[发明专利]一种地下水水位监测数据异常值识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种地下水水位监测数据异常值的识别方法及系统，包括以下步骤：获取地下水水位监测数据；通过基于统计模型的箱型图和基于水位差的距离模型分别识别所述地下水水位监测数据中的统计异常极值和局部变化异常值；所述异常极值和局部变化异常值均为地下水水位监测数据异常值。本发明的优点在于：箱型图仅能将识别出地下水水位监测数据在整体范围内的统计极端异常值，并不能识别出局部变化异常值，故首先运用箱型图初步检测出整体范围内的统计异常值，然后采用距离模型精细检测出局部变化异常值，从而全面检测出地下水水位监测数据集中的所有异常值，为后续提高地下水水位监测数据质量奠定基础。

技术领域

本发明涉及地下水水位数据分析研究领域，具体涉及一种地下水水位监测数据异常值的识别方法及系统。

背景技术

地下水资源是地球水资源的一部分，与大气降水资源和地表水资源密切联系，互相转化，在社会经济、生态环境中有着不可忽视的重要作用。地下水资源的保护工作直接影响到人民群众的生产生活，水资源的缺乏以及供需矛盾的激化，尤其是管理滞后，会导致地下水资源过度开采态势加剧，地下水位不断下降，很多井灌区的水井已经弃用，出水量显著下降，并且引发了地面沉降、土地沙化等一系列生态环境问题。地下水监测是认识和掌握地下水动态变化特征、制定合理开发利用与有效保护措施、防治和减轻地下水污染及其相关生态环境等问题的重要基础。国家地下水监测工程的实施，形成了集地下水信息采集、传输、处理、分析及服务为一体的国家地下水监测系统，大幅度提高地下水监测和服务能力，实时掌握地下水动态情况，为地下水资源的分析评价、预警和科学管理提供技术支撑。

在地下水水位数据监测、传输与存储的过程中，由于受到环境、监测仪器和人为因素的影响，不可避免地会产生一些异常数据，进而影响整个地下水监测数据的质量，甚至会提供误导信息，导致地下水超采治理成效、实施地下水管理与决策失误。因此需要对地下水埋深数据进行清洗，以实现监测数据的价值，提高地下水监测系统的可用性和效能。

地下水水位异常数据主要有统计异常和变化异常两种类型。在整体范围内，远离大部分数据的极值数据为统计异常数据。由于地下水水位属于时间序列，其变化是连续的，变化速率应存在合理的变化区间，超出这个区间的数据即为变化异常数据。当前人们对于数据异常值识别方面的研究已较为成熟。但对于地下水水位监测数据的异常值识别尚未做出相关研究。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种地下水水位监测数据异常值的识别方法及系统，以解决现有技术中存在的地下水水位监测数据异常值缺少研究的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种地下水水位监测数据异常值识别方法，包括以下步骤：

获取地下水水位监测数据；

通过基于统计模型的箱型图和基于水位差的距离模型分别识别所述地下水水位监测数据中的统计异常极值和局部变化异常值；

所述异常极值和局部变化异常值均为地下水水位监测数据异常值。

进一步地，通过基于统计模型的箱型图识别统计异常极值的过程如下：

将单一站点的地下水水位监测数据按照从小到大进行排序；

获取地下水水位监测数据序列中的第一四分位数、中位数和第三四分位数；

根据所述第一四分位数、中位数和第三四分位数计算箱型图的上边缘和下边缘；

根据所述上边缘和下边缘判断地下水水位监测数据中的统计异常极值。

进一步的，所述上边缘的计算公式为：

Upperlimit= Q₃+（Q₃- Q₁）×1.5 （1）