[發明專利]一種河流突發水污染預警溯源方法、系統、終端及介質

在審

• 申請號: 202010778756.4
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN111898691A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 鄺紅艷;楊大勇;何煜然;周永杰
• 申請（專利權）人: 生態環境部華南環境科學研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/18;G06F17/14;G01N33/18
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 趙紅霞

本發明公開了一種河流突發水污染預警溯源方法、系統、終端及介質，其技術方案要點是：獲取水質常規指標的在線監測數據以及歷史監測數據；對接收到的在線監測數據啟動異常算法進行水質分析與預測，并對進行預警預報；根據檢測到的異常瞬時水質事件啟動決策響應、應急響應后運行應急監測方案；根據源項模型的定量反演溯源算法計算得到污染源信息，并對污染源信息優化處理；將優化結果反饋給應急響應，優化監測方案；根據源項模型的溯源反饋結果并以人機交互方式輸入指令，重復操作，直至溯源搜索范圍縮小到可通過現場排查找到污染源。實現河流水質在線監管實時響應、定性定量反演排放歷史估算及污染源位置識別，提高水質異常預警的準確性及及時性。

技術領域

本發明涉及水質監測技術領域，更具體地說，它涉及一種河流突發水污染預警溯源方法、系統、終端及介質。

背景技術

河流水污染預警溯源是指對河流水質異常事件進行監測預警并在水質異常事件后對水污染源進行定性定量溯源。

目前，現有的水質預測預警技術主要基于歷史數據的預測與在線監測值之間的差值或者閾值來判斷是否出現了水質異常事件，但是該技術方法通常用在水文變化上，水質異常變化通常需要異常變化持續一周或者更長的時間才能確定，因此現有技術對于高頻在線監測數據的異常特征及瞬時識別存在一定的不足。

現有的河流突發水環境污染事件溯源技術方法可以歸納為確定性追蹤溯源方法和不確定性溯源方法。其中，確定性溯源方法通常是通過數值方法及解析法求得理論溯源值后，以擾動理論值的方式來考慮誤差因素，這類方法存在不確定性的缺點，同時前期工作量大、建設周期長、傳統空間離散方法步驟繁瑣，不能在事故發生后通過簡單操作迅速得到滿足一定精度要求的結果。而確定性溯源方法是從概率統計的角度來處理突發水污染事件中追蹤溯源的不確定性問題，但該方法的隨機性極強、參數多、結構復雜、模型檢驗和參數靈敏度分析的工作量大，難以滿足污染事故溯源應急的時效性要求。

發明內容

為解決水質異常事件的識別及預警響應時間慢，以及現有溯源模型方法因河網環境復雜、多類型復合污染、潮流變化及眾多水閘開閉等特定河網環境因素引起溯源模型計算條件難以滿足、計算量大、溯源結果精度不足的問題，本發明的目的是提供一種河流突發水污染預警溯源方法、系統、終端及介質。

本發明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：

第一方面，提供了一種河流突發水污染預警溯源方法，包括以下步驟：

S101：獲取水質常規指標的在線監測數據以及歷史監測數據；

S102：對接收到的在線監測數據啟動異常算法進行水質分析與預測，并對檢測到的異常瞬時水質事件進行預警預報；

S103：根據檢測到的異常瞬時水質事件啟動決策響應、應急響應后運行應急監測方案；

S104：根據源項模型的定量反演溯源算法對在線監測數據、歷史監測數據計算得出水中污染排放參數的估計值或概率分布，得到污染源信息，并根據貝葉斯反演算法和最優搜索追蹤模型對污染源信息進行優化處理；

S105：將優化結果反饋給應急響應，優化監測方案；

S106：根據源項模型的溯源反饋結果并以人機交互方式輸入指令，重復步驟S102-105，直至溯源搜索范圍縮小到可通過現場排查找到污染源。

優選的，在步驟S102中，所述異常瞬時水質事件的預警預報具體為：

利用譜分析數據驅動模型預測矯正后模型的基線誤差分布和閾值來檢測出異常水質，包括：

第一階段，利用傅里葉變換中的功率譜密度識別歷史監測數據的周期性變化規律與異常；

第二階段，利用連續小波變換算法確定水質異常時刻、持續時間和強度。