CN117541451A - 一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 - Google Patents
一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117541451A CN117541451A CN202311503385.9A CN202311503385A CN117541451A CN 117541451 A CN117541451 A CN 117541451A CN 202311503385 A CN202311503385 A CN 202311503385A CN 117541451 A CN117541451 A CN 117541451A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- water quality
- trend
- point source
- water
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 264
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 claims description 46
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 claims description 46
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 39
- 244000005700 microbiome Species 0.000 claims description 30
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 claims description 29
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 28
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 26
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 26
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 claims description 26
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 22
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 13
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 6
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 13
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 12
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 10
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 8
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 5
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 4
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 4
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 4
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 3
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 3
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 3
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 3
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 3
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 3
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 description 2
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000003197 catalytic effect Effects 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000007515 enzymatic degradation Effects 0.000 description 2
- 230000002255 enzymatic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002779 inactivation Effects 0.000 description 2
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000010815 organic waste Substances 0.000 description 2
- 231100000572 poisoning Toxicity 0.000 description 2
- 230000000607 poisoning effect Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 208000030852 Parasitic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 244000052616 bacterial pathogen Species 0.000 description 1
- 231100000693 bioaccumulation Toxicity 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000006555 catalytic reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000796 flavoring agent Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000009474 immediate action Effects 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 244000000010 microbial pathogen Species 0.000 description 1
- 230000018791 negative regulation of catalytic activity Effects 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 235000019645 odor Nutrition 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 description 1
- 239000011368 organic material Substances 0.000 description 1
- 238000009304 pastoral farming Methods 0.000 description 1
- 230000009340 pathogen transmission Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 239000002957 persistent organic pollutant Substances 0.000 description 1
- 238000009374 poultry farming Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000012086 standard solution Substances 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- 238000012559 user support system Methods 0.000 description 1
- 239000000273 veterinary drug Substances 0.000 description 1
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/34—Graphical or visual programming
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/38—Creation or generation of source code for implementing user interfaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- 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
- Y02A20/20—Controlling water pollution; Waste water treatment
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种流域农业面源污染在线监测方法及系统，涉及农业污染监测技术领域，数据处理模块接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件，数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，报告生成模块将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据，报告和可视化数据发送至管理员界面模块向管理员展示。该监测系统综合分析水质参数以及水体样本数据，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，从而便于管理者对农业面源进行相应管理。
Description
技术领域
本发明涉及农业污染监测技术领域，具体涉及一种流域农业面源污染在线监测方法及系统。
背景技术
农业是重要的粮食生产和经济活动，但它也可能对水资源和水体质量产生负面影响，农田中的农药和化肥、畜禽养殖废水、沉积物以及农业产生的其他污染物质可能通过径流进入水体，导致水质恶化，威胁生态系统和人类健康，为了有效管理和减轻农业面源污染对水体的影响，需要建立监测系统，以便能够及时检测和响应潜在的污染事件，这些监测系统帮助决策者了解农业活动对水体的影响，采取适当的措施来减少污染；
流域农业面源污染在线监测系统是一种用于监测农业活动对水体质量的影响的技术系统，它通常用于河流、湖泊和水库等水体的流域，以识别和监测农田和农业活动导致的面源污染，如农药、化肥、兽医药物、沉积物和其他污染物质的流入水体。
现有技术存在以下不足：
农业面源污染可以涉及多种污染物质，包括不同类型的农药、化肥和废水，现有监测系统难以识别所有潜在的污染源和污染物质，特别是在复杂的农业生产环境中，无法对农业面源污染进行发展趋势分析，从而不便于管理者制定管理方案，使得监测系统存在较大的局限性。
发明内容
本发明的目的是提供一种流域农业面源污染在线监测方法及系统，以解决背景技术中不足。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种流域农业面源污染在线监测系统，包括水质监测模块、采样器模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块、报告生成模块以及管理员界面模块：
水质监测模块：通过水质传感器实时监测水体中的各种参数后获取水质参数；
采样器模块：用于定期采集水体样本以进行分析；
数据传输模块：记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到数据处理模块、数据分析模块；
数据处理模块：将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件；
数据分析模块：通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析；
报告生成模块：将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据；
管理员界面模块：提供管理员界面，允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据。
优选的，数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，包括以下步骤：
1)数据准备：接收来自数据处理模块的水质参数和水体样本数据，包括水质参数的时间序列数据和采样样本的分析结果；
2)数据清洗：进行数据清洗，包括处理缺失数据、异常数据点和数据纠正；
3)数据整合：整合不同监测点和时间的数据，以建立全面的监测数据集；
4)趋势分析：执行趋势分析，以识别水质参数的长期变化趋势；
5)统计分析：使用统计方法分析数据，确定是否存在显著的关联或差异。
优选的，步骤4)中，执行趋势分析，以识别水质参数的长期变化趋势包括以下步骤：
4.1)数据探索：通过绘制时间序列图或散点图来可视化数据，观察水质参数的变化趋势；
4.2)趋势分析：综合分析水质参数和水体样本数据后获取趋势系数，计算逻辑为：
获取水质参数，水质参数包括酶活性浮动系数；
获取水体样本数据，水体样本数据包括微生物离散程度；
酶活性浮动系数、微生物离散程度分别标记为mhf、wls；
将酶活性浮动系数、微生物离散程度综合计算获取得到趋势系数qsx，表达式为：
式中，α、β分别为酶活性浮动系数、微生物离散程度的比例系数，且α、β均大于0；
4.3)趋势判断：判断农业面源发展趋势的方向，即农业面源的环境稳定性是上升、下降还是保持稳定；
若趋势系数qsx值大于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向上升发展的方向；
若趋势系数qsx值等于趋势阈值，判断农业面源发展趋势保持稳定；
若趋势系数qsx值小于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向下降发展的方向。
优选的，所述酶活性浮动系数mhf的计算表达式为：
式中，M(t)为农业面源中酶活性的实时变化量，[tx，ty]为有机质含量预警的时段，[ti，tj]为重金属含量预警的时段。
优选的，有机质含量预警的时段的获取逻辑为：有机质含量低于有机质含量阈值的时段为有机质含量预警的时段；
重金属含量预警的时段的获取逻辑为：重金属含量高于重金属含量预警阈值的时段为重金属含量预警的时段。
优选的，所述微生物离散程度wls的计算表达式为：
式中，i＝{1、2、3、...、n}，n表示水体样本数据采样点的设置数量，n为正整数，Pi表示第i个水体样本数据采样点处的微生物含量偏差值，表示微生物含量平均偏差值。
优选的，所述微生物含量偏差值P的计算表达式为：
式中，ws为水体样本数据采样点检测出的实时微生物含量，wmin～wmax表示微生物含量稳定范围。
优选的，步骤4.1)中，数据探索通过绘制时间序列图或散点图来可视化数据，包括以下步骤：
数据可视化：使用绘图工具来可视化数据，绘图工具包括折线图或散点图，时间放在X轴，水质参数放在Y轴；
绘制时间序列图：绘制时间序列图显示水质参数随时间的变化趋势；
绘制散点图：绘制散点图观察水质参数与其他变量之间的关系；
数据汇总：对数据进行汇总统计，汇总统计包括均值、标准差、最大值和最小值。
本发明还提供一种流域农业面源污染在线监测方法，所述监测方法包括以下步骤：
S1：采集端通过水质传感器实时监测水体中的各种参数；
S2：定期采集水体样本以进行分析；
S3：记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到处理端；
S4：处理端负责接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件；
S5：通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析；
S6：将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据并传输至管理员界面，管理员界面允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
本发明通过数据处理模块接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件，数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，报告生成模块将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据，报告和可视化数据发送至管理员界面模块向管理员展示。该监测系统综合分析水质参数以及水体样本数据，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，从而便于管理者对农业面源进行相应管理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统模块图。
图2为本发明的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
实施例1：请参阅图1所示，本实施例所述一种流域农业面源污染在线监测系统，包括水质监测模块、采样器模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块、报告生成模块以及管理员界面模块：
水质监测模块：通过水质传感器实时监测水体中的各种参数，如溶解氧、pH、氮、磷、浊度等，水质传感器安装在水体中，定期测量水质参数并发送至数据传输模块，包括以下步骤：
传感器安装：选择适当类型的水质传感器，并确保其适合于监测的特定参数。传感器应正确安装在水体中，以保证数据的准确性和可靠性。安装位置应选择代表性的监测点，通常是流域内不同位置的水体。
传感器校准：在安装前和定期维护过程中，对传感器进行校准，以确保其输出准确反映水质参数。校准通常涉及使用标准溶液进行比较，从而校准传感器以提高准确性。
数据采集：传感器定期测量水质参数，如溶解氧、pH、氮、磷、浊度等，然后将这些数据记录下来。测量的频率可以根据监测目的和要求进行调整，通常以分钟或小时为单位。
数据传输：采集到的数据由传感器发送到数据传输模块。这通常涉及数字数据传输，可以使用有线或无线通信技术，将数据传送到中央数据处理系统，以进行进一步的分析和存储。
数据记录：数据传输模块接收数据后，将其记录到数据库或数据存储设备中。这有助于建立数据历史记录，以便进行长期趋势分析和对比。
数据质量控制：在数据记录过程中，需要进行数据质量控制，检查是否存在异常数据或传感器故障。如果发现问题，可能需要进行纠正或维护。
实时监测：监测模块确保实时监测水质参数，以便快速识别水质问题或潜在的污染事件。实时数据可以用于警报和及时响应。
采样器模块：用于定期采集水体样本以进行分析，通常包括抽取水样本并存储，分析后的水体样本数据发送至数据传输模块，采样器通常根据预定的时间表或特定事件触发采样，确保获得代表性的水样本，包括以下步骤：
采样点选择：首先确定采样点，这些点通常位于流域内不同位置的水体。采样点的选择应代表性，以确保采集的样本能够反映流域内的多样性。
采样计划制定：根据监测的目的和要求，制定定期采样的计划。这包括确定采样的时间表、频率和触发条件。采样可以根据时间表执行，也可以根据特定事件(如暴雨或农业活动)触发。
样本容器准备：准备合适的样本容器，通常是密封的容器，以防止样本污染。容器应提前清洁和消毒，以确保采样后的样本不受外部污染影响。
采样触发：根据计划或事件触发，采样器启动并抽取水样本。触发可以基于时间、流量、水位或其他观测参数进行。确保采样的样本是代表性的，以反映水体状况。
样本存储：采集的水样本存储在容器中，并密封以防止样本污染。样本存储条件应符合分析的要求，如温度和光照要求。
数据记录：对每个采集的样本进行标记，记录采样的时间、位置和触发条件等信息。这有助于建立样本历史记录，以进行后续的分析和对比。
数据传输：采样后的水体样本数据被发送到数据传输模块，通常是通过数字数据传输，以便后续的分析和存储。
样本分析：采样后的水体样本可以在实验室中进行分析，以确定其中的水质参数，如污染物浓度、微生物含量等。分析结果通常用于验证传感器数据的准确性和进行更深入的研究。
数据传输模块：记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到数据处理模块、数据分析模块，数据通常以数字格式记录，可以通过无线通信或有线连接传输到数据处理模块，包括以下步骤：
数据记录：数据传输模块接收来自水质监测模块和采样器模块的数据，包括水质参数和水体样本数据。这些数据通常以数字格式记录，以便后续的处理和分析。
数据存储：接收的数据被存储在数据传输模块内部或外部的存储设备中。数据存储应该具有足够的容量和可扩展性，以处理大量数据，并保持数据的安全性和完整性。
数据格式化：数据传输模块可能需要对接收的数据进行格式化，以确保其与数据处理模块和数据分析模块兼容。这包括数据的编码、日期时间戳和元数据等信息的添加。
传输方式选择：数据传输可以通过无线通信(如无线局域网、蜂窝网络等)或有线连接(如以太网、光纤等)进行。选择合适的传输方式通常取决于监测系统的位置、覆盖范围和可用基础设施。
数据加密和安全性：为了确保数据的安全性和完整性，数据传输模块可能需要使用加密技术来保护数据传输过程中的隐私和安全。这有助于防止未经授权的访问和数据泄漏。
数据传输至数据处理模块和数据分析模块：一旦数据被准备好，数据传输模块将数据传送到数据处理模块和数据分析模块，以进行进一步的处理、分析和存储。
数据备份：数据传输模块可能需要定期备份数据，以防止数据丢失或损坏。备份数据通常存储在另一个位置或设备上，以确保数据的可靠性。
数据处理模块：负责接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件，并将识别结果发送至报告生成模块，向决策者提供必要的信息，包括以下步骤：
数据接收：数据处理模块接收来自数据传输模块的水质参数和水体样本数据。数据通常以数字格式传输，并包括来自多个监测点的数据。
数据存储：接收的数据被存储在数据处理模块内部或外部的数据库中。数据存储应具有足够的容量和性能，以容纳大量数据并保持数据的完整性。
数据整合：数据处理模块将来自不同监测点的数据整合在一起，以建立全面的监测数据集。这有助于综合分析和跟踪水质参数的整体趋势。
实时监测：数据处理模块执行实时监测，定期检查水质参数的变化，以便及时发现水质问题或潜在的污染事件。实时监测可以基于设定的阈值或触发条件进行。
污染事件识别：数据处理模块使用实时数据监测和历史数据分析，识别潜在的污染事件，如异常的水质参数值或趋势。污染事件识别可以触发警报并通知决策者。
数据分析：数据处理模块执行高级数据分析，包括趋势分析、统计分析和模型建立，以更深入地了解水体质量问题和潜在的农业面源污染事件。这有助于提供更多的洞察和信息。
识别结果传送至报告生成模块：一旦识别了污染事件或水质问题，数据处理模块将结果传送至报告生成模块。这些结果通常包括报告、警报和可视化数据，以向决策者提供必要的信息。
用户界面集成：数据处理模块可能与用户界面模块集成，以使决策者能够方便地访问监测数据和分析结果，以便及时采取措施。
数据分析模块：执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，分析结果发送至报告生成模块。
报告生成模块：用于将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据，报告和可视化数据发送至管理员界面模块，包括以下步骤：
数据汇总：报告生成模块接收来自数据处理模块的识别结果和分析结果，这些结果可能包括污染事件的识别、水质参数的趋势分析、统计数据等。数据汇总确保了数据的一致性和完整性。
报告格式设计：根据管理员和决策者的需求，设计报告的格式和结构。这可能包括选择报告的布局、颜色方案、图表和图形的类型等。
报告内容生成：将数据处理模块提供的结果转化为文本、图表、表格和可视化数据，以形成报告的内容。这些内容应清晰、易于理解和具有信息含量。
报告自动化：报告生成模块通常是自动化的，根据数据的更新自动生成报告。这可以是定期的、事件触发的或按需生成的报告。
报告传送：生成的报告和可视化数据通过电子邮件、Web界面、移动应用程序或其他通信方式传送到管理员界面模块。这确保决策者可以方便地访问报告。
报告存档：生成的报告通常被存档，以便后续的查阅和分析。存档的报告也可用于比较和趋势分析。
用户界面整合：报告生成模块可能与管理员界面模块集成，以确保决策者可以方便地访问报告和可视化数据，并采取相应的行动。
报告定制：报告生成模块通常支持报告的定制化，以满足不同决策者的需求。这包括选择报告的内容、时间范围和特定的分析视图。
管理员界面模块：提供管理员界面，允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据，并设置警报和通知，以便决策者能够了解监测结果，管理员可以根据监测数据和分析结果采取适当的行动，例如采取污染控制措施或调整农业实践，包括以下步骤：
用户认证：管理员界面模块通常要求用户进行身份验证，以确保只有授权的决策者和监测人员可以访问系统。这可能涉及用户名和密码、双因素认证或其他身份验证方法。
用户登录：授权的用户可以通过用户界面登录，访问监测数据和工具。登录后，用户可以访问其特定的界面和功能。
数据访问：管理员界面模块提供用户访问监测数据、报告和可视化结果的途径。用户可以查看实时监测数据、历史数据、趋势图表、地图视图等信息。
报告和可视化数据查看：用户可以查看生成的报告、图表、图形和可视化数据，以了解水质参数的趋势和污染事件的识别结果。
警报设置：管理员和监测人员可以在管理员界面中设置警报条件，例如超过阈值的水质参数值或识别的污染事件。这有助于及时通知用户出现问题。
通知管理：管理员界面模块可以管理警报和通知的方式，如电子邮件、短信、手机应用程序通知等。用户可以选择他们希望接收警报的方式。
数据分析工具：管理员界面模块可能还包括数据分析工具，以帮助用户更深入地分析监测数据和污染事件的性质。
行动支持：基于监测数据和分析结果，用户可以采取相应的行动，例如调整农业实践、启动污染控制措施、提出政策建议等。
用户培训和支持：管理员界面模块通常提供用户培训和技术支持，以确保用户能够充分利用系统的功能。
数据存档和导出：用户可能需要存档或导出数据以供后续分析或报告之用。
本申请通过数据处理模块接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件，数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，报告生成模块将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据，报告和可视化数据发送至管理员界面模块向管理员展示。该监测系统综合分析水质参数以及水体样本数据，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，从而便于管理者对农业面源进行相应管理。
实施例2：数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，包括以下步骤：
1)数据准备：数据分析模块首先接收来自数据处理模块的水质参数和水体样本数据；这些数据通常包括水质参数的时间序列数据和采样样本的分析结果；
2)数据清洗：进行数据清洗，包括处理缺失数据、异常数据点和数据纠正；这有助于确保数据的质量和准确性；
3)数据整合：整合不同监测点和时间的数据，以建立全面的监测数据集；这包括合并不同传感器和采样器生成的数据；
4)趋势分析：执行趋势分析，以识别水质参数的长期变化趋势；这有助于确定是否存在持续的水质问题，如逐渐升高的污染物浓度；
4.1)数据探索：通过绘制时间序列图或散点图来可视化数据，以观察水质参数的变化趋势；这有助于初步了解数据的性质；
数据可视化：使用绘图工具，如折线图或散点图，来可视化数据；时间通常放在X轴，水质参数的值放在Y轴；
绘制时间序列图：绘制时间序列图是一种直观的方法，可以显示水质参数随时间的变化趋势；这有助于初步观察数据中的周期性、季节性和趋势；
绘制散点图：如果希望了解水质参数与其他变量(如降雨量或温度)之间的关系，可以绘制散点图来观察它们之间的关联；这可以帮助确定是否有其他因素影响了水质参数；
数据汇总：对数据进行基本的汇总统计，如均值、标准差、最大值和最小值；这可以帮助了解数据的分布特征；
观察趋势：通过观察时间序列图，可以初步了解水质参数是否存在明显的趋势，例如上升或下降趋势；这可以为后续趋势分析提供线索；
发现周期性和季节性：时间序列图还可以帮助识别数据中是否存在周期性或季节性变化，这对于水体质量管理非常重要；
观察异常值：通过数据可视化，还可以检查是否存在异常值或异常事件，这些可能需要额外的关注和分析。
4.2)趋势分析：综合分析水质参数和水体样本数据后获取趋势系数，计算逻辑为：
获取水质参数，水质参数包括酶活性浮动系数；
获取水体样本数据，水体样本数据包括微生物离散程度；
酶活性浮动系数、微生物离散程度分别标记为mhf、wls；
将酶活性浮动系数、微生物离散程度综合计算获取得到趋势系数qsx，表达式为：
式中，α、β分别为酶活性浮动系数、微生物离散程度的比例系数，且α、β均大于0；
酶活性浮动系数mhf的计算表达式为：
式中，M(t)为农业面源中酶活性的实时变化量，[tx，ty]为有机质含量预警的时段，[ti，tj]为重金属含量预警的时段；
有机质含量越低，通常会导致水体中的酶活性变差，这是因为有机质在水体中起到了重要的媒介和底物的作用，支持了酶的活性；具体来说，有机质含量较低可能会导致以下影响：
底物供应减少：有机质通常包含各种可分解的有机化合物，这些化合物可以作为酶的底物，促进酶的活性；当有机质含量较低时，底物供应减少，酶可能没有足够的底物来催化反应；
微生物生态系统减弱：水体中的有机质是微生物的主要营养源之一；微生物在水体中起到了分解有机物质和维持生态平衡的重要作用；较低的有机质含量可能导致水体中微生物生态系统的减弱，降低酶的活性；
碳源不足：有机质中的碳通常是酶活性所需的碳源；较低的有机质含量可能导致碳限制，酶可能会受到碳源不足的影响；
酶降解受限：在水体中，酶的降解作用通常需要有机质的存在，以便提供所需的底物和媒介条件；较低的有机质含量可能限制了酶降解污染物的能力；
酶抑制：一些污染物和环境条件可能对酶产生抑制作用，而足够的有机质可以有助于减轻这种抑制作用；较低的有机质含量可能使酶更容易受到抑制；
因此，有机质含量低于有机质含量阈值的时段为有机质含量预警的时段；
重金属含量越高，通常会对水体中的酶活性产生负面影响；以下是一些具体原因，解释了为什么高重金属含量可能导致水体中的酶活性变差：
酶中毒：高重金属含量可能导致酶中毒，其中重金属离子可以与酶的活性部位相互作用，破坏酶的结构和功能；这种相互作用通常是非特异性的，可能影响多种酶；
酶失活：某些重金属离子可以直接引起酶的失活，导致酶完全失去催化能力；这对于水体中的酶活性来说是不利的；
底物和媒介抑制：高重金属含量可能影响底物和媒介物质的运输和供应，从而减少酶所需的底物和媒介；这会限制酶催化反应的速度；
酶的生态影响：高重金属含量可能对水体生态系统产生不利影响，从而减少酶的活性所需的底物供应；例如，重金属可以对微生物群落产生负面影响，降低酶的活性；
生物累积：某些生物可以在体内富集重金属，如果这些生物是酶的生产者或酶的底物，那么重金属的生物累积可能导致酶活性受到影响；
酶活性抑制：重金属离子可能直接抑制酶的催化活性；这种抑制作用可能是可逆的或不可逆的，视乎重金属的类型和浓度；
因此，重金属含量高于重金属含量预警阈值的时段为重金属含量预警的时段；
微生物离散程度wls的计算表达式为：
式中，i＝{1、2、3、...、n}，n表示水体样本数据采样点的设置数量，n为正整数，Pi表示第i个水体样本数据采样点处的微生物含量偏差值，表示微生物含量平均偏差值；
微生物离散程度wls值越大，表明各个水体样本数据采样点处的微生物含量偏差波动程度越大，对农业面源带来的影响有：
微生物离散程度越大，表明各个水体样本数据采样点处的微生物含量偏差波动程度越大，这可能对农业面源污染和水质管理产生一些重要影响，包括：
污染源识别困难：如果微生物含量在不同采样点之间波动很大，那么确定污染源的位置和原因可能会更加复杂；这会增加难以识别农业面源污染的挑战；
质量控制问题：微生物含量的大幅度波动可能表明采样和分析过程存在质量控制问题，这可能会导致数据不准确，使决策者难以采取适当的措施来管理农业面源污染。
管理措施的调整：波动大的微生物含量可能需要更频繁的调整管理措施，以适应不同时间和地点的变化。这可能增加了管理和决策的挑战；
微生物含量偏差值P的计算表达式为：
式中，ws为水体样本数据采样点检测出的实时微生物含量，wmin～wmax表示微生物含量稳定范围：
水体中微生物含量对农业发展具有重要影响，但过高或过低的微生物含量都可能产生不利的后果；以下是过高或过低的水体微生物含量可能对农业发展产生的影响：
水体中微生物含量过高的影响：
水质恶化：高微生物含量可能是水体受到有机负荷过大的迹象，这可能由于过多的有机废物排放或未经适当处理的废水排放引起；这会导致水体的水质恶化，使其对农业和人类用水不适宜；
寄生病风险：高微生物含量可能增加了水中病原微生物(如致病细菌)的存在机会，增加了农业用水中的病原体传播风险，可能导致水源污染；
腐败和异味：高微生物含量可以导致水体中有机废物的快速分解，产生难闻的异味和水体腐败现象，这可能对农业用水和水生生物造成不便；
水体中微生物含量过低的影响：
生态平衡破坏：微生物在水体中起到了分解有机物、维持生态平衡和底栖食物链的重要作用；过低的微生物含量可能导致生态平衡破坏，影响水生生物的生存和繁衍；
底栖生物受害：微生物是底栖生物的主要食物来源，过低的微生物含量可能导致底栖生物种群的减少，从而影响渔业和水生生态系统；
污染物去除效率下降：微生物在水体中也起到了降解有机污染物的作用；过低的微生物含量可能降低水体对污染物的自净能力，使水体更容易受到污染；
养殖业受害：水体中的微生物对于水产养殖具有重要意义，因为它们可以作为生物饲料或底物的来源；过低的微生物含量可能对水产养殖业造成不利影响；
4.3)趋势判断：判断农业面源发展趋势的方向，即农业面源的环境稳定性是上升、下降还是保持稳定；
获取趋势系数qsx值后，由趋势系数qsx的计算公式可知，趋势系数qsx值越大，表明农业面源的整体发展状况稳定，发展趋势越朝向好的方向发展，因此，获取趋势系数qsx值，将趋势系数qsx值与趋势阈值进行比对；
若趋势系数qsx值大于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向上升发展的方向，即发展变好；
若趋势系数qsx值等于趋势阈值，判断农业面源发展趋势保持稳定，即发展不变；
若趋势系数qsx值小于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向下降发展的方向，即发展变差；
5)统计分析：使用统计方法分析数据，以确定是否存在显著的关联或差异；统计分析可以揭示不同因素之间的关系，如气象条件和水质参数的关系；
结果传送至报告生成模块：数据分析模块将分析结果传送至报告生成模块，以生成相应的报告、图表、图形和可视化数据；这有助于决策者更好地理解监测结果；
用户支持：数据分析模块可能需要提供支持和解释分析结果，以帮助决策者更好地利用分析结果来采取适当的行动。
实施例3：请参阅图2所示，本实施例所述一种流域农业面源污染在线监测方法，所述监测方法包括以下步骤：
采集端通过水质传感器实时监测水体中的各种参数，如溶解氧、pH、氮、磷、浊度等，水质传感器安装在水体中，定期测量水质参数，定期采集水体样本以进行分析，通常包括抽取水样本并存储，采样器通常根据预定的时间表或特定事件触发采样，确保获得代表性的水样本，记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到处理端，处理端负责接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件，向决策者提供必要的信息，执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据并传输至管理员界面，管理员界面允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据，并设置警报和通知，以便决策者能够了解监测结果，管理员可以根据监测数据和分析结果采取适当的行动，例如采取污染控制措施或调整农业实践。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only-memory，ROM)、随机存取存储器(random-access-memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：包括水质监测模块、采样器模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块、报告生成模块以及管理员界面模块：
水质监测模块：通过水质传感器实时监测水体中的各种参数后获取水质参数；
采样器模块：用于定期采集水体样本以进行分析；
数据传输模块：记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到数据处理模块、数据分析模块；
数据处理模块：将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件；
数据分析模块：通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析；
报告生成模块：将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据；
管理员界面模块：提供管理员界面，允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据。
2.根据权利要求1所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：数据分析模块执行高级数据分析，通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析，以便分析水体质量问题和潜在的农业面源污染事件，包括以下步骤：
1)数据准备：接收来自数据处理模块的水质参数和水体样本数据，包括水质参数的时间序列数据和采样样本的分析结果；
2)数据清洗：进行数据清洗，包括处理缺失数据、异常数据点和数据纠正；
3)数据整合：整合不同监测点和时间的数据，以建立全面的监测数据集；
4)趋势分析：执行趋势分析，以识别水质参数的长期变化趋势；
5)统计分析：使用统计方法分析数据，确定是否存在显著的关联或差异。
3.根据权利要求2所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：步骤4)中，执行趋势分析，以识别水质参数的长期变化趋势包括以下步骤：
4.1)数据探索：通过绘制时间序列图或散点图来可视化数据，观察水质参数的变化趋势；
4.2)趋势分析：综合分析水质参数和水体样本数据后获取趋势系数，计算逻辑为：
获取水质参数，水质参数包括酶活性浮动系数；
获取水体样本数据，水体样本数据包括微生物离散程度；
酶活性浮动系数、微生物离散程度分别标记为mhf、wls；
将酶活性浮动系数、微生物离散程度综合计算获取得到趋势系数qsx，表达式为：
式中，α、β分别为酶活性浮动系数、微生物离散程度的比例系数，且α、β均大于0；
4.3)趋势判断：判断农业面源发展趋势的方向，即农业面源的环境稳定性是上升、下降还是保持稳定；
若趋势系数qsx值大于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向上升发展的方向；
若趋势系数qsx值等于趋势阈值，判断农业面源发展趋势保持稳定；
若趋势系数qsx值小于趋势阈值，判断农业面源发展趋势向下降发展的方向。
4.根据权利要求3所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：所述酶活性浮动系数mhf的计算表达式为：
式中，M(t)为农业面源中酶活性的实时变化量，[tx，ty]为有机质含量预警的时段，[ti，tj]为重金属含量预警的时段。
5.根据权利要求4所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：有机质含量预警的时段的获取逻辑为：有机质含量低于有机质含量阈值的时段为有机质含量预警的时段；
重金属含量预警的时段的获取逻辑为：重金属含量高于重金属含量预警阈值的时段为重金属含量预警的时段。
6.根据权利要求5所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：所述微生物离散程度wls的计算表达式为：
式中，i＝{1、2、3、...、n}，n表示水体样本数据采样点的设置数量，n为正整数，Pi表示第i个水体样本数据采样点处的微生物含量偏差值，表示微生物含量平均偏差值。
7.根据权利要求6所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：所述微生物含量偏差值P的计算表达式为：
式中，ws为水体样本数据采样点检测出的实时微生物含量，wmin～wmax表示微生物含量稳定范围。
8.根据权利要求3所述的一种流域农业面源污染在线监测系统，其特征在于：步骤4.1)中，数据探索通过绘制时间序列图或散点图来可视化数据，包括以下步骤：
数据可视化：使用绘图工具来可视化数据，绘图工具包括折线图或散点图，时间放在X轴，水质参数放在Y轴；
绘制时间序列图：绘制时间序列图显示水质参数随时间的变化趋势；
绘制散点图：绘制散点图观察水质参数与其他变量之间的关系；
数据汇总：对数据进行汇总统计，汇总统计包括均值、标准差、最大值和最小值。
9.一种流域农业面源污染在线监测方法，通过权利要求1-8任一项所述的监测系统实现，其特征在于：所述监测方法包括以下步骤：
S1：采集端通过水质传感器实时监测水体中的各种参数；
S2：定期采集水体样本以进行分析；
S3：记录从水质监测模块和采样器模块获得的数据，然后将水质参数以及水体样本数据传输到处理端；
S4：处理端负责接收、存储和分析水质参数以及水体样本数据，将水质参数以及水体样本数据进行整合后，执行实时监测并识别潜在的污染事件；
S5：通过水质参数以及水体样本数据对农业面源进行趋势分析；
S6：将识别结果和分析结果生成报告和可视化数据并传输至管理员界面，管理员界面允许决策者和监测人员访问报告和可视化数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311503385.9A CN117541451B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311503385.9A CN117541451B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117541451A true CN117541451A (zh) | 2024-02-09 |
| CN117541451B CN117541451B (zh) | 2024-05-07 |
Family
ID=89783506
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311503385.9A Active CN117541451B (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117541451B (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104962620A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-10-07 | 宁波大学 | 一种基于微生物群落的生态健康评价方法 |
| CN105973877A (zh) * | 2016-05-07 | 2016-09-28 | 浙江理工大学 | 一种基于曲线拟合和毒理分析算法的水质远程在线监测方法 |
| CN108629502A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-09 | 苏州农业职业技术学院 | 一种基于微生物完整性指数的湿地生态系统健康评价方法 |
| CN109101619A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-12-28 | 佛山科学技术学院 | 一种水资源污染大数据分析处理方法及装置 |
| CN109656977A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-19 | 安徽大学 | 一种农业面源污染监测大数据管理系统 |
| CN111056619A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-24 | 江苏东恒环境控股有限公司 | 一种用于河道净化的农业面源污染处理系统 |
| KR102187336B1 (ko) * | 2019-11-29 | 2020-12-07 | 이현찬 | 수질 모니터링 시스템 |
| CN115046582A (zh) * | 2022-04-19 | 2022-09-13 | 重庆化工职业学院 | 一种农业面源污染监测大数据管理系统 |
| CN115096830A (zh) * | 2022-06-14 | 2022-09-23 | 泉州市水务水质检测有限公司 | 一种用于检测水中重金属元素的水质检测方法 |
| CN115372447A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-11-22 | 江苏国创检测技术有限公司 | 一种监测水质的快速方法 |
| CN115629190A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-01-20 | 中农创达(北京)环保科技有限公司 | 农业面源污染数据管理方法、装置、设备及介质 |
| CN115965496A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-04-14 | 中国环境科学研究院 | 流域水环境智慧化管理方法 |
-
2023
- 2023-11-13 CN CN202311503385.9A patent/CN117541451B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104962620A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-10-07 | 宁波大学 | 一种基于微生物群落的生态健康评价方法 |
| CN105973877A (zh) * | 2016-05-07 | 2016-09-28 | 浙江理工大学 | 一种基于曲线拟合和毒理分析算法的水质远程在线监测方法 |
| CN108629502A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-09 | 苏州农业职业技术学院 | 一种基于微生物完整性指数的湿地生态系统健康评价方法 |
| CN109101619A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-12-28 | 佛山科学技术学院 | 一种水资源污染大数据分析处理方法及装置 |
| CN109656977A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-19 | 安徽大学 | 一种农业面源污染监测大数据管理系统 |
| KR102187336B1 (ko) * | 2019-11-29 | 2020-12-07 | 이현찬 | 수질 모니터링 시스템 |
| CN111056619A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-24 | 江苏东恒环境控股有限公司 | 一种用于河道净化的农业面源污染处理系统 |
| CN115046582A (zh) * | 2022-04-19 | 2022-09-13 | 重庆化工职业学院 | 一种农业面源污染监测大数据管理系统 |
| CN115096830A (zh) * | 2022-06-14 | 2022-09-23 | 泉州市水务水质检测有限公司 | 一种用于检测水中重金属元素的水质检测方法 |
| CN115372447A (zh) * | 2022-09-08 | 2022-11-22 | 江苏国创检测技术有限公司 | 一种监测水质的快速方法 |
| CN115965496A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-04-14 | 中国环境科学研究院 | 流域水环境智慧化管理方法 |
| CN115629190A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-01-20 | 中农创达(北京)环保科技有限公司 | 农业面源污染数据管理方法、装置、设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 何星月, 刘之景: "生物传感器在水污染监测中的应用", 微纳电子技术, no. 09, 25 September 2002 (2002-09-25), pages 28 - 31 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117541451B (zh) | 2024-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kotamäki et al. | Wireless in-situ sensor network for agriculture and water monitoring on a river basin scale in southern Finland: Evaluation from a data user’s perspective | |
| Carpenter et al. | Leading indicators of trophic cascades | |
| Luning et al. | Performance assessment of food safety management systems in animal-based food companies in view of their context characteristics: A European study | |
| Besmer et al. | The feasibility of automated online flow cytometry for in-situ monitoring of microbial dynamics in aquatic ecosystems | |
| Messer et al. | An EPA program for monitoring ecological status and trends | |
| Alexander et al. | Trends in the nutrient enrichment of US rivers during the late 20th century and their relation to changes in probable stream trophic conditions | |
| Zornoza et al. | Soil properties under natural forest in the Alicante Province of Spain | |
| De Lange et al. | Changes in ventilation and locomotion of Gammarus pulex (Crustacea, Amphipoda) in response to low concentrations of pharmaceuticals | |
| Anderson et al. | Accelerated sediment phosphorus release in Lake Erie's central basin during seasonal anoxia | |
| JP2005250557A (ja) | モバイル技術による日常的水質監視システム | |
| AU2021401999B2 (en) | System and method for monitoring water quality | |
| CN114935637A (zh) | 基于大数据的环境污染监测系统 | |
| US9540604B2 (en) | Apparatus and method for monitoring autotroph cultivation | |
| Gruver | Evaluating the sensitivity and linearity of a permanganate-oxidizable carbon method | |
| Buckley et al. | Measuring change in biological communities: multivariate analysis approaches for temporal datasets with low sample size | |
| CN117541451B (zh) | 一种流域农业面源污染在线监测方法及系统 | |
| CN114295162A (zh) | 一种基于数据采集的环境监测系统 | |
| TW201014798A (en) | Early warning mode for eutrophication of water quality and detection method thereof | |
| Chávez‐Arroyo et al. | Quality assurance of near‐surface wind velocity measurements in M exico | |
| Steinberger et al. | A sensitive soil biological indicator to changes in land-use in regions with Mediterranean climate | |
| Donoso et al. | Assessing the ecological relevance of organic discharge limits for constructed wetlands by means of a model-based analysis | |
| Eissa et al. | Microbiological stability assessment of municipal distribution line using control chart approach for total bioburden count | |
| Hemdan et al. | Smart water quality analysis using IoT and big data analytics: a review | |
| CN117109665B (zh) | 一种河流生态环境数据在线监测方法及系统 | |
| Haron et al. | Remote water quality monitoring system using wireless sensors |
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 |