[发明专利]水质污染类型溯源方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请提供了一种水质污染类型溯源方法，方法包括：获取自动监测点控制区域内存在的行业类型、多种以及水质监测因子；建立水质污染事件类型和水质监测因子的关系矩阵；获取自动监测点控制区域内水质的实时监测数据，并提取自动监测点控制区域内的水质变化特征；判断水质是否发生异常；若判断为是，则将水质变化特征和关系矩阵进行匹配，以得到各水质污染事件类型发生的概率值；对各水质污染事件类型发生的概率值进行标准化处理，以确定水质污染事件类型。上述实施方式，能够实现快速、准确的溯源，将来源缩小到行业范围，进而能够快速进行防治措施，避免污染进一步恶化。

技术领域

本申请涉及水污染溯源技术领域，特别是涉及一种水质污染类型溯源方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

由于城市化进程加快，密集的人类活动如农业活动中化肥的使用、工业废水及生活污水的排放等，导致水体污染日益严重。为满足对地表水监管的要求，保障饮用水安全，我国正在推进地表水监测体系改革，逐步实现水质自动监测。准确识别水质异常变化，追溯异常变化原因已成为亟待解决的问题之一。

目前，大多数地表水自动监测站点对于水质变化仅仅使用了是否超标、超标倍数等简单指标，而对于水质的异常波动缺少合理的判断规则。对于水污染溯源，现有的方法可以概括为现场取样测定法和数学模型模拟法两大类。现场取样测定法工作量大，耗时较长很难及时进行污染源排查。数学模型模拟法具有灵活、快速和可操作性强等优点，包括基于概率统计的概率方法和基于最优化理论的确定性方法等，但现有的模拟法需要大量的水环境、污染源等数据，对于数据缺乏的区域无法适用。

发明内容

本申请主要是提供一种水质污染类型溯源方法、装置、设备及可读存储介质，能够解决现有技术中水污染溯源工作量大、耗时较长、很难及时进行污染源排查以及对于数据缺乏的区域无法适用的问题。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种水质污染类型溯源方法，所述方法包括：获取自动监测点控制区域内存在的行业类型、多种以及水质监测因子；建立所述水质污染事件类型和所述水质监测因子的关系矩阵；获取所述自动监测点控制区域内水质的实时监测数据，并提取所述自动监测点控制区域内的水质变化特征；判断所述水质是否发生异常；若判断为是，则将所述水质变化特征和所述关系矩阵进行匹配，以得到各所述水质污染事件类型发生的概率值；对各所述水质污染事件类型发生的概率值进行标准化处理，以确定所述水质污染事件类型。

其中，所述建立所述水质污染事件类型和所述水质监测因子的关系矩阵，进一步包括:建立所述水质污染事件类型和所述水质监测因子的第一关系矩阵，其中，所述第一关系矩阵的行表示所述行业类型，所述第一关系矩阵的列表示所述水质监测因子；计算所述第一关系矩阵各列之和，并将所述第一关系矩阵中每一元素和其所在列的和做逻辑运算，以生成第二关系矩阵；将所述第二关系矩阵进行归一化处理，以得到所述水质污染事件类型和所述水质监测因子的关系矩阵。

其中，所述获取所述自动监测点控制区域内水质的实时监测数据，并提取所述自动监测点控制区域内的水质变化特征，进一步包括：获取所述自动监测点控制区域内水质的历史监测数据及实时监测数据；对每一项所述水质监测因子的所述实时监测数据进行标准化处理，以得到所述水质变化特征。

其中，所述对每一项所述水质监测因子的所述实时监测数据进行标准化处理采用公式为：

其中， 表示第i个水质监测因子的实时监测数据偏离平均值的标准差，表示第i个水质监测因子的实时监测数据，表示选择的所述历史监测数据的平均值，表示选择的所述历史监测数据的标准差。

其中，所述判断所述水质是否发生异常，进一步包括：获取指示所述水质监测因子对水质污染作用强弱的第一向量；将所述第一向量和所述水质变化特征进行逻辑运算，以得到第二向量；根据所述第二向量的分量值确定所述水质是否发生异常。