本技術(shù)屬于水質(zhì)分析領(lǐng)域，具體的說是一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、水華現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化，這是由于水體中氮、磷等營養(yǎng)鹽含量過高，促進(jìn)藻類異常增殖。這不僅破壞了水體的生態(tài)平衡，還使得水變得腥臭難聞，溶解氧減少，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致飲用水源和水產(chǎn)品安全受到威脅，藻類現(xiàn)象會(huì)對(duì)水生生物產(chǎn)生負(fù)面影響，一方面，大量的藻類繁殖會(huì)消耗水中的氧氣，導(dǎo)致魚類和其他水生生物因缺氧而窒息死亡。另一方面，部分藻類，如藍(lán)藻，會(huì)分泌有害的毒素，這些毒素在藻類腐爛分解時(shí)也會(huì)釋放出來，對(duì)水生生物造成危害，此外，水華還會(huì)影響水生生物的繁殖和生長，對(duì)漁業(yè)資源造成損失，為了預(yù)防和控制水華現(xiàn)象的發(fā)生，需要采取一系列措施，如減少水體污染、合理使用化肥、加強(qiáng)水體監(jiān)測(cè)、采取人工干預(yù)措施等；

2、現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行藻類現(xiàn)象監(jiān)測(cè)時(shí)，通常只是監(jiān)測(cè)藻類面積，然后根據(jù)面積分析是否需要進(jìn)行預(yù)警，無法基于藻類生長質(zhì)量數(shù)據(jù)和生長聚集程度數(shù)據(jù)對(duì)藻類生長情況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，同時(shí)無法融合水域水質(zhì)和天氣變化數(shù)據(jù)對(duì)水華未來發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)估，現(xiàn)有技術(shù)中大多存在上述問題；

3、為了解決本背景技術(shù)提出的問題，本技術(shù)設(shè)計(jì)了一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本技術(shù)提出了一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析系統(tǒng)及方法，基于藻類生長質(zhì)量數(shù)據(jù)和生長聚集程度數(shù)據(jù)對(duì)藻類生長情況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，然后融合水域水質(zhì)和天氣變化數(shù)據(jù)對(duì)水華未來發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)估，提高了對(duì)水華未來發(fā)展情況的掌握能力和預(yù)估準(zhǔn)確性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提供如下技術(shù)方案：第一方面，本技術(shù)提供一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法，其包括以下具體步驟：

3、步驟1、通過數(shù)據(jù)采集終端采集水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和藻類生長數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取天氣變化數(shù)據(jù)；

4、步驟2、構(gòu)建藻類生長情況評(píng)估模型，基于藻類生長數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長情況評(píng)估；

5、步驟3、獲取水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和天氣變化數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長環(huán)境異常分析；

6、步驟4、根據(jù)得到的藻類生長情況評(píng)估結(jié)果和藻類生長環(huán)境異常分析結(jié)果進(jìn)行水體藻類生長異常評(píng)估，并根據(jù)得到的水體藻類生長異常評(píng)估結(jié)果進(jìn)行藻類生長預(yù)警。

7、作為一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法的優(yōu)選技術(shù)方案，所述通過數(shù)據(jù)采集終端采集水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和藻類生長數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取天氣變化數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容為：

8、步驟11、通過圖像采集模塊采集水域內(nèi)藻類生長數(shù)據(jù)，藻類生長數(shù)據(jù)包括藻類群落的圖像數(shù)據(jù)、藻類群落的位置數(shù)據(jù)和藻類群落的聚集數(shù)據(jù)；

9、步驟12、通過水質(zhì)傳感器采集水體中與藻類生長相關(guān)的元素含量；

10、步驟13、獲取未來時(shí)間段的天氣數(shù)據(jù)，其中天氣數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)，在此需要說明的是，未來時(shí)間段的天氣數(shù)據(jù)可通過天氣預(yù)報(bào)獲?。?/p>

11、步驟14、將獲取和采集的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在儲(chǔ)存模組中。

12、作為一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法的優(yōu)選技術(shù)方案，所述構(gòu)建藻類生長情況評(píng)估模型，基于藻類生長數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長情況評(píng)估包括以下具體步驟：

13、步驟21、獲取藻類群落的圖像數(shù)據(jù)、藻類群落的位置數(shù)據(jù)和藻類群落的聚集數(shù)據(jù)，獲取各藻類群落圖像的各像素點(diǎn)的像素值，將獲取的各藻類群落圖像的各像素點(diǎn)的像素值導(dǎo)入藻類群落危險(xiǎn)值計(jì)算公式中計(jì)算藻類群落危險(xiǎn)值，其中，第i個(gè)藻類群落危險(xiǎn)值計(jì)算公式為：，其中，ni為第i個(gè)藻類群落的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，zij為第i個(gè)藻類群落的第j個(gè)像素點(diǎn)的像素值，zm為正常水體的像素值，這里需要說明的是，zij-zm為第i個(gè)藻類群落的第j個(gè)像素點(diǎn)的像素值與正常水體的像素值的差值，將最大的藻類群落危險(xiǎn)值對(duì)應(yīng)的藻類群落設(shè)為中心藻類群落，這樣代表第i個(gè)藻類群落的第j個(gè)像素點(diǎn)的像素值的異常，疊加后求平均，即為群落像素異常的平均值，由于藻類群落的密度越密集，其相對(duì)于水面的顏色的差異越大，因此找到最大的藻類群落危險(xiǎn)值對(duì)應(yīng)的藻類群落，即找到了最密集的藻類群落；

14、步驟22、獲取各個(gè)藻類群落的藻類群落危險(xiǎn)值和藻類面積數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取各個(gè)藻類群落相對(duì)于中心藻類群落的距離數(shù)據(jù)，導(dǎo)入藻類生長異常值計(jì)算公式中計(jì)算藻類生長異常值，其中，藻類生長異常值計(jì)算公式為：，其中，n為水域中藻類群落的個(gè)數(shù)，li為第i個(gè)藻類群落相對(duì)于中心藻類群落的距離數(shù)據(jù)，lm為水域的周長，si為第i個(gè)藻類群落的面積，s為水域面積。

15、作為一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法的優(yōu)選技術(shù)方案，所述獲取水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和天氣變化數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長環(huán)境異常分析包括以下具體步驟：

16、步驟31、獲取水體中與藻類生長相關(guān)的元素含量和未來時(shí)間段的天氣數(shù)據(jù)；

17、步驟32、將獲取得到的水體中與藻類生長相關(guān)的元素含量導(dǎo)入藻類生長環(huán)境異常值計(jì)算公式中計(jì)算藻類生長環(huán)境異常值，其中，藻類生長環(huán)境異常值計(jì)算公式為：，其中，m為水體中與藻類生長相關(guān)的元素種類，au為第u種水體中與藻類生長相關(guān)的元素的占比系數(shù)，ku為第u種水體中與藻類生長相關(guān)的元素含量，kum為第u種水體中與藻類生長相關(guān)的元素的適宜范圍的中值，其中，適宜范圍為藻類正常生長的安全范圍；

18、步驟33、獲取未來時(shí)間段的天氣數(shù)據(jù)和計(jì)算得到的藻類生長環(huán)境異常值，將未來時(shí)間段的天氣數(shù)據(jù)和藻類生長環(huán)境異常值導(dǎo)入藻類生長環(huán)境異常分析系數(shù)計(jì)算公式中計(jì)算藻類生長環(huán)境異常分析系數(shù)，其中，藻類生長環(huán)境異常分析系數(shù)計(jì)算公式為：，其中，tz為未來時(shí)間段時(shí)長，tt為預(yù)估的t時(shí)刻的溫度，tm為藻類適宜生長溫度范圍的中值，dt為時(shí)間積分。

19、作為一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法的優(yōu)選技術(shù)方案，所述根據(jù)得到的藻類生長情況評(píng)估結(jié)果和藻類生長環(huán)境異常分析結(jié)果進(jìn)行水體藻類生長異常評(píng)估，并根據(jù)得到的水體藻類生長異常評(píng)估結(jié)果進(jìn)行藻類生長預(yù)警包括以下具體內(nèi)容：

20、獲取計(jì)算得到的藻類生長異常值和藻類生長環(huán)境異常分析系數(shù)代入水體藻類生長異常評(píng)估值計(jì)算公式中計(jì)算水體藻類生長異常評(píng)估值，其中，水體藻類生長異常評(píng)估值計(jì)算公式為：；

21、獲取計(jì)算得到的水體藻類生長異常評(píng)估值，將計(jì)算得到的藻類生長異常評(píng)估值與設(shè)定的藻類生長異常評(píng)估閾值進(jìn)行對(duì)比，若藻類生長異常評(píng)估值大于等于設(shè)定的藻類生長異常評(píng)估閾值，則說明藻類在下階段會(huì)大量繁殖，向水利管理部門進(jìn)行藻類繁殖預(yù)警，若藻類生長異常評(píng)估值小于設(shè)定的藻類生長異常評(píng)估閾值，則不向水利管理部門進(jìn)行藻類繁殖預(yù)警。

22、第二方面，本技術(shù)提供一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析系統(tǒng)，其基于上述一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法實(shí)現(xiàn)，其具體包括數(shù)據(jù)獲取模塊、藻類生長情況評(píng)估模塊、生長環(huán)境異常分析模塊和藻類生長預(yù)警模塊；

23、其中，所述數(shù)據(jù)獲取模塊，用于通過數(shù)據(jù)采集終端采集水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和藻類生長數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取天氣變化數(shù)據(jù)；

24、所述藻類生長情況評(píng)估模塊，用于構(gòu)建藻類生長情況評(píng)估模型，基于藻類生長數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長情況評(píng)估；

25、所述生長環(huán)境異常分析模塊，用于獲取水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和天氣變化數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長環(huán)境異常分析；

26、所述藻類生長預(yù)警模塊，用于根據(jù)得到的藻類生長情況評(píng)估結(jié)果和藻類生長環(huán)境異常分析結(jié)果進(jìn)行水體藻類生長異常評(píng)估，并根據(jù)得到的水體藻類生長異常評(píng)估結(jié)果進(jìn)行藻類生長預(yù)警；

27、還可以包括控制模塊，所述控制模塊用于控制數(shù)據(jù)獲取模塊、藻類生長情況評(píng)估模塊、生長環(huán)境異常分析模塊和藻類生長預(yù)警模塊的運(yùn)行。

28、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲(chǔ)器，其中，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可供處理器調(diào)用的計(jì)算機(jī)程序；

29、所述處理器通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，執(zhí)行上述的一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法。

30、第四方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，儲(chǔ)存有指令，當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行如上述的一種基于安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的水域內(nèi)水質(zhì)分析方法。

31、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的有益效果是：

32、本技術(shù)通過數(shù)據(jù)采集終端采集水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和藻類生長數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取天氣變化數(shù)據(jù)，構(gòu)建藻類生長情況評(píng)估模型，基于藻類生長數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長情況評(píng)估，獲取水域內(nèi)水質(zhì)變化數(shù)據(jù)和天氣變化數(shù)據(jù)進(jìn)行藻類生長環(huán)境異常分析，根據(jù)得到的藻類生長情況評(píng)估結(jié)果和藻類生長環(huán)境異常分析結(jié)果進(jìn)行水體藻類生長異常評(píng)估，本技術(shù)基于藻類生長質(zhì)量數(shù)據(jù)和生長聚集程度數(shù)據(jù)對(duì)藻類生長情況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，然后融合水域水質(zhì)和天氣變化數(shù)據(jù)對(duì)水華未來發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)估，提高了對(duì)水華未來發(fā)展情況的掌握能力和預(yù)估準(zhǔn)確性。