CN118798649B - 一种漂浮式水环境监测预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水质监测预警技术领域，具体为一种漂浮式水环境监测预警方法及装置，方法包括如下步骤：利用漂浮式水环境监测预警装置获取水环境监测初始信息，对水环境监测初始信息进行优化，获得水环境监测目标信息；基于水环境监测目标信息建立水环境监测体系；依据目标信息和监测体系建立水环境pH预测模型，获得pH预测结果；根据目标信息和监测体系构建水环境浑浊度分析模型，获得浑浊度分析结果；通过pH预测结果、浑浊度分析结果和监测体系的评估结果获得水环境的综合监测报告，并匹配环境预警方案。本发明通过构建数学模型与监测体系，对水环境进行综合监测分析，并匹配适宜的预警措施与应急护方案，从而保障水环境的健康可持续发展。

Description

一种漂浮式水环境监测预警方法及装置

技术领域

本发明涉及水环境监测预警技术领域，具体为一种漂浮式水环境监测预警方法及装置。

背景技术

随着工业化与城市化的迅速发展，水资源的安全保障与可持续利用正面临巨大的压力。传统水环境监测方法主要依赖于人工样本采集与实验室分析，不仅效率低下、成本高昂，并且显著滞后于水环境的动态变化情况，难以实现对水环境变化的即时捕捉、分析与有效预警。此外，现有水环境监测方法在处理复杂多变的环境数据时，难以确保多变量数据与时间序列的精确匹配，导致监测数据精度不足，更无法全面、系统地分析和评估水环境的整体状况。

因此，需要一种集实时性、精准性、全面性于一体的水环境监测预警方法及配套装置。水环境监测预警方法能够自动、实时采集环境数据，通过先进的数据处理与分析技术，对水环境数据进行准确监测与优化，确保监测信息的准确性，以全面地检测水环境状况，及时发现并预警潜在的水质污染风险，迅速匹配相应的预警方案，为水环境保护与管理决策提供及时、有效的技术支持，从而推动水环境的健康可持续发展。

发明内容

针对现有方法的不足以及实际应用的需求，本发明利用漂浮式水环境监测预警装置获取水环境实时数据，建立数学模型对环境数据进行优化、分析与评估，以得到全面而精准的水环境综合监测报告，本发明基于综合监测报告实现了水环境预警方案的智能匹配，提升了水环境保护的响应速度、决策效率和准确度，为水环境的可持续发展提供了技术支持。一方面本发明提供了一种漂浮式水环境监测预警方法，其包括如下步骤：利用漂浮式水环境监测预警装置获取水环境监测初始信息，对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息；基于所述水环境监测目标信息建立水环境监测体系；依据水环境监测目标信息和水环境监测体系建立水环境pH预测模型，并获得水环境pH的预测结果；根据水环境监测目标信息和水环境监测体系构建水环境浑浊度分析模型，并获得水环境浑浊度的分析结果；通过pH预测结果、浑浊度分析结果和水环境监测体系的评估结果获得水环境的综合监测报告，并根据所述综合监测报告匹配水环境预警方案。本发明不仅提高了水环境监测数据的实时性、准确性和全面性，还增强了预警措施的及时性和有效性，为水环境的可持续利用和保护提供了技术支持。

可选地，所述漂浮式水环境监测预警方法还包括：所述漂浮式水环境监测预警方法基于漂浮式水环境监测预警装置和水环境情况，设定监测频率、布局监测站点和调整监测仪器。本发明根据水环境的具体情况和监测需求设置检测仪器，可以提高监测效率、优化资源配置、提升监测准确性和增强方法的预警能力。

可选地，所述对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息包括：根据所述水环境监测初始信息建立时间序列-数据优化模型；利用所述时间序列-数据优化模型对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息。本发明的数据优化模型可以优化水环境监测信息，从而提高数据的准确性和可靠性，提供了更加科学、准确的信息依据，有助于制定更加合理、有效的水环境保护措施。

可选地，所述时间序列-数据优化模型，满足如下关系：

s_t+1′＝hφ_t+μg_t+1+ρB_t+1

其中，S_t+1′表示优化后t+1时间点的数据矩阵，h表示状态转移矩阵，φ_t表示t时间点的数据矩阵状态变量，μ表示t+1时间点输入数据的增益，g_t+1表示t+1时间点的输入数据，ρ表示t+1时间点的噪声驱动矩阵，B_t+1表示t+1时间点数据输入过程中的白噪信息。本发明的时间序列-数据优化模型能够捕捉数据随时间变化的动态特性，从而更准确地预测未来时间点的数据状态，进一步提高监测数据的准确性和实时性。

可选地，所述基于所述水环境监测目标信息建立水环境监测体系包括：依据所述水环境监测目标信息获得水环境参数信息，所述水环境参数信息包括水环境的水文参数信息和水质参数信息；依据所述水文参数信息和所述水质参数信息建立水环境监测体系。本发明获取水环境的气象参数信息、水文参数信息以及水质参数信息，可以实现水环境的全面监测，能够更加准确地反映水环境的整体状况。

可选地，所述依据水环境监测目标信息和水环境监测体系建立水环境pH预测模型包括：

所述水环境pH预测模型，满足如下关系：

其中，pH表示水环境的pH预测值，pH_c表示标准水质样本的pH值，f表示法拉第常数，e₁表示被测水环境的电动势，e₂表示标准水质样本的电动势，R表示气体常数，T表示水环境的绝对温度。本发明结合法拉第常数、气体常数和绝对温度等物理参数，科学地预测出水环境的pH值，此预测模型具有坚实的理论基础和科学依据。

可选地，所述根据水环境监测目标信息和水环境监测体系构建水环境浑浊度分析模型包括：

所述水环境浑浊度分析模型，满足如下关系：

其中，K表示水环境的浑浊系数，δ表示常系数，I₀表示入射光强，α表示散射角，l表示光线穿过水体的最大长度，λ表示入射光波长，w表示散射光强。本发明模型基于光学散射原理，通过入射光强、散射光强、散射角等参数计算出水环境的浑浊系数，具有较高的准确性和可靠性，能够更准确地反映水环境的浑浊状况。

可选地，所述漂浮式水环境监测预警方法还包括：根据所述水环境监测体系获得生物化学指标评估结果。本发明基于水环境监测体系获得生物化学指标评估结果比单一参数评估更为全面和准确，有助于发现潜在的水环境问题。

可选地，通过所述水环境pH预测模型得到水环境的pH预测值；利用所述水环境浑浊度分析模型得到水环境的浑浊系数；基于所述pH预测值、所述浑浊系数和所述生物化学指标评估结果获得水环境的综合监测报告；根据所述综合监测报告匹配水环境预警方案。本发明结合pH预测值、浑浊系数和生物化学指标评估结果，可以更全面地分析水环境的实际状况，更准确地发出预警信号和采取治理措施。

第二方面，为能够高效地执行本发明所提供的一种漂浮式水环境监测预警方法，本发明还提供了一种漂浮式水环境监测预警装置，装置包括监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器，所述监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明第一方面所述的漂浮式水环境监测预警方法。本发明的漂浮式水环境监测预警装置，结构紧凑、性能稳定，能够稳定地执行本发明提供的漂浮式水环境监测预警方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

附图说明

图1为本发明的漂浮式水环境监测预警方法流程图；

图2为本发明的漂浮式水环境监测预警方法的气象参数信息的监测过程示意图；

图3为本发明的漂浮式水环境监测、分析与预警流程示意图；

图4为本发明的漂浮式水环境监测预警装置结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。

在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。

请参见图1，为了实现水环境状况的准确分析和预警方案的科学匹配，本发明基于监测装置实时获取水环境监测数据，建立数学模型对水环境监测数据进行深度优化、系统分析与科学评估，获得全面且准确的水环境综合监测报告，为水环境资源的保护与管理提供技术支撑，有效促进水环境的可持续发展。本发明提供了漂浮式水环境监测预警方法，所述漂浮式水环境监测预警方法包括如下步骤：

S1、利用漂浮式水环境监测预警装置获取水环境监测初始信息，对水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息，其具体实施步骤及内容如下：

在本实施例中，漂浮式水环境监测预警方法需要基于漂浮式水环境监测预警装置和水环境实际情况，设定装置监测频率、布局监测站点和调整监测仪器，其具体实施内容如下：

实施例中，漂浮式水环境监测预警装置是一种集成了多种技术的现代化水质监测设备，主要用于实时监测水体情况，收集环境监测数据和储存数据信息。漂浮式水环境监测预警装置中浮漂平台是整个装置系统的载体，可以由塑料或玻璃钢等材质制成，需要具备良好的浮力、耐腐蚀性和稳定性，能够承载其他设备和传感器在水面上自由移动，对不同区域或者生态环境的水质进行监测，同时浮漂平台的设计应考虑到在不同水流速度和水深条件下的稳定性和耐久性。

漂浮式水环境监测预警装置中数据采集设备主要包括各种高精度的传感器，和检测仪器，其中流量计用于检测水环境中的水流速度和水流量，其中包括但不限于水流速测器、流速仪、流量计等。

浑浊度监测器用于采集水环境的自然水浑浊度数据，电导率监测器用于采集水环境的电导率数据，臭气监测器用于采集水环境的臭气数据，水温传感器用于采集水环境温度值，pH传感器用于采集水环境pH值，水位监测器用于采集水环境水位值。

本发明的漂浮式水环境监测预警装置，可以实时采集、即时处理与集成化管理监测数据，融合了大气环境监测、水文监测及水质监测领域的设备与技术。实施例中装置能够漂浮于水面，可以适应各类水域环境，实现对水环境数据的全方位、多维度实时监测，以获得水环境监测初始信息。

在一个可选地实施例中，漂浮式水环境监测预警装置配置了高精度的水质监测仪，能够精准捕捉水体中的浊度、pH值、溶解氧、电导率等关键水质参数；同时，集成的COD水质监测仪可以进一步地分析水体中的化学需氧量，为水质评估提供科学依据。

更进一步地，漂浮式水环境监测预警装置中增加流速、DO(溶解氧)、COD(化学需氧量)、总氮、氨氮、总磷、叶绿素a、重金属等核心水质指标的监测传感器，上述传感器及其应用内容如下：

流速传感器通常利用机械、电磁或光学原理来测量水环境流体的流速，可以使用超声波或激光多普勒效应来测量水流速度，可以广泛应用于河流、湖泊、海洋等水体的流速监测当中，具备微型化、智能化、能耗低以及应用范围广泛等优势。

DO(溶解氧)传感器主要利用了电化学原理，其通过测量电极在溶液中的电流来推断溶解氧的浓度，可以用于监测水体中的溶解氧含量，对于评估水体自净能力、生物呼吸作用等具有重要意义，DO传感器能够实时、连续地监测溶解氧浓度，具有高灵敏度和稳定性。

COD(化学需氧量)传感器主要利用化学反应将水中的有机物氧化成二氧化碳，通过测量氧化过程中消耗的氧气量来间接确定水体中的COD含量，在水环境监测与管理中发挥关键作用，其能够实时、连续地监测水体中的COD含量，预警污染事件并评估水质，还可以快速、准确地采样和实验室测试，节约了时间和人力成本。

总氮传感器采用分光光度法或化学发光法来测量水体中的总氮含量，可以用于评估水环境的富营养化状态，对水环境保护和生态修复具有重要意义，其能够提供准确、连续、稳定的测量数据，可利用于漂浮式水环境监测预警系统中。

氨氮传感器主要基于氨气敏电极或铵离子电极的测量原理，测量水体中的氨气或铵离子浓度来推断氨氮含量，可以用于监测水体中的氨氮污染，可以实现原位快速测量，具有较高的灵敏度和准确性。

总磷传感器同样采用分光光度法或化学发光法来测量水体中的总磷含量，与总氮传感器类似，可以用于评估水体的富营养化状态，能够提供连续、稳定的测量数据，且可集成于漂浮式水环境监测预警系统中。

叶绿素a传感器主要基于荧光法或吸收光谱法来测量水体中的叶绿素A含量，叶绿素a是水环境中藻类生物量的重要指标，可以用于监测水体中的藻类生长情况，对预防和控制水体富营养化具有重要意义，能够实现快速、准确的测量，且对水体环境无破坏。

重金属传感器是根据重金属离子与特定试剂反应产生的颜色变化或电化学信号来测量重金属含量，可以用于监测水体中的重金属污染，对保障饮用水安全和生态环境健康具有重要意义，具备高灵敏度、高选择性，能够同时检测多种重金属离子。

在数据采集方面，漂浮式水环境监测预警装置利用高灵敏度的传感器与智能化采集设备，可以确保数据的准确性与实时性，将采集到的初始信息通过内置的数据处理模块进行即时清洗、校验与整合，形成结构化的水环境监测初始信息，此装置不仅支持本地存储，还可通过无线通信技术实时传输至远程数据中心，实现监测初始信息的远程监控与信息共享。

本发明的漂浮式水环境监测预警装置具有高效的数据采集能力、智能化的数据处理机制以及集成化的管理模式，为水环境的实时监测与预警提供了强有力的技术支撑，有助于漂浮式水环境监测预警方法的实际运用。

更进一步地，在本实施例中所使用的漂浮式水环境监测预警装置，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据水环境实际情况和数据监测需求对漂浮式水环境监测预警装置进行调整，不同水域的水环境特征、污染源类型及污染程度不同，通过增加或减少监测设备、优化传感器布局等方式，以确保检测装置适应不同水环境的监测需求，提高信息监测结果的准确性和可行性。

在一个可选地实施例中，基于漂浮式水环境监测预警装置和水环境情况设定装置监测频率。

为高效地捕捉水环境监测初始信息。在资源有限和监测能力受限的条件下，优化装置监测频率以及采样频率有助于获得最具代表性的水质数据，从而实现对水环境状况及其动态变化的全面、客观理解。

从时间序列分析的角度来看，水质监测频率的设定主要依赖于水环境关键参数的特征和数据属性，包括但不限于趋势特征、周期性、方差、自相关性以及水环境监测样本间的序列相关性或重复性，上述特征和属性共同决定了水环境监测信息在时间序列上的表现。

在本实施例中，水质监测的时间序列可以由多个分量组成，包括但不限于趋势分量、周期分量、相关随机分量和独立残留分量，趋势分量反映了水质随时间的长期变化趋势；周期分量则体现了水质变化的周期性规律；相关随机分量描述了水质数据中的随机波动，上述波动与多种环境因素有关，包括但不限于天气、人类活动以及自然变迁等；而独立残留分量则代表了无法被上述分量解释的部分。另外一方面，不同的水质参数，如溶解氧、pH值、温度、浊度、重金属含量等具有不同的变化速度和重要性，对于变化较快或对水质影响较大的参数，可以设置较高的监测频率；而对于相对稳定或影响较小的参数，可以适当降低监测频率。

在设定装置监测频率时，需要充分考虑不同关键参数或者分量的影响程度。一方面，要避免因监测频率过低而遗漏重要的水质变化信息；另一方面，也要避免因监测频率过高而产生信息冗余，增加监测成本。因此，合理的监测频率应能够平衡信息捕捉的完整性和监测成本的经济性，从而实现对水环境状况及其动态变化的全面、客观、动态掌握。

更进一步地，在本实施例中漂浮式水环境监测预警装置的监测频率，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据水环境实际情况和装置实际状况对装置监测频率进行调整，在不同情况下合理调整监测频率，可以避免不必要的资源浪费，装置能够更好地适应水环境的变化，及时捕捉关键信息并做出科学地调整。

在一个可选地实施例中，基于漂浮式水环境监测预警装置和水环境情况布局监测站点。

为了能够全面且精准地捕捉到检测水环境中最具代表性的水质动态变化信息。需要实施科学合理的监测站点布局策略，包括但不限于规划监测站点的位置与数量，保证实现对目标水域水质动态变化的全面、精准捕捉，不仅可以提升水质监测数据精度与全面性，还可以有效地控制数据监测成本、优化资源配置。

实施例中依据漂浮式水环境监测预警装置的特性，并充分考虑到目标水环境的实际情况，分析目标水环境的地理特性、水流模式、潜在污染源分布以及历史水质数据，基于此确定监测站点的初步候选位置；随后，结合漂浮式水环境监测预警装置的技术特点与监测能力，进一步选择出最合适的站点位置。在此过程中，还需要考虑监测站点的分布均衡性，确保监测设备能够覆盖到水域的各个关键区域，实现环境中水质变化的全方位监测。同时还需要根据水环境的季节性变化、突发污染事件等因素，灵活调整监测站点的布局，以确保监测数据的时效性和准确性。

实施例中综合考虑水域的地理特征、水流动态、污染源分布、以及历史水质数据等多种因素，以确定最佳的监测站点位置和数量，上述科学、合理的监测站点布局方法，有助于提升水质监测数据的精确度和完整性，在保障数据监测效果的同时，有效控制监测成本，实现资源的最优配置。另外一方面，能够最大化地发挥漂浮式水环境监测预警装置的优势，使其能够高效、准确地监测到目标水域的水质变化信息，确保监测数据的时效性和代表性。

更进一步地，在本实施例中漂浮式水环境监测预警装置的监测点布局方式，仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据装置设备情况和数据采集需求对装置的监测点布局方式进行优化，可以更精准地针对关键区域或潜在风险点进行监测，减少不必要的监测盲区，提高监测效率，避免资源浪费，确保水环境监测初始信息的全面性和准确性。

根据上述水环境监测初始信息建立时间序列-数据优化模型，并利用时间序列-数据优化模型对水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息，其具体内容如下：

水环境监测涉及多个参数或者变量，如溶解氧、pH值、温度、浊度、重金属含量等，上述参数之间相互影响，使得不同时间序列数据变得更加复杂，在处理这种多维、非线性的数据时，往往难以准确捕捉各变量之间的动态关系，导致预测精度不高。

传统的数据处理模型无法很好地适应水环境监测数据的复杂性和多变性。随着水环境条件的变化，数据分布和相关性也随之发生变化，而现有模型无法及时调整以适应上述变化。当前数据处理方法缺乏对监测数据与时间之间关联性的准确识别，水环境监测数据具有长期性和周期性，当前方法多关注短期波动，而忽视了长期趋势的分析，导致监测数据的准确性无法得到保障，无法达到现代数据准确度的最低标准。

实施例中，基于漂浮式水环境监测预警装置中的监测频率、监测站点和监测仪器，并结合水环境监测初始信息，建立时间序列-数据优化模型。实施例中可以使用机器学习、深度学习等先进技术，以提高对多变量时间序列数据的预测精度和处理能力，利用数据挖掘和统计分析方法，深入挖掘水环境监测初始信息与监测频率和采集时间之间的关联性，从而揭示水环境变化的内在规律，建立实时数据更新机制，以确保水环境监测初始信息的时效性和准确性。同时，加强数据质量控制和清洗工作，提高水环境监测初始信息的质量和可靠性。

上述时间序列-数据优化模型，满足如下关系：

s_t+1′＝hφ_t+μg_t+1+ρB_t+1

其中，S_t+1′表示优化后t+1时间点的数据矩阵，h表示状态转移矩阵，φ_t表示t时间点的数据矩阵状态变量，μ表示t+1时间点输入数据的增益，g_t+1表示t+1时间点的输入数据，ρ表示t+1时间点的噪声驱动矩阵，B_t+1表示t+1时间点数据输入过程中的白噪信息。

其中，状态转移矩阵可以用于描述数据矩阵状态随时间的变化规律。具体来说，状态转移矩阵是时间和初始时间的函数，其可以将时间的状态向量映射到未来某一时刻的状态向量，通过状态转移矩阵可以分析初始数据的稳定性，基于此可以分析监测装置的稳定性和调整观测器的工作状态。

上述状态转移矩阵，满足如下关系；

h_t＝e^yt

其中，h_t表示t时间点的状态转移矩阵，y_t是t时间点监测装置的状态向量。上述不同时间点监测装置的状态向量，满足如下关系：

y_t＝h₀ρ₀+h_tρ_t

其中，y_t是t时间点监测装置的状态向量，h₀表示监测装置的初始矩阵，ρ₀表示监测装置的状态向量，h_t表示t时间点监测装置的输入矩阵，ρ_t表示t时间点监测装置的状态向量。

在控制系统或数据处理领域中，不同时间点的数据矩阵状态变量指的是在特定时间点下，装置内部状态的量化表示。上述状态变量可以全面反映监测装置在不同时间点的动态特性和行为，状态变量随时间变化而变化，能够反映监测装置状态的动态变化过程。

为了提高多变量时间序列数据的优化能力，实施例中不同时间点的数据矩阵状态变量，需要满足如下关系：

其中，φ_t表示t时间点的数据矩阵状态变量，C_t表示t时间点的监测变量，O_t表示t时间点监测过程的白噪信息，h′表示t时间点的监测数据矩阵。

在数据监测装置中不同时间点输入数据的增益指的是在特定时间点，新输入的数据对监测装置、数据分析过程或决策制定所产生的积极影响或价值增加。t通常代表一个基准时间点或数据收集周期的任意一个时刻，而t+1则代表紧随其后的下一个时间点、时刻或周期。

在数据监测装置中，不同时间点的输入数据对于监测过程的准确性和实时性至关重要，上述输入数据不仅反映了监测装置或水环境的当前状态，还提供了随时间变化的趋势和模式，有助于深入分析和决策制定，对于水环境中的预警信号、紧急事件处理等至关重要，能够反映装置的工作状况或水环境的动态变化。

在数据监测装置中，不同时间点的噪声驱动矩阵可以用于描述其他因素对于监测装置的影响状态。监测装置在采集数据的过程中，会受到各种噪声的干扰，上述噪声包括但不限于传感器本身的精度限制、环境因素的干扰、数据传输过程中的误差等，上述噪声会影响数据的准确性和可靠性，进而影响数据监测装置的性能。

在数据监测装置中，不同时间点数据输入过程中的白噪信息指的是监测装置在采集数据过程中，由于内部机制、外部环境等因素的干扰，会产生一定的噪声，进而影响检测数据的准确性，在建立数据优化模型时，考虑到噪声的影响，通过模型校正来减少噪声对监测结果的影响。

在一个可选地实施例中，利用时间序列-数据优化模型对水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息，其具体内容如下：

实施例中共设置有t个时间点监测并记录的水环境监测初始信息，通过不同时间点s₁，s₂，s₃，…，s_t对应的监测数据，构成如数据信息矩阵；

将相关数据表示为一个t×n数据矩阵，其中t是时间点的数量，即记录的不同时间点，n是每个时间点监测到的特定变量或特征信息，矩阵的每一行代表一个时间点t的监测记录，每一列代表所有时间点中某个特定变量的监测信息。

其中，S表示水环境的监测数据矩阵，s₁₁表示第1时间点水环境参数一的监测数据，s₁₂表示第1时间点水环境参数二的监测数据，s_1n表示第1时间点水环境参数n的监测数据，s₂₁表示第2时间点水环境参数一的监测数据，s₂₂表示第2时间点水环境参数二的监测数据，s_2n表示第2时间点水环境参数n的监测数据，s_t1表示第t时间点水环境参数一的监测数据，s_t2表示第t时间点水环境参数二的监测数据，s_tn表示第t时间点水环境参数n的监测数据。

通过时间序列-数据优化模型，对不同时间点的数据进行迭代优化：

s_t+1′＝hφ_t+μg_t+1+ρB_t

其中，S_t+1′表示优化后t+1时间点的数据矩阵，h表示状态转移矩阵，φ_t表示t时间点的数据矩阵状态变量，μ表示t+1时间点输入数据的增益，g_t+1表示t+1时间点输入的数据，ρ表示t+1时间点的噪声驱动矩阵，B_t+1表示t+1时间点数据输入过程中的白噪信息。

通过时间序列-数据优化模型，能够深度分析不同时间点上的数据矩阵信息。通过递归迭代的方式，时间序列-数据优化模型不仅能够有效追踪水环境的细微变化，还能准确捕捉水环境的长期趋势与周期性波动，从而实现对水环境监测目标信息的有效优化。

时间序列-数据优化模型具有卓越的时间序列处理能力，无论平稳的序列数据，还是复杂多变的非平稳序列，都能展现出极高的适应性和灵活性，对数据进行高效的处理与分析，有效降低了计算复杂度，确保了优化结果的及时性与准确性。

在实际应用中，时间序列-数据优化模型具有较好的实用性，能够根据历史数据优化更新未来水环境的数据信息，为水环境管理提供科学的决策依据，同时，通过实时监测与动态调整，模型可以快速响应突发状况，为水环境的保护与治理提供有力支持。

上述优化之后的数据信息，即本实施例的水环境监测目标信息，满足如下关系：

更进一步地，在本实施例中优化监测初始信息的方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据数据优化目标和实际数据情况对数据优化方式进行调整，由于允许根据数据优化目标和实际数据情况对数据优化方式进行调整，本发明能够广泛适用于不同类型、不同复杂度的水环境监测任务，可以保证数据优化结果的准确性和可靠性。

S2、基于上述水环境监测目标信息建立水环境监测体系，其具体实施步骤及内容如下；

依据水环境监测目标信息获得水环境参数信息，实施例中水环境参数信息主要包括了水环境水文参数信息和水质参数信息；依据水文参数信息和水质参数信息建立水环境监测体系，其具体内容如下：

依据水环境监测目标信息以系统地获得并整合水环境的多维度参数信息，上述参数信息主要包括了水文参数和水质参数。

水文参数信息主要描述了水体的物理运动特性及水量的动态变化，是理解水环境行为和变化情况的关键。其中波高、波向与波周期可以反映海洋或湖泊中波浪的特征，对水上作业、航运安全及海岸侵蚀等有直接影响；流速与流向可以用于描述水体流动的速度和方向，对水体混合、污染物扩散及生态系统分布等有重要作用；潮汐在沿海地区尤为重要，其主要影响水位的周期性变化，对港口运营、渔业活动及海洋工程建设等有深远影响。

水质参数信息可以直接反映了水体的化学、物理及生物等特性，是评价水体状况及污染程度的重要依据。其中水温主要影响水体中化学反应速率、生物代谢活动等；pH值可以衡量水体的酸碱度，对水生生物的生存及水体中化学物质的形态有重要影响；溶解氧主要反映了水体中氧气的含量，是评价水体自净能力及生物呼吸作用的重要指标；水环境中的营养盐类如叶绿素a、总氮、总磷、磷酸盐、硝酸盐、亚硝酸盐、氨氮等，可以反映水体的富营养化状况，对藻类生长及水质恶化有直接影响；盐度在海洋及咸水环境中尤为重要，影响水体的物理性质及生物分布；浊度则可以反映水体中悬浮颗粒物的含量，影响水体的透明度及光合作用等；COD(化学需氧量)可以用于衡量水体中可被氧化的有机物质含量，是评价水体有机污染程度的重要指标。

综上所述，通过全面监测气象、水文及水质参数信息，可以获得关于水环境状况、变化趋势及潜在风险的全面信息，为水环境监测、预警、保护及合理利用提供科学依据。

基于上述水环境的多维度参数信息，构建一个多维度、全方位的水环境监测体系，上述体系融合了气象、水文与水质三大核心领域的参数信息，基于此体系不仅能够实时捕捉并解析大气环境的变化动态，如光照强度、辐射特性、风速风向、降雨模式及温度，湿度状况等气象参数，为预测天气变化、评估能源潜力提供基础数据；同时，可以探究水体的物理运动规律，包括但不限于波浪特征、流速流向、潮汐涨落等水文参数的监测，以揭示水体流动、水量变化及海岸动态等关键信息；更进一步地，利用体系密切关注水质的化学、物理及生物特性，通过监测水温、pH值、溶解氧、营养盐类、盐度、浊度及COD等水质参数，有助于全面评估水体状况、污染程度及生态风险。

在本实施例中，漂浮式水环境监测预警方法的水环境监测体系，主要包括了三类关键参数，具体信息请参见表1：

表1

水环境监测体系信息表格

上述水环境监测体系覆盖了水环境监测和评价的多个关键方面，从水文动态再到水质状况，确保了监测结果的全面性和数据可行性，有助于更准确地把握水环境的变化趋势和潜在风险。通过实时采集和分析体系数据，能够迅速反馈水环境的变化情况，提供及时的预警信息，有助于及时采取预警措施。

更进一步地，在本实施例中建立水环境监测体系的方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据实际情况和环境检测需求对监测体系的构建方法进行调整，使得监测方法具有高度的适应性和灵活性，不同地区、不同水体类型或不同监测目标需要不同的监测参数、采样频率或分析方法，本发明可以确保监测体系更加贴合实际需求，提高监测结果的有效性和针对性。

S3、依据水环境监测目标信息和水环境监测体系建立水环境pH预测模型，并获得水环境pH的预测结果，其具体实施步骤及内容如下：

漂浮式水环境监测装置能够实时监测水体的pH值，通过传感器将数据传输到监测中心，实现数据的实时更新，为了保障pH监测值的准确性，在本实施例中结合预测模型，可以对未来一段时间内水体的pH值进行预测，当预测到pH值将超出正常范围时，漂浮式水环境监测装置能够提前发出预警，有助于及时采取保护措施，防止水质恶化或污染事件的发生。

漂浮式水环境监测装置中的传感器能够实现水体pH值的实时测量，但是为了进一步保障pH数值的准确性，实施例基于大数据分析和机器学习等先进技术建立水环境pH预测模型，上述预测模型能够综合考虑多种影响因素，如气象条件、水文动态、水质状况等，对水体pH值进行科学合理的预测，使得预测结果更加符合实际情况，有助于制定有效的水环境管理措施和预警方案。

上述水环境pH预测模型，满足如下关系：

其中，pH表示水环境的pH预测值，pH_c表示标准水质样本的pH值，f表示法拉第常数，e₁表示被测水环境的电动势，e₂表示标准水质样本的电动势，R表示气体常数，T表示水环境的绝对温度。

在一个可选地实施例中，基于监测装置中的传感器获取相关参数信息，pH传感器是一种专门用于测量溶液酸碱度(即pH值)的电化学设备，其主要由两个关键部分组成：玻璃电极也称为测量电极或指示电极和参比电极。

玻璃电极是传感器的核心部分，对溶液中的氢离子(H+)具有高度的选择性响应，当玻璃电极浸入待测水体时，其表面会与溶液中的氢离子发生相互作用，导致电极表面产生一个与溶液中氢离子活度紧密相关的电势，上述电势是负的，并且与氢离子活度的负对数(即pH值)之间存在一种线性的、可预测的关系。因此通过测量玻璃电极上的电势，可以间接地确定水体pH值。

参比电极在pH传感器中起着至关重要的作用，其提供了一个稳定且已知的参考电势，上述电势在整个测量过程中保持不变，作为测量玻璃电极电势的基准，常见的参比电极包括银-氯化银电极、甘汞电极等，使得其电势在广泛的条件下都能保持相对稳定，从而确保了pH测量的准确性和可靠性。

当正向电流流出pH传感器时，电极电势满足如下关系：

其中，e⁺表示pH传感器正向电流电势，e₀表示标准电极电势，R表示气体常数，T表示水环境的绝对温度，n表示pH传感器的测量点数量，f表示法拉第常数，σ表示氢离子的活力指数，x(H⁺)表示H⁺离子电荷数。

当负向电流流出pH传感器时，电极电势满足如下关系：

其中，e^-表示pH传感器负向电流电势，e₀表示标准电极电势，R表示气体常数，T表示水环境的绝对温度，n表示pH传感器的测量点数量，f表示法拉第常数，x(OH^-)表示OH^-离子电荷数，σ表示氢离子的活力指数。

更进一步地，实施例为了获取标准水质样本的相关信息，具体内容如下：

为了准确检测实际采集的水环境样本的pH值，首先需要准备标准水质样本作为比对基准。标准水质样本获取内容如下：基于待检测水环境的历史数据准备原材料：首先，通过水环境获取水质标准样本，将水质标准样本缓慢而均匀地倒入同一个干净的、容量至少为250ML的容器中，以避免在混合过程中产生过多的气泡，为了确保水质标准样本的均匀性和一致性，可以使用试管或容器自带的盖子轻轻摇晃容器数次，注意避免过度摇晃，以免引入不必要的空气泡或溅出溶液，将水质标准样本置于室温下(约25℃±3℃)，静置约24小时，让样本中的悬浮颗粒充分沉降并达到稳定状态，从而确保pH测量结果的准确性。等到静置结束之后，检查样本是否均匀且无明显分层或沉淀。若一切正常，则可利用相同的pH传感器获取标准水质样本的相关信息，，为实际水环境样本的检测提供可靠的参考依据。

结合漂浮式水环境监测装置的pH测量信息和标准水质样本的相关信息建立了水环境pH预测模型，满足如下关系：

其中，pH表示水环境的pH预测值，pH_c表示标准水质样本的pH值，f表示法拉第常数，e₁表示被测水环境的电动势，e₂表示标准水质样本的电动势，R表示气体常数，T表示水环境的绝对温度。

法拉第常数代表每摩尔电子所携带的电荷，也就是每摩尔电子所带电荷量。

被测水环境的电动势指的是通过装置中的传感器测量出的水环境电动势信息。

气体常数是热力学中的一个基本常数，用于描述气体在热力学过程中的行为，在水环境pH预测模型中将温度和能量联系起来。

水环境的绝对温度是热力学温度的标准表示方式。

通过水环境pH预测模型可以及时发现水环境pH的异常情况，为水环境的防控提供预警信息，基于预测结果可以更加科学、精准地制定水质预警方案和保护措施，提高水环境的可持续发展。

更进一步地，在本实施例中水环境pH预测模型的构建方法，仅仅为本发明的一个可选条件，其他一个或者一些实施例中可以根据环境参数特征和水环境具体情况对水环境pH预测模型进行合理调整，不仅能够提高预测的准确性和模型的适用性，可以更加有效地预防和控制水污染事件的发生，保护水资源的可持续利用。

S4、根据水环境监测目标信息和水环境监测体系构建水环境浑浊度分析模型，并获得水环境浑浊度的分析结果，其具体实施步骤及内容如下：

浑浊度作为水质评估中的一个核心参数，不仅体现了水中悬浮物质对光线透射的阻碍程度，还反映了水体中悬浮颗粒物及其所携带污染物的复杂状况。在水环境监测领域，浑浊度的变化往往是水质问题的预警信号，其与微生物滋生、溶解性杂质积累及泥沙等悬浮物的含量紧密相关。在一个可选地实施例中，若浑浊度的、显著降低，标志着水体中悬浮颗粒物及其附着的有机污染物得到了有效去除，从而水质条件得到了改善。

浑浊度不仅影响水体的清澈度，还间接调控了微生物群落的结构与活性。在低浑浊度水体中，悬浮颗粒物表面附着的营养物质减少，进而限制了微生物的生长繁殖，降低了水体中病原微生物的风险。相反，高浑浊度环境则为微生物提供了丰富的栖息地和营养源，促进了微生物的繁殖，增加了水体被污染的风险。

此外，浑浊度还可直接作为水环境恶化的预警指标。当水体中的浑浊度异常升高时，则预示着水体中可能出现了微生物污染、有机物积累或无机物沉淀等问题，通过监测浑浊度的变化，可以及时发现并处理水环境潜在的问题，防止水环境的污染扩散和加剧。

浑浊度是水环境情况的重要参数之一，其可以综合反映了水体中悬浮颗粒物及其所携带污染物的含量与特性，通过监测和控制浑浊度指标，可以有效保证水环境的安全性和可持续发展。

因此，在本实施例中基于水环境监测目标信息和水环境监测体系，记录并分的测定结果获得待监测水环境的入射光角度、光照度、辐射强度等数值信息、变化趋势及监测情况，实施例中气象参数信息的监测过程请参见图2。

在一个可选地实施例中，通过水环境监测体系的持续运行与数据收集，全面记录了待检测水环境在特定时间段内的关键光学参数变化信息，进而可以快速获得待检测水环境在入射光角度、光照度、辐射强度等方面的详细数值信息，还深入揭示了上述参数的变化趋势及其与环境条件之间的内在联系，为水环境的物理特性和生态过程提供了重要依据，也为水环境浑浊度分析模型奠定了数据基础。

根据光学参数的数据特点和监测情况，选择合适的浑浊度分析模型，其中可以包括统计模型、物理模型、化学模型等，对收集到的数据再次进行清洗、整理、转换等处理工作，确保数据的完整性和一致性，随后提取影响浑浊度的关键因素作为模型的输入变量。

上述水环境浑浊度分析模型，满足如下关系：

其中，K表示水环境的浑浊系数，δ表示常系数，I₀表示入射光强，α表示散射角，l表示光线穿过水体的最大长度，λ表示入射光波长，w表示散射光强。

其中，常系数是入射光波长与微粒分布系数的乘积，满足如下关系：

δ＝λω

上述散射光强，满足如下关系：

其中，w表示散射光强，τ表示比例常数，I₀表示入射光强，n表示水体单位体积内的微粒数量，v表示微粒的单位体积。

光散射中比例常数可以用于描述散射光强与入射光强、散射粒子性质、介质条件等因素之间的定量关系，在实际应用中散射光强受到多种因素的影响，因此充分考虑相关因素对结果的影响，引入比例常数可以减小误差和提高精度。

更进一步地，在本实施例中水环境浑浊系数的分析方法，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中水体浑浊程度的分析方法可以根据实际情况和预测目标进行优化，针对特定水体特性和监测目标进行方法优化，可以更加精确地反映水体的浑浊状况，以提高浑浊度测量结果的准确性。

S5、通过pH预测结果、浑浊度分析结果和水环境监测体系的生物化学指标评估结果获得水环境的综合监测报告，并根据综合监测报告匹配水环境预警方案，其具体实施步骤及内容如下：

在本实施例中，漂浮式水环境监测、分析与预警流程具体请参见图3。

依据水环境监测体系获得生物化学指标评估结果；根据水文参数信息获得水文评估结果；根据水质参数信息获得水质评估结果。

一、根据水环境监测体系获得生物化学指标评估结果。

基于水环境监测体系中的物理指标如水温、透明度、水压力等；化学指标如pH值、溶解氧、化学需氧量COD、生物需氧量BOD等依据生物指标如水生生物多样性、生物活性等，从而获得待监测水环境的生物化学指标评估结果。

实施例中生物化学指标主要指的是COD和BOD，其反映了水体中有机污染物的含量和生物降解能力。

实施例中水环境监测体系包含了评价水环境的综合信息，包括但不限于物理、化学和生物三大类别的指标，进而可以全面地了解待监测水环境的状况。上述物理指标如水温、透明度和水压力，不仅反映了水体的基本物理特性，还与水生生物的生存条件和生态系统的稳定性密切相关，水温的变化会影响水生生物的代谢速率和分布范围，而透明度的降低则往往是水体富营养化和藻类过度繁殖的预兆。

化学指标，特别是pH值、溶解氧、化学需氧量(COD)和生物需氧量(BOD)，是评估水体污染程度和自净能力的重要参数。pH值决定了水体中化学反应的方向和速率，对水生生物的生存至关重要。溶解氧与水生生物呼吸密切相关，其含量低下预示着水体污染严重或生态系统失衡。而COD和BOD作为生物化学指标的核心，直接揭示了水体中有机污染物的负荷和生物降解潜力，是判断水体污染程度和制定治理措施的重要依据。

生物指标，如水生生物多样性和生物活性，可以直接反馈水体生态系统的健康状况。生物多样性的丰富程度反映了水环境生态系统的稳定性和复杂性，生物活性的高低直接揭示了水生生物对环境的适应能力和生存状态，生物指标比物理和化学指标更为敏感，可以更早地预警水体污染和生态系统退化。

在评估过程将COD和BOD作为生物化学关键指标。COD作为衡量水体中有机污染物总量的指标，其数值的高低直接反映了水体受污染的程度。而BOD则进一步揭示了有机污染物被微生物降解的难易程度，从而反映了水体的生物降解能力和自净潜力。通过综合评估COD和BOD的数值及其变化趋势，可以更准确地判断水体的污染状况、预测污染趋势，并制定相应的水环境保护和管理措施。

此外，还需要注意到各个指标之间的相互作用和相互影响。在一个可选地实施例中，溶解氧的减少会抑制微生物的活性，从而降低BOD的降解速率；而水体富营养化导致的藻类过度繁殖会消耗大量的溶解氧和营养物质，进一步恶化水质。因此，在评估过程中，需要综合考虑各个指标的变化情况，以得出更为全面和准确的评估结果。

最终，基于水环境监测体系的生物化学指标评估结果，为水环境监测、保护和管理提供有力的支持。不仅有助于了解水体的当前状况，还可以预测未来的变化趋势，为制定科学合理的环境保护政策和管理措施提供重要依据。同时，也可以通过监测和评估结果的反馈机制，不断优化和完善水环境监测体系，提高评估的准确性和可靠性，为水资源的可持续利用和生态系统的健康发展提供有力保障。

二、根据水文参数信息获得水文评估结果。

水文参数信息主要关注水体的物理特性和动态变化，如水位、流速、流量、水深、河床形态等。通过对上述水文参数的监测和分析，可以获得水文评估结果，有助于理解水体的流动规律、水资源的可利用性以及洪水、干旱等自然灾害的风险评估具有重要意义。

三、根据水质参数信息获得水质评估结果。

水质参数信息直接反映了水体的化学、物理和生物特性，是评估水环境的重要依据，通过对水质参数，如溶解氧、COD、总氮、氨氮、磷酸盐、重金属浓度、微生物含量等的监测和分析，可以获得水质评估结果，有助于识别水体中的污染物来源、评估污染程度以及制定相应的水质改善措施。

实施例中水环境监测体系是一个综合性的系统，通过各种监测站点和传感器，实时或定期收集关于水环境的各类数据，包括但不限于水温、pH值、溶解氧、浊度、营养盐浓度等，基于监测体系评估结果还可以对各个监测站点的运行状况、数据收集质量、数据传输稳定性以及数据完整性等方面进行反馈和综合评价，通过水环境监测体系的评估结果，可以确保水环境分析结果的可靠性和准确性。

综合使用水环境监测体系中的气象参数信息、水文参数信息和水质参数信息，可以全面而深入地了解水环境的整体状况，多维度的评估方法不仅提高了评估的准确性和可靠性，还为后续的水资源管理、保护和预警提供了有力的信息支持。

然后，通过水环境pH预测模型得到水环境的pH预测值；利用水环境浑浊度分析模型得到水环境的浑浊系数。

在一个可选地实施例中，首先利用水环境pH预测模型，能够精准地预测未来特定时间内水体的酸碱度变化，即pH预测值，能够捕捉到相关因素与水体pH值之间的复杂关系，实现水环境pH值的准确预测。

其次，利用水环境浑浊度分析模型得到水环境的浑浊系数。通过水环境浑浊度分析模型，能够精确地计算出当前水体的浑浊系数，以量化水中悬浮颗粒物的含量。实施例中浑浊度分析模型主要基于光学原理，通过测量光线穿过水体时的衰减程度来推断水体的浑浊程度，在此过程中需要考虑到水质参数，如悬浮颗粒物浓度、粒径分布等、水流特性如流速、流向等以及可能的干扰因素如藻类生长、水体颜色等，以确保分析结果的准确性和可靠性。通过浑浊系数可以直观地了解水体的清澈度状况，并据此评估水质污染程度和生态健康状况。

综上所述，通过综合利用水环境pH预测模型和水环境浑浊度分析模型，能够实现对水体酸碱度和浑浊度的全面监测和预测，不仅有助于及时发现和解决水环境的相关问题，还为环境预警、管理和保护提供了重要的科学依据。

接着，基于上述pH预测值、浑浊系数和监测体系的生物化学指标评估结果获得水环境的综合监测报告。

实施例中基于pH预测值、浑浊系数以及监测体系的生物化学指标评估结果，对水环境情况进行综合分析，并获得水环境的综合监测报告。上述综合监测报告不仅是对当前水环境状态的全面反映，更是对未来变化趋势的预见性洞察，深入剖析了pH值的变化趋势及其可能带来的生态影响，同时阐述了浑浊系数所揭示的水体悬浮颗粒物污染状况及其来源分析。此外，还对监测体系的运行状况进行客观评价，为水环境的监测和预警任务提供了科学依据，有利于推动水环境的持续改善和可持续发展

最后，根据上述综合监测报告匹配水环境预警方案。

在本实施例中，一种漂浮式水环境监测预警装置还包括了水环境预警设备。

基于上述水环境综合监测报告，能够精确地匹配并实施相应的水环境预警方案，以确保水环境安全、及时响应潜在威胁并有效保护水资源。

在一个可选地实施例中，会对综合监测报告中的各项数据与预设的预警阈值进行对比分析。上述各项预警阈值是根据历史数据、科学研究和政策标准制定的，可以识别处水环境中可能存在的异常情况或潜在风险，一旦监测数据超出或接近阈值，漂浮式水环境监测预警装置中的水环境预警设备将自动触发预警机制，立即提示相关人员启动相应的预警方案。

预警方案通常包括多个层面和维度的应对措施。首先，会迅速向相关部门、机构和公众发布预警信息，提醒相关人员关注水环境状况并采取必要的防范措施。其次，会根据预警级别和具体情况，启动相应的应急预案，如加强监测频次、扩大监测范围、实施紧急处理措施等，具体措施包括调整自来水厂取水深度、关闭污染取水口、跨区域调水稀释污染物浓度、投加混凝剂和活性吸附污染物等，通过预警方案措施可以及时控制污染源、减轻污染程度和保护生态环境。

此外，实施例中还会根据预警方案的实施效果进行持续跟踪和评估，不断优化和完善预警机制，通过总结经验教训、调整预警阈值和提升应急响应能力，可以确保本发明的漂浮式水环境监测预警方法和装置在未来的水环境监测中更加高效、准确地应对各种挑战和风险。

实施例中，基于综合监测报告匹配水环境预警方案，充分利用了监测数据和参数分析结果，可以通过水环境预警设备及时发出预警信号，并有效实施应对措施，有助于维护生态平衡并促进水环境的可持续发展。

更进一步地，在本实施例中水环境监测与预警的方法，仅仅为本实施例的一个可选条件，在其他一个或者一些实施例中环境监测与预警的方法可以根据水环境实际情况和预警需求进行调整，不同的水体如河流、湖泊、水库、海洋等面临不同的挑战和风险，因此根据具体情况调整监测指标、预警阈值和应对策略，可以提高预警和响应的针对性和有效性，可以进一步提升水环境监测与预警的能力和水平。

参见图4，在一个可选的实施例中，为能够高效地执行本发明所提供的漂浮式水环境监测预警方法，本发明还提供了漂浮式水环境监测预警装置，所述装置包括监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器，所述监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本发明所提供的漂浮式水环境监测预警方法相关实施例的具体步骤。本发明的漂浮式水环境监测预警装置，结构完整、客观稳定，能够高效地执行本发明漂浮式水环境监测预警方法，提升本发明整体适用性和实际应用能力。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (6)

1.一种漂浮式水环境监测预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用漂浮式水环境监测预警装置获取水环境监测初始信息，对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息；

基于所述水环境监测目标信息建立水环境监测体系；

依据水环境监测目标信息和水环境监测体系建立水环境预测模型，并获得水环境的预测结果；

根据水环境监测目标信息和水环境监测体系构建水环境浑浊度分析模型，并获得水环境浑浊度的分析结果；

通过预测结果、浑浊度分析结果和水环境监测体系的评估结果获得水环境的综合监测报告，并根据所述综合监测报告匹配水环境预警方案；

所述对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息包括：

根据所述水环境监测初始信息建立时间序列-数据优化模型；

利用所述时间序列-数据优化模型对所述水环境监测初始信息进行优化，以获得水环境监测目标信息；

所述时间序列-数据优化模型，满足如下关系：

，

其中，表示优化后时间点的数据矩阵，表示状态转移矩阵，表示时间点的数据矩阵状态变量，表示时间点输入数据的增益，表示时间点的输入数据，表示时间点的噪声驱动矩阵，表示时间点数据输入过程中的白噪信息；

所述依据水环境监测目标信息和水环境监测体系建立水环境预测模型包括：

所述水环境预测模型，满足如下关系：

，

其中，表示水环境的预测值，表示标准水质样本的值，表示法拉第常数，表示被测水环境的电动势，表示标准水质样本的电动势，表示气体常数，表示水环境的绝对温度；

所述根据水环境监测目标信息和水环境监测体系构建水环境浑浊度分析模型包括：

所述水环境浑浊度分析模型，满足如下关系：

，

其中，表示水环境的浑浊系数，表示常系数，表示入射光强，表示散射角，表示光线穿过水体的最大长度，表示入射光波长，表示散射光强。

2.根据权利要求1所述的漂浮式水环境监测预警方法，其特征在于，所述漂浮式水环境监测预警方法还包括：

所述漂浮式水环境监测预警方法基于漂浮式水环境监测预警装置和水环境情况，设定监测频率、布局监测站点和调整监测仪器。

3.根据权利要求1所述的漂浮式水环境监测预警方法，其特征在于，所述基于所述水环境监测目标信息建立水环境监测体系包括：

依据所述水环境监测目标信息获得水环境参数信息，所述水环境参数信息包括水环境的水文参数信息和水质参数信息；

依据所述水文参数信息和所述水质参数信息建立水环境监测体系。

4.根据权利要求3所述的漂浮式水环境监测预警方法，其特征在于，所述漂浮式水环境监测预警方法还包括：

根据所述水环境监测体系获得生物化学指标评估结果。

5.根据权利要求4所述的漂浮式水环境监测预警方法，其特征在于，所述漂浮式水环境监测预警方法还包括：

通过所述水环境预测模型得到水环境的预测值；

利用所述水环境浑浊度分析模型得到水环境的浑浊系数；

基于所述预测值、所述浑浊系数和所述生物化学指标评估结果获得水环境的综合监测报告；

根据所述综合监测报告匹配水环境预警方案。

6.一种漂浮式水环境监测预警装置，其特征在于，装置包括监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器，所述监测设备、处理器、输出设备、预警设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的漂浮式水环境监测预警方法。