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申请/专利权人：山东新卓诚智慧科技有限公司

摘要：本发明涉及环境监测技术领域，具体为一种基于大数据分析的水环境监测系统及方法，系统包括理论水质分析模块、水质异常检测模块、治理措施匹配模块和实施效果监测模块。本发明，通过利用历史水质数据及天气影响，评估未受污染的情况下的理论水质，并及时调整异常检测阈值，能够及时发现潜在的污染事件，防止漏报误报，降低了环境及公共健康风险，根据水质异常类型，并与不同水体的治理策略进行匹配，提高了治理措施的针对性和效率，还通过成本评估，确保了资源的最优分配和使用，提高了水环境治理的经济性，并通过监测实施治理措施前后的水质变化，能够实时评估治理效果，及时调整治理策略，确保水质的持续改进和维护。

主权项：1.一种基于大数据分析的水环境监测系统，其特征在于，所述系统包括：理论水质分析模块基于水体的历史水质数据，结合天气影响，分析当前时段未受污染情况下的理论水质，得到理论水质信息，并根据理论水质，调整水质异常检测阈值，得到异常水质阈值调整信息；所述理论水质信息的获取步骤为：基于水体环境，收集历史水质数据，包括温度、pH值、溶解氧和浑浊度，并记录数据对应的时间，得到历史水质数据集；基于所述历史水质数据集，结合当前天气状况，通过公式： 计算理论水质值，得到理论水质信息，其中，是理论水质值，是历史相同时段的平均水质，是温度，是降雨量，是温度调整系数，是降雨量调整系数，是空气湿度指数，从相关气象数据中获得，反映了测量期间的平均相对湿度，是湿度影响系数；所述异常水质阈值调整信息的获取步骤为：基于水体的历史水质数据，提取历史水质数据的平均值与标准差，并提取基础异常检测阈值，得到异常阈值关联数据；基于所述异常阈值关联数据和理论水质值，通过公式： 计算调整后的异常检测阈值，得到异常水质阈值调整信息，其中，是基础异常检测阈值，是理论水质值，为历史水质数据的平均值，为历史水质数据的标准差，是调节系数，为调整后的异常检测阈值；水质异常检测模块基于异常水质阈值调整信息，获取水体当前的水质检测数据，与调整后的异常水质阈值进行对比，判断水质是否异常，并评估水质异常程度，得到异常水质识别信息；所述异常水质识别信息的获取步骤为：监测水体的水质参数，包括溶解氧、pH值和浑浊度，得到实时水体水质数据；基于所述实时水体水质数据和调整后的异常检测阈值进行对比，将超过调整后的异常检测阈值的水质标记为异常，并通过公式： 计算水质异常等级值，其中，表示水质异常等级值，为当前监测到的水质参数，是偏移量，是尺度参数，决定了函数响应曲线的斜率，通过历史数据分析和模拟进行调整设定，为调整后的异常检测阈值，为自然对数的底数；基于所述水质异常等级值，与预设的异常等级进行对比，评估水质异常程度，得到异常水质识别信息；治理措施匹配模块基于所述异常水质识别信息，根据水质异常类型，结合差异化水体的污染治理数据，通过分析水体类型与污染类型的匹配度，识别匹配的治理措施，通过评估治理措施的成本，选择目标治理措施，得到治理措施推荐信息；实施效果监测模块基于所述治理措施推荐信息，由管理人员实施对应的治理措施，通过监测治理措施实施前后的水质变化，分析水质是否恢复正常，量化评估治理效果，判断是否需要更换治理措施，得到水体治理实时监测信息。

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