河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)及方法，包括監(jiān)測云模塊、信息云模塊、應(yīng)用支撐模塊、水華預(yù)警模塊和會商決策模塊；監(jiān)測云模塊由現(xiàn)場信息采集單元和運行通信單元組成，信息云模塊的存儲介質(zhì)由固定結(jié)合移動的分布式存儲站網(wǎng)組成，應(yīng)用支撐模塊由基礎(chǔ)支撐單元、應(yīng)用定制單元、數(shù)據(jù)協(xié)作單元、應(yīng)急處置單元組成，水華預(yù)警模塊由風(fēng)險分析單元和預(yù)警預(yù)報單元組成，會商決策模塊用于實現(xiàn)云環(huán)境下的決策會商和信息共享交流。本發(fā)明基于云體系架構(gòu)實現(xiàn)了模塊無縫鏈接與運行控制，對水庫支流庫灣水華誘發(fā)因素及水華生化屬性進(jìn)行全天候監(jiān)測、云存儲與水華風(fēng)險預(yù)警，為預(yù)防和減少水華事件提供了基于云體系架構(gòu)的新手段。
【專利說明】河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及水利水電工程及水環(huán)境保護(hù)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在水流較緩的富營養(yǎng)化水體內(nèi)，若環(huán)境條件適宜，藻類易快速繁殖聚集形成水華。河道型水庫蓄水后水體自凈能力顯著下降，環(huán)境條件適宜時，易在敏感水域(如支流庫灣)發(fā)生水華。例如，三峽水庫蓄水后，多數(shù)次級河流形成庫灣，流速減緩、透明度增加、水溫季節(jié)分層，十分有利于形成春夏水華災(zāi)害。水華會對生態(tài)多樣性、供水安全、魚類保護(hù)、旅游觀光等造成嚴(yán)重破壞。河道型水庫的支流庫灣的水表面積往往占水庫總面積的三分之一強(qiáng)，庫區(qū)水質(zhì)管控問題很大程度上轉(zhuǎn)化為支流庫灣水華的預(yù)防與控制問題。河道型水庫支流庫灣水華的爆發(fā)往往沒有先兆，水華爆發(fā)后的治理技術(shù)目前還不成熟，因此水華管控最優(yōu)策略是在其爆發(fā)之前和初期就能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報與應(yīng)急處置。
[0003]長期以來，國內(nèi)外圍繞著湖泊水華問題開展了大量預(yù)警預(yù)報與后期治理的研究與實踐，但針對河道型水庫支流庫灣水華問題，尚無成熟的水華預(yù)警實踐報道?，F(xiàn)有水華監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)主要分為三種:基于人工采樣的水華預(yù)警、基于自動監(jiān)測站的水華預(yù)警、基于遙感影像的水華預(yù)警。以上方法均存在較大的不足與缺陷:
[0004](I)基于人工采樣的水華預(yù)警方法，需要通過人工現(xiàn)場采集水樣，然后帶至實驗室內(nèi)進(jìn)行離線水化學(xué)分析的方式獲取水質(zhì)信息，該方法時效性明顯不足，存在著監(jiān)測周期長、勞動強(qiáng)度大、針對性差、數(shù)據(jù)采集慢等問題，無法反映水環(huán)境動態(tài)變化，且不易及早發(fā)現(xiàn)污染源并報警；
[0005](2)基于自動監(jiān)測站的水華預(yù)警方法，一般由監(jiān)測中心和若干個固定遠(yuǎn)程自動監(jiān)測站組成水質(zhì)自動監(jiān)測系統(tǒng)，但由于河道型水庫支流庫灣的地域范圍廣，固定監(jiān)測站點難以全面監(jiān)測目標(biāo)水域，同時遠(yuǎn)程監(jiān)測會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲傳輸和數(shù)據(jù)挖掘都較為困難，目前硬件設(shè)備的計算能力、存儲能力及應(yīng)用服務(wù)能力一般不足以支撐需求；
[0006](3)基于遙感影像的水華預(yù)警方法，該方法主要采用了衛(wèi)星遙感影像或雷達(dá)技術(shù)，雖然解決了傳統(tǒng)采用布點方式在測量數(shù)據(jù)空間分辨率不足的缺陷，但由于遙感衛(wèi)星測量周期較長會導(dǎo)致測量影像時間分辨率較低的新問題，同時遙感技術(shù)同樣需要現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)進(jìn)行率定，才提聞水質(zhì)、水華等彳目息提取的精度。
[0007]近年來隨著云技術(shù)在多個領(lǐng)域的快速發(fā)展，給水環(huán)境與水生態(tài)保護(hù)提供了新的思路。然而，現(xiàn)有云計算理論并非針對河道型水庫支流庫灣水華災(zāi)害具有的大尺度、強(qiáng)人為影響、隨機(jī)性、非線性的實際特點，因此需要采用全新的云體系架構(gòu)進(jìn)行水華預(yù)警，使之既能擺脫大數(shù)據(jù)監(jiān)測所需的昂貴硬件成本，實現(xiàn)高性能快速有效的信息挖掘，也能克服河道型水庫支流庫灣水華爆發(fā)時空隨機(jī)性對預(yù)警預(yù)報造成的障礙。

【發(fā)明內(nèi)容】
[0008]發(fā)明目的:為了克服目前已有的大尺度水域水華監(jiān)測技術(shù)的缺點，彌補(bǔ)河道型水庫支流庫灣水華預(yù)警【技術(shù)領(lǐng)域】的不足，本發(fā)明提供一種河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)及方法，對水庫支流庫灣水華誘發(fā)因素及水華生化屬性進(jìn)行全天候監(jiān)測、云存儲與水華風(fēng)險預(yù)警，為預(yù)防和減少水華危害提供基于可靠完整的新手段。
[0009]技術(shù)方案:為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0010]河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，包括監(jiān)測云模塊、信息云模塊、應(yīng)用支撐模塊、水華預(yù)警模塊和會商決策模塊，其中:
[0011]所述的監(jiān)測云模塊由終端采集單元和運行通信單元組成；其中的終端采集單元包括若干套安置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，用于獲取河道型水庫支流庫灣中與水華暴發(fā)風(fēng)險相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)實時數(shù)據(jù)；其中的運行通信單元包括無線通訊器、臨時存儲器、遠(yuǎn)程控制器、電源和太陽能電池板，負(fù)責(zé)終端采集單元的運行控制和數(shù)據(jù)傳輸，通過3G和2G兩種無線通信方式與終端采集單元進(jìn)行交互通信，用于接收和執(zhí)行應(yīng)用支撐模塊下發(fā)的遠(yuǎn)程指令控制終端采集單元各監(jiān)測裝置，同時將終端采集單元采集的大數(shù)據(jù)集傳輸至信息云模塊；
[0012]所述的信息云模塊的存儲介質(zhì)由存儲站網(wǎng)組成，用于接受和存儲監(jiān)測云模塊采集的大數(shù)據(jù)集，同時存儲站網(wǎng)的各存儲節(jié)點間可進(jìn)行自發(fā)式數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)傳輸和數(shù)據(jù)調(diào)用；
[0013]所述的應(yīng)用支撐模塊由基礎(chǔ)支撐單元、應(yīng)用定制單元、數(shù)據(jù)協(xié)作單元、應(yīng)急處置單元組成，構(gòu)建在SOA組件模型+服務(wù)總線+組件框架之上，通過基于流程驅(qū)動總線+模塊組件的方式，使各單元間具有互操作交換業(yè)務(wù)信息和調(diào)用業(yè)務(wù)功能，滿足系統(tǒng)客戶終端、監(jiān)測現(xiàn)場、存儲節(jié)點、移動車船、流域管理層的需求，用于設(shè)定系統(tǒng)運行環(huán)境和執(zhí)行模塊協(xié)作；其中的基礎(chǔ)支撐單元提供系統(tǒng)運行環(huán)境設(shè)定、基礎(chǔ)輔助功能、遠(yuǎn)程指令下發(fā)、防火墻管控等服務(wù)；應(yīng)用定制單元為客戶終端提供可選服務(wù)功能包和可視化開發(fā)模板，由客戶自主定制功能；其中的數(shù)據(jù)協(xié)作單元實現(xiàn)對信息云模塊的過程指令、監(jiān)控數(shù)據(jù)、過程分析數(shù)據(jù)進(jìn)行一體化功能管控，包括數(shù)據(jù)存儲、條件查詢、選擇調(diào)用、可逆追蹤、數(shù)據(jù)糾錯、信息過濾等；其中的應(yīng)急處置單元用于接受會商決策模塊發(fā)出的最終指令，根據(jù)水華預(yù)警模塊給出的水華潛在嚴(yán)重程度判據(jù)，啟動針對性的預(yù)存應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)急預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊供其同步會商決策；
[0014]所述的水華預(yù)警模塊由風(fēng)險分析單元和預(yù)警預(yù)報單元組成；其中的風(fēng)險分析單元接受信息云模塊的實時采集信息數(shù)據(jù)，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，分析不同氣象、水文及水環(huán)境條件下水華爆發(fā)的風(fēng)險度及其潛在嚴(yán)重程度；其中的預(yù)警預(yù)報單元接受風(fēng)險分析單元輸出結(jié)果，根據(jù)水華風(fēng)險閾值進(jìn)行判別，分發(fā)不同的預(yù)警指令給會商決策模塊；
[0015]所述的會商決策模塊包括顯示設(shè)備、擴(kuò)聲設(shè)備、同步通訊設(shè)備和監(jiān)控工作臺，采用多情景會商室的并行通訊互動模式，支持語音、文字、視頻的同步通訊顯示。
[0016]進(jìn)一步地，為實現(xiàn)上述監(jiān)測云模塊所采用的具體方案為:
[0017]監(jiān)測云模塊包括終端采集單元和運行通信單元；
[0018]特別的，其中的終端采集單元用于獲取河道型水庫支流庫灣中與水華暴發(fā)風(fēng)險相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)實時數(shù)據(jù)，包括誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素和水華自身生化表征參數(shù)；終端采集單元包括若干套設(shè)置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，采用固定結(jié)合移動的分布式布設(shè)方式，即以沿岸固定站點方式為主，在不能滿足沿岸固定建設(shè)條件的區(qū)域采用水上浮標(biāo)方式，同時采用移動車/船載采集設(shè)備的移動方式進(jìn)行定期走航監(jiān)測及對固定設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)查；
[0019]特別的，其中的運行通信單元為監(jiān)測云模塊的主控模塊，通過3G(同時支持CDMA2000, WCDMA, TD-SCDMA)和2G (支持GPRS)兩種無線通信方式與終端采集單元進(jìn)行交互通信；運行通信單元接收和執(zhí)行應(yīng)用支撐模塊遠(yuǎn)程指令啟動終端采集設(shè)備運行；同時運行通信單元將終端采集單元的多個終端設(shè)備采集的大數(shù)據(jù)集，包括監(jiān)測數(shù)據(jù)和視頻圖像，無線傳輸至信息云模塊的存儲節(jié)點中。
[0020]進(jìn)一步地，所述監(jiān)測云模塊的終端采集單元由若干套安置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備組成，其中:
[0021]特別的，每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，由流速計、水位計、垂向紊動測量儀、藻細(xì)胞垂向遷移測量儀、光照計、溫度傳感器、營養(yǎng)鹽傳感器、PH傳感器、水濁度傳感器、溶解氧測量儀、探頭式藻類熒光儀、藻毒素監(jiān)測儀、風(fēng)速傳感器和視頻攝像機(jī)組成；
[0022]特別的，每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備的采集參數(shù)包括誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素和水華自身生化表征參數(shù)，前者包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、營養(yǎng)鹽(總磷、總氮、溶解硅)濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量，后者包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度；
[0023]特別的，每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備都配置一臺全景水上視頻攝像機(jī)和一臺水下全景視頻攝像機(jī)，每天定時運行兩次，晝夜各一次，每次監(jiān)測2小時；
[0024]特別的，每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備均有統(tǒng)一授時控制芯片、唯一身份識別碼、GPS定位模塊、3G和2G無線通信端口。
[0025]特別的，所述監(jiān)測云模塊的終端采集單元下轄的每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，有統(tǒng)一授時控制芯片，用于配置校準(zhǔn)時鐘和設(shè)置水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備唯一身份識別碼，其中的唯一身份識別碼由設(shè)備獨立ID和獨立IP加密而成；統(tǒng)一授時控制芯片通過3G和2G無線通信端口接受應(yīng)用支撐模塊的基礎(chǔ)支撐單元統(tǒng)一授時，以保證監(jiān)測實施時間一致性、數(shù)據(jù)時段匹配、數(shù)據(jù)包查找匯集的便利性；統(tǒng)一授時控制芯片接收到應(yīng)用支撐模塊運行指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，確認(rèn)其已與應(yīng)用支撐模塊連接成功后，正式開始進(jìn)行監(jiān)測工作。
[0026]進(jìn)一步地，為實現(xiàn)前述信息云模塊所采用的具體方案為:
[0027]信息云模塊接受和存儲監(jiān)測云模塊上傳的大數(shù)據(jù)集，其存儲介質(zhì)由固定結(jié)合移動的分布式存儲站網(wǎng)組成:永久式大容量存儲節(jié)點安置在多個水文站機(jī)房內(nèi)，可拆卸式普通容量存儲節(jié)點設(shè)置在多個沿岸固定監(jiān)測點周邊，可拆卸式普通容量備用存儲節(jié)點設(shè)置在可移動車/船上；
[0028]針對監(jiān)測云模塊采集與傳輸數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的特征，為避免出現(xiàn)無線傳輸障礙及其數(shù)據(jù)延遲問題，信息云模塊采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，分布式存儲站網(wǎng)在優(yōu)化傳輸模式下進(jìn)行自發(fā)式直傳、中轉(zhuǎn)、繼傳、備存數(shù)據(jù)流動；其中直傳是指各存儲節(jié)點可接受終端采集單元直接上傳的大數(shù)據(jù)集，以及同時可直接接受水華預(yù)警模塊和會商決策模塊的過程記錄；其中的中轉(zhuǎn)是指各存儲節(jié)點可接受其他存儲節(jié)點中轉(zhuǎn)的分發(fā)數(shù)據(jù)包；繼傳是指各存儲節(jié)點可作為中轉(zhuǎn)站繼續(xù)分發(fā)數(shù)據(jù)包至其他相對閑置存儲節(jié)點；備存是指當(dāng)該存儲節(jié)點遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點。
[0029]進(jìn)一步地，上述大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，具體而言是指:
[0030](I)某存儲節(jié)點A接收臨近若干采集設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)包；(2)若存儲節(jié)點A傳輸通道瀕臨堵塞，則采集設(shè)備自動選擇傳輸通道占用率最小的存儲節(jié)點B存儲；(3)若存儲節(jié)點A接收的數(shù)據(jù)包超過預(yù)設(shè)容量，則將已存數(shù)據(jù)集進(jìn)行分包轉(zhuǎn)發(fā)，原理是將相鄰存儲節(jié)點的剩余存儲空間的倒數(shù)值看作節(jié)點間的路程，用Dijkstra算法找出距離存儲節(jié)點A路徑最短的存儲節(jié)點B，將數(shù)據(jù)包傳輸給該存儲節(jié)點，依次同理選擇若干個存儲節(jié)點C、D、E發(fā)送數(shù)據(jù)包，直至存儲節(jié)點A有閑置存儲空間，其他存儲節(jié)點依此類推；(4)當(dāng)存儲節(jié)點A遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點。
[0031]上述的相機(jī)式大數(shù)據(jù)存儲及轉(zhuǎn)發(fā)模式確保了大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)高效操作，在不設(shè)中心控制存儲站的情況下，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)隨機(jī)云存儲和智能自發(fā)調(diào)控的服務(wù)功能，可以避免大數(shù)據(jù)環(huán)境下常出現(xiàn)的數(shù)據(jù)傳輸分布不均衡的問題。
[0032]進(jìn)一步地，所述的信息云模塊的分布式存儲站網(wǎng)各存儲節(jié)點的數(shù)據(jù)類型分為應(yīng)用指令集單元、監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元、過程分析數(shù)據(jù)庫單元三類數(shù)據(jù)的存儲服務(wù)；其中:
[0033]所述的應(yīng)用指令集單元用于記錄應(yīng)用支撐模塊在控制監(jiān)測云模塊的過程中產(chǎn)生的遠(yuǎn)程指令集，以及該指令發(fā)出后終端采集單元各監(jiān)測裝置返回的唯一身份識別碼、地理位置經(jīng)緯度、高程等，為應(yīng)用支撐模塊的數(shù)據(jù)協(xié)作單元進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、條件查詢、選擇調(diào)用、可逆追蹤、數(shù)據(jù)糾錯、信息過濾提供校核依據(jù)；
[0034]所述的監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元為水華預(yù)警模塊進(jìn)行水華爆發(fā)風(fēng)險及其潛在嚴(yán)重程度分析提供信息，包括專業(yè)數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，其中的專業(yè)數(shù)據(jù)庫存儲管控風(fēng)險分析單元采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)視圖像，監(jiān)測數(shù)據(jù)包括水華誘發(fā)環(huán)境參數(shù)和水華自身生化表征參數(shù)實時數(shù)據(jù)流，視頻監(jiān)視圖像主要包括所有監(jiān)測裝置拍攝的視頻監(jiān)視數(shù)據(jù)，當(dāng)出現(xiàn)故障或異常情況時，視頻信息應(yīng)能自動或人工干預(yù)下允許采用抽幀或粗化或減色存儲；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫記錄長序列監(jiān)測區(qū)域歷史水情數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域歷史氣象數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域遙感影像數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域元數(shù)據(jù)庫等；
[0035]所述的過程分析數(shù)據(jù)庫單元用于記錄水華預(yù)警模塊的過程分析記錄、會商決策模塊運行的過程決策信息，為應(yīng)用支撐模塊的數(shù)據(jù)協(xié)作單元進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、條件查詢、選擇調(diào)用、可逆追蹤、數(shù)據(jù)糾錯、信息過濾提供數(shù)據(jù)支撐。
[0036]進(jìn)一步地，為實現(xiàn)前述應(yīng)用支撐模塊，所采用的具體方案為:
[0037]所述的應(yīng)用支撐模塊由基礎(chǔ)支撐單元、應(yīng)用定制單元、數(shù)據(jù)協(xié)作單元、應(yīng)急處置單元組成；其中:
[0038]所述的基礎(chǔ)支撐單元主要由操作系統(tǒng)和信息服務(wù)器組成，為系統(tǒng)提供運行環(huán)境設(shè)定、基礎(chǔ)輔助功能如系統(tǒng)安裝、組裝、維修、注冊、定位、配置、卸載注銷、遠(yuǎn)程指令下發(fā)、防火墻管控、用戶管理、身份認(rèn)證、單點登錄、授權(quán)管理等服務(wù)；所述應(yīng)用定制單元為客戶終端提供可選服務(wù)功能包和可視化開發(fā)模板，由客戶自主定制與業(yè)務(wù)應(yīng)用緊密相關(guān)的功能，如監(jiān)測設(shè)備指令服務(wù)、空間信息服務(wù)、數(shù)據(jù)展現(xiàn)服務(wù)、告警服務(wù)、虛擬演示服務(wù)等，并可將之打包為APP組件至終端進(jìn)行遠(yuǎn)程操作；數(shù)據(jù)協(xié)作單元用于對大數(shù)據(jù)集進(jìn)行多功能數(shù)據(jù)管控和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)查詢、選擇調(diào)用、可逆追蹤、數(shù)據(jù)糾錯、信息過濾、趨勢分析等；應(yīng)急處置單元預(yù)存若干應(yīng)急預(yù)案，依據(jù)會商決策模塊的最終指令，啟動針對性應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行部署。
[0039]進(jìn)一步地，為實現(xiàn)前述會商決策模塊，所采用的具體方案為:
[0040]所述的會商決策模塊實現(xiàn)決策會商、信息共享交流和數(shù)據(jù)、語音、視頻等多媒體信息快速交互傳遞的功能，具體提供本地會議討論功能和異地視頻會商功能；會商決策模塊為多情景會商室的并行通訊互動模式，采用了包括顯示設(shè)備、擴(kuò)聲設(shè)備、監(jiān)控工作臺等設(shè)備，支持語音、文字、視頻的同步通訊顯示，能實現(xiàn)不同會商環(huán)境下的、不同會商接入端口的、不同會商成員的無障礙信息共享交流及決策，會商接入端口包括會商主控制大廳、分系統(tǒng)接入室、便攜式計算機(jī)、手持智能機(jī)、車載藍(lán)牙耳麥、無線電臺等；
[0041]所述的會商環(huán)境根據(jù)會商主題的不同，提供不同的服務(wù)重點，在組織會商主題信息服務(wù)時，根據(jù)會商主題確定信息內(nèi)容，依照會商流程或階段提供相應(yīng)的信息主題服務(wù)，具體有常年度水質(zhì)調(diào)度工作會商服務(wù)、月旬水質(zhì)調(diào)度方案會商服務(wù)、應(yīng)急水華調(diào)度會商服務(wù)、重大污染事件處理會商服務(wù)、重大水華事件調(diào)度事故處置會商服務(wù)和危機(jī)調(diào)度會商服務(wù)。
[0042]應(yīng)用上述裝置，提供一種河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警方法，按以下步驟進(jìn)行:
[0043](I)監(jiān)測云模塊接受應(yīng)用支撐模塊遠(yuǎn)程指令，開始采集河道型水庫大范圍水域中誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素及水華自身生化表征參數(shù)，按如下步驟執(zhí)行:
[0044]①應(yīng)用支撐模塊通過監(jiān)測云模塊的運行通信單元，對終端采集單元全部或部分的現(xiàn)場水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備下發(fā)遠(yuǎn)程指令，對現(xiàn)場各監(jiān)測裝置進(jìn)行統(tǒng)一授時；
[0045]②終端信息采集單元的各現(xiàn)場設(shè)備接收到中心應(yīng)用系統(tǒng)運行指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，經(jīng)應(yīng)用支撐模塊查驗后正式進(jìn)行監(jiān)測；
[0046]③此外，終端原位信息采集單元的各現(xiàn)場設(shè)備定時接受視頻啟動指令，經(jīng)應(yīng)用支撐模塊查驗后正式進(jìn)行水上、水下視頻監(jiān)測，每天晝夜各一次，每次監(jiān)測2小時；
[0047](2)采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，將步驟(I)中采集的水華相關(guān)大數(shù)據(jù)傳輸存儲到信息云模塊，按如下情形執(zhí)行:
[0048]①直傳模式:當(dāng)采集設(shè)備與存儲節(jié)點傳輸通道暢通時，存儲節(jié)點直接接受其所采集的數(shù)據(jù)流，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲；
[0049]②中轉(zhuǎn)模式:當(dāng)上述存儲節(jié)點傳輸通道瀕臨堵塞時，采集設(shè)備的數(shù)據(jù)分包傳輸至就近的一個或多個相對閑置存儲節(jié)點，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲；
[0050]③繼轉(zhuǎn)模式:當(dāng)該存儲節(jié)點接受數(shù)據(jù)包超過預(yù)設(shè)容量時，將已存數(shù)據(jù)集進(jìn)行分包，選擇若干個相對閑置存儲節(jié)點，進(jìn)行分包轉(zhuǎn)發(fā)，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲；
[0051]④備存模式:當(dāng)該存儲節(jié)點遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲。
[0052](3)水華預(yù)警模塊的風(fēng)險分析單元結(jié)合已采集到的目標(biāo)水體水華相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻資料，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，對不同氣象、水文及水環(huán)境條件下目標(biāo)水體的水華暴發(fā)風(fēng)險及潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，按如下步驟執(zhí)行:
[0053]①采用主因動態(tài)測試方法分析不同環(huán)境條件下不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度的大小及范圍，找出驅(qū)動藻類生長的關(guān)鍵環(huán)境因素；
[0054]②采用數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測方法針對步驟(I)的步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立模型訓(xùn)練后，進(jìn)行水華風(fēng)險初步預(yù)測，給出水華風(fēng)險度的高低預(yù)測結(jié)果;
[0055]③采用事件類比重現(xiàn)方法針對步驟(I)的步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，搜尋在上述類似環(huán)境條件下，歷史數(shù)據(jù)記錄中水華事件的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，給出水華暴發(fā)的潛在嚴(yán)重程度。
[0056](4)水華預(yù)警模塊的預(yù)警預(yù)報單元接受風(fēng)險分析單元輸出結(jié)果，根據(jù)不同水華暴發(fā)風(fēng)險，分發(fā)不同的預(yù)警指令給會商決策模塊；
[0057](5)會商決策模塊呼叫不同應(yīng)用終端，根據(jù)風(fēng)險分析單元反饋的水華潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行決策會商，一旦形成應(yīng)急處置決策，則向應(yīng)急處置單元發(fā)出指令啟動針對性應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)急預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊供其會商決策。
[0058]為實現(xiàn)上述方法，進(jìn)一步的技術(shù)方案為:
[0059]所述的水華預(yù)警模塊由風(fēng)險分析單元和預(yù)警預(yù)報單元組成，其中的風(fēng)險分析單元結(jié)合已采集到的目標(biāo)水體水華相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻資料，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，對不同氣象、水文及水環(huán)境條件下目標(biāo)水體的水華暴發(fā)風(fēng)險及潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，按如下具體步驟執(zhí)行:
[0060]①主因動態(tài)測試:針對目標(biāo)水體水華相關(guān)采集數(shù)據(jù)Ai和Bi,其中的Ai為誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素，i表示各環(huán)境參數(shù)，包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、總磷、總氮、溶解硅濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量，其中的&為水華自身生化表征參數(shù)，其中i包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度；采用Pearson相關(guān)性分析進(jìn)行主因動態(tài)測試，求出Ai與Bi的皮爾遜相關(guān)系數(shù)Pi，其中i表示Ai與Bi的變量之間的因果緊密度，即不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度相對大??；找出Pi > 0.55的環(huán)境因素?(j e i)，記為Zp，即為在該時段實際條件下驅(qū)動藻類生長的最關(guān)鍵的單個或多個關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素；
[0061]②數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測:對上述\的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理映射到[0，I]范圍內(nèi)，采用公式為(Zj-Zjmin) / (Zjmax-Zjmin),其中Zj為某指標(biāo)實測值，Zjmin為某指標(biāo)樣本中最小值，Ziliax為某指標(biāo)樣本中最大值；然后將其輸入基于歷史水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行初步水華風(fēng)險預(yù)測，該網(wǎng)絡(luò)采用BP算法；所述的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層包括j個節(jié)點，其中j為\的個數(shù)，節(jié)點分別對應(yīng)步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素；隱含層包括2j+l個節(jié)點，采用雙曲正切函數(shù)tanh(x)模擬神經(jīng)元響應(yīng)方式；輸出層用于輸出水華風(fēng)險度H，分別由值0.2、
0.4,0.6,0.8、1.0表征對應(yīng)無風(fēng)險、低風(fēng)險、普通風(fēng)險、高風(fēng)險、極端風(fēng)險；
[0062]③事件類比重現(xiàn):針對步驟①動態(tài)測試出的該時段關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素Zj,在監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)資料中，選擇關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素值在z,0.2Zj的范圍內(nèi)的歷史時段作為類比事件，分析在該些歷史事件中、該環(huán)境條件下I?7天內(nèi)的葉綠素濃度Ci變化情況，以此重現(xiàn)出本次監(jiān)測時段未來一周內(nèi)藻類最可能的生長情況；若步驟
②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值小于10 yg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，無需決策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華或極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，且不同Ci的大小反映潛在的水華嚴(yán)重程度，需決策會商啟動應(yīng)急處置；若步驟②預(yù)測結(jié)果為普通風(fēng)險水華，則根據(jù)Ci的大小選擇是否啟動決策會商，即Ci大于10 μ g / L則啟動決策會商，反之不啟動；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華及極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值小于IOyg / L，表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險或普通風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，則表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商。
[0063]進(jìn)一步地，為實現(xiàn)所述的水華預(yù)警模塊，具體技術(shù)方案為:
[0064]水華預(yù)警模塊由風(fēng)險分析單元和預(yù)警預(yù)報單元組成，其中的預(yù)警預(yù)報單元針對風(fēng)險分析單元結(jié)果，發(fā)出五級預(yù)警信號，其中:藍(lán)色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)無發(fā)生水華的風(fēng)險，無需啟動會商決策模塊；綠色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有較低的風(fēng)險暴發(fā)水華，無需啟動會商決策模塊；黃色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有普通的風(fēng)險暴發(fā)水華或風(fēng)險分析單元結(jié)果存疑，可啟動會商決策模塊；橙色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需啟動會商決策模塊；紅色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有極高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需立刻啟動會商決策模塊。
[0065]有益效果:
[0066]1、本發(fā)明解決了對河道型水庫支流庫灣水域中水華環(huán)境誘發(fā)因子及水華自身表征生化參數(shù)難以實施時空高分辨率的統(tǒng)一監(jiān)測問題，通過固定結(jié)合移動的分布式監(jiān)測站網(wǎng)的布設(shè)方式，可以迅速地部署無線移動通信網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)Υ蠓秶蜻M(jìn)行快速信息采集，通過統(tǒng)一授時、自動回復(fù)校驗等保障技術(shù)，為實時水華預(yù)警提供了基于云架構(gòu)體系的監(jiān)測手段，避免了出現(xiàn)監(jiān)測空白區(qū)與時間延遲的問題；
[0067]2、本發(fā)明將存儲節(jié)點采集設(shè)備通過通訊單元聯(lián)系形成智能式監(jiān)測站網(wǎng)，利用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式在優(yōu)化傳輸模式下進(jìn)行自發(fā)式直傳、中轉(zhuǎn)、繼傳、備存數(shù)據(jù)流動，確保了大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)高效操作，在不設(shè)中心控制存儲站的情況下，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)隨機(jī)云存儲和智能自發(fā)調(diào)控的服務(wù)功能，可以避免大數(shù)據(jù)環(huán)境下常出現(xiàn)的數(shù)據(jù)傳輸分布不均衡的問題；
[0068]3、本發(fā)明基于云體系架構(gòu)克服了遠(yuǎn)程監(jiān)測海量數(shù)據(jù)存儲、傳輸和分析的困難，利用普通的軟硬件設(shè)備實現(xiàn)高性能的計算能力，減少了資源的浪費和閑置，降低了用戶對的經(jīng)濟(jì)投入；并且由于資源和軟件的集中管理和維護(hù)，降低了對用戶系統(tǒng)維護(hù)能力的要求，操作簡單易于實施；
[0069]4、本發(fā)明實現(xiàn)了模塊無縫鏈接與運行控制，為系統(tǒng)運行提供了靈活可靠的操作環(huán)境，通過應(yīng)用支撐模塊的基礎(chǔ)支撐單元、應(yīng)用定制單元、數(shù)據(jù)協(xié)作單元、應(yīng)急處置單元的互操作交換業(yè)務(wù)信息和調(diào)用業(yè)務(wù)功能，使得這個系統(tǒng)能夠應(yīng)用于不同客戶層級；
[0070]5、本發(fā)明能夠充分挖掘歷史及現(xiàn)場數(shù)據(jù)，通過采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，準(zhǔn)確分析不同氣象、水文及水環(huán)境條件下水華爆發(fā)的風(fēng)險度及其潛在嚴(yán)重程度，通過結(jié)合會商決策與應(yīng)急處置技術(shù)，能夠有效維護(hù)河道型水庫支流庫灣的水環(huán)境狀況，有效預(yù)防與控制水華爆發(fā)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0071]圖1為河道型水庫支流庫灣水華云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)示意圖；
[0072]圖2為河道型水庫支流庫灣水華云體系架構(gòu)預(yù)警方法示意圖；[0073]圖3為本發(fā)明的監(jiān)測云模塊的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備功能示意圖；
[0074]圖4為實施例中某庫灣采用本發(fā)明所設(shè)的固定與移動采樣點；
[0075]圖5為實施例中某庫灣采用本發(fā)明的水位監(jiān)測結(jié)果圖；
[0076]圖6為實施例中某庫灣采用本發(fā)明的部分采樣點水溫監(jiān)測平均結(jié)果圖；
[0077]圖7為實施例中某庫灣采用本發(fā)明的部分采樣點水體PH監(jiān)測平均結(jié)果圖；
[0078]圖8為實施例中部分庫灣采樣點的水體溶解氧監(jiān)測平均結(jié)果圖；
[0079]圖9為實施例中部分庫灣采樣點的水體濁度監(jiān)測平均結(jié)果圖；
[0080]圖10為實施例中部分庫灣采樣點的水體營養(yǎng)鹽監(jiān)測平均結(jié)果圖；
[0081]圖11為實施例中部分庫灣采樣點的水體葉綠素濃度監(jiān)測平均結(jié)果圖。
【具體實施方式】
[0082]實施例1
[0083]河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)由監(jiān)測云模塊1、信息云模塊2、應(yīng)用支撐模塊3、水華預(yù)警模塊4和會商決策模塊5組成。
[0084]第一部分:監(jiān)測云模塊
[0085]監(jiān)測云模塊I由終端采集單元11和運行通信單元12組成，用于水華相關(guān)多參數(shù)指標(biāo)信息采集、傳輸與存儲服務(wù)，涉及到遠(yuǎn)程現(xiàn)場采集終端、通訊硬件及存儲介質(zhì)；
[0086]1、終端采集單元11包括若干套安置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，采用固定結(jié)合移動的分布式布設(shè)方式:根據(jù)河道型水庫具有的狹長型水域形態(tài)的特征，以沿岸固定站點方式為主，每隔一定距離，布設(shè)一個岸邊式固定站；在不能滿足沿岸固定建設(shè)條件的區(qū)域，如陡峭山體或岸邊農(nóng)田等處，則采用水上浮標(biāo)站點方式在水體中布設(shè)一個監(jiān)測點；同時，采用移動車/船載采集設(shè)備的移動站點方式，即進(jìn)行定期走航監(jiān)測、也用于對固定設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)查與儀器檢修。
[0087]以上終端采集單元11的固定式和移動式監(jiān)測站點均由水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備、固定電力供應(yīng)系統(tǒng)、太陽能輔助供電系統(tǒng)、電纜等元器件、通訊設(shè)備等組成，用于獲取河道型水庫支流庫灣中與水華暴發(fā)風(fēng)險相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)實時數(shù)據(jù)，包括誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素和水華自身生化表征參數(shù)。
[0088]現(xiàn)場的每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，由流速計(聲學(xué)多普勒流速儀)、水位計(Senlod投入式液位變送器)、垂向紊動測量儀(自制氣泡式水體垂向紊動測量裝置)、藻細(xì)胞垂向遷移測量儀(自制絮凝吸附式藻類復(fù)蘇及垂向遷移監(jiān)測裝置)、光照計(HS1010數(shù)字式照度計)、溫度傳感器(DS18b20不銹鋼封裝防水型溫度傳感器)、營養(yǎng)鹽傳感器(氨氮傳感器、磷酸鹽傳感器、溶解硅傳感器)、PH傳感器(4-20mA / 0-5V / RS485可選水質(zhì)PH傳感變送器)、水濁度傳感器(WGZ-1B濁度計)、溶解氧測量儀(D012-A0002溶解氧傳感器)、探頭式藻類熒光儀(FL3500藻類熒光測量儀)、藻毒素監(jiān)測儀(Agilent高效液相色譜儀)、風(fēng)速傳感器(HS-FS01風(fēng)速傳感器)和視頻攝像機(jī)(TY06EDVR-40M管道攝像機(jī))組成；
[0089]每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備的采集參數(shù)包括誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素和水華自身生化表征參數(shù)，前者包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、營養(yǎng)鹽(總磷、總氮、溶解硅)濃度、垂向紊動參數(shù)，后者包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量；[0090]每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備都配置一臺全景水上視頻攝像機(jī)和一臺水下全景視頻攝像機(jī)，每天定時運行兩次，晝夜各一次，每次監(jiān)測2小時；
[0091]每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備均有統(tǒng)一授時控制芯片(M-285MTK芯片)、唯一身份識別碼、GPS定位模塊、3G(同時支持CDMA2000，WCDMA, TD-SCDMA)和2G(支持GPRS)無
線通信端口。
[0092]每套水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，有統(tǒng)一授時控制芯片(M-285MTK芯片)，用于配置校準(zhǔn)時鐘和設(shè)置本設(shè)備唯一身份識別碼，其中的唯一身份識別碼由設(shè)備獨立ID和獨立IP采用MD5加密算法轉(zhuǎn)變而成；統(tǒng)一授時控制芯片通過3G和2G無線通信端口接受應(yīng)用支撐模塊的基礎(chǔ)支撐單元統(tǒng)一授時，以保證監(jiān)測實施時間一致性、數(shù)據(jù)時段匹配、數(shù)據(jù)包查找匯集的便利性；統(tǒng)一授時控制芯片接收到應(yīng)用支撐模塊的運行指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，確認(rèn)其已與應(yīng)用支撐模塊連接成功后，正式開始進(jìn)行監(jiān)測工作。
[0093]2、運行通信單元12由無線通訊器、臨時存儲器、遠(yuǎn)程控制器、電源、太陽能電池板組成，負(fù)責(zé)終端采集單元11的運行控制和數(shù)據(jù)傳輸，可接受應(yīng)用支撐模塊3下發(fā)的遠(yuǎn)程指令控制終端采集單元11各監(jiān)測裝置，同時將終端采集單元11采集的大數(shù)據(jù)集傳輸至信息云模塊2。運行通信單位12為監(jiān)測云模塊2的主控模塊，通過3G和GPRS兩種無線通信方式進(jìn)行交互通信；運行通信單元12接收和執(zhí)行應(yīng)用支撐模塊3遠(yuǎn)程指令啟動終端采集設(shè)備運行；同時，運行通信單元12將終端采集單元11的多個終端設(shè)備采集的大數(shù)據(jù)集，包括監(jiān)測數(shù)據(jù)和視頻圖像，無線傳輸至信息云模塊2的存儲節(jié)點中。
[0094]第二部分:信息云模塊
[0095]信息云模塊2由固定結(jié)合移動的分布式存儲站網(wǎng)組成。
[0096]信息云模塊2接受和存儲監(jiān)測云模塊I上傳的大數(shù)據(jù)集，其存儲介質(zhì)由固定結(jié)合移動的分布式存儲站網(wǎng)組成:在多個水文站機(jī)房內(nèi)安置永久式大容量存儲節(jié)點(存儲容量不少于500T);在多個沿岸固定監(jiān)測點周邊設(shè)置可拆卸式普通容量存儲節(jié)點(存儲容量不少于100T);在可移動車/船上設(shè)置可拆卸式普通容量備用存儲節(jié)點(存儲容量不少于100T);所述的信息云模塊2采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，分布式存儲站網(wǎng)在優(yōu)化傳輸模式下進(jìn)行自發(fā)式直傳、中轉(zhuǎn)與繼傳數(shù)據(jù)流動。
[0097]上述的大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，具體而言是指:某存儲節(jié)點A接收臨近若干采集設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)包；若存儲節(jié)點A傳輸通道瀕臨堵塞，則采集設(shè)備自動選擇傳輸通道占用率最小的存儲節(jié)點B存儲收的數(shù)據(jù)包超過預(yù)設(shè)容量，則將已存數(shù)據(jù)集進(jìn)行分包轉(zhuǎn)發(fā)，原理是將相鄰存儲節(jié)點的剩余存儲空間的倒數(shù)值看作節(jié)點間的路程，用Dijkstra算法找出距離存儲節(jié)點A路徑最短的存儲節(jié)點B，將數(shù)據(jù)包傳輸給該存儲節(jié)點，依次同理選擇若干個存儲節(jié)點C、D、E發(fā)送數(shù)據(jù)包，直至存儲節(jié)點A有閑置存儲空間，其他存儲節(jié)點依此類推；當(dāng)存儲節(jié)點A遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點。
[0098]信息云模塊2接受和存儲監(jiān)測云模塊I采集的大數(shù)據(jù)集，各存儲站網(wǎng)的存儲節(jié)點之間通過無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自發(fā)式不間斷數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)傳輸、中轉(zhuǎn)、繼轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)包查找分發(fā)；信息云模塊2的信息集分為應(yīng)用指令集單元21、監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元22、過程分析數(shù)據(jù)庫單元23，其中:[0099]a、應(yīng)用指令集單元21用于記錄應(yīng)用支撐模塊的遠(yuǎn)程指令，以及該指令發(fā)出后監(jiān)測云模塊返回的裝置唯一身份識別碼、地理位置經(jīng)緯度、高程等數(shù)據(jù)，支持TXT、D0C、XLS與WPS文件格式；
[0100]b、監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元22為水華預(yù)警模塊進(jìn)行水華爆發(fā)風(fēng)險及其潛在嚴(yán)重程度分析提供信息，包括專業(yè)數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，其中的專業(yè)數(shù)據(jù)庫存儲管控風(fēng)險分析單元采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)視圖像，監(jiān)測數(shù)據(jù)包括水華誘發(fā)環(huán)境參數(shù)和水華自身生化表征參數(shù)實時數(shù)據(jù)流，視頻監(jiān)視圖像包括所有監(jiān)測裝置拍攝的視頻監(jiān)視數(shù)據(jù)；其中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫記錄長序列監(jiān)測區(qū)域歷史水情數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域歷史氣象數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域遙感影像數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、監(jiān)測區(qū)域元數(shù)據(jù)庫等，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于庫區(qū)管理部門或流域管理機(jī)構(gòu)信息中心；支持TXT、XLS、WPS、MDF、DBF、JPG、PNG、TIF、MP4、AVI 文件格式；
[0101]C、過程分析數(shù)據(jù)庫單元23用于記錄水華預(yù)警模塊和會商決策模塊運行中產(chǎn)生的過程決策信息，并反饋至應(yīng)用支撐模塊的數(shù)據(jù)協(xié)作單位，支持TXT、D0C、XLS、WPS文件格式。
[0102]第三部分:應(yīng)用支撐模塊
[0103]應(yīng)用支撐模塊3由基礎(chǔ)支撐單元31、應(yīng)用定制單元32、數(shù)據(jù)協(xié)作單元33、應(yīng)急處置單元34組成，構(gòu)建在SOA組件模型+服務(wù)總線+組件框架之上，用于設(shè)定系統(tǒng)運行環(huán)境和執(zhí)行模塊協(xié)作，通過基于流程驅(qū)動總線+模塊組件的方式，使各單元間具有互操作交換業(yè)務(wù)信息和調(diào)用業(yè)務(wù)功能，滿足系統(tǒng)客戶終端、監(jiān)測現(xiàn)場、存儲節(jié)點、移動車船、流域管理層的需求。
[0104]應(yīng)用支撐模塊3由業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)器、備份管理服務(wù)器與本地存儲系統(tǒng)組成，其中服務(wù)器主要進(jìn)行指令分發(fā)、信息處理和數(shù)據(jù)庫運行，在服務(wù)器安裝多塊光纖通道(HBA)卡，提供多條數(shù)據(jù)通道，提供多通道之間的功能切換和流量負(fù)載均衡，確保高性能的指令訪問。本地存儲系統(tǒng)由光纖交換機(jī)、光纜、HBA卡等構(gòu)成，不少于6-10TB數(shù)據(jù)裸容量配置，存儲層的最大可擴(kuò)充能力至少應(yīng)大于20TB，整個SAN網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng)的核心設(shè)備是磁盤陣列。服務(wù)器與存儲器之間采用冗余的有線通訊網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，配置2臺光纖通道交換機(jī)，為業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)器和本地存儲系統(tǒng)提供冗余的連接路徑。備份管理服務(wù)器由虛擬磁帶庫、物理磁帶庫、備份服務(wù)器、備份管理軟件等組成，備份介質(zhì)容量按存儲平臺實際存儲容量的3?5倍進(jìn)行配置，非壓縮備份介質(zhì)容量不少于實際存儲容量的3倍；配置管理軟件，制定備份策略，設(shè)置存儲壓縮比和重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等，支持LAN-FREE備份和主流備份軟件。根據(jù)安全要求，需要數(shù)據(jù)備份介質(zhì)可離線異地存放，采用物理磁帶庫作為存儲介質(zhì)，磁帶介質(zhì)的容量配置不少于 15TB。
[0105]在應(yīng)用支撐模塊3中:
[0106]1、基礎(chǔ)支撐單元31包括系統(tǒng)運行環(huán)境設(shè)定服務(wù)塊、基礎(chǔ)輔助功能服務(wù)塊、遠(yuǎn)程指令下發(fā)服務(wù)塊、防火墻管控服務(wù)塊；
[0107]2、應(yīng)用定制單元32為客戶終端提供可選服務(wù)功能包和可視化開發(fā)模板，由客戶自主定制功能；
[0108]3、數(shù)據(jù)協(xié)作單元33包括數(shù)據(jù)存儲塊、條件查詢塊、選擇調(diào)用塊、可逆追蹤塊、數(shù)據(jù)糾錯塊、信息過濾塊，對信息云模塊的過程指令、監(jiān)控數(shù)據(jù)、過程分析數(shù)據(jù)進(jìn)行一體化功能管控。[0109]4、應(yīng)急處置單元34用于接受會商決策模塊發(fā)出的最終指令，根據(jù)水華預(yù)警模塊給出的水華潛在嚴(yán)重程度判據(jù)，啟動針對性的預(yù)存應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)急預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊供其同步會商決策。
[0110]第四部分:水華預(yù)警模塊
[0111]水華預(yù)警模塊4由風(fēng)險分析單元41和預(yù)警預(yù)報單元42組成；
[0112]1、風(fēng)險分析單元41接受信息云模塊2的實時采集信息數(shù)據(jù)，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，分析不同氣象、水文及水環(huán)境條件下水華爆發(fā)的風(fēng)險度及其潛在嚴(yán)重程度，按如下步驟執(zhí)行:
[0113]①主因動態(tài)測試:針對目標(biāo)水體水華相關(guān)采集數(shù)據(jù)Ai和Bi,其中的Ai為誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素，i表示各環(huán)境參數(shù)，包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、總磷、總氮、溶解硅濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量，其中的&為水華自身生化表征參數(shù)，其中i包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度；采用Pearson相關(guān)性分析進(jìn)行主因動態(tài)測試，求出Ai與Bi的皮爾遜相關(guān)系數(shù)Pi，其中Pi表示Ai與Bi的變量之間的因果緊密度，即不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度相對大??；找出滿SPi > 0.55的環(huán)境因素?(j e i)，記為Zp即為在該時段實際條件下驅(qū)動藻類生長的最關(guān)鍵的單個或多個關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素；
[0114]②數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測:對上述Zj的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理映射到[0，I]范圍內(nèi)，采用公式為(Zj-Zjmin) / (Zjmax-Zjmin),其中Zj為某指標(biāo)實測值，Zjmin為某指標(biāo)樣本中最小值，Ziliax為某指標(biāo)樣本中最大值；然后將其輸入基于歷史水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行初步水華風(fēng)險預(yù)測，該網(wǎng)絡(luò)采用BP算法；所述的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層包括j個節(jié)點，其中j為Zj的個數(shù)，節(jié)點分別對應(yīng)步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素；隱含層包括2j+l個節(jié)點，采用雙曲正切函數(shù)tanh(x)模擬神經(jīng)元響應(yīng)方式；輸出層用于輸出水華風(fēng)險度H，分為五級，分別由值0.2,0.4,0.6,0.8、1.0表征對應(yīng)無風(fēng)險、低風(fēng)險、普通風(fēng)險、高風(fēng)險、極端風(fēng)險；
[0115]③事件類比重現(xiàn):針對步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素Zj，在監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元(22)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，選擇環(huán)境因素在Zj+0.2Zj的范圍內(nèi)的歷史時段作為類比事件，分析在該些歷史事件中、該環(huán)境條件下I?7天內(nèi)的葉綠素濃度Ci變化情況，以此重現(xiàn)出本次監(jiān)測時段未來一周內(nèi)藻類最可能的生長情況；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值小于10 yg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，無需決策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華或極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOug / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，且不同Ci的大小反映潛在的水華嚴(yán)重程度，需決策會商啟動應(yīng)急處置；若步驟②預(yù)測結(jié)果為普通風(fēng)險水華，則根據(jù)Ci的大小選擇是否啟動決策會商，即(；大于IOyg / L則啟動決策會商，反之不啟動；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華及極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值小于10 yg / L，表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險或普通風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，則表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商。
[0116]2、預(yù)警預(yù)報單元42針對風(fēng)險分析單元41結(jié)果，發(fā)出不同預(yù)警信號，其中:藍(lán)色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)無發(fā)生水華的風(fēng)險，無需啟動會商決策模塊5;綠色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有較低的風(fēng)險暴發(fā)水華，無需啟動會商決策模塊5;黃色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有普通的風(fēng)險暴發(fā)水華或風(fēng)險分析單元41結(jié)果存疑，需啟動會商決策模塊5 ;橙色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需啟動會商決策模塊5 ;紅色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有極高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需立刻啟動會商決策模塊5。
[0117]第五部分:會商決策模塊
[0118]會商決策模塊5包括顯示設(shè)備、擴(kuò)聲設(shè)備、同步通訊設(shè)備、監(jiān)控工作臺等設(shè)備，采用多情景會商室的并行通訊互動模式，支持語音、文字、視頻的同步通訊顯示，能實現(xiàn)不同會商環(huán)境下的、不同接入端口的、不同會商成員的無障礙信息共享交流及決策，會商接入端包括會商主控制大廳、分系統(tǒng)接入室、便攜式計算機(jī)、手持智能機(jī)、車載藍(lán)牙耳麥、無線電臺
坐寸ο
[0119]所述會商環(huán)境根據(jù)會商主題的不同，提供不同的服務(wù)重點，在組織會商主題信息服務(wù)時，根據(jù)會商主題確定信息內(nèi)容，依照會商流程或階段提供相應(yīng)的信息主題服務(wù)，具體有常年度水質(zhì)調(diào)度工作會商服務(wù)、月旬水質(zhì)調(diào)度方案會商服務(wù)、應(yīng)急水華調(diào)度會商服務(wù)、重大污染事件處理會商服務(wù)、重大水華事件調(diào)度事故處置會商服務(wù)和危機(jī)調(diào)度會商服務(wù)。
[0120]實施例2
[0121]采用河道型水庫支流庫灣水華云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)(如圖1所示)，對長江上游河道型水庫的支流庫灣進(jìn)行水華實時監(jiān)測與預(yù)警。該河道型水庫地處山區(qū)，海拔約1200?2000m，河道狹長。在大壩修建后，水庫蓄水后該支流庫灣的水域面積也逐漸增大，形成了典型的河道型水庫支流庫灣，具有縱向大尺度狹長深水水體的特征，回水區(qū)長約40km，但寬度約為50?120m，最深處約107m。該支流庫灣水體為富營養(yǎng)化水體，春夏季節(jié)經(jīng)常爆發(fā)水華災(zāi)害，對其進(jìn)行水華預(yù)警時，在該支流庫灣中共設(shè)置8個監(jiān)測點，包括4個固定監(jiān)測點和4個移動式監(jiān)測點，該實施例的監(jiān)測布置站點如圖4所示，具體實施按以下步驟進(jìn)行(如圖2所示):
[0122]一、監(jiān)測云模塊I接受應(yīng)用支撐模塊3的遠(yuǎn)程指令,開始采集該河道型水庫支流庫灣大范圍水域中誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素及水華自身生化表征參數(shù)。
[0123]①應(yīng)用支撐模塊3通過監(jiān)測云模塊I的運行通信單元12，對終端采集單元11的全部現(xiàn)場水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備(如圖3所示)下發(fā)遠(yuǎn)程指令，對現(xiàn)場各監(jiān)測裝置進(jìn)行統(tǒng)一授時；
[0124]②終端信息采集單元11的各現(xiàn)場設(shè)備接收授時指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，經(jīng)應(yīng)用支撐模塊3查驗后正式進(jìn)行監(jiān)測；
[0125]③終端信息采集單元的各現(xiàn)場設(shè)備定時接受視頻啟動指令，進(jìn)行水上、水下視頻監(jiān)測，每天晝夜各一次，每次監(jiān)測2小時。
[0126]二、采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，將步驟(一)中采集的水華相關(guān)大數(shù)據(jù)傳輸存儲到信息云模塊2，本實施例中采用直傳模式，存儲節(jié)點直接接受采集的數(shù)據(jù)流，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲。
[0127]三、水華預(yù)警模塊4的風(fēng)險分析單元41結(jié)合已采集到的目標(biāo)水體水華相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻資料，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合技術(shù)，對不同氣象、水文及水環(huán)境條件下目標(biāo)水體的水華暴發(fā)風(fēng)險及潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，按如下步驟執(zhí)行:
[0128]①采用主因動態(tài)測試方法分析不同環(huán)境條件下不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度的大小及范圍，找出驅(qū)動藻類生長的關(guān)鍵環(huán)境因素；
[0129]針對目標(biāo)水體水華相關(guān)采集數(shù)據(jù)Ai和Bi,其中的Ai為誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素，i表示各環(huán)境參數(shù)，包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、總磷、總氮、溶解硅濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量，其中的Bi為水華自身生化表征參數(shù)，i包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度；采用Pearson相關(guān)性分析進(jìn)行主因動態(tài)測試，求出Ai與&的皮爾遜相關(guān)系數(shù)Pi，其中i表示Ai與&的變量之間的因果緊密度，即不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度相對大?。徽页鯬i > 0.55的環(huán)境因素?(j e i)，記為Zj,即為在該時段實際條件下驅(qū)動藻類生長的最關(guān)鍵的單個或多個關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素；
[0130]②采用數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測方法針對步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立模型訓(xùn)練后，進(jìn)行水華風(fēng)險初步預(yù)測，給出水華風(fēng)險度的高低預(yù)測結(jié)果；
[0131]對上述Zj的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理映射到[0，1]范圍內(nèi)，采用公式為(Zj-Zjmin) / (Zjmax-Zjmin),其中Zj為某指標(biāo)實測值，Zjmin為某指標(biāo)樣本中最小值，Zjmax為某指標(biāo)樣本中最大值；然后將其輸入基于歷史水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行初步水華風(fēng)險預(yù)測，該網(wǎng)絡(luò)采用BP算法；所述的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層包括j個節(jié)點，其中j為\的個數(shù)，節(jié)點分別對應(yīng)步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素；隱含層包括2j+l個節(jié)點，采用雙曲正切函數(shù)tanh(x)模擬神經(jīng)元響應(yīng)方式；輸出層用于輸出水華風(fēng)險度H，分別由值0.2,0.4,0.6,0.8、
1.0表征對應(yīng)無風(fēng)險、低風(fēng)險、普通風(fēng)險、高風(fēng)險、極端風(fēng)險；
[0132]③采用事件類比重現(xiàn)方法針對步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，搜尋在上述類似環(huán)境條件下，歷史數(shù)據(jù)記錄中水華事件的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，給出水華暴發(fā)的潛在嚴(yán)重程度；
[0133]針對步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素Zj,在監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元22基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，選擇環(huán)境因素在Ζ」±0.2Ζ」的范圍內(nèi)的歷史時段作為類比事件，分析在該些歷史事件中、該環(huán)境條件下I?7天內(nèi)的葉綠素濃度Ci變化情況，以此重現(xiàn)出本次監(jiān)測時段未來一周內(nèi)藻類最可能的生長情況；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值小于IOyg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，無需決策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華或極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，且不同Ci的大小反映潛在的水華嚴(yán)重程度，需決策會商啟動應(yīng)急處置；若步驟
②預(yù)測結(jié)果為普通風(fēng)險水華，則根據(jù)Ci的大小選擇是否啟動決策會商，即Ci大于10μ g /L則啟動決策會商，反之不啟動；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華及極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值小于IOyg / L，表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險或普通風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，則表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商。
[0134]四、水華預(yù)警模塊4的預(yù)警預(yù)報單元42接受風(fēng)險分析單元41的輸出結(jié)果，根據(jù)不同水華暴發(fā)風(fēng)險，分發(fā)不同的預(yù)警指令給會商決策模塊5。
[0135]五、會商決策模塊5呼叫不同應(yīng)用終端，根據(jù)風(fēng)險分析單元41反饋的水華潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行決策會商，一旦形成應(yīng)急處置決策，則向應(yīng)急處置單元34發(fā)出指令啟動針對性應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)急預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊5供其會商決策。
[0136]六、預(yù)警預(yù)報單元42針對風(fēng)險分析單元41結(jié)果，發(fā)出五級預(yù)警信號，其中:藍(lán)色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)無發(fā)生水華的風(fēng)險，無需啟動會商決策模塊5;綠色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有較低的風(fēng)險暴發(fā)水華，無需啟動會商決策模塊5;黃色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有普通的風(fēng)險暴發(fā)水華或風(fēng)險分析單元結(jié)果存疑，需啟動會商決策模塊5;橙色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需啟動會商決策模塊5 ;紅色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有極高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需啟動會商決策模塊5。
[0137]本例中，采用本發(fā)明實施監(jiān)測后，在庫灣內(nèi):所有監(jiān)測點水位平均連續(xù)變化監(jiān)測結(jié)果圖如圖5所示，采用本發(fā)明的部分采樣點水溫平均監(jiān)測結(jié)果如圖6所示，采用本發(fā)明的部分采樣點水體PH值平均監(jiān)測結(jié)果如圖7所示，部分采樣點的水體溶解氧平均監(jiān)測結(jié)果如圖8所示，庫灣采樣點的水體濁度平均監(jiān)測結(jié)果如圖9所示，庫灣采樣點的水體營養(yǎng)鹽平均監(jiān)測結(jié)果如圖10所示，部分采樣點的水體葉綠素濃度平均監(jiān)測結(jié)果如圖11所示。采用本發(fā)明的水華預(yù)警模塊4進(jìn)行水華風(fēng)險分析，舉例如下:首先，啟動預(yù)警預(yù)報單元42進(jìn)行水華分析預(yù)測，根據(jù)實測資料，采用主因動態(tài)測試方法得出該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素為水溫與營養(yǎng)鹽磷濃度(Pi分別為0.76與0.65);進(jìn)而，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測方法分析得出采樣點04位置水華風(fēng)險為高風(fēng)險，其他位置為低風(fēng)險；再則，使用事件類比重現(xiàn)方法找出歷史資料中自2003年至2012年間(水庫蓄水后)共有23次歷史時段的水溫與營養(yǎng)鹽磷濃度值與本時段類似，在這些歷史事件的I?7天內(nèi)葉綠素濃度平均值為13.8yg / L，表明水華風(fēng)險預(yù)測預(yù)測結(jié)果正確，且水華潛在的嚴(yán)重程度為一般水華事件，對采樣點04啟動橙色預(yù)警信號。
[0138]以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出:對于本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:該系統(tǒng)包括監(jiān)測云模塊(I)、信息云模塊(2)、應(yīng)用支撐模塊(3)、水華預(yù)警模塊(4)和會商決策模塊(5)； 所述監(jiān)測云模塊(I)由終端采集單元(11)和運行通信單元(12)組成，所述終端采集單元(11)包括若干套安置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備，用于獲取河道型水庫支流庫灣中與水華暴發(fā)風(fēng)險相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)實時數(shù)據(jù)；所述運行通信單元(12)包括無線通訊器、臨時存儲器、遠(yuǎn)程控制器、電源和太陽能電池板，通過3G和2G兩種無線通信方式與終端采集單元(11)進(jìn)行交互通信，用于接收和執(zhí)行應(yīng)用支撐模塊(3)下發(fā)的遠(yuǎn)程指令控制終端采集單元(11)的各監(jiān)測裝置，同時將終端采集單元(11)采集的大數(shù)據(jù)集無線傳輸至信息云模塊⑵； 所述信息云模塊(2)的存儲介質(zhì)由固定結(jié)合移動的分布式存儲站網(wǎng)組成，用于接受和存儲監(jiān)測云模塊(I)采集的大數(shù)據(jù)集，同時存儲站網(wǎng)的各存儲節(jié)點間可進(jìn)行自發(fā)式數(shù)據(jù)內(nèi)網(wǎng)傳輸和數(shù)據(jù)調(diào)用； 所述應(yīng)用支撐模塊(3)由基礎(chǔ)支撐單元(31)、應(yīng)用定制單元(32)、數(shù)據(jù)協(xié)作單元(33)、應(yīng)急處置單元(34)組成，用于設(shè)定系統(tǒng)運行環(huán)境和執(zhí)行模塊協(xié)作，構(gòu)建在SOA組件模型+服務(wù)總線+組件框架之上，通過基于流程驅(qū)動總線+模塊組件的方式，使各單元間具有互操作交換業(yè)務(wù)信息和調(diào)用業(yè)務(wù)功能，滿足系統(tǒng)客戶終端、監(jiān)測現(xiàn)場、存儲節(jié)點、移動車船、流域管理層的需求；所述基礎(chǔ) 支撐單元(31)提供系統(tǒng)運行環(huán)境設(shè)定、基礎(chǔ)輔助功能、遠(yuǎn)程指令下發(fā)、防火墻管控等服務(wù)；所述應(yīng)用定制單元(32)為客戶終端提供自主定制功能服務(wù)；所述數(shù)據(jù)協(xié)作單元(33)為信息云模塊提供數(shù)據(jù)存儲、條件查詢、選擇調(diào)用、可逆追蹤、數(shù)據(jù)糾錯、信息過濾等一體化功能管控；所述應(yīng)急處置單元(34)根據(jù)水華預(yù)警模塊(4)給出的水華風(fēng)險與潛在嚴(yán)重程度，啟 動預(yù)存應(yīng)急預(yù)案，預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊(5)供其同步會商決策； 所述水華預(yù)警模塊(4)由風(fēng)險分析單元(41)和預(yù)警預(yù)報單元(42)組成；所述風(fēng)險分析單元(41)接受信息云模塊(2)的實時采集信息數(shù)據(jù)，分析不同氣象、水文及水環(huán)境條件下水華爆發(fā)的風(fēng)險度及其潛在嚴(yán)重程度；所述預(yù)警預(yù)報單元(42)接受風(fēng)險分析單元(41)輸出結(jié)果，根據(jù)水華風(fēng)險閾值進(jìn)行判別，分發(fā)不同的預(yù)警指令給會商決策模塊(5)； 所述會商決策模塊(5)包括顯示設(shè)備、擴(kuò)聲設(shè)備、同步通訊設(shè)備和監(jiān)控工作臺。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述終端采集單元(11)由若干套安置在現(xiàn)場的水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備采用固定結(jié)合移動的分布式布設(shè)方式組成，即以沿岸固定站點方式為主，在不能滿足沿岸固定建設(shè)條件的區(qū)域采用水上浮標(biāo)方式，同時采用移動車/船載采集設(shè)備的移動方式進(jìn)行定期走航監(jiān)測及對固定設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)查。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備包括流速計、水位計、垂向紊動測量儀、藻細(xì)胞垂向遷移測量儀、光照計、溫度傳感器、營養(yǎng)鹽傳感器、PH傳感器、水濁度傳感器、溶解氧測量儀、探頭式藻類熒光儀、藻毒素監(jiān)測儀、風(fēng)速傳感器、視頻攝像機(jī)、水上全景視頻攝像機(jī)、水下全景視頻攝像機(jī)、統(tǒng)一授時控制芯片、唯一身份識別碼、GPS定位模塊、3G和2G無線通信端口 ； 流速計、水位計、垂向紊動測量儀、藻細(xì)胞垂向遷移測量儀、光照計、溫度傳感器、營養(yǎng)鹽傳感器、PH傳感器、水濁度傳感器、溶解氧測量儀、探頭式藻類熒光儀、藻毒素監(jiān)測儀、風(fēng)速傳感器和視頻攝像機(jī)用于采集誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素和水華自身生化表征參數(shù)，包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、營養(yǎng)鹽濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量、葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度； 水上全景視頻攝像機(jī)和水下全景視頻攝像機(jī)用于視頻監(jiān)測； 統(tǒng)一授時控制芯片用于配置校準(zhǔn)時鐘和設(shè)置唯一身份識別碼，唯一身份識別碼由設(shè)備獨立ID和獨立IP加密而成，統(tǒng)一授時控制芯片通過3G和2G無線通信端口接受應(yīng)用支撐模塊(3)的基礎(chǔ)支撐單元(31)統(tǒng)一授時，以保證監(jiān)測實施時間一致性、數(shù)據(jù)時段匹配、數(shù)據(jù)包查找匯集的便利性，統(tǒng)一授時控制芯片接收到運行指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，確認(rèn)其已與應(yīng)用支撐模塊(3)連接成功后，正式開始進(jìn)行監(jiān)測工作。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述信息云模塊(2)的存儲介質(zhì)由永久式大容量存儲節(jié)點、可拆卸式普通容量存儲節(jié)點和可拆卸式普通容量備用存儲節(jié)點組成；永久式大容量存儲節(jié)點安置在多個水文站機(jī)房內(nèi)，可拆卸式普通容量存儲節(jié)點設(shè)置在多個沿岸固定監(jiān)測點周邊，可拆卸式普通容量備用存儲節(jié)點設(shè)置在可移動車/船上。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述信息云模塊(2)的信息集分為應(yīng)用指令集單元(21)、監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元(22)、過程分析數(shù)據(jù)庫單元(23)三類；其中: 所述應(yīng)用指令集單元(21)用于記錄應(yīng)用支撐模塊(3)在遠(yuǎn)程指令和監(jiān)測云模塊(2)返回的裝置唯一身份識別碼、地理位置經(jīng)緯度、高程等信息； 所述監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元(22)為水華預(yù)警模塊(4)進(jìn)行水華爆發(fā)風(fēng)險及其潛在嚴(yán)重程度分析提供信息，包括專業(yè)數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，所述專業(yè)數(shù)據(jù)庫時記錄水華誘發(fā)環(huán)境參數(shù)及水華自身生化表征參數(shù)數(shù)據(jù)；所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫存儲歷史水情、水華、氣象等相關(guān)的長序列數(shù)據(jù)； 所述過程分析數(shù)據(jù)庫單元(23)用于記錄水華預(yù)警模塊(4)和會商決策模塊(5)運行中產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述會商決策模塊采用多情景會商室的并行通訊互動模式，支持語音、文字、視頻同步通訊顯示，實現(xiàn)不同會商環(huán)境下的、不同會商接入端口的、不同會商成員的無障礙信息共享交流及決策；所述會商接入端口包括會商主控制大廳、分系統(tǒng)接入室、便攜式計算機(jī)、手持智能機(jī)、車載藍(lán)牙耳麥、無線電臺；所述會商環(huán)境根據(jù)會商主題的不同，提供不同的服務(wù)重點，在組織會商主題信息服務(wù)時，根據(jù)會商主題確定信息內(nèi)容，依照會商流程或階段提供相應(yīng)的信息主題服務(wù)，具體有常年度水質(zhì)調(diào)度工作會商服務(wù)、月旬水質(zhì)調(diào)度方案會商服務(wù)、應(yīng)急水華調(diào)度會商服務(wù)、重大污染事件處理會商服務(wù)、重大水華事件調(diào)度事故處置會商服務(wù)和危機(jī)調(diào)度會商服務(wù)。
7.利用權(quán)利要求1-6所述系統(tǒng)進(jìn)行河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警方法，其特征在于:按以下步驟進(jìn)行: (一)監(jiān)測云模塊(I)接受應(yīng)用支撐模塊(3)的遠(yuǎn)程指令，開始采集河道型水庫大范圍水域中誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素及水華自身生化表征參數(shù)，按如下步驟執(zhí)行:①應(yīng)用支撐模塊(3)通過運行通信單元(12)，對終端采集單元(11)全部或部分的現(xiàn)場水華預(yù)警多參數(shù)采集設(shè)備下發(fā)遠(yuǎn)程指令，對現(xiàn)場各監(jiān)測裝置進(jìn)行統(tǒng)一授時； ②終端采集單元(11)的各現(xiàn)場設(shè)備接收授時指令后，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，經(jīng)應(yīng)用支撐模塊(3)查驗后正式進(jìn)行監(jiān)測； ③此外，終端采集單元(11)的各現(xiàn)場設(shè)備定時接受視頻啟動指令，自動回復(fù)所處地理位置經(jīng)緯度、高程、唯一身份識別碼，經(jīng)應(yīng)用支撐模塊(3)查驗后正式進(jìn)行水上、水下視頻監(jiān)測，每天晝夜各一次，每次監(jiān)測2小時； (二)采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，將步驟(一)中采集的水華相關(guān)大數(shù)據(jù)傳輸存儲到信息云模塊(2)，按如下情形執(zhí)行: ①直傳模式:當(dāng)采集設(shè)備與存儲節(jié)點傳輸通道暢通時，存儲節(jié)點直接接受其所采集的數(shù)據(jù)流，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲； ②中轉(zhuǎn)模式:當(dāng)上述存儲節(jié)點傳輸通道瀕臨堵塞時，采集設(shè)備的數(shù)據(jù)分包傳輸至就近的一個或多個相對閑置存儲節(jié)點，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲； ③繼轉(zhuǎn)模式:當(dāng)該存儲節(jié)點接受數(shù)據(jù)包超過預(yù)設(shè)容量時，將已存數(shù)據(jù)集進(jìn)行分包，選擇若干個相對閑置存儲節(jié)點，進(jìn)行分包轉(zhuǎn)發(fā)，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲； ④備存模式:當(dāng)該存儲節(jié)點遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點，接受數(shù)據(jù)后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并存儲； (三)水華預(yù)警模塊⑷的風(fēng)險分析單元(41)結(jié)合已采集到的目標(biāo)水體水華相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻資料，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合方法，對不同氣象、水文及水環(huán)境條件下目標(biāo)水體的水華暴發(fā)風(fēng)險及潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，按如下步驟執(zhí)行: ①采用主因動態(tài)測試方法分析不同環(huán)境條件下不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度的大小及范圍，找出驅(qū)動藻類生長的關(guān)鍵環(huán)境因素； ②采用數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測方法針對步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立模型并經(jīng)過訓(xùn)練后，進(jìn)行水華風(fēng)險初步預(yù)測，給出水華風(fēng)險度預(yù)測結(jié)果； ③采用事件類比重現(xiàn)方法針對步驟①的關(guān)鍵環(huán)境因素，搜尋在上述類似環(huán)境條件下，歷史數(shù)據(jù)記錄中的水華相關(guān)記錄數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)給出水華暴發(fā)的潛在嚴(yán)重程度； (四)水華預(yù)警模塊(4)的預(yù)警預(yù)報單元(42)接受風(fēng)險分析單元(41)輸出結(jié)果，根據(jù)不同水華暴發(fā)風(fēng)險，分發(fā)不同的預(yù)警指令給會商決策模塊(5)； (五)會商決策模塊(5)選擇性呼叫不同應(yīng)用終端進(jìn)行決策會商，一旦形成應(yīng)急處置決策，則啟動應(yīng)急處置單元(34)啟動針對性應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)急預(yù)案部署過程與實施效果同步反饋給會商決策模塊(5)供其會商決策。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警方法，其特征在于:所述步驟(二)采用大數(shù)據(jù)相機(jī)數(shù)據(jù)工作模式，具體實現(xiàn)過程如下:(I)某存儲節(jié)點A選擇接收臨近若干采集設(shè)備直接上傳的數(shù)據(jù)包；(2)若存儲節(jié)點A傳輸通道瀕臨堵塞，則采集設(shè)備自動選擇傳輸通道占用率最小的存儲節(jié)點B存儲；(3)若存儲節(jié)點A接收的數(shù)據(jù)包超過預(yù)設(shè)容量，將已存數(shù)據(jù)集進(jìn)行分包轉(zhuǎn)發(fā)，原理是將相鄰存儲節(jié)點的剩余存儲空間的倒數(shù)值看作節(jié)點間的路程，用Dijkstra算法找出距離存儲節(jié)點A路徑最短的存儲節(jié)點B，將數(shù)據(jù)包傳輸給該存儲節(jié)點，依次同理選擇若干個存儲節(jié)點C、D、E等發(fā)送數(shù)據(jù)包，直至存儲節(jié)點A有閑置存儲空間，其他存儲節(jié)點依此類推；(4)當(dāng)存儲節(jié)點A遭遇極端情況無法尋找到閑置存儲節(jié)點時，呼叫備用移動存儲車船，進(jìn)行臨時存儲，再相機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)至其他節(jié)點。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警方法，其特征在于:所述水華預(yù)警模塊(4)中的風(fēng)險分析單元(41)結(jié)合已采集到的目標(biāo)水體水華相關(guān)數(shù)據(jù)和視頻資料，采用主因動態(tài)測試、數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測與事件類比重現(xiàn)的耦合方法，對不同氣象、水文及水環(huán)境條件下目標(biāo)水體的水華暴發(fā)風(fēng)險及潛在嚴(yán)重程度進(jìn)行分析，按如下步驟執(zhí)行: ①主因動態(tài)測試:針對目標(biāo)水體水華相關(guān)采集數(shù)據(jù)Ai和Bi,其中的Ai為誘發(fā)水華爆發(fā)的環(huán)境因素，i表示各環(huán)境參數(shù)，包括流速、水位、水溫、光照度、風(fēng)速、水濁度、溶解氧濃度、PH值、總磷、總氮、溶解硅濃度、垂向紊動參數(shù)、底泥藻類細(xì)胞復(fù)蘇通量，其中的Bi為水華自身生化表征參數(shù)，i包括葉綠素濃度、藻細(xì)胞豐度、藻毒素濃度；采用Pearson相關(guān)性分析進(jìn)行主因動態(tài)測試，求出Ai與Bi的皮爾遜相關(guān)系數(shù)Pi，其中i表示Ai與Bi的變量之間的因果緊密度，即不同環(huán)境因子對藻類生長的貢獻(xiàn)程度相對大?。徽页鯬i > 0.55的環(huán)境因素Aj(j e i)，記為Zp即為在該時段實際條件下驅(qū)動藻類生長的最關(guān)鍵的單個或多個關(guān)鍵環(huán)境驅(qū)動因素； ②數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)險預(yù)測:對上述A的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理映射到[0，1]范圍內(nèi)，采用公式為(Zj-Zjmin) / (Zjmax-Zjmin),其中Zj為某指標(biāo)實測值，Zjmin為某指標(biāo)樣本中最小值，Zjfflax為某指標(biāo)樣本中最大值；然后將其輸入基于歷史水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行初步水華風(fēng)險預(yù)測，該網(wǎng)絡(luò)采用BP算法；所述水華風(fēng)險預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層包括j個節(jié)點，其中j為\的個數(shù)，節(jié)點分別對應(yīng)步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素；隱含層包括2j+l個節(jié)點，采用雙曲正切函數(shù)tanh(x)模擬神經(jīng)元響應(yīng)方式；輸出層用于輸出水華風(fēng)險度H，分別由值0.2、0.4、0.6、0.8,1.0表征對應(yīng)無風(fēng)險、低風(fēng)險、普通風(fēng)險、高風(fēng)險、極端風(fēng)險；` ③事件類比重現(xiàn):針對步驟①動態(tài)測試出的該時段最關(guān)鍵的環(huán)境驅(qū)動因素Zp在監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合庫單元(22)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，選擇環(huán)境因素在Zj±0.2Zj的范圍內(nèi)的歷史時段作為類比事件，分析在該些歷史事件中、該環(huán)境條件下I~7天內(nèi)的葉綠素濃度Ci變化情況，以此重現(xiàn)出本次監(jiān)測時段未來一周內(nèi)藻類最可能的生長情況；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值小于10 yg / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，無需決策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華或極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOug / L，表明預(yù)測結(jié)果正確，且不同Ci的大小反映潛在的水華嚴(yán)重程度，需決策會商啟動應(yīng)急處置；若步驟②預(yù)測結(jié)果為普通風(fēng)險水華，則根據(jù)Ci的大小選擇是否啟動決策會商，即(；大于IOyg / L則啟動決策會商，反之不啟動；若步驟②預(yù)測結(jié)果為高風(fēng)險水華及極端風(fēng)險水華，而Ci在該些歷史事件中平均值小于10 yg / L，表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商；若步驟②預(yù)測結(jié)果為無風(fēng)險或低風(fēng)險或普通風(fēng)險，而Ci在該些歷史事件中平均值大于IOyg / L，則表明預(yù)測結(jié)果存疑，需進(jìn)一步?jīng)Q策會商。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或9所述河道型水庫支流庫灣水華的云體系架構(gòu)預(yù)警方法，其特征在于:所述水華預(yù)警模塊(4)中的預(yù)警預(yù)報單元(42)針對風(fēng)險分析單元(41)結(jié)果，發(fā)出不同預(yù)警信號，其中:藍(lán)色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)無發(fā)生水華的風(fēng)險，無需啟動會商決策模塊(5);綠色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有較低的風(fēng)險暴發(fā)水華，無需啟動會商決策模塊(5);黃色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有普通的風(fēng)險暴發(fā)水華或風(fēng)險分析單元(41)結(jié)果存疑，需啟動會商決策模塊(5);橙色預(yù)警信號代表未來一周內(nèi)有高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需啟動會商決策模塊(5);紅色預(yù) 警信號代表未來一周內(nèi)有極高的風(fēng)險暴發(fā)水華，需立刻啟動會商決策模塊(5)。
【文檔編號】G06F19/00GK103678910SQ201310675332
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年12月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月12日
【發(fā)明者】戴會超, 毛勁喬, 張培培, 吳建華, 別玉靜, 蔣定國, 蔡慶華 申請人:河海大學(xué), 中國長江三峽集團(tuán)公司