一种水生生态保护监控方法及系统

本发明涉及水生生态保护，尤其涉及一种水生生态保护监控方法及系统。

背景技术：

1、水生生态保护监控是指针对水体环境和其中的生物群落进行实时监测和管理的方法和系统，该技术旨在确保水生态系统的健康和可持续性发展，以及对潜在环境威胁的及时响应。传统方法通常只监测单一参数，无法全面评估水生生态系统的健康状况，生态系统是复杂的互动网络，仅仅关注一个参数无法准确反映整体情况；由于单一参数监测的局限性，传统方法在预测生态系统变化、污染事件方面的性能有限，难以提前采取措施来减轻负面影响。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种水生生态保护监控方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种水生生态保护监控方法及系统，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取湖泊区域数据；对湖泊区域数据进行区域划分处理，从而生成湖泊区域划分数据，其中湖泊区域划分数据包括湖泊生态敏感区域数据以及湖泊非敏感区域数据；

4、步骤s2：根据湖泊生态敏感区域数据进行多传感器多参数检测处理，从而生成多传感器参数检测数据；

5、步骤s3：对湖泊生态敏感区域数据进行深度环境特征提取处理，从而生成湖泊深度环境特征数据；利用湖泊深度环境特征数据对多传感器多参数检测数据进行层次检测优化处理，从而生成多传感器多层次参数检测数据；

6、步骤s4：获取湖泊保护监控需求数据；根据湖泊非敏感区域数据进行单传感器检测处理，从而生成单传感器检测数据；利用湖泊保护监控需求数据对单传感器检测数据进行需求检测优化处理，从而生成单传感器需求检测数据；

7、步骤s5：利用湖泊监控系统对多传感器多层次参数检测数据以及单传感器需求检测数据进行湖泊水生生态监控处理，以实现水生生态保护监控作业。

8、本技术的有益效果在于，通过获取湖泊区域数据，可以提供湖泊的地理、水文和生态特征信息，是水生生态保护监控的基础，通过对湖泊区域数据进行区域划分处理，可以将湖泊区域划分为生态敏感区域和非敏感区域，有助于针对不同区域制定不同的监控策略和保护措施，以优化监控资源的分配和管理；通过根据湖泊生态敏感区域数据进行多传感器多参数检测处理，可以同时获取多种环境参数数据，如水质、温度、ph值，提供了对湖泊生态敏感区域各项指标的准确监测，多传感器参数检测数据的生成可以为后续的数据分析和决策提供丰富的信息，帮助了解湖泊的水质状态和环境变化趋势；通过对湖泊生态敏感区域数据进行深度环境特征提取处理，可以进一步分析湖泊的垂直分布特征，包括水温、溶解氧、浊度

9、参数随深度的变化情况，有助于揭示湖泊的生态过程和环境变化规律，层次检测优化处理可以将深度环境特征数据与多传感器多参数检测数据进行关联分析，提高检测结果的准确性和可解释性，为更精细化的湖泊监控提供支持；通过获取湖泊保护监控需求数据，可以明确监控的目标、要求和限制条件，有助于指导监控系统的设计和优化，确保监控方案与保护目标相符，单传感器检测数据的生成可以通过针对湖泊非敏感区域进行监测，得到这些区域特定的环境参数数据，提供了针对具体需求的监测信息，需求检测优化处理可以根据湖泊保护监控需求数据，对单传感器检测数据进行筛选、分析和优化，从而生成符合监控需求的单传感器数据，为监控决策提供准确和可操作的信息；利用湖泊监控系统进行水生生态监控处理可以对各类数据进行综合分析和整合，实现对湖泊水质、生物群落方面信息的实时监测和评估，水生生态保护监控作业可以对湖泊的生态状况、环境变化进行实时监测和评估，及时发现潜在的环境风险和问题，并采取相应的保护措施，以保护水生生态系统的健康和可持续发展。因此，本发明提供了一种水生生态保护监控方法及系统，通过多传感器多参数检测处理，得到多中监测参数，能更全面的评估水生生态系统的健康状况，并基于多种参数数据进行生态环境变化的预测，以突破单元参数监测的局限性。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：获取湖泊区域数据；

12、步骤s12：对湖泊区域数据中的生态要素数据进行生态要素数据自适应降噪处理，从而生成生态要素自适应降噪数据；

13、步骤s13：对生态要素自适应降噪数据进行数据标准化处理，从而生成生态要素标准化数据；

14、步骤s14：对生态要素标准化数据进行协方差矩阵计算处理，从而生成生态要素协方差矩阵数据；

15、步骤s15：对生态要素协方差矩阵数据进行特征值分解处理，从而生成生态要素特征值组数据；

16、步骤s16：对生态要素特征值组数据进行主成分选择处理，从而生成生态要素主成分数据；

17、步骤s17：利用生态要素主成分数据对生态要素标准化数据进行数据降维处理，从而生成生态要素降维数据矩阵数据；

18、步骤s18：对生态要素特征值组数据进行最优权重向量生成处理，从而最优权重向量数据；

19、步骤s19：对生态要素降维数据矩阵数据以及最优权重向量数据进行矩阵相乘处理，从而生成湖泊单元加权生态敏感度值数据；

20、步骤s110：对湖泊单元加权生态敏感度值数据进行加权求和处理，从而生成湖泊生态敏感度指数数据；

21、步骤s111：根据湖泊生态敏感度指数数据对湖泊区域数据进行区域划分处理，从而生成湖泊区域划分数据。

22、本发明通过对湖泊区域数据中的生态要素数据进行生态要素数据自适应降噪处理，可以对湖泊区域数据中的生态要素数据进行降噪处理，去除数据中的噪声和干扰，以得到更准确和可靠的生态要素数据；对生态要素自适应降噪数据进行标准化处理，将数据转化为统一的标准分布，使得不同生态要素之间的数据可比较和可分析；通过对生态要素标准化数据进行协方差矩阵计算处理，可以计算生态要素标准化数据之间的协方差，通过协方差矩阵可以了解不同生态要素之间的相关关系和变化趋势；通过对生态要素协方差矩阵数据进行特征值分解处理，可以得到协方差矩阵的特征值和特征向量，进一步了解生态要素数据的主要特征和方向；通过对生态要素特征值组数据进行主成分选择处理，可以选择最重要的特征值组成主成分，以便降低数据的维度和复杂性，同时保留尽多的原始信息；通过利用主成分数据对生态要素标准化数据进行降维处理，减少数据的维度，并且保留主要的信息，从而简化数据分析和处理的复杂度；生成最优权重向量，用于后续的数据加权处理，通过对不同生态要素的重要性进行量化，更准确地反映其对结果的贡献；将生态要素降维数据矩阵与最优权重向量进行相乘处理，得到湖泊单元的加权生态敏感度值，衡量不同生态要素对湖泊敏感度的贡献；对湖泊单元加权生态敏感度值进行加权求和处理，得到湖泊的生态敏感度指数，用于评估湖泊生态系统的健康状况和敏感程度；根据湖泊生态敏感度指数数据对湖泊区域进行划分，将湖泊区域分为不同的敏感度等级或类别，提供科学依据和参考，用于湖泊管理和保护决策。

23、优选地，生态要素数据自适应降噪处理通过生态要素数据自适应降噪公式进行处理，其中生态要素数据自适应降噪公式具体为：

24、

25、式中，d(t,x)表示降噪后的生态要素数据值，t表示采样时间，p表示采样点位置坐标空间，e(t,x)表示原始生态要素数据值，n表示求和中的项数，k表示求和中的迭代变量，n(t,x)表示数据中的噪声成分，a表示自适应系数，ω表示生态要素自适应降噪偏差纠正量。

26、本发明构造了一种生态要素数据自适应降噪公式，用于对对湖泊区域数据中的生态要素数据进行生态要素数据自适应降噪处理；公式中e(t,p)是未经处理的原始生态要素数据值，它是对该时刻和位置处的生态要素属性的测量或观测结果，原始数据是进行降噪处理的初始输入；公式中部分表示在无限项数下，对噪声成分n(t,p)的幅值进行逐项加权平均化处理，通过对噪声进行平均化，可以减弱噪声对数据的影响，从而获得更准确和可靠的降噪后生态要素数据；公式中部分利用生态要素数据的二阶时间导数和噪声的平方根，通过自适应系数a进行加权修正，自适应降噪项能够根据噪声的特性和数据的变化情况，对降噪过程进行调整，提高降噪效果，它对数据中的噪声成分进行估计，并根据噪声的幅值和趋势对降噪结果进行修正，使处理后的数据更准确和可靠；公式中ω项表示对降噪处理结果d(t,p)进行偏差校正，以提高数据的准确性，通过引入偏差纠正量，可以对降噪后的数据进行微调，以弥补降噪过程中引入的误差，使结果更接近真实的生态要素数据。

27、优选地，步骤s18包括以下步骤：

28、步骤s181：根据预设的累计方差率阈值对生态要素特征值组数据进行累计方差解释率计算处理，从而生成第一组累计方差解释率数据、第二组累计方差解释率数据以及第三组累计方差解释率数据；

29、步骤s182：分别对第一组累计方差解释率数据、第二组累计方差解释率数据以及第三组累计方差解释率数据进行权重范围映射处理，从而生成权重向量组数据；

30、步骤s183：对权重向量组数据进行性能表示化处理，从而生成权重向量性能值数据；

31、步骤s184：对权重向量性能值数据进行性能值分析处理，从而生成梯形隶属函数左右边界数据；

32、步骤s185：对权重向量性能值数据进行函数分布预测处理，从而生成上升斜率和下降斜率参数数据；

33、步骤s186：根据梯形隶属函数左右边界数据以及上升斜率和下降斜率参数数据对权重向量性能值数据进行性能隶属度转换处理，从而生成权重向量隶属度组数据；

34、步骤s187：对权重向量隶属度组数据进行初始权重向量模糊评价集合构建处理，从而生成权重向量模糊评价集合数据；

35、步骤s188：对权重向量模糊评价集合数据进行模糊综合评价处理，从而生成最优权重向量数据；

36、本发明通过计算累计方差解释率，可以了解每个生态要素特征值在总方差中的占比，进而确定重要特征值，预设的累计方差率阈值分别为70％-80％区间的累计方差率阈值、80％-90％区间的累计方差率阈值以及90％以上的累计方差率阈值，根据计算出的累计方差率进行阈值匹配，可以筛选出不同的累计方差率，为后续的分析提供依据；权重范围映射处理可以将累计方差解释率数据映射到统一的权重范围内，使其具有可比性和一致性，权重向量组数据反映了各个生态要素特征值的重要程度，用于后续的性能表示化和权重计算；通过对权重向量组数据进行性能表示化处理，可以更好地衡量和比较各个权重向量的优劣，为后续权重优化提供依据；性能值分析处理通过对权重向量性能值数据进行统计和分析，确定梯形隶属函数的左右边界数据，这些边界数据可以用于进一步进行隶属度转换和模糊综合评价；函数分布预测处理通过对权重向量性能值数据的分布进行建模和预测，提取上升斜率和下降斜率参数数据，这些参数用于隶属度转换过程中，调整隶属度函数的形状和曲线特征；性能隶属度转换处理基于梯形隶属函数和上升斜率、下降斜率参数，将权重向量性能值数据转化为隶属度的形式，表示权重向量在不同性能等级上的隶属程度，用于后续的模糊综合评价；初始权重向量模糊评价集合构建处理通过组合权重向量隶属度组数据，形成模糊评价集合，包括不同权重向量的不同隶属度值，这些数据用于进行模糊综合评价和最优权重向量的确定；模糊综合评价处理通过考虑权重向量的隶属度和评价指标之间的关系，综合计算出最优权重向量，最优权重向量代表了各个生态要素特征值的权重优先级，可以用于进一步的数据分析、决策应用。

37、优选地，步骤s2包括以下步骤：

38、步骤s21：根据湖泊生态敏感区域数据进行多传感器安置处理，从而生成多传感器数据；

39、步骤s22：利用多传感器数据对湖泊生态敏感区域数据中的水中环境进行多参数采集处理，从而生成传感器多参数数据；

40、步骤s23：对传感器多参数数据进行加权等级相关系数计算处理，从而生成多参数等级相关系数数据

41、步骤s24：根据多参数等级相关系数排序数据进行参数数据提取选择处理，从而生成多参数数据，其中多参数数据包括温度参数数据、水质参数数据以及生物参数数据；

42、步骤s25：根据温度参数特征数据进行水温点范围数据分析并进行温度预测处理，从而生成温度参数预测数据；

43、步骤s26：对水质参数特征数据进行时间序列分析处理，从而生成水质参数预测数据；

44、步骤s27：对生物参数数据进行检测处理，从而生成传感器参数检测数据；

45、步骤s28：利用温度参数预测数据以及水质参数预测数据对传感器参数检测数据进行优化处理，从而生成多传感器参数检测数据。

46、本发明通过在湖泊生态敏感区域安置多个传感器，可以收集到更全面、多样化的数据。这些数据包括水温、水质、生物参数，有助于对湖泊生态环境进行全面监测和分析；多参数数据将不同传感器获取的数据进行融合，使得不同参数之间的关联关系可以更好地进行分析和理解。这有助于揭示湖泊生态系统的综合特征和变化规律；通过加权等级相关系数计算处理，可以确定不同参数对湖泊生态系统影响的权重，这可以帮助我们了解各个参数的重要性，为后续的数据分析和决策提供指导，等级相关系数可以揭示不同参数之间的相关性强弱，帮助我们理解湖泊生态系统的复杂性和相互作用关系，有助于深入分析湖泊的生态特征和驱动因素；通过根据多参数等级相关系数排序数据进行选择处理，可以筛选出与湖泊生态系统关联较强的参数数据，并提取这些重要参数数据，有助于减少冗余数据，精简分析的对象和数据量；通过对温度参数特征数据进行分析，可以确定湖泊的水温范围和分布情况，有助于了解湖泊生态环境中水温的变化趋势和季节性变化规律；通过对水质参数特征数据进行时间序列分析，可以揭示水质参数的周期性变化、趋势演变规律，有助于了解湖泊水质的长期变化趋势和周期性变动；生物参数与湖泊生态环境密切相关，通过对生物参数的检测，可以了解生物组成与湖泊环境因素之间的关系，有助于进行环境归因分析，揭示湖泊生态系统中环境因素对生物的影响和生态链的变化；将多个传感器获取的数据进行综合分析，可以充分利用不同参数之间的相关性和互补性，有助于全面了解湖泊的环境状况和生态特征，提供更准确的数据支持和决策依据。

47、优选地，步骤s23包括以下步骤：

48、步骤s231：对传感器多参数数据进行数据预处理，从而生成传感器多参数标准数据；

49、步骤s232：对传感器多参数标准数据进行等级化处理，从而生成多参数等级化数据；

50、步骤s233：对多参数等级化数据进行部分加权等级差数据计算处理，从而生成多参数加权等级差数据，其中多参数加权等级差数据包括第一多参数加权等级差数据以及第二多参数加权等级差数据；

51、步骤s234：对第一多参数加权等级差数据进行加权排名平方和计算处理，从而生成第一加权排名平方和数据；

52、步骤s235：对第二多参数加权等级差数据进行排名平方和计算处理，从而生成第二加权排名平方和数据；

53、步骤s236：对第一加权排名平方和数据以及第二加权排名平方和数据进行等级相关系数计算处理，从而生成第一加权等级相关系数数据以及第二加权等级相关系数数据；

54、步骤s237：对第一加权等级相关系数数据以及第二加权等级相关系数数据进行显著性比较处理，从而生成多参数等级相关系数数据。

55、本发明通过对传感器多参数标准数据进行等级化处理，可以将原始数据按照一定的标准和规则进行分类分级的过程，可以将连续的测量值转化为离散的等级数据，可以简化数据分析和处理的复杂度，同时使得数据更有可比性，有助于进行后续的分析和决策；通过对多参数等级化数据进行部分加权等级差数据计算处理，可以通过设置不同的权重，对不同参数之间的差异进行调整和平衡，可以更好地反映多参数之间的相对重要性和差异程度，有助于后续的数据分析和比较；通过对第一多参数加权等级差数据进行加权排名平方和计算处理，可以帮助确定多参数中的主要影响因素和关键因素，为进一步的分析和决策提供依据；通过对第二多参数加权等级差数据进行排名平方和计算处理，同样，这一步骤对第二多参数加权等级差数据进行排名平方和计算，用于衡量其影响的相对重要性，通过比较第一和第二加权排名平方和数据，可以进一步确定参数的优先级和关键程度；对第一加权排名平方和数据以及第二加权排名平方和数据进行等级相关系数计算处理，可以评估不同参数之间的相关性和相互影响程度，有助于了解多参数之间的关系和相互作用；通过进行显著性比较，可以确定哪些参数对多参数系统的影响更为显著和重要，从而提供决策和优化的依据。

56、本技术的有益效果在于，通过获取湖泊区域数据，可以提供湖泊的地理、水文和生态特征信息，是水生生态保护监控的基础，通过对湖泊区域数据进行区域划分处理，可以将湖泊区域划分为生态敏感区域和非敏感区域，有助于针对不同区域制定不同的监控策略和保护措施，以优化监控资源的分配和管理；通过根据湖泊生态敏感区域数据进行多传感器多参数检测处理，可以同时获取多种环境参数数据，如水质、温度、ph值，提供了对湖泊生态敏感区域各项指标的准确监测，多传感器参数检测数据的生成可以为后续的数据分析和决策提供丰富的信息，帮助了解湖泊的水质状态和环境变化趋势；通过对湖泊生态敏感区域数据进行深度环境特征提取处理，可以进一步分析湖泊的垂直分布特征，包括水温、溶解氧、浊度参数随深度的变化情况，有助于揭示湖泊的生态过程和环境变化规律，层次检测优化处理可以将深度环境特征数据与多传感器多参数检测数据进行关联分析，提高检测结果的准确性和可解释性，为更精细化的湖泊监控提供支持；通过获取湖泊保护监控需求数据，可以明确监控的目标、要求和限制条件，有助于指导监控系统的设计和优化，确保监控方案与保护目标相符，单传感器检测数据的生成可以通过针对湖泊非敏感区域进行监测，得到这些区域特定的环境参数数据，提供了针对具体需求的监测信息，需求检测优化处理可以根据湖泊保护监控需求数据，对单传感器检测数据进行筛选、分析和优化，从而生成符合监控需求的单传感器数据，为监控决策提供准确和可操作的信息；利用湖泊监控系统进行水生生态监控处理可以对各类数据进行综合分析和整合，实现对湖泊水质、生物群落方面信息的实时监测和评估，水生生态保护监控作业可以对湖泊的生态状况、环境变化进行实时监测和评估，及时发现潜在的环境风险和问题，并采取相应的保护措施，以保护水生生态系统的健康和可持续发展。因此，本发明提供了一种水生生态保护监控方法及系统，通过多传感器多参数检测处理，得到多中监测参数，能更全面的评估水生生态系统的健康状况，并基于多种参数数据进行生态环境变化的预测，以突破单元参数监测的局限性。