CN115561415B - 一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法，属于污染源监控技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：基于企业排污情况、各水域附近的农田种植情况和各水域的水质检测结果对污染水域进行确定；步骤二：根据确定的污染水域的水质检测结果，对污染水域的污染源进行确定；步骤三：对污染水域中水质的相关参数进行监控，根据监控结果判断污染物和污染源是否发生转化；步骤四：基于转化判断结果，对污染水域的新污染源和新污染物进行确定，本发明无需工作人员亲自使用相关设备对水域的水质进行检测，避免水域所在地理位置险峻，工作人员无法对水域水质进行检测的情况发生，使系统的应用具有广泛性，提高了系统的使用效果。

Description

一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法

技术领域

本发明涉及污染源监控技术领域，具体为一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法。

背景技术

污染源是指造成环境污染的污染物发生源，通常指向环境排放有害物质或对环境产生有害影响的场所、设备、装置或人体，任何以不适当的浓度，数量，速度，形态和途径进入环境系统并对环境产生污染或破坏的物质或能量。

目前，通过企业排污情况和工作人员对水质的检测情况对污染源进行确定，但由于国内水域分布广泛，工作人员无法实现对每一个水域的水质情况进行检测，导致一些污染源未被发现，当这些污染源被发现时污染程度已达到最大值，需要耗费大量人力、财力才能完成污染源的治理，违背了保护环境的初衷，以及在对污染源进行监控时，通常对污染源中特定的物质成分变化情况进行监控，基于监控结果判断污染源是否治理完成，此过程忽略了污染物转化的情况，降低了监控效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一：基于企业排污情况、各水域附近的农田种植情况和各水域的水质检测结果对污染水域进行确定；

步骤二：根据确定的污染水域的水质检测结果，对污染水域的污染源进行确定；

步骤三：对污染水域中水质的相关参数进行监控，根据监控结果判断污染物和污染源是否发生转化；

步骤四：基于转化判断结果，对污染水域的新污染源和新污染物进行确定。

进一步的，所述步骤一包括：

步骤一(1)：基于大数据中记载的水域分布情况，对排放至对应水域的企业排放物种类和含量、对应水域附近的居民居住数量和居住习惯，以及对应水域的水质检测结果进行获取；

步骤一(2)：根据步骤一(1)的获取信息，对污染水域进行确定，具体方法为：

1)判断对应水域是否有水质检测结果，若有，则根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定；

2)若对应水域无水质检测结果，则根据水域地理位置、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、以及距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测方法为：

①根据对应水域的环境变化情况、对应水域的水源储备量和距离对应水域ω米范围内的农田种植习惯，对农户使用农药的频次和对应频次的农药使用时间进行确定；

②根据对应水域市场的农药流通情况和对应水域居民在网上的农药购买情况，对农户每一次使用农药的种类进行确定，以及根据距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对农户使用农药的范围和剂量进行确定；

③基于①中确定的农药使用频次和农药使用时间，②中确定的农药使用种类、范围和剂量，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测公式Q_i为：

其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值；

水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_n}；

3)根据预测的水质检测结果，对该水域是否为污染水域进行确定，若确定该水域为污染水域，则将预测的水质检测结果保存至数据库中。

进一步的，其特征在于：所述步骤二包括：

步骤二(1)：判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若发生化学反应，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会发生化学反应，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取；

步骤二(2)：判断获取的化学反应产物是否属于污染物，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若化学反应产物不属于污染物，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

进一步的，所述步骤三包括：

步骤三(1)：根据确定的污染源和污染物，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中各元素和化学反应物的含量变化情况进行分析；

步骤三(2)：结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算结果与标准值进行比较，根据比较结果判断污染水域中是否有新的物质产生；

步骤三(3)：若判断污染水域中有新的物质产生，则基于计算的减少量对新产生的物质进行确定。

进一步的，所述步骤三中基于计算的减少量对新产生的物质进行确定，具体的确定方法为：

(1)将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|<R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，其中，R表示误差值；

(2)将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|<r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，其中，r表示误差值；

(3)根据(1)、(2)中确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同；

当出现污染水域时，根据污染水域水质检测结果中的异常数据，在数据库中查找排放对应污染源的企业或村庄，根据查找的企业或村庄在数据库中记载的历史监控数据和历史处理数据，对出现的污染水域进行精准治污，进一步提高了对污染水域的处理效率，基于查找的企业类型和村庄生活状态，对污染水域附近的企业或村庄进行匹配，基于匹配结果对污染水域附近的对应企业或村庄进行排污管控。

一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，所述系统包括污染水域确定模块、污染源确定模块、动态数据监控模块和污染源处理模块；

所述污染水域确定模块用于根据企业排污情况、各水域附近的居民居住情况和各水域的水质检测结果，对水域是否属于污染水域进行确定，以及对确定的污染水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染源确定模块；

所述污染源确定模块用于对污染水域确定模块传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，根据化学反应产物和水质检测结果对污染水域的污染源进行确定，并将污染水域确定的污染源和污染物传输至动态数据监控模块和污染处理模块；

所述动态数据监控模块用于对污染源确定模块传输的污染水域中确定的污染源和污染物进行接收，结合人工对污染水域的除污措施，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中的新污染源和新污染物进行确定，并将确定结果传输至污染处理模块；

所述污染处理模块用于对动态数据监控模块传输的确定结果，以及污染源确定模块传输的污染水域中确定的污染源和污染物进行接收，基于接收内容对污染水域进行污染处理。

进一步的，所述污染水域确定模块包括信息获取单元、污染水域确定单元和水质检测结果预测单元；

所述信息获取单元基于大数据对水域分布情况、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，以及对应水域的水质检测结果进行获取，并将获取信息传输至污染水域确定单元和水质检测结果预测单元，其中，0≤ω≤300；

所述污染水域确定单元对信息获取单元传输的水质检测结果和水质检测结果预测单元传输的预测的对应水域的水质检测结果进行接收，根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定，并将确定为污染水域的水质检测结果传输至污染源确定模块，并将预测的水质检测结果保存至数据库中；

所述水质检测结果预测单元对信息获取单元传输的排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率进行接收，结合水域地理位置、农户使用农药的频次、对应频次的农药使用时间、农户每一次使用农药的种类，以及农户每一次使用农药的范围和剂量，利用预测公式对水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染水域确定单元，其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值，且水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_n}。

进一步的，所述污染源确定模块包括判断单元和污染源确定单元；

所述判断单元对污染水域确定单元传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若会，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取，并将获取信息传输至污染源确定单元；

所述污染源确定单元对判断单元传输的获取信息进行接收，污染源确定单元对获取的化学反应产物是否属于污染物进行判断，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若不属于，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将污染源确定结果传输至动态数据监控模块，将确定的污染源和污染物传输至污染处理模块，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

进一步的，所述动态数据监控模块包括数据监控单元、数据处理单元和新污染源确定单元；

所述数据监控单元对污染源确定单元传输的污染源确定结果进行接收，基于接收内容阻断污染源进入污染水域，之后，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物的含量进行监控，并将监控数据传输至数据处理单元；

所述数据处理单元对数据监控单元传输的监控数据进行接收，基于接收的监控数据，结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|<R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|<r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，并将确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物传输至新污染源确定单元，其中，R、r均表示误差值；

所述新污染源确定单元对数据处理单元传输的确定结果进行接收，基于接收内容，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定，并将确定的新污染源和新污染物传输至污染处理模块；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

进一步的，所述污染处理模块对新污染源确定单元传输的新污染源和新污染物和污染源确定单元传输的污染源和污染物进行接收，根据再次发生的化学反应的反应系数，以及污染水域中对应化学反应产物和元素的减少量，对新产生的物质的量进行计算，基于计算结果使用相匹配剂量的药剂，对污染水域的新污染物进行消除，以及控制新污染源的污染物排放，根据确定的污染源控制对应污染物的排放，根据确定的污染物选择相匹配的药剂对污染水域的污染物进行消除；

当出现污染水域时，根据污染水域水质检测结果中的异常数据，在数据库中查找排放对应污染源的企业或村庄，根据查找的企业或村庄在数据库中记载的历史监控数据和历史处理数据，对出现的污染水域进行精准治污，进一步提高了对污染水域的处理效率，基于查找的企业类型和村庄生活状态，对污染水域附近的企业或村庄进行匹配，基于匹配结果对污染水域附近的对应企业或村庄进行排污管控。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明通过大数据中记载的水域分布情况，对排放至对应水域的企业排放物种类和含量、对应水域附近的居民居住数量和居住习惯进行获取，基于获取信息对水域的水质检测结果进行预测，此过程无需工作人员亲自使用相关设备对水域的水质进行检测，避免水域所在地理位置险峻，工作人员无法对水域水质进行检测的情况发生，使系统的应用具有广泛性，进一步提高了系统的使用效果。

2.本发明通过判断污染水域中各元素之间是否能够发生化学反应，以及判断化学反应产物是否为污染物，避免水域中检测的元素与污染源排放的元素之间产生化学反应，进而增加水域的污染程度，因此仅基于水质检测结果中的异常数据对水域进行除污措施，无法实现对污染水域的完全清理，使水域在处理后仍处于污染状态，不利于对水环境的保护，且存在安全隐患。

3.本发明通过对人工处理后的污染水域中的各元素和化学反应产物的含量进行监控，判断人工在对污染水域处理过程中，是否存在对应元素或化学反应产物与处理药剂发生反应，产生新的物质，并根据污染水域中化学反应物和各元素的减少量，对产生的新物质种类和含量进行确定，基于确定结果保证新物质被清除的前提下无其他物质产生，提高了系统对污染源的处理能力，以及提高了系统的监控效果。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法的工作流程示意图；

图2是本发明一种基于大数据的水环境污染监控分析系统及方法的工作原理结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，方法包括以下步骤：

步骤一：基于企业排污情况、各水域附近的农田种植情况和各水域的水质检测结果对污染水域进行确定；

步骤一包括：

步骤一(1)：基于大数据中记载的水域分布情况，对排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，以及对应水域的水质检测结果进行获取，其中，0≤ω≤300；

步骤一(2)：根据步骤一(1)的获取信息，对污染水域进行确定，具体方法为：

1)判断对应水域是否有水质检测结果，若有，则根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定；

2)若对应水域无水质检测结果，则根据水域地理位置、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、以及距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测方法为：

①根据对应水域的环境变化情况、对应水域的水源储备量和距离对应水域ω米范围内的农田种植习惯，对农户使用农药的频次和对应频次的农药使用时间进行确定；

②根据对应水域市场的农药流通情况和对应水域居民在网上的农药购买情况，对农户每一次使用农药的种类进行确定，以及根据距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对农户使用农药的范围和剂量进行确定；

③基于①中确定的农药使用频次和农药使用时间，②中确定的农药使用种类、范围和剂量，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测公式Q_i为：

其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值；

水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_n}；

3)根据预测的水质检测结果，对该水域是否为污染水域进行确定，若确定该水域为污染水域，则将预测的水质检测结果保存至数据库中；

步骤二：根据确定的污染水域的水质检测结果，对污染水域的污染源进行确定；

步骤二包括：

步骤二(1)：判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若发生化学反应，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会发生化学反应，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取；

步骤二(2)：判断获取的化学反应产物是否属于污染物，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若化学反应产物不属于污染物，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同；

步骤三：对污染水域中水质的相关参数进行监控，根据监控结果判断污染物和污染源是否发生转化；

步骤三包括：

步骤三(1)：根据确定的污染源和污染物，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中各元素和化学反应物的含量变化情况进行分析；

步骤三(2)：结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算结果与标准值进行比较，根据比较结果判断污染水域中是否有新的物质产生；

步骤三(3)：若判断污染水域中有新的物质产生，则基于计算的减少量对新产生的物质进行确定，具体的确定方法为：

(1)将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|<R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，其中，R表示误差值；

(2)将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|<r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，其中，r表示误差值；

(3)根据(1)、(2)中确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定；

步骤四：基于转化判断结果，对污染水域的新污染源和新污染物进行确定；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同；

当出现污染水域时，根据污染水域水质检测结果中的异常数据，在数据库中查找排放对应污染源的企业或村庄，根据查找的企业或村庄在数据库中记载的历史监控数据和历史处理数据，对出现的污染水域进行精准治污，进一步提高了对污染水域的处理效率，基于查找的企业类型和村庄生活状态，对污染水域附近的企业或村庄进行匹配，基于匹配结果对污染水域附近的对应企业或村庄进行排污管控。

一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，系统包括污染水域确定模块、污染源确定模块、动态数据监控模块和污染源处理模块；

污染水域确定模块用于根据企业排污情况、各水域附近的农田种植情况，对水域是否属于污染水域进行确定，以及对确定的污染水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染源确定模块；

污染水域确定模块包括信息获取单元、污染水域确定单元和水质检测结果预测单元；

信息获取单元基于大数据对水域分布情况、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，以及对应水域的水质检测结果进行获取，并将获取信息传输至污染水域确定单元和水质检测结果预测单元；

污染水域确定单元对信息获取单元传输的水质检测结果和水质检测结果预测单元传输的预测的对应水域的水质检测结果进行接收，根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定，并将确定为污染水域的水质检测结果传输至污染源确定模块，并将预测的水质检测结果保存至数据库中；

水质检测结果预测单元对信息获取单元传输的排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率进行接收，结合水域地理位置、农户使用农药的频次、对应频次的农药使用时间、农户每一次使用农药的种类，以及农户每一次使用农药的范围和剂量，利用预测公式对水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染水域确定单元，其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值，且水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_n}；

农户使用农药的频次和对应频次的农药使用时间通过对应水域的环境变化情况、对应水域的水源储备量和距离对应水域ω米范围内的农田种植习惯进行确定；

农户每一次使用农药的种类通过对应水域市场的农药流通情况和对应水域居民在网上的农药购买情况进行确定；

农户每一次使用农药的范围和剂量通过距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率进行确定；

污染源确定模块用于对污染水域确定模块传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，根据化学反应产物和水质检测结果对污染水域的污染源进行确定，并将污染水域确定的污染源和污染物传输至动态数据监控模块和污染处理模块；

污染源确定模块包括判断单元和污染源确定单元；

判断单元对污染水域确定单元传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若会，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取，并将获取信息传输至污染源确定单元；

污染源确定单元对判断单元传输的获取信息进行接收，污染源确定单元对获取的化学反应产物是否属于污染物进行判断，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若不属于，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将污染源确定结果传输至动态数据监控模块，将确定的污染源和污染物传输至污染处理模块，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同；

动态数据监控模块用于对污染源确定模块传输的污染水域中确定的污染源和污染物进行接收，结合人工对污染水域的除污措施，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中的新污染源和新污染物进行确定，并将确定结果传输至污染处理模块；

动态数据监控模块包括数据监控单元、数据处理单元和新污染源确定单元；

数据监控单元对污染源确定单元传输的污染源确定结果进行接收，基于接收内容阻断污染源进入污染水域，之后，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物的含量进行监控，并将监控数据传输至数据处理单元；

数据处理单元对数据监控单元传输的监控数据进行接收，基于接收的监控数据，结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|<R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|<r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，并将确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物传输至新污染源确定单元，其中，R、r均表示误差值；

新污染源确定单元对数据处理单元传输的确定结果进行接收，基于接收内容，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定，并将确定的新污染源和新污染物传输至污染处理模块；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同；

污染处理模块对新污染源确定单元传输的新污染源和新污染物和污染源确定单元传输的污染源和污染物进行接收，根据再次发生的化学反应的反应系数，以及污染水域中对应化学反应产物和元素的减少量，对新产生的物质的量进行计算，基于计算结果使用相匹配剂量的药剂，对污染水域的新污染物进行消除，以及控制新污染源的污染物排放，根据确定的污染源控制对应污染物的排放，根据确定的污染物选择相匹配的药剂对污染水域的污染物进行消除；

当出现污染水域时，根据污染水域水质检测结果中的异常数据，在数据库中查找排放对应污染源的企业或村庄，根据查找的企业或村庄在数据库中记载的历史监控数据和历史处理数据，对出现的污染水域进行精准治污，进一步提高了对污染水域的处理效率，基于查找的企业类型和村庄生活状态，对污染水域附近的企业或村庄进行匹配，基于匹配结果对污染水域附近的对应企业或村庄进行排污管控。

实施例：设根据水域地理位置获得的水域中各项元素的单位体积含量分别为A₁＝45，A₂＝65，A₃＝50，水域总体积为100m³，企业排放各元素至水域中的含量分别为B₁＝15，B₄＝34，B₆＝63，水域范围200米范围内的农田面积为300m³，农田种植率为0.8，单位面积农田中各元素对应的含量为μ₅＝24，农户使用农药的频次为1，农户使用农药的种类为安打，农田中农药的渗透率为0.6，则利用预测公式Q_i对水域中的水质检测结果进行预测：

则，水质检测结果为Q＝{0.231,0.333,0.256,0.002,0.177,0.003}。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一：基于企业排污情况、各水域附近的农田种植情况和各水域的水质检测结果对污染水域进行确定；

所述步骤一包括：

步骤一(1)：基于大数据中记载的水域分布情况，对排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，以及对应水域的水质检测结果进行获取，其中，0≤ω≤300；

步骤一(2)：根据步骤一(1)的获取信息，对污染水域进行确定，具体方法为：

1)判断对应水域是否有水质检测结果，若有，则根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定；

2)若对应水域无水质检测结果，则根据水域地理位置、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、以及距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测方法为：

①根据对应水域的环境变化情况、对应水域的水源储备量和距离对应水域ω米范围内的农田种植习惯，对农户使用农药的频次和对应频次的农药使用时间进行确定；

②根据对应水域市场的农药流通情况和对应水域居民在网上的农药购买情况，对农户每一次使用农药的种类进行确定，以及根据距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，对农户使用农药的范围和剂量进行确定；

③基于①中确定的农药使用频次和农药使用时间，②中确定的农药使用种类、范围和剂量，对水域中的水质检测结果进行预测，具体的预测公式Q_i为：

其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值；

水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,；Q_n}；

3)根据预测的水质检测结果，对该水域是否为污染水域进行确定，若确定该水域为污染水域，则将预测的水质检测结果保存至数据库中；

步骤二：根据确定的污染水域的水质检测结果，对污染水域的污染源进行确定；

步骤三：对污染水域中水质的相关参数进行监控，根据监控结果判断污染物和污染源是否发生转化；

步骤四：基于转化判断结果，对污染水域的新污染源和新污染物进行确定。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，其特征在于：所述步骤二包括：

步骤二(1)：判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若发生化学反应，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会发生化学反应，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取；

步骤二(2)：判断获取的化学反应产物是否属于污染物，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若化学反应产物不属于污染物，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，其特征在于：所述步骤三包括：

步骤三(1)：根据确定的污染源和污染物，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中各元素和化学反应物的含量变化情况进行分析；

步骤三(2)：结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算结果与标准值进行比较，根据比较结果判断污染水域中是否有新的物质产生；

步骤三(3)：若判断污染水域中有新的物质产生，则基于计算的减少量对新产生的物质进行确定。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析方法，其特征在于：所述步骤三中基于计算的减少量对新产生的物质进行确定，具体的确定方法为：

(1)将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|＜R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，其中，R表示误差值；

(2)将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|＜r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，其中，r表示误差值；

(3)根据(1)、(2)中确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

5.一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，其特征在于：所述系统包括污染水域确定模块、污染源确定模块、动态数据监控模块和污染源处理模块；

所述污染水域确定模块用于根据企业排污情况、各水域附近的农田种植情况和各水域的水质检测结果，对水域是否属于污染水域进行确定，以及对确定的污染水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染源确定模块；

所述污染水域确定模块包括信息获取单元、污染水域确定单元和水质检测结果预测单元；

所述信息获取单元基于大数据对水域分布情况、排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率，以及对应水域的水质检测结果进行获取，并将获取信息传输至污染水域确定单元和水质检测结果预测单元，其中，0≤ω≤300；

所述污染水域确定单元对信息获取单元传输的水质检测结果和水质检测结果预测单元传输的预测的对应水域的水质检测结果进行接收，根据水质检测结果中的异常数据对水域是否为污染水域进行确定，并将确定为污染水域的水质检测结果传输至污染源确定模块，并将预测的水质检测结果保存至数据库中；

所述水质检测结果预测单元对信息获取单元传输的排放至对应水域的企业排放物种类和含量、距离对应水域ω米范围内的农田面积和农田种植率进行接收，结合水域地理位置、农户使用农药的频次、对应频次的农药使用时间、农户每一次使用农药的种类，以及农户每一次使用农药的范围和剂量，利用预测公式

对水域的水质检测结果进行预测，并将预测的水质检测结果传输至污染水域确定单元，其中，i＝1,2,…,n，表示水质检测中各元素对应的编号，n表示i所能取到的最大值，A_i表示根据水域地理位置获得的水域中第i项元素的单位体积含量，S表示水域总体积，B_i表示企业排放第i项元素至水域中的含量，θ＝1,2,…,τ，表示农户使用农药的频次对应的编号，τ表示θ所能取到的最大值，农户使用的频次编号与农户使用的农药种类形成对应关系，W表示对应水域范围内的农田面积，α表示农田种植率，μ_i表示农田使用农药后，单位面积农田中第i项元素对应的含量，β_θ表示农田中第θ次使用的农药对应的渗透率，Q_i表示水域中第i项元素含量所占的比例值，且水质检测结果为Q＝{Q₁,Q₂,…,Q_n}；

所述污染源确定模块用于对污染水域确定模块传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，根据化学反应产物和水质检测结果对污染水域的污染源进行确定，并将污染水域确定的污染源和污染物传输至动态数据监控模块和污染处理模块；

所述动态数据监控模块用于对污染源确定模块传输的污染水域中确定的污染源和污染物进行接收，结合人工对污染水域的除污措施，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物进行监控，根据监控结果对污染水域中的新污染源和新污染物进行确定，并将确定结果传输至污染处理模块；

所述污染处理模块用于对动态数据监控模块传输的确定结果，以及污染源确定模块传输的污染水域中确定的污染源和污染物进行接收，基于接收内容对污染水域进行污染处理。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，其特征在于：所述污染源确定模块包括判断单元和污染源确定单元；

所述判断单元对污染水域确定单元传输的水质检测结果进行接收，基于接收内容，判断污染水域中水质检测结果中的检测元素之间是否会发生化学反应，若会，则对化学反应的产物和水质检测结果中的异常数据进行获取，若不会，则对污染水域中水质检测结果中的异常数据进行获取，并将获取信息传输至污染源确定单元；

所述污染源确定单元对判断单元传输的获取信息进行接收，污染源确定单元对获取的化学反应产物是否属于污染物进行判断，若属于，则根据化学反应情况对污染水域中的污染源进行确定，若不属于，则根据获取的异常数据对污染水域中的污染源进行确定，并将污染源确定结果传输至动态数据监控模块，将确定的污染源和污染物传输至污染处理模块，并将确定的污染源保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，其特征在于：所述动态数据监控模块包括数据监控单元、数据处理单元和新污染源确定单元；

所述数据监控单元对污染源确定单元传输的污染源确定结果进行接收，基于接收内容阻断污染源进入污染水域，之后，对污染水域中水质的各项参数和污染水域中产生的化学反应物的含量进行监控，并将监控数据传输至数据处理单元；

所述数据处理单元对数据监控单元传输的监控数据进行接收，基于接收的监控数据，结合人工对污染水域的处理措施，对污染水域中化学反应物和各元素的减少量进行计算，将计算的化学反应物的减少量p与标准减少量q进行对比，若|p-q|＜R，则表示新产生的物质与化学反应物无关，若|p-q|≥R，则表示新产生的物质与化学反应物有关，将计算的各元素的减少量b_i与标准减少量d_i进行对比，若|b_i-d_i|＜r_i，则表示新产生的物质与第i项元素无关，若|b_i-d_i|≥r_i，则表示新产生的物质与第i项元素有关，并将确定的与新产生的物质有关的元素和化学反应物传输至新污染源确定单元，其中，R、r均表示误差值；

所述新污染源确定单元对数据处理单元传输的确定结果进行接收，基于接收内容，判断确定的各项元素和化学反应物之间是否可以再次发生化学反应，若可以再次发生化学反应，则根据计算的污染水域中化学反应产物和各元素的减少量，对再次发生的化学反应的反应系数进行计算，基于计算结果对新产生的物质进行确定，基于确定结果对污染水域的新污染源和新污染物进行确定，并将确定的新污染源和新污染物传输至污染处理模块；

将该污染水域中发生的化学反应情况和人工处理后污染水域中产生新物质的情况保存至数据库中，且保存位置与上述预测的水质检测结果相同。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的水环境污染监控分析系统，其特征在于：所述污染处理模块对新污染源确定单元传输的新污染源和新污染物和污染源确定单元传输的污染源和污染物进行接收，根据再次发生的化学反应的反应系数，以及污染水域中对应化学反应产物和元素的减少量，对新产生的物质的量进行计算，基于计算结果使用相匹配剂量的药剂，对污染水域的新污染物进行消除，以及控制新污染源的污染物排放，根据确定的污染源控制对应污染物的排放，根据确定的污染物选择相匹配的药剂对污染水域的污染物进行消除；

当出现污染水域时，根据污染水域水质检测结果中的异常数据，在数据库中查找排放对应污染源的企业或村庄，根据查找的企业或村庄在数据库中记载的历史监控数据和历史处理数据，对出现的污染水域进行精准治污，进一步提高了对污染水域的处理效率，基于查找的企业类型和村庄生活状态，对污染水域附近的企业或村庄进行匹配，基于匹配结果对污染水域附近的对应企业或村庄进行排污管控。