水生态环境在线监测数据智能分析与应用研究

刘耀

摘要：水生态环境保护是促进社会健康发展的基础，而且水生态环境保护与修复任务所包含的内容较多具备重要的意义。水生态环境监测工作的开展，主要就是在水体中监测化学和生物学等因素的重要过程中，可判断水生态环境在线监测与数据分析，实现更加准确高效地掌握水生态环境的动态变化情况，为管理部门提供科学决策。基于此，本文结合水生态环境在线监测数据智能分析开展研究，并结合多种先进技术应用提升监测的可靠性。

关键词：水生态环境；智能分析；在线监测；社会发展

引言：随着人类活动的不断增加，水生态环境面临严峻的挑战，要想保护水资源和生态环境，应加强对水生态环境监测工作的重视。但传统水生态环境监测方法存在多种问题，如数据监测不准确、监测工作不及时以及数据监测不全面等，无法为后续水生态环境保护提供准确数据信息。因此，在科技的支撑下，要想提升水生态环境监测效果，可通过在线监测的方式收集数据，并对数据进行智能分析，保证数据的准确性，为水资源及环境保护工作的顺利进行提供依据。

1 水生态环境在线监测系统概述

水生态在线监测系统作为先进的监测技术，可通过传感器设备的科学应用，对水文、水质及水生态等各项指标进行实时监测，了解水生态环境的变化情况。系统在运行过程中，可获取大量的数据，为后续智能分析提供数据支撑，而且通过自动化设备与人工智能的结合，快速收集数据的同时可实现高效处理，为有关部门分析水生态环境情况提供支撑。同时，智能分析方法在应用的过程中，针对获取的水生态环境在线监测数据，采用人工智能和大数据建立分析模型，以机器学习算法对数据预处理，提升数据质量，并通过深度学习算法对水质、水文及水生态方面指标进行建模与分析。总之，水生态环境在线监测工作开展过程中，应制定科学的分析模型，并结合传统数据分析现状进行优化，以便优化技术的应用，实现在线对数据的准确分析，做好水环境质量预警、水生态保护及修复、水资源管理等工作，制定智能分析方法加以改进，为水生态环境的健康发展提供支撑，避免受监测数据不准确影响水生态环境质量[1]。

2 基于水生态环境在线监测数据智能分析模型

2.1卡尔曼滤波和时间序列分析融合模型

在水生态环境在线监测工作开展的过程中，时间序列方式是根据当前数值和历史数值对单变量的预测，没有充分考虑水生态环境监测指标中的多变量关系。而通过卡尔曼滤波和时间序列分析模型的智整合分析，可通过互联网建立云模型，并提出卡尔曼滤波分析体系，兼顾考虑历史数据与关联变量之间的影响，在两种方法结合的情况下对比残差规律，在水生态环境实验中提高水质时间序列数据预测分析能力，可准确把握水生态环境数据，为后续保护工作的开展提供帮助。

2.2模糊时间序列和PCA多粒度分析模型

水生态环境监测的时间序列数据监测过程中，存在模糊及数据随机的情况，这种分析模型只能进行简单的预测分析，无法在多层面进行评判，且模糊序列降噪中表现不够明显。而通过PCA与模糊时间序列的整合，可生产多变量数据属性模型，在整体评价层中组成多粒度联合计算模型，在云模型的基础上实现模糊时间系列分析，可实现对上层变量的联合计算，以多粒度层次选择及联合计算作为基础，这种模型可降低模糊时间序列的噪声影响，使预测精度和模型分析准确性得到进一步提升，实现高效智能分析水质变化情况，制定更加针对性的模糊分析方法，保证水环境数据监测的准确性[2]。

2.3邻域粗糙集和PCA水质评价模型

对于目前水生态环境发展现状，在线监测可实现对数据的分析，要想保证数据的准确性，应结合水质监测和信息管理中的指标种类以及数据缺失情况所开展，尤其是在水质评价分析过程中，传统粗糙集技术在一定程度上可简化分析流程，但对水生态连续性数据处理的过程中，离散化方法的选择可能性较大，容易改变数据原本属性特征。因此，在评价分析模型构建的过程中，融合粗糙集监督学习和PCA无监督学习，提出水质评价模型，避免数据离散化处理，保证数据的准确性，切实为后续数据应用提供支撑。在这种情况下，可对水质优劣程度进行分析，并根据有效数据适用范围确定，科学分类，提升预测的精准性。

2.4不同事物关联度分析模型

在大数据层面，事物内在关联和外部因素对关联性影响较大，即便有理论证明，但仍然存在较多的问题，如无法进行高纬度数据处理，无法从无监督学习方法中准确分析等。因此，在分析过程中，应提出因素与事物关联的方式开展，结合不同事物之间关联性的分析方法，为探索外部因素对多维事物影响提供依据，并针对水生态数据情况，分析不同监测指标的水质自身情况，了解水质样本与富营养化样本关联，准确分析不同时间段样本数据之间的联系，为发现监测指标对富营养化影响提供准确数据，提升数据监测的可靠性。

3 基于水生态环境在线监测数据智能分析的应用

3.1水生态环境监测的自动化

在近些年技术水平不断提升的背景下，云模型、粒计算等思想得到广泛应用，在水生态环境在线监测中有良好的发展形势。因此，在大数据应用过程中，针对水质连续变化物理化学过程中，可综合时间和空间的应用，针对水质连续变化情况，综合做好全方位的分析工作，在多个维度上进行粒度建模，构建多粒度机构，有效预测下一时间段的水质状态，实现对水生态预测模型精准化及自动化分析，为水质评价和预测智能化提供发展方向。

3.2持续改进分析模型

在运用邻域粗糙集权的基础上，可实现方法的确定预应用，这正邻域半径方法在应用过程中，根据距离进行计算，对不确定划分的数据集权重进行计算，在某些数据计算时存在零重要度的情况。因此，在现有基础上，结合D-S证据理论与邻域粗糙集权和主成本权进行融合，根据D-S证据理论存在的冲突，在后续模型研究的基础上做出改进[3]。

3.3高纬度数据关联度模型应用

目前关联分析技术对不同领域事物研究内容较少，存在事物关联度算法应用不合理的情况，限制水生态环境在线监测数据工作的顺利进行。因此，要想实现算法的统一与创新，应根据CSFPCA算法和COPCA算法应用情况进行对比分析，在技术的支撑下将二者统一，进一步研究高纬度数据事物不完备信息特征的提取，建立关联度分析模型，为后续研究提供重要支撑。

3.4挖掘水质不同阶段相似相和变化规律

水生态环境受多种不确定因素影响，会存在趋势性、阶段性、周期性等特征，若发现其周期及影响其周期性的因素，则在算法研究过程中应结合监测区域水质变化情况，如水质数据与富营养化之间的关联性，初步分析水质变化季节性及周期性。因此，要想保证水环境在线监测的准确性，可通过分析海量历史数据的方式，发现不同河流周期模式，挖掘其水质不同阶段相似相和变化规律，为日后研究的不断深入提供数据支撑，提升水生态环境保护的效果，维护水环境与自然环境和谐发展。

结束语：总而言之，在水生态环境在线监测工作开展的过程中，可准确收集数据信息，并实现智能分析，作为一种新型水生态监测方法，在应用时可深入挖掘水生态环境监测数据中信息，对水质、水文及水生态等方面指标进行综合分析，并生成更加全面的系统报告。因此，在科技水平不断提高的背景下，应加大技术研究力度，实施在线监测的基础上，应拓展技术的应用方法，为水生态环境保护提供科学依据，体现技术的应用效果。

参考文献

[1]吕洪德.针对地表水及污染源水质的自动在线监测研究[J].资源节约与环保,2023,(03):77-80.

[2]鹿胜康,黄旭东,蒋晨星,郜晚蕾,金庆辉.地表水常规五参数小型在线监测浮标系统[J].实验室研究与探索,2023,42(03):72-76+250.

[3]刘婷婷,焦卫华,徐万秀,焦升亮.水质在线质控仪在地表水水质自动监测中的应用探讨[J].皮革制作与环保科技,2022,3(21):102-104.