本發(fā)明涉及環(huán)境工程，具體涉及一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、水體富營(yíng)養(yǎng)化是指在人類活動(dòng)的影響下，生物所需的氮、磷等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)大量進(jìn)入湖泊、河湖、海灣等緩流水體，引起藻類及其它浮游動(dòng)物迅速繁殖，水體溶解氧量下降，水質(zhì)惡化，魚類及其它生物大量死亡的現(xiàn)象。水體出現(xiàn)富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象時(shí)，藻類大量繁殖，形成水華。因此及時(shí)掌握水體中藻類的群落組成與密度，對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，對(duì)于水生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義。

2、目前，對(duì)藍(lán)藻水華預(yù)警的研究主要包括：(1)利用遙感技術(shù)對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行預(yù)警，但也仍存在精確度較差、檢測(cè)頻度低、只能在藍(lán)藻水華后監(jiān)測(cè)，無(wú)法預(yù)警藍(lán)藻水華等不足。(2)經(jīng)典指示因子臨界值預(yù)警，即選擇合適的影響因子作為藍(lán)藻水華的指示因子。但藍(lán)藻水華的發(fā)生是物理、化學(xué)與生物等綜合作用的結(jié)果，只有在眾多影響因子滿足一定耦合關(guān)系的情況下才會(huì)發(fā)生，因此，采用單一影響因子進(jìn)行藍(lán)藻水華預(yù)警實(shí)際上并不能完全反應(yīng)水體的真實(shí)環(huán)境，在預(yù)警中可能會(huì)出現(xiàn)一定的偏差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服上述問題，本發(fā)明人提出一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其包括：

3、s101、基于目標(biāo)水域的基本地理信息，采集目標(biāo)水域的遙感影像；

4、s102、根據(jù)目標(biāo)水域的遙感影像，判斷目標(biāo)水域中藍(lán)藻水華的分布范圍；

5、s103、若目標(biāo)水域中存在藍(lán)藻水華，則在目標(biāo)水域中剔除藍(lán)藻水華的對(duì)應(yīng)水域，得到待采樣水域，將待采樣水域劃分為至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)，采集至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)的枝角類密度；

6、s104、根據(jù)枝角類密度與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行預(yù)警。

7、第二方面，本發(fā)明提供一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警系統(tǒng)，其包括：

8、遙感采集模塊，其用于基于目標(biāo)水域的基本地理信息，采集目標(biāo)水域的遙感影像；

9、范圍獲得模塊，其用于根據(jù)目標(biāo)水域的遙感影像，判斷目標(biāo)水域中藍(lán)藻水華的分布范圍；

10、枝角類采集模塊，其用于若目標(biāo)水域中存在藍(lán)藻水華，則在目標(biāo)水域中剔除藍(lán)藻水華的對(duì)應(yīng)水域，得到待采樣水域，將待采樣水域劃分為至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)，采集至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)的枝角類密度；

11、預(yù)警模塊，其用于根據(jù)枝角類密度與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行預(yù)警。

12、本發(fā)明提供的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法及系統(tǒng)所具有的有益效果包括：

13、(1)本發(fā)明提供的方法通過(guò)遙感技術(shù)和采樣技術(shù)相結(jié)合，能夠準(zhǔn)確的對(duì)水體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而為治理和預(yù)警藍(lán)藻水華提供了依據(jù)；

14、(2)本發(fā)明提供的方法能夠?yàn)榉揽厮{(lán)藻水華提供定量化的科學(xué)依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

技術(shù)特征：

1.一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，步驟s102包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，步驟s102-2中，

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，在步驟s103中，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，步驟s103還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，規(guī)劃無(wú)人船的期望路線，從而使無(wú)人船按照期望路線到達(dá)第一采樣點(diǎn)或第二采樣點(diǎn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法，其特征在于，在步驟s104中，

9.一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，在預(yù)警模塊中，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于枝角類的藍(lán)藻水華預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的方法包括：S101、基于目標(biāo)水域的基本地理信息，采集目標(biāo)水域的遙感影像；S102、根據(jù)目標(biāo)水域的遙感影像，判斷目標(biāo)水域中藍(lán)藻水華的分布范圍；S?103、若目標(biāo)水域中存在藍(lán)藻水華，則在目標(biāo)水域中剔除藍(lán)藻水華的對(duì)應(yīng)水域，得到待采樣水域，將待采樣水域劃分為至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)，采集至少一個(gè)第一采樣點(diǎn)的枝角類密度；S?104、根據(jù)枝角類密度與預(yù)設(shè)閾值的關(guān)系，對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明通過(guò)遙感技術(shù)和采樣技術(shù)相結(jié)合，能夠準(zhǔn)確的對(duì)水體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而為治理和預(yù)警藍(lán)藻水華提供了依據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：徐杰,李代魁,侯利萍,王德旺,何萍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6