技术领域
[0001] 本
发明属于河湖健康评估领域，具体涉及一种河湖水环境健康智能评估预警系统及方法。
背景技术
[0002] 河湖健康评估是要了解河湖的生态状况，进而了解导致河湖健康出现问题的原因，掌握河湖健康变化规律。
[0003] 国家层面上存在一个全国河湖健康评估技术文件《河湖健康评估指标、标准与方法》，但其评估方法异常繁琐且主观性较强，目前大部分学者是从水质方面评估河湖健康状况，但是单从水质方面分析不能得出完善的水生态、河岸带等情况，所以有的学者提出从五个方面进行科学评估，其评估方法是从物理结构，化学完整性、
生物完整性和生物功能完整性以及社会满意度来评估。但是这五个方面数据搜集难度较大，并且五个方向的指标之间存在着相关关系和重复性。
[0004] 同时目前实际操作中，没有一款真正落地到实际使用的智能化河湖健康评估预警系统，基本处在实验室中、科研和理论阶段，水质指标的检测基本采用人工取样的方式进行检测，效检的
频率和测率低，成本高。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种河湖水环境健康智能评估预警系统及方法，以解决目前从物理结构，化学完整性、生物完整性和生物功能完整性以及社会满意度来评估河湖水健康存在的数据搜集难度较大，并且五个方向指标之间存在着相关关系和重复性的技术问题以及目前人工检测方式效率低、成本高的技术问题，以实现快速、智能的检测河湖水健康情况并做出评估以及预警的技术效果。
[0006] 本发明具体的技术方案如下：
[0007] 一种河湖水环境健康智能评估预警系统，其特征在于，包括：
[0008]
数据采集系统，所述数据采集系统包括：若干组
传感器，若干组所述传感器分别设置于待检测河湖水中；传输装置，所述传输装置通过485总线与所述传感器相连接；
[0009] 供电系统，与所述数据采集系统相连接；
[0010] 数据传输系统，与所述数据采集系统相连接；
[0011] 数据管理系统，通过所述数据传输系统与所述数据采集系统相连接；
[0012] 模拟仿真系统，与所述数据传输系统相连接，用于分析所述数据采集系统采集到的数据；
[0013] 评估预警系统，利用LSTM模型对数据进行
预测分析、对问题进行报警；
[0014] 数据结果展示系统，用于展示原始数据和所述模拟仿真系统的评估结果；
[0015] 自动建议报告生成系统，与所述模拟仿真系统以及数据管理系统相连接，根据所述模拟仿真系统的分析结果自动生成河湖健康评估报告。
[0016] 进一步，所述多
探头传感器包括水温多探头传感器，溶
氧量多探头传感器，
化学需氧量多探头传感器，五日
生化需氧量多探头传感器，
氨氮多探头传感器。
[0017] 进一步，还包括后台管理系统，用于管理，发布，维护系统的内容。
[0018] 进一步，所述供电系统采用
风能和
太阳能发电。
[0019] 一种基于上述河湖水环境健康智能评估预警系统的方法，包括以下步骤：
[0020] 指标的选择，包括水文方面以及水质方面两方面的指标，水文方面选取的指标为天然月径流量、日径流量，水质方面选取的指标为水温变异状况、DO水质状况、耗氧有机污染状况、重金属污染状况；
[0021] 河段的划分，根据河流的特点和监控的需要把河流分成待评估的多段；
[0022] 传感器的布设，将多探头传感器布设在待评估河段的相应
位置；
[0023] 供电设施的施工，采用
风能、太阳能双重供电；
[0024] 传输装置的安装，采用4G/5G网络传输；
[0025] 模拟预警系统的搭建：采用LSTM
深度学习模型进行模拟预警系统的搭建；
[0026] 模型结果展示：将上述所述模拟预警系统模拟分析结果和评估预测的健康状况运用二维、三维图形和GIS地图上进行展示；
[0027] 建议报告的生成：自动生成月报、季报和年报，可以直接打印装订发表。
[0028] 进一步，多探头传感器的布设方法如下：
[0029] (1)离支流入河口1-5m处；
[0030] (2)点源排放口处附件；
[0031] (3)面源污染集中的河边；
[0032] (4)水土流失严重的河边；
[0033] (5)不同行政区划的边界处，要求到较小的单位如自然村之间，以便明确责任、更好的解决纠纷；
[0034] (6)不同的水功能区按实际情况确定，如水库等
饮用水源地至少在入水口、库中和取水口附件等处；
[0035] (7)大河主干考虑现有水文站
基础上，设立1-2km部署一组多探头传感器；
[0036] (8)采用样点一般设置于水面下0.5m处，水深不足0.5m时，应设置在水深的1/2处；
[0037] (9)深水处，每个监测断面按上中下、左中右部署9组多探头传感器。
[0038] 进一步，所述模拟预警系统的搭建具体包括以下步骤：
[0039] (a)数据规划阶段：利用以下公式将传输至模拟仿真系统的数据归一化到[0，1]之间；
[0040]
[0041] 其中xt表示当前实时输入数据，min(x)表示原始数据最小值，max(x)表示原始数据最大值。
[0042] (b)忘记阶段：此阶段是对上一循环
节点得到的状态参数ht-1，进行有选择性忘记，忘记不重要的，记住重要的，通过实时数据计算得到ft来作为遗忘
门控制。
[0043] ft＝σ(XtWxf+ht-1Whf+bf)
[0044] 其中sigmoid函数的计算方式如下：
[0045]
[0046] 其中，Wxf表示遗忘门输入权重，Whf表示遗忘门隐藏状态权重，bf表示遗忘门偏置。
[0047] (c)选择记忆阶段：主要是将此阶段的输入Xt有选择性地进行记忆，重要的需要重记录，不重要的则记录少一些，具体通过数据规划阶段以及忘记阶段计算得到的参数通过以下计算公式得到it作为输入门控制。
[0048] it＝σ(XtWxi+ht-1Whi+bi)
[0049] 其中，Wxi表示输入门输入权重，Whi表示输入门隐藏状态权重，bi表示输入偏置。
[0050] 将忘记阶段得到的参数ft与选择记忆阶段得到的参数it通过以下公式进行相加运算，即得到了传输给下一个状态的ct。
[0051] ct＝ct-1ft+ittanh(XtWxc+ht-1Whc+bc)
[0052] 其中，tanh函数计算的方式如下：
[0053]
[0054] 其中，ct-1表示上一节点得到的激活状态参数，ht-1上一节点得到的隐藏状态参数，Wxc表示当前细胞状态的输入权重，Whc表示当前细胞状态隐藏权重，bc表示状态偏置。
[0055] (d)输出阶段：通过以下公式计算ot作为输出门控制，决定哪些被作为当前状态的输出。
[0056] ot＝σ(XtWxo+ht-1Who+bo)
[0057] 其中，Wxo表示输出门输出偏置，Who表示输出门隐藏状态权重，bo表示输出偏置。
[0058] 通过输出步骤得到传输给下一个节点的激活状态参数ct值以及输出门控制ot后，通过以下公式计算得到传输给下一节点的隐藏状态参数ht，具体计算如下：
[0059] ht＝ot tanh(ct)
[0060] 通过上述计算过程得到传输给下一节点的隐藏状态参数ht后，即可得到该模拟系统的输出状态参数yt，进行结果的显示。
[0061] yt＝σtanh(Wyht)
[0062] 其中，Wy表示输入权重。
[0063] 本发明的
实施例至少具有以下有益效果：
[0064] 本发明实施例包括“所述数据采集系统利用部署在河湖水环境
选定水域的传感器采集相应的水质水文指标数据，在供电系统的保障下可以实现在郊外利用太阳能风能供电运行，所采集的数据由数据传输系统汇总到传输装置，再经过无线网络实时传输给数据管理系统，其中模拟仿真系统对数据进行模拟分析，结果展示系统将所分析结果通过二维和三维图形进行展示，自动评估建议生成系统根据模拟分析结果生成河湖健康评估报告，评估预警系统，利用LSTM模型对数据进行预测分析、对问题进行报警”等技术方案，解决目前人工检测频率和效率低、成本高的技术问题，能够快速的采集数据，对数据流进行即时的处理分析，建立智能LSTM深度学习模型，达到对水环境健康状况进行评估和预测，对可能出现的重大健康问题及时报警，并且可以达到真正落地使用的河湖健康智能评估系统的技术效果。
[0065] 2.本发明实施例包括“指标的选择，包括水文方面以及水质方面两方面的指标，水文方面选取的指标为天然月径流量、日径流量，水质方面选取的指标为水温变异状况、DO水质状况、耗氧有机污染状况、重金属污染状况”等技术方案，通过从水文水资源和水质两方面来选择适当的指标，解决了从物理结构，化学完整性、生物完整性和生物功能完整性以及社会满意度来评估河湖水健康存在的数据搜集难度较大，并且五个方向指标的存在着相关关系和重复性的技术问题，实现能够较好的反映以上五个方面的综合评估结果的技术效果。
附图说明
[0066] 图1为本发明的系统示意图；
[0067] 图2为本发明的系统工作流程示意图；
[0068] 图3为LSTM深度学习模型进行模拟预警系统的搭建步骤示意图。
具体实施方式
[0069] 本发明提供了一种河湖水环境健康智能评估预警系统及方法，包括以下9个模
块：数据采集系统、供电系统、数据传输系统、数据管理系统、模拟仿真系统、评估预警系统、数据结果展示系统、自动评估建议生成系以及后台管理系统。
[0070] 所述数据采集系统利用部署在河湖水环境选定水域的多探头传感器采集相应的水质水文指标数据，在供电系统的保障下可以实现在郊外利用太阳能风能供电运行，所采集的数据由数据通过485总线与传输装置相连接，再经过4G/5G无线网络和SOCKET通讯协议实时传输给数据管理系统和模拟仿真系统，数据管理系统将数据进行处理和存储，模拟仿真系统将所需数据进行模拟分析，数据结果展示系统将模拟和分析结果通过二维和三维图进行展示，自动评估建议生成模块根据模拟和分析结果生成河湖健康评估报告，评估预警系统根据LSTM模型对预测到的重大健康问题进行提取报警。所有的模拟分析和预警结果通过系统平台后台和Socket IO通信，实时呈现于系统平台的web前端，继而显示在终端显示设备上，如台式机、移动电脑、手机或者LED大屏上。
[0071] 以下结合附图及实施例对本发明的技术方案进行详细叙述：
[0072] 本发明为一种河湖水环境健康智能评估预警系统及方法，如图1至图2所示，一种河湖水环境健康智能评估预警系统包括：
[0073] 数据采集系统，所述数据采集系统包括若干组多探头传感器，所述多探头传感器的类型对应于需要采集的水质和水文数据，具体的多探头传感器包括水温传感器，溶氧量传感器，化学需氧量传感器，
五日生化需氧量传感器，氨氮传感器，若干组所述多探头传感器分别设置于待检测河湖水中。
[0074] 传输装置，所述传输装置通过485数据通信与所述多探头传感器相连接，将所述多探头传感器的数据通过所述传输装置传输。
[0075] 供电系统，与所述数据采集系统相连接，为数据采集系统供电，所述供电系统设置有风能、太阳能两种供电方式，便于切换。
[0076] 数据传输系统，与所述数据采集系统相连接，通过SOCKET通讯协议和4G/5G无线网络实时传输数据。
[0077] 数据管理系统，通过所述数据传输系统与所述数据采集系统相连接；用于数据的储存、查询等。
[0078] 模拟仿真系统，与所述数据传输系统相连接，用于综合分析实时数据；模拟分析的结果在网页端显示。实时展示和提前展示预报水质和水文情况，如污染事件和洪水的形成和蔓延过程和受灾区域。所述模拟仿真系统的数据除了来自采集系统的多探头传感器，还通过
网络爬虫技术自动获取官方的有关数据，特别是地方的天气预报网的数据，作为水文预测、洪涝灾害、节水
灌溉等模型的确定变量，以及实地调研和调查问卷等方式。
[0079] 评估预警系统，根据LSTM模型对数据进行处理的结果基于LSTM深度学习模型进行评估预警系统的搭建，并通过实时数据进行计算分析。
[0080] 数据结果展示系统，用于展示所述模拟仿真系统的评估结果。
[0081] 自动建议报告生成系统，专家建议报告系统，可根据系统监测所得的各项数据分析处理，形成专业的文字报告，对异常情况，以及即将出现的趋势等进行分析讲解。并根据时间可选择日报、周报、月报、季报及年报等，所生成的报告可直接导出PDF文档及在线打印。
[0082] 后台管理系统，用于管理，发布，维护系统的内容。
[0083] 本发明还公开了一种河湖水环境健康智能评估预警方法，主要包括以下步骤：
[0084] S01指标的选择：主要从水文水资源和水质两方面进行指标的选择，其中水文水资源方面，选取天然月径流量以及日径流量作为评估指标，主要通过流量过程变异程度，评估河段评估年内实测月径流过程与天然月径流过程的差异，反映评估河段监测断面以上流域水资源开发利用对评估河段河流水文情势的影响程度。水质方面主要选取水温变异状况、DO水质状况、耗氧有机污染状况、重金属污染状况等几方面指标进行评估。
[0085] S02河段的划分：根据河流的特点和监控的需要把河流分成多段。
[0086] S03多探头传感器的布设：将所述数据采集系统中的多探头传感器进行布设。根据河网的构成、不同
水体功能区、周围污染源的分布状况、DEM高程、行政区划等，合理科学的部署监测点，从而有效的对点源和面源污染以及各控区域的产流和汇流点进行多探头传感器的合理科学的部署。本发明技术方案采取以下多探头传感器的部署方案：
[0087] (1)离支流入河口1-5m处；
[0088] (2)点源排放口处附件；
[0089] (3)面源污染集中的河边；
[0090] (4)水土流失严重的河边；
[0091] (5)不同行政区划的边界处，要求到较小的单位如自然村之间，以便明确责任、更好的解决纠纷；
[0092] (6)不同的水功能区按实际情况确定，如水库等饮用水源地至少在入水口、库中和取水口附件等处；
[0093] (7)大河主干考虑现有水文站基础上，设立1-2km部署一组多探头传感器；
[0094] (8)采用样点一般设置于水面下0.5m处，水深不足0.5m时，应设置在水深的1/2处；
[0095] (9)深水处，每个监测断面按上中下、左中右部署9组多探头传感器。
[0096] S04供电设施的施工：本发明技术方案采用风能、太阳能双重供电，避免阳光不足的时发生供电不足的问题。
[0097] S05传输装置的安装：采用4G/5G网络进行数据的传输。
[0098] S06评估预警系统的搭建：所述评估预警系统基于LSTM深度学习模型进行评估预警系统的搭建，并利用实时数据进行计算分析，如附图3所示，具体步骤如下：
[0099] (a)数据规划阶段：利用以下公式将传输至模拟仿真系统的数据归一化到[0，1]之间；
[0100]
[0101] 其中xt表示当前实时输入数据，min(x)表示原始数据最小值，max(x)表示原始数据最大值。
[0102] (b)忘记阶段：此阶段是对上一循环节点得到的状态参数ht-1，进行有选择性忘记，忘记不重要的，记住重要的，通过实时数据计算得到ft来作为遗忘门控制。
[0103] ft＝σ(XtWxf+ht-1Whf+bf)
[0104] 其中sigmoid函数的计算方式如下：
[0105]
[0106] 其中，Wxf表示遗忘门输入权重，Whf表示遗忘门隐藏状态权重，bf表示遗忘门偏置。
[0107] (c)选择记忆阶段：主要是将此阶段的输入Xt有选择性地进行记忆，重要的需要重记录，不重要的则记录少一些，具体通过数据规划阶段以及忘记阶段计算得到的参数通过以下计算公式得到it作为输入门控制。
[0108] it＝σ(XtWxi+ht-1Whi+bi)
[0109] 其中，Wxi表示输入门输入权重，Whi表示输入门隐藏状态权重，bi表示输入偏置。
[0110] 将忘记阶段得到的参数ft与选择记忆阶段得到的参数it通过以下公式进行相加运算，即得到了传输给下一个状态的ct。
[0111] ct＝ct-1ft+it tanh(XtWxc+ht-1Whc+bc)
[0112] 其中，tanh函数计算的方式如下：
[0113]
[0114] 其中，ct-1表示上一节点得到的激活状态参数，ht-1上一节点得到的隐藏状态参数，Wxc表示当前细胞状态的输入权重，Whc表示当前细胞状态隐藏权重，bc表示状态偏置。
[0115] (d)输出阶段：通过以下公式计算ot作为输出门控制，决定哪些被作为当前状态的输出。
[0116] ot＝σ(XtWxo+ht-1Who+bo)
[0117] 其中，Wxo表示输出门输出偏置，Who表示输出门隐藏状态权重，bo表示输出偏置。
[0118] 通过输出步骤得到传输给下一个节点的激活状态参数ct值以及输出门控制ot后，通过以下公式计算得到传输给下一节点的隐藏状态参数ht，具体计算如下：
[0119] ht＝ot tanh(ct)
[0120] 通过上述计算过程得到传输给下一节点的隐藏状态参数ht后，即可得到该模拟系统的输出状态参数yt，进行结果的显示。
[0121] yt＝σtanh(Wyht)
[0122] 其中，Wy表示输入权重。
[0123] 如图3所示，上述三个阶段的计算过程是循环进行的，该节点得到的ht和ct将作为下一节点的输入，随着实数据的更新不断得都实时结果yt。
[0124] S07模型结果展示：所述S06步骤运算后得到的yt输出状态参数运用二维三维图形将评估和预测的健康状况在模拟仿真系统的GIS地图上进行展示。本
申请将健康状况通过以下方式进行显示：
[0125] (1)健康状况分为五类：理想状况、健康、亚健康、不健康、病态，河湖健康等级、类型、
颜色代码如下表所示。
[0126] 等级 类型 颜色 赋分范围 说明1 理想状况 蓝 80-100 接近参考状况或预期目标
2 健康 绿 60-80 与参考状况或预期目标有较小差异
3 亚健康 黄 40-60 与参考状况或预期目标有中度差异
4 不健康 橙 20-40 与参考状况或预期目标有较大差异
5 病态 红 0-20 与参考状况或预期目标有显著差异
[0127] (2)各个河段评估的健康情况作为一层加载到GIS河系地图。
[0128] S08建议报告的生成：自动生成月报、季报和年报，可以直接打印装订发表。
[0129] 本发明利用
大数据技术实时对多探头传感器采集的河湖健康指标数据进行处理，并根据数据结果进行预警预测，触发预设方案，生成河湖水环境评估报告。
[0130] 本发明能够快速的采集数据，利用大数据技术对数据流进行即时的处理分析，建立智能LSTM深度学习模型，达到对水环境健康状况进行评估和预测，对可能出现的重大健康问题及时报警，生成河湖水环境评估报告，并且可以真正落地使用的河湖健康智能评估系统。
[0131] 尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和
修改。所以，所附
权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0132] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
