技术特征：
1.一种大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，包括：对预设区域进行分区数据采集，并根据采集结果得到预设功能分区，其中，所述预设功能分区包括第一功能区、第二功能区，所述第一功能区与所述第二功能区位置相邻；获得预设采样方案，并根据所述预设采样方案对所述第一功能区、所述第二功能区依次进行样品采集，分别得到第一实时样品、第二实时样品；依次对所述第一实时样品、所述第二实时样品进行分析，分别得到所述第一功能区的第一实时镉含量、所述第二功能区的第二实时镉含量；组建影响指标集，并基于所述影响指标集对所述预设区域进行数据采集，得到实时指标参数集；构建智能预测模型，并将所述第一实时镉含量、所述第二实时镉含量、所述实时指标参数集作为所述智能预测模型的输入信息，得到输出信息；提取所述输出信息中的第一预测镉含量、第二预测镉含量，并依次判断所述第一预测镉含量、所述第二预测镉含量是否符合预设镉含量阈值；获得判断结果，并根据所述判断结果对所述预设区域进行镉含量监测智能预警。2.根据权利要求1所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，所述获得预设采样方案，包括：获得第一预设采样频率、第一预设采样时长、第一预设采样点；基于所述第一预设采样频率、所述第一预设采样时长、所述第一预设采样点，组成第一预设采样方案；获得第二预设采样频率、第二预设采样时长、第二预设采样点；基于所述第二预设采样频率、所述第二预设采样时长、所述第二预设采样点，组成第二预设采样方案；根据所述第一预设采样方案、所述第二预设采样方案，组成所述预设采样方案。3.根据权利要求2所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，在所述根据所述第一预设采样方案、所述第二预设采样方案，组成所述预设采样方案之后，还包括：对所述第一功能区进行多维度特征采集，得到第一区域特征集，其中，所述第一区域特征集包括第一人口密度、第一功能类型、第一面积大小；将所述第一人口密度、所述第一功能类型、所述第一面积大小与所述预设采样方案进行分析，并根据分析结果得到所述第一功能区的第一采样方案；根据所述第一采样方案得到所述第一功能区的多个大气样品，并将所述多个大气样品作为所述第一实时样品。4.根据权利要求1所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，所述组建影响指标集，包括：组建环境指标集，其中，所述环境指标集包括多个环境指标；获得所述预设区域的历史镉含量监测数据，其中，所述历史镉含量监测数据中的每组监测数据均包括镉含量历史数据、多个环境指标历史数据；利用最大信息系数法原理对所述镉含量历史数据、所述多个环境指标历史数据进行分析，得到相关性分析结果；基于所述相关性分析结果对所述多个环境指标进行筛选，得到所述影响指标集。
5.根据权利要求4所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，所述基于所述相关性分析结果对所述多个环境指标进行筛选，得到所述影响指标集，包括：提取所述历史镉含量监测数据中任意一组监测数据；将所述任意一组监测数据中的镉含量历史数据作为因变量、将所述任意一组监测数据中的多个环境指标历史数据作为自变量；基于所述自变量与所述因变量之间的映射关系，得到散点图，其中，所述散点图包括多个环境指标散点图；根据所述多个环境指标散点图，得到多个最大信息系数；将所述多个最大信息系数进行降序排列，并反向匹配得到环境指标序列；提取所述环境指标序列中预设排名阈值的环境指标，组成所述影响指标集。6.根据权利要求1所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，所述构建智能预测模型，并将所述第一实时镉含量、所述第二实时镉含量、所述实时指标参数集作为所述智能预测模型的输入信息，得到输出信息，包括：利用stacking算法原理构建所述智能预测模型，其中，所述智能预测模型包括初级学习器、元学习器；将所述第一实时镉含量、所述第二实时镉含量、所述实时指标参数集输入所述初级学习器，得到初级预测结果；将所述初级预测结果输入所述元学习器，得到元预测结果，并将所述元预测结果作为所述输出信息。7.根据权利要求6所述的大气环境镉含量监测预警方法，其特征在于，所述获得判断结果，并根据所述判断结果对所述预设区域进行镉含量监测智能预警，包括：提取所述判断结果中的第一判断结果；根据所述第一判断结果，若所述第一预测镉含量不符合所述预设镉含量阈值；获得第一预警指令，其中，所述第一预警指令用于对所述第一功能区进行第一应急修复；若所述第一预测镉含量符合所述预设镉含量阈值，获得第一调用指令，其中，所述第一调用指令用于调用所述判断结果中的第二判断结果；根据所述第二判断结果，若所述第二预测镉含量不符合所述预设镉含量阈值；获得第二预警指令，其中，所述第二预警指令用于对所述第二功能区进行第二应急修复；基于所述第二预警指令对所述第一预测镉含量进行复测更新。8.一种大气环境镉含量监测预警系统，其特征在于，所述大气环境镉含量监测预警系统包括：第一获得模块，所述第一获得模块用于对预设区域进行分区数据采集，并根据采集结果得到预设功能分区，其中，所述预设功能分区包括第一功能区、第二功能区，所述第一功能区与所述第二功能区位置相邻；第二获得模块，所述第二获得模块用于获得预设采样方案，并根据所述预设采样方案对所述第一功能区、所述第二功能区依次进行样品采集，分别得到第一实时样品、第二实时样品；
第三获得模块，所述第三获得模块用于依次对所述第一实时样品、所述第二实时样品进行分析，分别得到所述第一功能区的第一实时镉含量、所述第二功能区的第二实时镉含量；第一采集模块，所述第一采集模块用于组建影响指标集，并基于所述影响指标集对所述预设区域进行数据采集，得到实时指标参数集；第四获得模块，所述第四获得模块用于构建智能预测模型，并将所述第一实时镉含量、所述第二实时镉含量、所述实时指标参数集作为所述智能预测模型的输入信息，得到输出信息；第一判断模块，所述第一判断模块用于提取所述输出信息中的第一预测镉含量、第二预测镉含量，并依次判断所述第一预测镉含量、所述第二预测镉含量是否符合预设镉含量阈值；第一执行模块，所述第一执行模块用于获得判断结果，并根据所述判断结果对所述预设区域进行镉含量监测智能预警。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；所述处理器，用于处理执行权利要求1-7中任一项所述方法；所述存储器，所述存储器与所述处理器耦合，用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种大气环境镉含量监测预警方法及系统，涉及人工智能领域，所述方法包括：通过对预设区域进行分区数据采集，得到预设功能分区，其中包括第一功能区、第二功能区；获得预设采样方案，并依次采集得到第一实时样品、第二实时样品；得到所述第一功能区的第一实时镉含量、所述第二功能区的第二实时镉含量；组建影响指标集，并采集得到实时指标参数集；构建智能预测模型并得到输出信息；提取输出信息中的第一预测镉含量、第二预测镉含量，并判断获得判断结果，根据判断结果进行镉含量监测智能预警。解决了现有技术无法及时、准确地发现局部镉含量超标问题。达到了提高大气环境中镉含量超标预警的及时性、针对性、准确性的效果。的效果。的效果。
技术研发人员：曹静芳 程昱航
受保护的技术使用者：江苏旭龙环境科技有限公司
技术研发日：2022.12.06
技术公布日：2023/1/5