息，计算每个点的高程值，形成河床高程数据集。结合水文模型和地形数据，模拟感潮河流的水流过程，从而获取水流速度和液面高度等信息。根据地形信息识别的结果，提取感潮河流的河床高程数据，并将其整合为数据集或地理信息系统（GIS）格式，以便后续的水文分析和地理空间分析。

步骤S124：对河流走向线数据与河床高程数据集进行三维河道重构，从而获取三维感潮河道模型；

具体地，例如，可以将河流走向线数据与河床高程数据集进行对齐，确保两者的空间参考一致，可以使用地理信息系统（GIS）软件进行数据对齐和处理。使用三维建模软件或地形分析工具对河流走向线数据和河床高程数据进行三维河道重构。利用插值算法或曲面拟合方法，将河流走向线数据和河床高程数据集拟合成一个平滑的三维曲面，形成感潮河道模型。对生成的三维感潮河道模型进行质量控制和校正，检查模型的几何精度和一致性。可以通过与实地测量数据对比或专家评估来验证模型的准确性。

步骤S125：根据感潮河流上游点位置数据、感潮河流中游点位置数据以及感潮河流下游点位置数据对感潮河流上、中、下游分别进行多波束声呐探测，从而获取对应的河床地形数据；

具体地，例如，可以根据感潮河流的上游、中游和下游位置数据，选择适当的探测点位。点位应覆盖感潮河流的不同河段和水深范围。根据探测点位的水深范围和水下环境条件，设置多波束声呐的参数，包括发射频率、接收阵元数量、角度范围等。这些参数可以根据声纳厂商提供的技术规格或经验进行设置。将多波束声呐设备安装在船只或浮标上，按照预定的点位顺序进行航行，同时记录声纳数据。多波束声呐设备将发射和接收多个声束，测量水下地形的反射信号。对多波束声呐采集到的数据进行处理和解析，以获取河床地形数据。根据多波束声呐的接收阵元数据，利用声纳成像算法将多个声束的接收数据合成为一幅高分辨率的声纳图像。在多波束声呐中，常用的算法包括波束形成（beamforming）、波束投影（beamforming），以及后续的图像处理算法，如图像滤波、去噪等。

步骤S126：获取历史感潮水文观测数据；根据历史感潮水文观测数据对感潮河流进行水深变化规律分析，从而获取感潮河流水深变化数据；

具体地，例如，可以收集历史感潮水文观测数据，包括感潮河流的水深、流量、潮汐变化等数据。这些数据可以来自于水文观测站、实地测量、卫星遥感等。根据历史感潮水文观测数据，通过统计分析、时间序列分析等方法，研究感潮河流的水深变化规律。常用的分析方法包括：趋势分析：利用回归分析等方法，分析水深随时间的变化趋势，以确定感潮河流的长期水深变化趋势。周期性分析：通过傅里叶分析、小波分析等方法，研究感潮河流的周期性水深变化，如潮汐变化等。突变分析：检测和分析感潮河流水深的突变事件，如洪水、干旱等极端事件。根据水深变化分析的结果，生成感潮河流的水深变化数据。可以生成图表、统计数据等形式，以展示感潮河流的水深变化趋势和特征。

步骤S127：利用对应的河床地形数据以及感潮河流水深变化数据对三维感潮河道模型进行动态更新定级，从而获取动态感潮河道模型；

具体地，例如，可以将河床地形数据和感潮河流水深变化数据整合到一个统一的数据集中。可以使用地理信息系统（GIS）软件进行数据整合。根据河床地形数据和感潮河流水深变化数据，采用合适的算法或方法对三维感潮河道模型进行动态更新定级。具体的步骤包括：河床高程调整：根据感潮河流水深变化数据，对三维感潮河道模型中的河床高程进行调整。可以根据水深变化情况，增加或减少河床高程，以反映实际的水文变化。定级更新：根据河床地形数据和水深变化数据的权重，对动态感潮河道模型中的不同部分进行更新定级。可以使用加权平均方法或其他定级算法，将地形和水文数据结合起来，获得动态感潮河道模型。结果验证：对更新后的动态感潮河道模型进行验证，检查模型的准确性和合理性。可以与实测数据进行对比，评估模型的精度和适用性。

步骤S128：采用自适应六边形网格生成算法对动态感潮河道模型进行水文传感器理想布设网格规划，从而获取理想水文传感器网格规划数据；

具体地，例如，可以采用自适应六边形网格生成算法对动态感潮河道模型进行水文传感器理想布设网格规划。自适应六边形网格生成算法根据地形特征和水文要求，自动调整网格的大小和形状，以适应不同区域的水文传感器布设需求。根据具体应用需求，设置自适应六边形网格生成算法的参数。参数包括网格分辨率、最大网格数量、最小网格面积等。利用自适应六边形网格生成算法，对动态感潮河道模型进行水文传感器理想布设网格规划。算法会根据地形特征和水文传感器的需求，在动态感潮河道模型上自动生成合适的六边形网格。

步骤S129：获取水文环境影响因子数据集；根据水文环境影响因子数据集对理想水文传感器网格规划数据进行具体场地优化，从而获取水文传感器网格规划数据。

具体地，例如，可以收集与水文环境相关的影响因子数据集。这些数据可以包括降雨量、土壤类型、植被覆盖、地形特征等。数据可以通过气象观测、土壤采样、遥感影像等方式获取。对收集到的水文环境影响因子数据集进行分析。了解不同因子对水文过程的影响程度和空间分布特征。根据水文环境影响因子数据集，对理想水文传感器网格规划数据进行具体场地优化。优化过程包括以下步骤：因子权重分配：根据影响因子的重要性，为每个影响因子分配权重。权重可以根据专家知识、统计分析或者模型模拟等方式确定。场地适应性评估：根据影响因子的分布情况和权重，评估每个网格单元的适应性。适应性可以根据因子值和权重的组合确定，评估网格单元在水文环境中的重要性和适应性程度。网格调整：根据场地适应性评估结果，对理想水文传感器网格进行调整。可以增加或减少网格的数量、调整网格的位置或形状，以优化传感器的布设效果。

本发明通过卫星影像数据和区域识别，可以准确确定感潮河流的位置和形态。河流走向线数据提供了河流的路径信息，为后续的河床地形分析和河道重构提供基础。通过无人机低空摄影，可以获取高精度的感潮河流表面模型数据。这些数据可以用于地形信息识别和河床高程数据集的获取，为后续的河道重构和河床地形分析提供准确的基础。地形信息识别可以提取感潮河流表面模型中的地形特征，例如河床起伏、河谷等，获取准确的河床高程数据。河床高程数据对于河道重构和水文传感器布置具有重要意义，为后续的三维河道重构和水文传感器网格规划提供基础。通过将三维河道重构将河流走向线数据和河床高程数据集结合起来，生成准确的三维感潮河道模型。该模型能够提供河道的几何形状和空间分布信息，为水文传感器布置和水文数据收集提供精确的参考。通过多波束声呐探测可以获取感潮河流的河床地形数据，包括水深、底质类型等。这些数据对于河道的水文特征分析和水力学模型建立非常重要，为水文传感器布置和水文数据分析提供关键信息。水深变化规律分析能够揭示感潮河流水位和水深的变化趋势，为水文模拟和预测提供依据。通过获取感潮河流水深变化数据，可以了解河流的水文特征，为河道模型的动态更新和水文传感器布置提供参考。通过动态更新定级能够将实时的河床地形数据和水深变化数据融合到感潮河道模型中，实现模型的动态更新。动态感潮河道模型能够反映感潮河流的实际状态，为水文传感器布置和水文模拟提供准确的基础。通过水文传感器网格规划能够在动态感潮河道模型的基础上，根据实际情况和需求，合理布置水文传感器的位置和密度。理想水文传感器网格规划数据可以指导实际的水文传感器布置，提高数据采集的效率和准确性。具体场地优化考虑了水文环境的影响因素，如地形、水流速度、水深变化等，将理想水文传感器网格规划数据进行调整和优化，使其更符合实际场地的特点和需求。水文传感器网格规划数据的具体场地优化可以确保水文传感器的布置更加合理和有效，提高水文数据的采集质量和应用效果。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取历史潮位过程线数据；

具体地，例如，可以收集与所研究区域相关的历史潮位过程线数据。这些数据可以来自潮位观测站、海洋气象台、地方海洋部门或其他可靠的数据源。数据可以包括潮位高度和时间戳等信息。

步骤S22：根据历史潮位过程线数据对感潮河流进行非感潮期随机扰动拟合，从而获取潮位震荡区间数据；

具体地，例如，可以根据所研究区域的潮汐特征以及专业知识，确定非感潮期的时间段。非感潮期一般是指不受潮汐作用明显影响的时间段，例如潮汐干涸期或稳定的天文潮情况下的时间段。对非感潮期的潮位数据进行随机扰动拟合，以模拟非潮汐因素对潮位的影响。可以使用统计方法如分析时间序列、回归模型、随机游走模型等进行拟合。根据拟合结果，提取潮位震荡区间数据。可以根据拟合曲线的波动幅度、统计指标或其他相关方法，确定潮位震荡区间的阈值。

步骤S23：根据潮位震荡区间数据对潮位数据进行非感潮期概率阈值筛选，从而获取合格潮位数据子集；

具体地，例如，可以根据潮位震荡区间数据，设定概率阈值来筛选非感潮期。可以根据概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）等方法设置阈值，使得落在阈值范围内的潮位数据被认为是非感潮期数据。根据设定的概率阈值，从历史潮位过程线数据中提取合格的潮位数据子集。将落在阈值范围内的潮位数据提取出来，形成非感潮期的潮位数据子集。

步骤S24：利用三西格玛原理判断合格潮位数据子集是否超出潮位震荡区间数据；

具体地，例如，可以对合格潮位数据子集进行统计分析，计算其均值和标准差。根据三西格玛原理，将潮位震荡区间数据的上下限设置为均值加减三倍标准差。判断合格潮位数据子集中是否存在超出这个范围的数据。

步骤S25：对判断为不合理的异常潮位数据进行平滑滤波，从而获取平滑潮位数据；对平滑潮位数据以及合格潮位数据子集中合理的潮位数据进行数据集成，从而获取第一潮位过程线数据；

具体地，例如，可以根据步骤S24的判断结果，识别合格潮位数据子集中的异常数据。对异常数据进行平滑滤波处理，常用的方法包括移动平均滤波、中值滤波、低通滤波等。选择适当的滤波方法和参数进行处理，使异常数据变得平滑。将平滑后的异常数据与合格潮位数据子集中的合理数据进行数据集成，形成第一潮位过程线数据。可以简单地将平滑后的异常数据替换原始的异常数据，或者使用插值等方法进行数据融合。

步骤S26：利用历史潮位过程线数据对预设的卡尔曼递归模型进行第一在线自优化，从而获取自适应卡尔曼预测模型；

具体地，例如，可以根据历史潮位过程线数据和领域知识，预设一个初始的卡尔曼滤波模型。模型包括状态方程、观测方程、噪声方差、初始状态估计等。利用历史潮位过程线数据对预设的卡尔曼滤波模型进行第一在线自优化。通过递归的方式，不断更新状态估计值和协方差矩阵，以适应实际观测数据的变化。可以使用卡尔曼滤波算法进行模型参数的估计和状态的预测。

步骤S27：根据第一潮位过程线数据利用自适应卡尔曼预测模型对感潮河流进行潮位插值预测，从而获取潮位断点补偿预测数据；利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复，从而获取重构潮位数据。

具体地，例如，可以利用自适应卡尔曼预测模型对感潮河流进行潮位插值预测。根据感潮河流的特性和自适应卡尔曼预测模型，结合第一潮位过程线数据，预测感潮河流在断点处的潮位值。可以通过逐个时间点进行预测，或者根据一定的时间间隔进行批量预测。根据潮位插值预测结果，获取潮位断点补偿预测数据。将预测得到的断点处潮位值，替换或插值到第一潮位过程线数据中对应的断点处，得到潮位断点补偿预测数据。利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复。根据潮位断点补偿预测数据中的预测值，对第一潮位过程线数据中对应的断点处进行替换或插值，以修复断点处的潮位数据。修复可以使用线性插值、样条插值等方法，根据预测值和断点前后的潮位数据进行合理的曲线修复。修复后的数据即为重构潮位数据。

本发明通过获取感潮河流的历史潮位过程线数据。历史潮位过程线数据包含了过去一段时间内的潮位变化情况，通过分析这些数据可以了解到潮汐的周期性和规律性。这些数据对于后续的潮位预测和潮位数据处理具有重要意义，能够提供基本的参考依据。通过根据历史潮位过程线数据，拟合非感潮期的随机扰动，并获取潮位震荡区间数据。潮位震荡区间数据反映了潮汐在非感潮期的波动范围。通过拟合随机扰动，可以提取出潮位震荡区间，进一步了解潮汐的波动情况。这些数据对于潮位数据的筛选和潮位预测具有重要指导作用，能够帮助剔除异常值和噪声，提高数据的准确性。通过根据潮位震荡区间数据，采用概率阈值筛选方法，获取合格潮位数据子集。概率阈值筛选可以根据潮位震荡区间数据将潮位数据分为合格和不合格的两类。通过筛选得到的合格潮位数据子集更加可靠和准确，可以用于后续的数据分析和预测模型的建立，提高预测精度和可靠性。三西格玛原理是一种常用的统计方法，用于判断数据是否超出正常范围。通过应用该原理，可以检测合格潮位数据子集中是否存在异常值或超出潮位震荡区间的数据。这样可以保证所使用的数据集的可靠性和准确性，避免错误的数据对后续分析和预测的影响。通过对判断为不合理的异常潮位数据进行平滑滤波，得到平滑潮位数据；同时将平滑潮位数据与合格潮位数据子集中的合理潮位数据集成，得到第一潮位过程线数据。平滑滤波能够去除潮位数据中的噪声和异常值，得到更加平滑和可靠的潮位数据。通过数据集成，将平滑潮位数据与合格潮位数据子集中的合理潮位数据进行结合，得到第一潮位过程线数据。这样可以得到一条更加准确和可靠的潮位过程线，为后续的潮位预测和数据分析提供基础。通过对预设的卡尔曼递归模型进行第一在线自优化，可以根据实际的历史潮位数据不断调整模型参数，使其更加适应当前的潮汐特征。自适应卡尔曼预测模型能够更好地捕捉潮汐变化的规律性和周期性，提高潮位预测的准确性和稳定性。潮位插值预测可以通过自适应卡尔曼预测模型对感潮河流的潮位数据进行推断和预测，填充缺失的潮位数据。潮位断点补偿预测数据补充了原始数据中的缺失部分，使得潮位过程线更加完整和连续。修复后的重构潮位数据可以用于进一步的潮位分析和预测，提高预测精度和可靠性。综上所述，本发明通过以上步骤的处理，可以获得经过数据筛选、平滑滤波、预测模型优化和曲线修复的重构潮位数据。这些数据具有更高的准确性、稳定性和连续性，为潮位预测、水文分析和工程规划提供了可靠的基础。

优选地，步骤S27包括以下步骤：

步骤S271：对第一潮位过程线数据进行跳变敏感分析，从而获取断点标记集；

具体地，例如，可以对第一潮位过程线数据进行跳变敏感分析，以检测其中的断点。可以使用一些统计方法或算法来识别潮位过程线中的跳变点。例如，可以使用差分法、滑动窗口法、离群点检测算法等来识别潮位过程线中的跳变。根据跳变敏感分析的结果，将检测到的跳变点标记为断点，并形成断点标记集。可以使用二进制标记的方式，将断点位置标记为1，非断点位置标记为0。

步骤S272：当断点标记集为零集时，将第一潮位过程线数据作为重构潮位数据；

具体地，例如，可以检查断点标记集是否为空集，即是否没有任何断点标记。若断点标记集为空集，表示第一潮位过程线数据中没有发现明显的断点，因此将第一潮位过程线数据作为重构潮位数据。

步骤S273：当断点标记集不为空时，对第一潮位过程线数据进行断点样本提取，从而获取异常断点数据集；

具体地，例如，可以当断点标记集不为空时，根据断点标记集，提取第一潮位过程线数据中的断点样本。可以通过遍历断点标记集，提取标记为1的位置对应的潮位数据点，形成异常断点数据集。

步骤S274：根据水文传感器编码数据对异常断点数据集对应的水文传感器进行编码查找，从而获取故障传感器编号集；

具体地，例如，可以根据异常断点数据集中的数据点，对应查找水文传感器编码数据，以获取故障传感器的编号。可以使用数据关联的方法，将异常断点数据集中的数据点与水文传感器编码数据进行匹配和查找，找到对应的故障传感器编号。将查找到的故障传感器编号组成集合，作为故障传感器编号集。

步骤S275：根据故障传感器编号集对故障水文传感器进行感潮河流预测区域划分，从而获取感潮河流补偿预测分区数据；

具体地，例如，可以根据故障传感器编号集，将感潮河流的预测区域进行划分。根据故障传感器的位置和分布情况，可以将感潮河流划分为多个预测区域，每个区域对应一个或多个故障传感器。划分的方法可以根据实际情况选择，例如按照传感器位置的地理坐标、流域划分、流量分布等。根据预测区域的划分，将对应区域的数据作为感潮河流补偿预测分区数据。

步骤S276：根据感潮河流补偿预测分区数据对感潮河流补偿预测分区进行历史水文数据采集，从而获取辅助历史潮位数据集；利用辅助历史潮位数据集对自适应卡尔曼预测模型进行在线定制调优，从而获取定制卡尔曼预测模型；

具体地，例如，可以针对每个预测分区，根据感潮河流补偿预测分区数据，进行历史水文数据的采集。可以从相关的水文数据库、观测站点或其他数据来源中获取历史潮位数据。确保采集到的历史水文数据与预测分区对应，以构建辅助历史潮位数据集。将采集到的历史水文数据组成的数据集作为辅助历史潮位数据集，用于后续的处理和修复。利用辅助历史潮位数据集对自适应卡尔曼预测模型进行在线定制调优。可以使用卡尔曼滤波算法结合辅助历史潮位数据集，对预测模型的参数进行自适应调整，以提高预测的准确性和稳定性。调优的过程可以采用迭代的方式，根据实际的预测结果不断优化模型参数，使其更好地适应当前的潮位预测需求。经过调优后，得到定制的卡尔曼预测模型。该模型可以根据感潮河流补偿预测分区的特点和辅助历史潮位数据集进行更准确的潮位预测。定制的卡尔曼预测模型可以根据实际情况进行实时预测，提供对感潮河流的补偿预测。

步骤S277：利用定制卡尔曼预测模型对异常断点数据集进行潮位插值预测，从而获取潮位断点补偿预测数据；利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复，从而获取重构潮位数据。

具体地，例如，可以利用定制卡尔曼预测模型，对异常断点数据集进行潮位插值预测。潮位插值预测可以使用卡尔曼滤波算法或其他插值算法，根据断点数据前后的潮位变化趋势，预测并填补断点处的潮位数据。这样可以得到潮位断点补偿预测数据。利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复。根据潮位断点补偿预测数据中的预测值，对第一潮位过程线数据中对应的断点处进行替换或插值，以修复断点处的潮位数据。修复可以使用线性插值、样条插值等方法，根据预测值和断点前后的潮位数据进行合理的曲线修复。修复后的数据即为重构潮位数据。

本发明通过对第一潮位过程线数据进行跳变敏感分析，可以检测到潮位数据中的跳变点，从而获取断点标记集。潮位数据中的跳变点可能意味着传感器故障、异常事件或其他干扰因素的存在。通过检测到这些跳变点并获取断点标记集，可以进一步对这些异常情况进行分析和处理，保证潮位数据的可靠性和准确性。如果断点标记集为空集，意味着第一潮位过程线数据中没有发现明显的断点或异常情况。此时，可以直接使用第一潮位过程线数据作为重构潮位数据，减少了额外的处理步骤，提高了效率。根据断点标记集，从第一潮位过程线数据中提取出包含异常断点的样本，形成异常断点数据集。异常断点数据集包含了潮位数据中发生断点的具体样本，这些样本可能对后续的分析和处理具有重要意义。通过提取异常断点样本，可以深入研究和分析这些异常情况，寻找潮汐波动的规律性和原因，从而提高潮位预测的准确性和可靠性。根据异常断点数据集中的样本与水文传感器编码数据进行匹配，找到与异常断点相关的故障传感器，并形成故障传感器编号集。通过查找故障传感器编号集，可以定位到导致异常断点的具体传感器，进一步分析传感器的故障原因和性质。这有助于及时修复或更换故障传感器，保证潮位数据的质量和连续性，提高潮位预测的准确性。根据故障传感器编号集，将故障水文传感器所在的感潮河流划分为不同的预测区域，形成感潮河流补偿预测分区数据。将故障水文传感器所在的感潮河流划分为预测区域，有助于针对性地进行潮位预测并对每个预测区域进行补偿预测。通过感潮河流补偿预测分区数据，可以准确预测潮位在不同区域的变化趋势，提高潮位预测的精度和可靠性。根据感潮河流补偿预测分区数据，对感潮河流补偿预测分区进行历史水文数据的采集，得到辅助历史潮位数据集。辅助历史潮位数据集包含了感潮河流补偿预测分区的历史潮位数据，可以用于建立和改进预测模型。通过采集历史水文数据，可以更好地理解潮汐变化规律，提高预测模型的准确性和可靠性。潮位断点补偿预测数据通过插值预测对异常断点进行修正，填补了异常断点的缺失数据，提供了更连续和准确的潮位数据。修复后的重构潮位数据可以用于后续的分析和应用，如潮位预测、水文模型建立等。这有助于提高潮位数据的完整性和可靠性，支持水文决策和管理工作的进行。综上所述，通过以上每个步骤的处理，可以实现对潮位数据的异常检测、故障传感器定位、感潮河流预测区域划分、历史水文数据采集和潮位数据修复等功能，从而提高潮位预测的准确性和可靠性，支持水文决策和管理工作的进行。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；将感潮河流的上、中、下游各个河段对应的断面作为代表性计算断面；

具体地，例如，可以利用遥感数据、地理信息系统（GIS）数据或激光测量等技术，对感潮河流进行河槽形状检测。这些数据可以提供河流的地形信息，包括河道宽度、深度、底面形态等。常用的方法包括激光测量扫描（LIDAR）、测深仪或多波束声呐等。根据感潮河流的上、中、下游各个河段的特征，选择代表性计算断面。通常会选择具有代表性的断面，如主河道、宽窄变化明显的河段等。这些断面将作为后续步骤的计算断面。

步骤S32：当感潮河流河槽数据为矩形河流河槽数据时，对潮流数据进行河口断面流速数据提取，从而获取河口断面流速数据；利用河口断面流速数据对感潮河流的代表性计算断面进行河口断面流量计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

具体地，例如，可以根据感潮河流的矩形河槽数据，通过实地测量或数值模拟等方法，提取河口断面的流速数据。实地测量可以使用流速仪器，如流速计或ADCP（AcousticDoppler Current Profiler），在河口断面位置进行流速测量。数值模拟可以使用计算流体力学（CFD）等方法，基于河槽形状和流量条件进行模拟计算。利用河口断面流速数据，对感潮河流的代表性计算断面进行河口断面流量计算。根据流速和断面面积的关系，可以计算每个断面上的单位时间内通过的水量，即流量。通过对各个断面的流量计算，得到感潮河流的断面流量场数据。

步骤S33：当感潮河流河槽数据为非矩形河流河槽数据时，利用预设的多波束声呐设备对代表性计算断面进行三维流场扫描，从而获取多点多层流速数据集；对多点多层流速数据集进行单点流速代表选择，从而获取单点流速样本数据；

具体地，例如，可以利用预设的多波束声呐设备对感潮河流的代表性计算断面进行三维流场扫描。多波束声呐可以同时测量多个角度和深度的流速数据，提供全面的流场信息。通过扫描，获取多点多层流速数据集。对多点多层流速数据集进行单点流速代表选择。根据代表性的要求和流场特性，选择代表性的单点流速数据作为样本数据。可以根据流速的大小、方向、变化趋势等指标进行选择。选择的单点流速数据将用于后续的流量计算等分析。

步骤S34：基于动态感潮河道模型对多点多层流速数据集进行数值重构模拟反演，从而获取河槽各垂线的断面平均流速数据；

具体地，例如，可以利用动态感潮河道模型，将多点多层流速数据集作为输入，进行数值重构模拟反演。通过模拟计算，将实测的多点多层流速数据集反推到河槽各垂线的断面平均流速数据。这可以通过调整模型的参数、边界条件和初始条件等来实现。

步骤S35：根据代表性计算断面对动态感潮河道模型进行断面形状参数提取，从而获取断面形态特征数据集；

具体地，例如，可以根据感潮河道的代表性计算断面，对动态感潮河道模型进行断面形状参数提取。这可以通过对计算断面进行测量、分析或模拟计算来实现。常见的形状参数包括断面的宽度、深度、横截面积等。根据提取的断面形状参数，获取断面形态特征数据集。这些数据可以描述感潮河道断面的形态特征，如断面的几何形状、变化趋势等。这些数据将用于后续的流速与断面形态关系建模。

步骤S36：基于断面形态特征数据集对单点流速样本数据与河槽各垂线的断面平均流速数据进行非线性指数函数关系建模，从而获取断面流速智能拟合模型；

具体地，例如，可以对断面形态特征数据集和河槽各垂线的断面平均流速数据进行预处理，如数据清洗、缺失值处理等。基于预处理后的数据，采用非线性指数函数关系建模方法，建立断面形态特征与单点流速样本数据以及河槽各垂线的断面平均流速数据之间的关系模型。常见的方法包括多元回归分析、非线性回归、神经网络等。

步骤S37：根据代表性计算断面利用断面流速智能拟合模型对单点流速样本数据进行模型智能推理反演，从而获取感潮河流断面流量场数据。

具体地，例如，可以利用已建立的断面流速智能拟合模型，对单点流速样本数据进行模型智能推理。将单点流速样本数据输入模型中，通过模型的计算和推理，得到预测的断面流速数据。根据预测的断面流速数据和感潮河道的断面形态特征数据，进行反演计算，从而获取感潮河流断面流量场数据。这可以通过将预测的断面流速数据与断面形态特征数据相结合，采用适当的计算方法（如积分计算）来实现。

本发明通过河槽形状检测，可以获取感潮河流的河槽数据，包括河槽的几何形状、宽度、深度等参数。这些数据对于后续的流量计算和流场模拟具有重要意义。根据感潮河流的上、中、下游各个河段，选择代表性计算断面。这些断面代表了感潮河流在不同位置的特征，可以更好地描述整个河流系统的流动情况，为后续的流速和流量计算提供基础。在河口处，对感潮河流的潮流数据进行提取，以获取河口断面的流速数据。这些数据可以反映出潮汐对河流流速的影响，对于河口处水动力特性的研究具有重要意义。利用河口断面流速数据，可以计算感潮河流的河口断面流量，即通过河口的单位时间内的水量。这是研究河流水量变化和水动力过程的关键参数，对于水资源管理和工程规划具有重要价值。对于非矩形河流河槽数据，利用多波束声呐设备进行三维流场扫描。这可以提供河流断面各个位置处的多点多层流速数据，更全面地描述河流的水动力特性，为后续的流场模拟和分析提供准确的数据基础。从多点多层流速数据集中选择代表性的单点流速样本数据。通过选择代表性的样本数据，可以降低数据量，简化计算过程，并在一定程度上准确反映整个河流断面的流速情况。利用动态感潮河道模型对多点多层流速数据集进行数值重构模拟反演。这可以通过数值模拟的方式，将多点多层流速数据集转化为河槽各垂线的断面平均流速数据。这些数据对于了解河槽内部的流场分布、流速变化以及水动力特性具有重要意义。利用代表性计算断面，提取动态感潮河道模型中的断面形状参数。这些参数可以描述河槽的几何形状、横断面特征等，为后续的水动力分析和模拟提供基础数据。根据断面形态特征数据集，建立单点流速样本数据与河槽各垂线的断面平均流速数据之间的非线性指数函数关系模型。这个模型可以更好地描述流速的空间分布规律，提供了一种智能化的拟合方法，有助于推断未测量区域的流速数据。利用断面流速智能拟合模型，对单点流速样本数据进行模型智能推理反演。通过这个过程，可以根据已知的流速数据推断出未知区域的流速情况，从而获取感潮河流的断面流量场数据。这对于了解河流的水动力特性、水量分布以及水资源管理具有重要意义。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：利用预设的浊度-含沙量转换函数对感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据进行浊度-含沙量转换，从而获取断面多点含沙量数据；

具体地，例如，可以根据感潮河流的特征和先前的研究，预设浊度-含沙量转换函数。这个函数可以通过实验室测试、现场观测或者研究文献中的经验公式等方式得到。常见的方法包括回归分析、经验公式等。利用预设的浊度-含沙量转换函数，对感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据进行转换，从而计算得到断面多点含沙量数据。这可以通过将测得的河流浊度数据代入转换函数中进行计算得到。

步骤S42：获取河流测验垂线数据；根据河流测验垂线数据将各测验垂线作为单位，基于断面多点含沙量数据对属于同一垂线的多点含沙量进行融合处理，从而获取垂线断面平均含沙量数据；

具体地，例如，可以通过实地测量或者遥感技术获取河流测验垂线数据。这些数据可以包括河道底床的形态、河底含沙量等信息。根据断面多点含沙量数据和河流测验垂线数据，将属于同一垂线的多点含沙量进行融合处理，从而计算得到垂线断面平均含沙量数据。这可以通过对同一垂线上的多点含沙量数据进行平均、加权平均等方式来实现。

步骤S43：对断面形态特征数据集与垂线断面平均含沙量数据进行关系拟合，从而获取含沙量智能模型；

具体地，例如，可以将断面形态特征数据集和垂线断面平均含沙量数据整理和准备好，确保数据的质量和一致性。根据数据的特点和要求，选择适当的关系拟合方法。常见的方法包括回归分析、机器学习算法（如决策树、支持向量机等）或人工神经网络等。利用选定的关系拟合方法，对断面形态特征数据集与垂线断面平均含沙量数据进行关系拟合，并进行模型训练。这可以通过将断面形态特征作为自变量，垂线断面平均含沙量作为因变量，使用选定的关系拟合方法进行数学建模和参数估计的过程来实现。对拟合得到的含沙量智能模型进行评估和优化。这可以通过使用验证数据集进行模型性能评估，比较模型预测结果与实际含沙量数据的差异，并根据评估结果进行模型的调整和优化。

步骤S44：基于断面多点含沙量数据利用含沙量智能模型对所有测验垂线的平均含沙量进行模型预测运算，从而获取全断面平均含沙量数据；

具体地，例如，可以利用含沙量智能模型，输入每个测验垂线的断面形态特征数据，进行模型预测运算，从而获得各测验垂线的平均含沙量预测结果。将所有测验垂线的平均含沙量预测结果进行统计汇总，计算得到全断面的平均含沙量数据。这可以通过对各测验垂线平均含沙量进行加权平均、简单平均等方式来实现。

步骤S45：对全断面平均含沙量数据进行时空统计分析，从而获取断面平均含沙量时序数据。

具体地，例如，可以根据全断面平均含沙量数据的特点和需求，选择适当的时空统计分析方法。常见的方法包括时序分析、空间插值、空间变异分析等。对全断面平均含沙量数据进行时空统计分析。这可以包括计算平均值、方差、标准差、趋势分析、周期性分析等。根据时空统计分析的结果，生成断面平均含沙量的时序数据。这可以通过插值方法、拟合曲线等方式来实现，以获得全断面平均含沙量在不同时间点或时间段的变化趋势。

本发明通过浊度-含沙量转换函数，将感潮河流的浊度数据转换为含沙量数据。这些多点含沙量数据可以提供河段断面内不同位置的含沙量信息，为后续的含沙量分析和模拟提供基础数据。通过获取河流测验垂线数据，并将属于同一垂线的多点含沙量进行融合处理，可以计算得到每个测验垂线的平均含沙量数据。这些数据反映了河流断面不同位置的平均含沙量情况，对于分析河流含沙量分布和河床演化具有重要意义。通过对断面形态特征数据集与垂线断面平均含沙量数据进行关系拟合，可以建立含沙量智能模型。该模型可以通过输入断面形态特征数据，智能地预测断面的平均含沙量，为未测量区域提供含沙量估计值，从而实现含沙量的空间推断与预测。利用含沙量智能模型，对所有测验垂线的平均含沙量进行模型预测运算，可以获得全断面的平均含沙量数据。这些数据能够提供整个感潮河流断面的平均含沙量信息，对于河流泥沙运动和河床演化研究具有重要意义。通过对全断面平均含沙量数据进行时空统计分析，可以获取断面平均含沙量的时序数据。这些数据能够揭示感潮河流含沙量的时空变化规律，为河流泥沙管理、水工建筑设计等提供重要参考，有助于预测和评估河流泥沙对水资源和环境的影响。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：根据代表性计算断面对重构潮位数据进行时序提取，从而获取感潮河流水位动态场数据；

具体地，例如，可以根据代表性计算断面的特点，选择适当的时序提取方法。常见的方法包括滑动时间窗口平均、插值、波谱分析等。利用选择的时序提取方法对重构潮位数据进行处理，提取出感潮河流在代表性计算断面上的水位时序数据。

步骤S52：根据代表性计算断面对感潮河流断面流量场数据进行流场切片，从而获取流速分布数据集；

具体地，例如，可以根据代表性计算断面的特点，选择适当的流场切片方法。常见的方法包括等距切片、等流量切片、切片插值等。利用选择的流场切片方法对感潮河流断面流量场数据进行处理，切割成不同位置或等距离的切片，从而获取流速分布数据集。

步骤S53：根据代表性计算断面对断面平均含沙量数据进行时空匹配，从而获取同步含沙量场数据；

具体地，例如，可以根据代表性计算断面的特点，选择适当的时空匹配方法。常见的方法包括插值法、回归分析、遥感影像数据处理等，利用选择的时空匹配方法对断面平均含沙量数据进行处理，将其与感潮河流的其他数据（如水位、流速等）进行匹配，以获取同步含沙量场数据。这可以通过插值方法将断面平均含沙量数据推广到整个感潮河流区域，或者通过回归分析等方法建立含沙量与其他数据之间的关系，从而推断出感潮河流的同步含沙量场数据。

步骤S54：基于感潮河流水位动态场数据对流速分布数据集与同步含沙量场数据进行数值预报轨迹跟踪，从而获取单元水体运动数据集；

具体地，例如，可以根据感潮河流的水位动态场数据，选择适当的数值预报轨迹跟踪方法。常见的方法包括拉格朗日轨迹模型、欧拉轨迹模型等。利用选择的数值预报轨迹跟踪方法，将获取的流速分布数据集和同步含沙量场数据应用于单元水体运动模型，从而得到单元水体在感潮河流中的运动轨迹数据集。

步骤S55：对单元水体运动数据集进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；

具体地，例如，可以根据步骤S54中获取的单元水体运动数据集，包括单元水体的运动轨迹数据。根据单元水体的运动轨迹数据，选择适当的悬移质含沙量计算方法。常见的方法包括悬移质输运模型、颗粒轨迹模型等。利用选择的悬移质含沙量计算方法，根据单元水体的运动轨迹数据和相关的水文参数（如水位、流速等），计算悬移质的含沙量分布数据。

步骤S56：基于流速分布数据集对同步含沙量场数据进行悬移质通量计算，从而获取悬移质输沙率数据；

具体地，例如，可以根据步骤S52中获取的流速分布数据集，包括代表性计算断面上的流速分布数据。根据步骤S53中获取的同步含沙量场数据，包括代表性计算断面上的含沙量分布数据。根据流速分布数据集和同步含沙量场数据，选择适当的悬移质通量计算方法。常见的方法包括输沙通量公式、泥沙输移方程等。利用选择的悬移质通量计算方法，根据流速分布数据集和同步含沙量场数据，计算悬移质的通量（即单位时间内通过断面的悬移质质量）。

步骤S57：根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量数据、悬浮质浓度分布场数据以及悬移质输沙率数据生成感潮河流水文数据分析报告。

具体地，例如，可以将重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量数据、悬浮质浓度分布场数据以及悬移质输沙率数据进行综合分析和整理，编制感潮河流水文数据分析报告。报告中可以包括图表、表格和文字描述，展示潮位变化、断面流量分布、含沙量变化、悬浮质浓度分布以及悬移质输沙率的结果。可以使用Microsoft Word或LaTeX等工具进行报告的编辑和排版，同时利用数据处理和可视化工具（如Excel、Python的Matplotlib库）生成图表和表格。

本发明通过对代表性计算断面进行时序提取，可以获取感潮河流的水位动态场数据。这些数据对于分析河流水位变化的时序特征、潮汐影响等具有重要意义，有助于水文学、水资源管理和河流调控等方面的研究。通过对代表性计算断面进行流场切片，可以获取感潮河流断面的流速分布数据集。这些数据对于了解河流断面内流速的空间分布特征、流速的变化规律等具有重要意义，有助于水动力学研究、河流泥沙运动模拟等方面的应用。通过对代表性计算断面与断面平均含沙量数据进行时空匹配，可以获取感潮河流的同步含沙量场数据。这些数据对于了解河流含沙量的空间分布特征、含沙量的变化规律等具有重要意义，有助于泥沙运动模拟、水质评估等方面的研究。通过基于感潮河流水位动态场数据对流速分布数据集与同步含沙量场数据进行数值预报轨迹跟踪，可以获得单元水体运动数据集。这些数据对于了解河流水体的运动轨迹、泥沙输移路径等具有重要意义，有助于河流泥沙运动分析、污染物扩散预测等方面的研究。通过对单元水体运动数据集进行悬移质含沙量计算，可以获得悬浮质的浓度分布场数据。这些数据对于了解河流中悬浮质的分布特征、污染物扩散情况等具有重要意义，有助于水环境评估、水质保护等方面的研究。通过基于流速分布数据集对同步含沙量场数据进行悬移质通量计算，可以获得悬移质的输沙率数据。这些数据对于了解河流中泥沙的输移速率、泥沙输沙通量等具有重要意义，有助于泥沙运动模拟、河床演变预测等方面的研究。根据之前获取的重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量数据、悬浮质浓度分布场数据以及悬移质输沙率数据，生成感潮河流的水文数据分析报告。这份报告对于总结和解释河流的水文特征、泥沙输移过程、水质状况等具有重要意义，有助于水资源管理、环境保护、水灾预警等方面的决策和规划。

优选地，步骤S56中基于流速分布数据集通过悬浮质传输率计算公式对同步含沙量场数据进行悬移质通量计算，其中悬浮质传输率计算公式如下所示：

；

；

；

式中，为悬移质通量数据，/>为潮汐周期，/>为水面到河床的垂直距离，/>为竖向坐标，/>为时间，/>为悬浮质浓度，/>为流速，/>为表层悬浮质浓度，/>为表层流速，/>为自然对数的底数，/>为悬浮质衰减系数，/>为悬浮质浓度的潮汐变化幅度，/>为圆周率，/>为流速剖面的指数。

本发明构建了一个悬浮质传输率计算公式，该公式中，通过表示在一个潮汐周期内，对水深和时间的所有取值进行积分，得到悬浮质通量的平均值。这个形式可以有效地考虑潮汐运动对悬浮质输沙的影响，同时也可以简化计算过程，避免对每个时刻和位置的悬浮质通量进行单独计算。该公式的被积函数是/>，这是悬浮质浓度和流速的乘积，表示在某个时刻和位置的悬浮质通量。这个函数可以合理地反映悬浮质输沙的动力因素和物质因素，即流速越大，悬浮质浓度越高，悬浮质通量越大。该公式的悬浮质浓度函数是/>，这是一个指数函数，表示悬浮质浓度随水深的衰减和随时间的周期性变化。这个函数可以较好地描述悬浮质浓度的竖向分布和潮汐变化，同时也可以通过调整参数来适应不同的水文条件。该公式的流速函数是/>，这是一个余弦函数，表示流速随水深的变化和随时间的周期性变化。这个函数可以较好地描述流速的竖向分布和潮汐变化，同时也可以通过调整参数来适应不同的水文条件。该公式是一个用于计算感潮河流悬移质通量的二重积分公式，它综合了悬浮质浓度和流速的竖向分布和潮汐变化的影响，能够较好地反映悬浮质输沙的动力因素和物质因素，以及潮汐运动对悬浮质输沙的调控作用。该公式能够提供一种简便的方法来估算感潮河流的悬移质通量，这是悬浮质输沙的重要参数，可以反映感潮河流的水文特征和河床演变趋势。通过该公式，可以分析悬移质通量与水流、泥沙、潮汐等因素的关系，为感潮河流的水利工程设计和管理提供参考依据。该公式能够有效地考虑潮汐运动对悬浮质输沙的影响，通过在一个潮汐周期内对水深和时间的所有取值进行积分，得到悬浮质通量的平均值，避免了对每个时刻和位置的悬浮质通量进行单独计算，简化了计算过程，提高了计算效率。该公式能够合理地反映悬浮质输沙的动力因素和物质因素，即流速越大，悬浮质浓度越高，悬浮质通量越大。该公式的被积函数是悬浮质浓度和流速的乘积，能够表达悬浮质通量与水流的动力学关系，同时也能够体现悬浮质通量与泥沙的物质学关系。该公式能够较好地描述悬浮质浓度和流速的竖向分布和潮汐变化，通过引入指数函数和余弦函数，能够表达悬浮质浓度和流速随水深的衰减和随时间的周期性变化，同时也能够通过调整参数来适应不同的水文条件，增加了公式的适用性和灵活性。

优选地，本发明还提供了一种感潮河流水文数据的处理系统，用于执行如上所述的感潮河流水文数据的处理方法，该感潮河流水文数据的处理系统包括：

实时水文数据收集模块，用于对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

潮位数据修复模块，用于对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

断面流量模拟计算模块，用于对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

水平整体含沙量反演模块，用于根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

数据分析报告生成模块，用于根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

本发明通过实时收集感潮河流水文数据，包括潮位数据、潮流数据和河流浊度数据。提供实时数据作为后续处理模块的输入，确保数据的及时性和准确性。通过对潮位数据进行合理性校验，确保数据的可靠性。利用自适应卡尔曼预测模型对潮位数据进行差值补档，获取重构潮位数据。修复后的潮位数据提供准确的基准信息，用于后续模块的数据处理和分析。通过对感潮河流进行河槽形状检测，获取感潮河流河槽数据。根据感潮河流河槽数据进行断面流量模拟计算，得到感潮河流断面流量场数据。感潮河流断面流量场数据提供准确的流量分布信息，有助于水资源管理和工程规划。通过根据河流浊度数据进行水平整体含沙量反演，获得断面平均含沙量时序数据。提供断面平均含沙量时序数据，有助于了解感潮河流的悬移质含沙量变化趋势，为水质评估和河流生态环境保护提供依据。通过利用重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据和断面平均含沙量时序数据进行悬移质含沙量计算。根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据和悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。生成的数据分析报告提供了综合的感潮河流水文信息，有助于水资源管理决策、工程设计和环境评估等方面的需求。通过以上每个模块的有益效果，感潮河流水文数据处理系统能够提供准确、全面的感潮河流水文数据分析结果，为水资源管理、工程规划和环境保护等领域提供可靠的决策支持。

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)

1.一种感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

步骤S2：对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

步骤S3：对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

步骤S4：根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

步骤S5：根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

2.根据权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取感潮河流位置数据，其中感潮河流位置数据包括感潮河流上游点位置数据、感潮河流中游点位置数据以及感潮河流下游点位置数据；

步骤S12：根据感潮河流位置数据对感潮河流进行水文传感器网格规划，从而获取水文传感器网格规划数据；

步骤S13：根据水文传感器网格规划数据利用无人机对感潮河流进行水文传感器空投布置，从而获取水文传感器定位数据；

步骤S14：根据水文传感器定位数据利用物联网技术对每个水文传感器进行编码识别设置，从而获取水文传感器编码数据；

步骤S15：根据水文传感器编码数据利用水文传感器对感潮河流进行实时水文数据收集，将采集到的数据使用预设的存储模板进行存储并上传至预设的水文传感器网关，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据。

3.根据权利要求2所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：

步骤S121：获取感潮河流卫星影像数据；对感潮河流卫星影像数据进行感潮河流区域识别，从而获取河流走向线数据；

步骤S122：对感潮河流进行无人机低空摄影，从而获取感潮河流表面模型；

步骤S123：对感潮河流表面模型进行地形信息识别，从而获取河床高程数据集；

步骤S124：对河流走向线数据与河床高程数据集进行三维河道重构，从而获取三维感潮河道模型；

步骤S125：根据感潮河流上游点位置数据、感潮河流中游点位置数据以及感潮河流下游点位置数据对感潮河流上、中、下游分别进行多波束声呐探测，从而获取对应的河床地形数据；

步骤S126：获取历史感潮水文观测数据；根据历史感潮水文观测数据对感潮河流进行水深变化规律分析，从而获取感潮河流水深变化数据；

步骤S127：利用对应的河床地形数据以及感潮河流水深变化数据对三维感潮河道模型进行动态更新定级，从而获取动态感潮河道模型；

步骤S128：采用自适应六边形网格生成算法对动态感潮河道模型进行水文传感器理想布设网格规划，从而获取理想水文传感器网格规划数据；

步骤S129：获取水文环境影响因子数据集；根据水文环境影响因子数据集对理想水文传感器网格规划数据进行具体场地优化，从而获取水文传感器网格规划数据。

4.根据权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：获取历史潮位过程线数据；

步骤S22：根据历史潮位过程线数据对感潮河流进行非感潮期随机扰动拟合，从而获取潮位震荡区间数据；

步骤S23：根据潮位震荡区间数据对潮位数据进行非感潮期概率阈值筛选，从而获取合格潮位数据子集；

步骤S24：利用三西格玛原理判断合格潮位数据子集是否超出潮位震荡区间数据；

步骤S25：对判断为不合理的异常潮位数据进行平滑滤波，从而获取平滑潮位数据；对平滑潮位数据以及合格潮位数据子集中合理的潮位数据进行数据集成，从而获取第一潮位过程线数据；

步骤S26：利用历史潮位过程线数据对预设的卡尔曼递归模型进行第一在线自优化，从而获取自适应卡尔曼预测模型；

步骤S27：根据第一潮位过程线数据利用自适应卡尔曼预测模型对感潮河流进行潮位插值预测，从而获取潮位断点补偿预测数据；利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复，从而获取重构潮位数据。

5.根据权利要求4所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S27包括以下步骤：

步骤S271：对第一潮位过程线数据进行跳变敏感分析，从而获取断点标记集；

步骤S272：当断点标记集为零集时，将第一潮位过程线数据作为重构潮位数据；

步骤S273：当断点标记集不为空时，对第一潮位过程线数据进行断点样本提取，从而获取异常断点数据集；

步骤S274：根据水文传感器编码数据对异常断点数据集对应的水文传感器进行编码查找，从而获取故障传感器编号集；

步骤S275：根据故障传感器编号集对故障水文传感器进行感潮河流预测区域划分，从而获取感潮河流补偿预测分区数据；

步骤S276：根据感潮河流补偿预测分区数据对感潮河流补偿预测分区进行历史水文数据采集，从而获取辅助历史潮位数据集；利用辅助历史潮位数据集对自适应卡尔曼预测模型进行在线定制调优，从而获取定制卡尔曼预测模型；

步骤S277：利用定制卡尔曼预测模型对异常断点数据集进行潮位插值预测，从而获取潮位断点补偿预测数据；利用潮位断点补偿预测数据对第一潮位过程线数据进行曲线修复，从而获取重构潮位数据。

6.根据权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；将感潮河流的上、中、下游各个河段对应的断面作为代表性计算断面；

步骤S32：当感潮河流河槽数据为矩形河流河槽数据时，对潮流数据进行河口断面流速数据提取，从而获取河口断面流速数据；利用河口断面流速数据对感潮河流的代表性计算断面进行河口断面流量计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

步骤S33：当感潮河流河槽数据为非矩形河流河槽数据时，利用预设的多波束声呐设备对代表性计算断面进行三维流场扫描，从而获取多点多层流速数据集；对多点多层流速数据集进行单点流速代表选择，从而获取单点流速样本数据；

步骤S34：基于动态感潮河道模型对多点多层流速数据集进行数值重构模拟反演，从而获取河槽各垂线的断面平均流速数据；

步骤S35：根据代表性计算断面对动态感潮河道模型进行断面形状参数提取，从而获取断面形态特征数据集；

步骤S36：基于断面形态特征数据集对单点流速样本数据与河槽各垂线的断面平均流速数据进行非线性指数函数关系建模，从而获取断面流速智能拟合模型；

步骤S37：根据代表性计算断面利用断面流速智能拟合模型对单点流速样本数据进行模型智能推理反演，从而获取感潮河流断面流量场数据。

7.根据权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：利用预设的浊度-含沙量转换函数对感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据进行浊度-含沙量转换，从而获取断面多点含沙量数据；

步骤S42：获取河流测验垂线数据；根据河流测验垂线数据将各测验垂线作为单位，基于断面多点含沙量数据对属于同一垂线的多点含沙量进行融合处理，从而获取垂线断面平均含沙量数据；

步骤S43：对断面形态特征数据集与垂线断面平均含沙量数据进行关系拟合，从而获取含沙量智能模型；

步骤S44：基于断面多点含沙量数据利用含沙量智能模型对所有测验垂线的平均含沙量进行模型预测运算，从而获取全断面平均含沙量数据；

步骤S45：对全断面平均含沙量数据进行时空统计分析，从而获取断面平均含沙量时序数据。

8.根据权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：根据代表性计算断面对重构潮位数据进行时序提取，从而获取感潮河流水位动态场数据；

步骤S52：根据代表性计算断面对感潮河流断面流量场数据进行流场切片，从而获取流速分布数据集；

步骤S53：根据代表性计算断面对断面平均含沙量数据进行时空匹配，从而获取同步含沙量场数据；

步骤S54：基于感潮河流水位动态场数据对流速分布数据集与同步含沙量场数据进行数值预报轨迹跟踪，从而获取单元水体运动数据集；

步骤S55：对单元水体运动数据集进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；

步骤S56：基于流速分布数据集对同步含沙量场数据进行悬移质通量计算，从而获取悬移质输沙率数据；

步骤S57：根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量数据、悬浮质浓度分布场数据以及悬移质输沙率数据生成感潮河流水文数据分析报告。

9.根据权利要求8所述的感潮河流水文数据的处理方法，其特征在于，步骤S56中基于流速分布数据集通过悬浮质传输率计算公式对同步含沙量场数据进行悬移质通量计算，其中悬浮质传输率计算公式如下所示：

；

；

；

式中，为悬移质通量数据，/>为潮汐周期，/>为水面到河床的垂直距离，/>为竖向坐标，/>为时间，/>为悬浮质浓度，/>为流速，/>为表层悬浮质浓度，/>为表层流速，/>为自然对数的底数，/>为悬浮质衰减系数，/>为悬浮质浓度的潮汐变化幅度，/>为圆周率，/>为流速剖面的指数。

10.一种感潮河流水文数据的处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的感潮河流水文数据的处理方法，该感潮河流水文数据的处理系统包括：

实时水文数据收集模块，用于对感潮河流进行实时水文数据收集，从而获取实时感潮河流水文数据，其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据，其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据；

潮位数据修复模块，用于对潮位数据进行合理性校验，从而获取第一潮位过程线数据；构建自适应卡尔曼预测模型，利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档，从而获取重构潮位数据；

断面流量模拟计算模块，用于对感潮河流进行河槽形状检测，从而获取感潮河流河槽数据；根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算，从而获取感潮河流断面流量场数据；

水平整体含沙量反演模块，用于根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演，从而获取断面平均含沙量时序数据；

数据分析报告生成模块，用于根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算，从而获取悬浮质浓度分布场数据；根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。