技术特征：
1.一种水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，包括以下步骤：实时获取水环境数据并进行点位布设；将所述水环境数据进行云存储；构建大数据挖掘分析模型并训练；根据所述大数据挖掘分析模型输出的分析数据集成后并展示结果；将所述展示结果反馈到所述点位布设上进行布点优化处理。2.如权利要求1所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述实时获取水环境数据并进行点位布设具体包括以下子步骤：通过标准水质监测系统、一体化户外水质在线监测系统、小型趋势在线监测系统及微型原位在线监测系统分别实时获取标准水质数据、一体化户外水质数据、小型趋势水质数据及微型原位水质数据；将所述标准水质监测系统、所述一体化户外水质在线监测系统、所述小型趋势在线监测系统及所述微型原位在线监测系统进行点位布设并集成。3.如权利要求2所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述标准水质监测系统布设在辖区出入境断面和重点关注区；所述一体化户外水质在线监测系统布设在干流入河口和一级支流河段；所述小型趋势水质在线监测系统布设在二级支流上；所述微型原位在线监测系统布设在毛细支流上。4.如权利要求1所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述将所述水环境数据进行云存储具体包括以下子步骤：通过云网络、计算、存储资源和网络安全服务以及运维管理服务的方式搭建云台；将所述水环境数据进行数据融合处理后存储于所述云台。5.如权利要求1所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述构建大数据挖掘分析模型并训练具体包括以下子步骤：通过分布式系统集成架构、计算引擎和数据仓库工具构建大数据计算基础平台；通过所述大数据计算基础平台根据所述水环境数据建立对应的大数据挖掘分析模型；将所述大数据挖掘分析模型进行模型训练。6.如权利要求1所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述根据所述大数据挖掘分析模型输出的分析数据集成后并展示结果具体包括以下子步骤：利用溯源分析模型算法，采集水质环境的地理空间数据和物联网监测数据；根据所述地理空间数据和所述物联网监测数据通过智能监测信息系统集成预警溯源分析平台；通过所述预警溯源分析平台直观准确展示各水质实时情况、水污染溯源结果以及水环境管理协同业务流程。7.如权利要求6所述的水质污染智能预警体系集成方法，其特征在于，所述地理空间数据包括：遥感影像数据、gis地图服务、数字高程模型以及微服务架构。8.一种水质污染智能预警体系集成装置，其特征在于，包括：点位布设模块，用于实时获取水环境数据并进行点位布设；存储模块，用于将所述水环境数据进行云存储；
大数据中心模块，用于构建大数据挖掘分析模型并训练；集成模块，用于根据所述大数据挖掘分析模型输出的分析数据集成后并展示结果；优化模块，用于将所述展示结果反馈到所述点位布设上进行布点优化处理。9.一种计算机设备，其特征在于，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的水质污染智能预警体系集成方法中的步骤。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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的水质污染智能预警体系集成方法中的步骤。
技术总结
本发明涉及水质污染智能预警体系集成技术领域，本发明提供了一种水质污染智能预警体系集成方法、装置及相关设备，包括以下步骤：实时获取水环境数据并进行点位布设；将所述水环境数据进行云存储；构建大数据挖掘分析模型并训练；根据所述大数据挖掘分析模型输出的分析数据集成后并展示结果；将所述展示结果反馈到所述点位布设上进行布点优化处理；有效的提升水污染溯源的效率和准确度，减少了对机理模型参数准确性的依赖程度，使水质污染溯源的操作更便捷；通过将展示结果反馈到点位布设上，实现点位布设优化的效果。本发明能有效的提升水污染溯源的效率和准确度，使水质污染溯源的操作更便捷，为污染防治提供决策依据，适应范围广。广。广。
技术研发人员：戈燕红 马东晓 舒少君
受保护的技术使用者：广东盈峰科技有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/8/5