(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210780993.3 (22)申请日 2022.07.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114858221 A (43)申请公布日 2022.08.05 (73)专利权人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 (72)发明人 戴会超　毛劲乔　陈彦宏　朱诗洁　 蒋定国　戴杰　王康　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 陈刚 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G08B 31/00(2006.01) 审查员 魏晓坦 (54)发明名称 一种基于水域营养状态预测的水华智能预 警系统及方法 (57)摘要 本申请公开了一种基于水域营养状态预测 的水华智能预 警系统及方法， 能够高效精准地预 测水域营养状态并进行水华预警。 所述方法包 括： 采集目标水域的多尺度水体信息； 根据所述 多尺度水体信息预测目标水域水体的营养物质 浓度， 根据所述营养物质浓度确定所述目标水域 的水体营养状态； 根据所述水体营养状态预测水 华发生概率， 并根据所述水华发生概率生成相应 的示警反馈通报信息； 将所述水体营养状态、 所 述水华发生概率及所述示警反馈通报信息进行 可视化数字展示。 所述系统包括多尺度信息采集 模块、 营养状态识别模块、 水华预警模块与数字 可视化模块。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114858221 B 2022.09.09 CN 114858221 B 1.一种基于水域营养状态预测的水华智能预警系统， 其特 征在于， 包括： 多尺度信息采集模块， 用于采集目标水域的多尺度水体信息， 所述尺度水体信息包括 水体理化信息、 水体表层信息与参 考水文信息； 营养状态识别模块， 用于根据所述水体表层信息反演确定表层营养物质浓度， 利用表 层‑垂向浓度关系函数根据所述表层营养物质浓度预测所述目标水域的水体的垂向营养物 质浓度， 并根据所述表层营养物质浓度、 所述垂向营养物质浓度确定所述 目标水域的水体 营养状态， 所述表层 ‑垂向浓度关系函数根据所述多尺度水体信息拟合确定； 水华预警模块， 用于根据所述水体营养状态预测水华发生概率， 并根据所述水华发生 概率生成相应的示警反馈通报信息； 以及 数字可视化模块， 用于将所述水体营养状态、 所述水华发生概率及所述示警反馈通报 信息进行 可视化数字展示； 其中， 所述多尺度信息采集模块包括水体监测单元、 遥测数据单元与参考信息采集单 元； 所述水体监测单元， 用于获取所述目标水域的水体水动力数据、 水温数据、 水质数据与 水域风数据， 所述水体理化信息包括所述水体水动力数据、 所述水温数据、 所述水质数据与 所述水域 风数据； 所述遥测数据单元， 用于获取所述目标水域的低空影像数据与高空遥感数据， 所述水 体表层信息包括所述低空影 像数据与所述高空遥感数据； 所述参考信息采集单元， 用于收集所述目标水域相应的水文水动力数据、 水域环境数 据、 地形地貌数据与气象数据， 所述参考水文信息包括所述水文 水动力数据、 所述水域环 境 数据、 所述 地形地貌数据与所述气象数据； 所述水体监测单 元包括水 下多功能探测装置与理化 参数监测站； 所述水下多功能探测装置， 用于获取所述水动力数据、 水温数据与水质数据， 所述理化 参数监测站用于针对所述水质数据进行补充监测； 所述水下多功能探测装置包括水动力感应探 头、 温度感应 器与水色成像仪； 其中， 所述水动力感应探头设置在所述水下多功能探测装置底部， 用于对不同探测深 度的水动力因素进行探测记录； 所述温度感应 器， 用于采集 不同探测深度的所述水温数据； 所述水色成像仪， 用于在水体中不同探测深度处进行拍摄， 并探测确定水体中溶解氧 数据、 叶绿素 数据、 藻密度数据、 氮元 素数据、 磷元 素数据与透明度数据； 其中， 所述水色成像仪包括对称分布的两水色成像板； 两所述水色成像板的间距根据所述探测深度进行调整： 其中， 表示两所述水色成像板的间距， 表示紊动修正系数， 表示第 个探测点 处的水流紊动强度， 表示第 个所述探测点相应的所述探测 深度， 表示光谱分辨率因权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114858221 B 2子， 表示修正参数； 所述营养状态识别模块包括表层状态识别单元、 函数拟合单元、 垂向状态预测单元以 及状态判定单 元； 所述表层状态识别单元， 用于根据 所述水体表层信 息对所述目标水域表层水体营养状 态进行反演识别， 确定所述表层营养物质浓度； 所述表层状态 识别单元包括数据完 善模组； 所述数据完善模组， 用于在确定所述表层营养物质浓度时， 对所述水体表层信息所存 在的缺失时段相应的所述表层营养物质浓度进行 预测计算： 其中， 表示 时刻的所述表层营养物质浓度， 表示 时刻的所述表层营 养物质浓度， 表示缺失时间， 表示营养物质浓度修正系数， 表示所述目标水域的表 层面积； 所述函数拟合单元， 用于以所述多尺度水体信息构建训练数据集， 采用机器学习算法 进行训练， 拟合确定所述表层 ‑垂向浓度关系函数； 所述表层 ‑垂向浓度关系函数用于描述所述目标水域表层水体与垂向水体中营养物质 浓度之间的关系； 所述表层 ‑垂向浓度关系函数： 其中， 表示所述表层 ‑垂向浓度关系函数， 表示水体温度， 表示所述表层水体中 的第 种营养物质的浓度， 表示垂向水体中的第 种营养物质的浓度， 表示水流流 速， 表示水深， 表示组分扩展系数； 所述垂向状态预测单元， 用于根据所述表层 ‑垂向浓度关系函数以所述表层营养物质 浓度为输入进行 预测计算， 确定所述垂向营养物质浓度； 所述状态判定单元， 用于根据所述表层营养物质浓度、 所述垂向营养物质浓度对所述 目标水域的水体营养状态进行分析判定； 所述状态判定单 元包括营养状态指数模组与状态分析模组； 所述营养状态指数模组， 用于根据 所述目标水域水体中多种营养物质的整体浓度 数据 计算相应的综合营养状态指数： 其中 ， 表示所述综合营养状态指数 ， 与 分别表示与叶绿素a、 磷元素、 氮元素、 透明度及含氧量相应的状态指数，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114858221 B 3