预测断面水质参数数据的方法及装置与流程

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种预测断面水质参数数据的方法及装置。

背景技术：

在当今形势下，定量定性地了解区域内水质情况，对于合理的制定区域水质优化方案，提高水质治理的质量和效率，有效的治理水质污染，有着显著的现实意义。根据国家环保总局下发的《地表水环境质量标准》(gb3838-88)文件，各水质参数等级是反映水质是否污染的一项重要指标。现阶段，大部分水质污染分析，数据来源都是从排口、断面来获取，若断面设备发生故障，某些设备在一段时间内没有监测到数据，这对水质的分析与监管会造成很大的麻烦，需要一种。

现有技术中，通过插值法直接推测该点位(断面设备发生故障的点位)的数值，或是同时间序列来推测缺失参数在这段时间内的变化情况。但这两种方法推测出来的结果与实际数据偏差较大。

因此，亟需一种高效准确的方法，来填补缺失的数据。

技术实现要素：

本发明实施例的目的是针对现有技术中存在的缺陷，提供一种预测断面水质参数的方法及装置，以解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明提供了一种预测断面水质参数数据的方法，所述预测断面水质参数数据的方法包括：

实时获取第一水质参数信息，所述第一水质参数信息包括第一区域内多个排口中，每个排口的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

实时获取第二水质参数信息，所述第二水质参数信息包括第一区域内多个断面中，每个断面的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

根据每个所述排口的水质参数数据，计算预设时长内，每个排口的每种水质参数数据的第一均值；

根据每个所述断面的水质参数数据，计算预设时长内，每个断面的每种水质参数数据的第二均值；

根据所述第一均值和所述第二均值，计算每种水质参数在排口和断面的皮尔逊相关系数和最大互信息系数；

当所述皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且所述最大互信息系数小于预设的第二阈值时，确定该种水质参数在排口和断面存在线性相关；

根据第一排口的当前的水质参数数据，利用所述线性相关，预测第一断面的第一当前水质参数数据；所述第一排口为多个排口中的任一排口，所述第一断面为所述第一排口对应的断面；

根据第一排口的当前水质参数数据，利用预设的模型，预测第一断面的第二当前水质参数数据；

根据所述第一当前水质参数数据和所述第二当前水质参数数据，拟合得到第一断面的目标水质参数数据。

在一种可能的实现方式中，根据第一排口的当前水质参数数据，利用预设的模型，预测第一断面的第二当前水质参数数据之前，还包括：

根据第一区域的河水流速、所述第一排口至第一断面的距离以及所述第一排口处的污染物浓度，建立初始的预设的模型；

根据排口和断面已知的水质参数数据，对所述初始的预设的模型进行校正，得到预设的模型。

在一种可能的实现方式中，所述当所述皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且所述最大互信息系数小于预设的第二阈值时，确定该种水质参数在排口和断面存在线性相关之后，还包括：

计算所述水质参数在排口和断面的相关系数。

在一种可能的实现方式中，所述预设的模型具体为水动力水质模型。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一当前水质参数数据和所述第二当前水质参数数据，拟合得到第一断面的目标水质参数数据具体包括：

为所述第一当前水质参数数据设置第一权重；

为所述第二当前水质参数数据设置第二权重；

根据所述第一权重、所述第一当前水质参数数据、所述第二权重和所述第二当前水质参数数据，计算所述第一断面的目标水质参数数据。

第二方面，本发明提供了一种预测断面水质参数数据的装置，所述装置包括：

获取单元，所述获取单元用于，实时获取第一水质参数信息，所述第一水质参数信息包括第一区域内多个排口中，每个排口的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

所述获取单元还用于，实时获取第二水质参数信息，所述第二水质参数信息包括第一区域内多个断面中，每个断面的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

计算单元，所述计算单元用于，根据每个所述排口的水质参数数据，计算预设时长内，每个排口的每种水质参数数据的第一均值；

所述计算单元还用于，根据每个所述断面的水质参数数据，计算预设时长内，每个断面的每种水质参数数据的第二均值；

所述计算单元还用于，根据所述第一均值和所述第二均值，计算每种水质参数在排口和断面的皮尔逊相关系数和最大互信息系数；

确定单元，所述确定单元用于当所述皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且所述最大互信息系数小于预设的第二阈值时，确定该种水质参数在排口和断面存在线性相关；

预测单元，所述预测单元用于，根据第一排口的当前的水质参数数据，利用所述线性相关，预测第一断面的第一当前水质参数数据；所述第一排口为多个排口中的任一排口，所述第一断面为所述第一排口对应的断面；

所述预测单元还用于，根据第一排口的当前水质参数数据，利用预设的模型，预测第一断面的第二当前水质参数数据；

拟合单元，所述拟合单元用于，根据所述第一当前水质参数数据和所述第二当前水质参数数据，拟合得到第一断面的目标水质参数数据。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

建立单元，所述建立单元用于，根据第一区域的河水流速、所述第一排口至第一断面的距离以及所述第一排口处的污染物浓度，建立初始的预设的模型；

校正模块，所述校正模块用于根据排口和断面已知的水质参数数据，对所述初始的预设的模型进行校正，得到预设的模型。

在一种可能的实现方式中，所述计算单元还用于，计算所述水质参数在排口和断面的相关系数。

在一种可能的实现方式中，所述预设的模型具体为水动力水质模型。

在一种可能的实现方式中，所述拟合单元具体用于：

为所述第一当前水质参数数据设置第一权重；

为所述第二当前水质参数数据设置第二权重；

根据所述第一权重、所述第一当前水质参数数据、所述第二权重和所述第二当前水质参数数据，计算所述第一断面的目标水质参数数据。

第三方面，本发明提供了一种预测断面水质参数数据的设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于执行第一方面任一所述的方法。

第四方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面任一所述的方法。

第五方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的方法。

通过应用本发明提供的预测断面水质参数数据的方法及装置，提高了预测结果的准确性及及时性。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的预测断面水质参数数据的方法流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的预测断面水质参数数据的装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1为本发明实施例一提供的预测断面水质参数数据的方法流程示意图。该方法的应用场景为断面监测设备读数异常的情况，该异常包括数据缺失或者数据明显错误等。如图1所示，包括以下步骤：

步骤101，实时获取第一水质参数信息，第一水质参数信息包括第一区域内多个排口中，每个排口的水质参数和该水质参数的水质参数数据。

其中，水质参数是用以表示水环境(水体)质量优劣程度和变化趋势的水中各种物质的特征指标。水质参数包括但不限于：ph值、溶解氧、化学需氧量、氨氮、总氮、总磷、高锰酸盐。水质参数数据是水质参数的具体数值，和上述水质参数对应，水质参数数据包括但不限于：ph值的具体数值、溶解氧含量、化学需氧量含量、氨氮含量、总氮含量、总磷含量和高锰酸盐含量。排口是各个企业第一个排放污水的口。在排口处，一般布设有监测设备，用以获取排口处的水质参数数据。第一区域可以是a河流。

步骤102，实时获取第二水质参数信息，第二水质参数信息包括第一区域内多个断面中，每个断面的水质参数和该水质参数的水质参数数据。

其中，断面为河流中的断面，在断面处，设有监测设备，用以获取断面处的水质参数数据。

步骤103，根据每个排口的水质参数数据，计算预设时长内，每个排口的每种水质参数数据的第一均值。

接上例，布设在排口的监测设备可以实时的获取到水质参数数据，比如1小时内获取60组水质参数，这60组水质参数包括60个ph值数据、60个溶解氧含量数值、60个化学需氧量含量数值、60个氨氮含量数值、60个总氮含量数值、60个总磷含量数值和60个高锰酸盐含量数值。预设的时长为24小时，则可以计算出一天之内，每种水质参数的具体含量数值。

步骤104，根据每个断面的水质参数数据，计算预设时长内，每个断面的每种水质参数数据的第二均值。

按照上述步骤103的论述，采用相同的方法，可以得到断面处一天之内，每种水质参数的具体含量数值。

步骤105，根据第一均值和第二均值，计算每种水质参数在排口和断面的皮尔逊相关系数和最大互信息系数。

其中，皮尔逊系数用于统计两个参数间的相关程度。最大互信息系数用于估计变量之间的相关性。

步骤106，当皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且最大互信息系数小于预设的第二阈值时，确定该种水质参数在排口和断面存在线性相关。

具体的，在同一时间维度下，通过各排口的第一均值与断面的第二均值，计算各个水质参数之间的皮尔逊相关系数和最大互信息系数，比如，第一排口与第一断面之间的溶解氧的关系，满足皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且最大互信息系数小于预设的第二阈值，则可以判断第一排口的溶解氧与第一断面的溶解氧之间存在线性相关。再比如，第一排口与第一断面的化学需氧量也满足皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且最大互信息系数小于预设的第二阈值，则可以判断第一排口的化学需氧量与第一断面的化学需氧量之间存在线性相关，并可以计算出两者之间的相关系数。

步骤107，根据第一排口的当前的水质参数数据，利用线性相关，预测第一断面的第一当前水质参数数据；第一排口为多个排口中的任一排口，第一断面为第一排口对应的断面。

具体的，接106中的例子，第一排口的溶解氧与化学需氧量测量正常，第一断面由于设备故障或者其它某种原因，这两种数据缺失，则可以根据第一排口已知的数据，预测第一断面缺失的数据。这里的对应，指的是在地理位置上相邻，比如，a排口的下游，是b断面。

步骤108，根据第一排口的当前水质参数数据，利用预设的模型，预测第一断面的第二当前水质参数数据。

其中，预设的模型可以通过下述方法建立：先根据第一区域的河水流速、第一排口至第一断面的距离以及第一排口处的污染物浓度，建立初始的预设的模型，最后根据排口和断面已知的水质参数数据，对初始的预设的模型进行校正，得到预设的模型。预设的模型可以是一维水动力水质模型。根据该模型，可以通过输入第一排口的某种水质参数数值，得到第一断面该参数的数值。

可以理解的是，在建立该模型时，可以对模型进行多次训练，以提高模型的精确性。

步骤109，根据第一当前水质参数数据和第二当前水质参数数据，拟合得到第一断面的目标水质参数数据。

具体的，对步骤107和步骤108的结果预测结果进行拟合，得到第一断面的目标水质参数数据。

在一个示例中，可以先为第一当前水质参数数据设置第一权重；然后为第二当前水质参数数据设置第二权重；最后根据第一权重、第一当前水质参数数据、第二权重和第二当前水质参数数据，计算第一断面的目标水质参数数据。

由此，通过应用本发明实施例一提供的预测断面水质参数数据的方法，提高了预测结果的及时性和准确性。

图2为本发明实施例二提供的预测断面水质参数数据的装置结构示意图。如图2所示，该预测断面水质参数数据的装置可以应用在预测断面水质参数数据的方法中。该装置包括：获取单元201、计算单元202、确定单元203、预测单元204、拟合单元205、建立单元206和校正单元207。

获取单元201用于，实时获取第一水质参数信息，第一水质参数信息包括第一区域内多个排口中，每个排口的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

获取单元201还用于，实时获取第二水质参数信息，第二水质参数信息包括第一区域内多个断面中，每个断面的水质参数和该水质参数的水质参数数据；

计算单元202用于，根据每个排口的水质参数数据，计算预设时长内，每个排口的每种水质参数数据的第一均值；

计算单元202还用于，根据每个断面的水质参数数据，计算预设时长内，每个断面的每种水质参数数据的第二均值；

计算单元202还用于，根据第一均值和第二均值，计算每种水质参数在排口和断面的皮尔逊相关系数和最大互信息系数；

确定单元203用于当皮尔逊相关系数大于预设的第一阈值，且最大互信息系数小于预设的第二阈值时，确定该种水质参数在排口和断面存在线性相关；

预测单元204用于，根据第一排口的当前的水质参数数据，利用线性相关，预测第一断面的第一当前水质参数数据；第一排口为多个排口中的任一排口，第一断面为第一排口对应的断面；

预测单元204还用于，根据第一排口的当前水质参数数据，利用预设的模型，预测第一断面的第二当前水质参数数据；

拟合单元205用于，根据第一当前水质参数数据和第二当前水质参数数据，拟合得到第一断面的目标水质参数数据。

进一步的，建立单元206用于，根据第一区域的河水流速、第一排口至第一断面的距离以及第一排口处的污染物浓度，建立初始的预设的模型；

校正单元207用于，根据排口和断面已知的水质参数数据，对初始的预设的模型进行校正，得到预设的模型。

进一步的，计算单元202还用于，计算水质参数在排口和断面的相关系数。

进一步的，预设的模型具体为水动力水质模型。

进一步的，拟合单元205具体用于：

为第一当前水质参数数据设置第一权重；

为第二当前水质参数数据设置第二权重；

根据第一权重、第一当前水质参数数据、第二权重和第二当前水质参数数据，计算第一断面的目标水质参数数据。

由此，通过应用本发明实施例二提供的预测断面水质参数数据的装置，提高了预测结果的及时性和准确性。

本发明实施例三提供了一种预测断面水质参数数据的设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序，处理器用于执行本发明实施例一提供的方法。

本发明实施例四提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行本发明实施例一提供的方法。

本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例一提供的方法。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。