[发明专利]突发性流域水污染事故监测方法及装置

权利要求书

1.一种突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，包括：

获取监测区域的水文数据；

将基础流域数据，输入预设的水质分析模型，输出预测时间段的水质数据；

其中，所述基础流域数据包括预设时间段的水文数据、预设时间段的气象数据以及监测区域的地形数据；所述预设的水质分析模型，基于3DCNNs和残差网络构建，并以水流数值模拟模型的输出数据作为标签，对应的基础流域数据作为样本训练得到。

2.根据权利要求1所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，所述将基础流域数据，输入预设的水质分析模型之前，还包括：

获取基础流域数据样本，将所述基础流域数据样本输入水流数值模拟模型，得到预测的水质数据；

基于3DCNNs网络和残差网络构建初始水质分析模型，以预测的水质数据作为标签，所述基础流域数据样本作为输入，对所述初始水质分析模型进行训练，得到所述预设的水质分析模型。

3.根据权利要求2所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，得到所述预设的水质分析模型之后，还包括：

使用均方根误差和平均绝对误差评估水质分析模型，若均方根误差和平均绝对误差值不满足预设条件，则重新选取输入样本进行训练。

4.根据权利要求1所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，所述地形数据包括经纬度和高程数据，所述水文数据包括水流量、曼宁系数和水质数据，所述气象数据包括风速数据和风向数据。

5.根据权利要求1所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，所述持续获取监测区域的水质数据，具体为：

边缘计算网关持续获取监测区域的水质数据；

相应地，所述将基础流域数据，输入预设的水质分析模型，具体为：

将基础流域数据，输入边缘计算网关中预设的水质分析模型。

6.根据权利要求5所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，输出预测时间段的水质数据之后，还包括：

对预测时间段的水质数据进行分析，得到水质分析结果。

7.根据权利要求5或6所述的突发性流域水污染事故监测方法，其特征在于，输出预测时间段的水质数据之后，还包括：

将所述预测时间段的水质数据和\或水质分析结果，发送至云端服务器进行存储。

8.一种突发性流域水污染事故监测装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取监测区域的水文数据；

水质预测模块，用于将基础流域数据，输入预设的水质分析模型，输出预测时间段的水质数据；

其中，所述基础流域数据包括预设时间段的水文数据、预设时间段的气象数据以及监测区域的地形数据；所述预设的水质分析模型，基于3DCNNs和残差网络构建，并以水流数值模拟模型的输出数据作为标签，对应的基础流域数据作为样本训练得到。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述突发性流域水污染事故监测方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述突发性流域水污染事故监测方法的步骤。