本發(fā)明屬于環(huán)境監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及面向湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

湖泊富營(yíng)養(yǎng)化引起的一個(gè)普遍現(xiàn)象是：在適宜的水文氣象條件下，許多浮游植物，尤其是那些具有浮力或運(yùn)動(dòng)能力的藻類，會(huì)發(fā)生異常增殖，并聚集形成表面水華，進(jìn)而引發(fā)一系列嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題，包括：水體透明度下降，溶解氧減少，水生動(dòng)植物死亡，水體散發(fā)異味，生物多樣性下降，通過食物鏈損害人類健康等。這種由富營(yíng)養(yǎng)化和藍(lán)藻異常增殖引起的生態(tài)災(zāi)害在全球范圍內(nèi)的持續(xù)擴(kuò)張已經(jīng)對(duì)許多著名的湖泊生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)健康和可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成了巨大的威脅，包括：美國(guó)伊利湖，加拿大溫尼伯湖，歐洲的波羅的海，非洲維多利亞湖及日本的琵琶湖等。不過，盡管湖泊藍(lán)藻災(zāi)害非常的嚴(yán)重，但是直到目前還沒有辦法徹底解決此問題。在此前提下，做好藍(lán)藻災(zāi)害監(jiān)測(cè)和預(yù)防工作是減輕此生態(tài)災(zāi)害，減少社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失的關(guān)鍵。

目前，已經(jīng)有不少有關(guān)藍(lán)藻監(jiān)測(cè)的技術(shù)方法研究報(bào)道。中國(guó)專利申請(qǐng)201410023795.8提出的“一種大型淺水湖泊藍(lán)藻水華modis衛(wèi)星高精度監(jiān)測(cè)方法”是利用遙感技術(shù)來監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華。在沒有云層覆蓋影響下，這種方法最多只能提供每天一次數(shù)據(jù)。如果遇到云層覆蓋，則不能提供有效數(shù)據(jù)。但是，研究已證明水華的形成和消失過程可以僅持續(xù)數(shù)個(gè)小時(shí)。而遙感技術(shù)的采樣頻率顯然不能準(zhǔn)確反映水華的快速的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)變化。相似地，中國(guó)專利申請(qǐng)201020219363.1提出的“用于藍(lán)藻監(jiān)測(cè)的浮標(biāo)”實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)雖然能夠以高時(shí)間分辨率記錄與藍(lán)藻災(zāi)害相關(guān)的環(huán)境因子變化過程，但是該技術(shù)僅能提供設(shè)備所在點(diǎn)的水環(huán)境信息，這顯然也不能有效記錄呈現(xiàn)空間高度分異的藍(lán)藻水華面狀信息。楊宏偉等公開了一種“基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的太湖藍(lán)藻水華預(yù)警平臺(tái)”，該平臺(tái)基于多源數(shù)據(jù)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的四層內(nèi)涵設(shè)計(jì)，能夠?qū)崿F(xiàn)未來3天藍(lán)藻水華預(yù)警區(qū)域的發(fā)生概率的預(yù)測(cè)，并通過internet發(fā)布信息；但從其設(shè)計(jì)框架及文字說明來看，該技術(shù)存在主要問題為：(1)并未包括衛(wèi)星接收天線，其獲取的數(shù)據(jù)并非實(shí)時(shí)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，因此該平臺(tái)不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)實(shí)時(shí)獲取衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的功能；(2)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站僅詳細(xì)描述了葉綠素傳感器的設(shè)置，對(duì)其他儀器設(shè)備的監(jiān)測(cè)指標(biāo)、布置方式和參數(shù)設(shè)定并未提及，也沒有介紹實(shí)時(shí)監(jiān)控、供電和安全等功能；(3)該技術(shù)僅提及了藍(lán)藻生物量模型，并不具有營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)、沉積物侵蝕懸浮和溶解氧動(dòng)態(tài)等與藻類生命過程密切相關(guān)的生態(tài)過程的模擬功能；(4)該技術(shù)還存在不能充分發(fā)掘監(jiān)測(cè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價(jià)值的缺點(diǎn)。遙感和自動(dòng)監(jiān)測(cè)均可以產(chǎn)生海量的有關(guān)藍(lán)藻災(zāi)害的數(shù)據(jù)。但是現(xiàn)有技術(shù)并不能充分利用這部分?jǐn)?shù)據(jù)為湖泊研究和管理服務(wù)，更不能為普通公眾提供有價(jià)值的、可讀性強(qiáng)的藍(lán)藻災(zāi)害信息。因此，為了更加及時(shí)準(zhǔn)確的獲得藍(lán)藻災(zāi)害信息，并充分提升這些信息的價(jià)值，既需要測(cè)控系統(tǒng)采集時(shí)空連續(xù)的與藍(lán)藻相關(guān)數(shù)據(jù)，也需要具有高效的數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)同化、模型預(yù)測(cè)、參數(shù)的實(shí)時(shí)校正、災(zāi)害評(píng)估和災(zāi)害信息發(fā)布等。只有建立藍(lán)藻災(zāi)害立體監(jiān)控和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和方法，才能滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)對(duì)藍(lán)藻災(zāi)害監(jiān)測(cè)和預(yù)防工作的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種面向藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和方法。采用本發(fā)明提供的系統(tǒng)和方法，針對(duì)湖泊藍(lán)藻水華時(shí)空變化大的問題，通過集成衛(wèi)星遙感、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)技術(shù)收集實(shí)時(shí)藍(lán)藻災(zāi)害數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)同化和數(shù)值模型等方法開展數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確的采集、處理和提取藍(lán)藻災(zāi)害信息，為快速、及時(shí)和準(zhǔn)確的應(yīng)對(duì)藍(lán)藻災(zāi)害提供有價(jià)值的和辨識(shí)度高的監(jiān)測(cè)和預(yù)防信息，以便能最終實(shí)現(xiàn)將災(zāi)害引起社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境損失降低到最小的根本目標(biāo)。

為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種面向湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包括監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)用于采集待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；包括利用遙感進(jìn)行監(jiān)測(cè)的遙感監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、利用自動(dòng)監(jiān)測(cè)站進(jìn)行監(jiān)測(cè)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和人工采集待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的人工巡測(cè)子系統(tǒng)；

所述遙感監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)包括衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收天線、計(jì)算機(jī)和供電系統(tǒng)，所述供電系統(tǒng)用于為耗電裝置供電，衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收天線接收衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并向計(jì)算機(jī)傳輸，通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙感反演處理后，將處理后的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述自動(dòng)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)為多個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接形成的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，單個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站由水面支撐系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、安全警示系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成；所述水面支撐系統(tǒng)為自動(dòng)監(jiān)測(cè)站硬件裝置的承重結(jié)構(gòu)；所述供電系統(tǒng)用于為自動(dòng)監(jiān)測(cè)站的耗電裝置供電；所述安全警示系統(tǒng)用于安全警示，防止自動(dòng)監(jiān)測(cè)站遭受意外破壞；所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于采集包括從氣象儀器、水文儀器、水質(zhì)儀器和視頻儀器中獲取的待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并將采集的數(shù)據(jù)通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

水面支撐系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的承重結(jié)構(gòu)，可以是浮標(biāo)體、棧橋或水上平臺(tái)。支撐系統(tǒng)上部出露于水面，下部固定于湖底，起到支撐整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的功能。供電系統(tǒng)固定在水面支撐系統(tǒng)上，通過電纜為其他耗電設(shè)備提供電力。安全警示系統(tǒng)固定在水面支撐系統(tǒng)之上，包括航標(biāo)燈、熒光帶和警示標(biāo)語(yǔ)等。

所述人工巡測(cè)子系統(tǒng)為人工采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)用于接收和處理監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)；包括服務(wù)器、陣列機(jī)、計(jì)算機(jī)、計(jì)算工作站、硬件防火墻、路由器、網(wǎng)線和供電設(shè)備；服務(wù)器采用雙機(jī)熱備模式，兩臺(tái)服務(wù)器和用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的陣列機(jī)通過三叉電纜實(shí)現(xiàn)心跳連接，所有計(jì)算機(jī)、服務(wù)器和計(jì)算工作站均通過網(wǎng)線與硬件防火墻相連，硬件防火墻通過連接路由器與外網(wǎng)連通；

本發(fā)明中，服務(wù)器采用雙機(jī)熱備的模式，將中心服務(wù)器安裝成互為備份的兩臺(tái)服務(wù)器，并且在同一時(shí)間內(nèi)只有一臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行。當(dāng)其中運(yùn)行著的一臺(tái)服務(wù)器出現(xiàn)故障無(wú)法啟動(dòng)時(shí)，另一臺(tái)備份服務(wù)器會(huì)迅速的自動(dòng)啟動(dòng)并運(yùn)行。計(jì)算工作站主要用于三維數(shù)值模型的運(yùn)算。硬件防火墻主要用于保護(hù)整個(gè)系統(tǒng)免受攻擊，路由器則是為整個(gè)系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。上述這些設(shè)備將被放置在機(jī)柜中，機(jī)柜電源與不間斷供電電源相連接。正常情況下，所有設(shè)備由外接電源供電。在外接電源意外間斷時(shí)，由不間斷供電電源提供整個(gè)系統(tǒng)的電力供應(yīng)。

數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)后，對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)處理，獲取湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的預(yù)測(cè)指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并通過公共平臺(tái)發(fā)布。

本發(fā)明還提供了一種面向藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控和數(shù)據(jù)挖掘方法，具體包括如下步驟：

(1)通過遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)三種途徑獲取與待監(jiān)測(cè)湖泊藍(lán)藻災(zāi)害相關(guān)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括氣象指標(biāo)、水文指標(biāo)、水質(zhì)指標(biāo)和視頻影像，獲取的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)中心；

其中，所述遙感監(jiān)測(cè)指通過衛(wèi)星遙感實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集由衛(wèi)星接收天線接收衛(wèi)星信號(hào)，并傳送到遙感處理計(jì)算機(jī)中，由衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演軟件生成各項(xiàng)遙感指標(biāo)，此后，這些數(shù)據(jù)通過局域網(wǎng)內(nèi)計(jì)算機(jī)共享功能實(shí)現(xiàn)向服務(wù)器數(shù)據(jù)中心發(fā)送；

所述自動(dòng)監(jiān)測(cè)指由多個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接形成監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)待監(jiān)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；自動(dòng)監(jiān)測(cè)則通過配置的各類傳感器收集氣象、水文和水質(zhì)指標(biāo)及視頻，并由通信模塊通過商用通信網(wǎng)絡(luò)向服務(wù)器數(shù)據(jù)中心發(fā)送，并由安裝在服務(wù)器端的商業(yè)軟件完成數(shù)據(jù)接收；

所述人工巡測(cè)指通過人工方式進(jìn)行指標(biāo)檢測(cè)；人工巡測(cè)是指在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)通過對(duì)預(yù)先設(shè)定的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)開展現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和水樣采集，并將水樣送到實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)相關(guān)指標(biāo)，人工巡測(cè)數(shù)據(jù)由人工通過網(wǎng)站上載到服務(wù)器數(shù)據(jù)中心；

傳送至服務(wù)器的遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)數(shù)據(jù)以特定的文件命名方式存儲(chǔ)在服務(wù)器數(shù)據(jù)中心中，以方便各類數(shù)據(jù)處理程序?qū)υ紨?shù)據(jù)的識(shí)別；

其中，適用遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系確定方式為：基于水溫和水色等水質(zhì)指標(biāo)對(duì)衛(wèi)星攜帶的光學(xué)傳感器發(fā)射和接收光譜的影響，選取既與藍(lán)藻災(zāi)害密切相關(guān)的，也能利用反演算法從光譜信號(hào)中提取有效信息的水質(zhì)指標(biāo)作為衛(wèi)星反演指標(biāo)，包括：水溫、透明度、懸浮物質(zhì)(ss)、葉綠素a、藍(lán)藻水華面積和強(qiáng)度等。遙感監(jiān)測(cè)時(shí)間分辨率一天以內(nèi)，空間分辨率在1km以內(nèi)；

適用自動(dòng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系確定方式為：基于對(duì)市場(chǎng)上氣象、水文和水質(zhì)傳感器技術(shù)成熟度調(diào)研，選取既與藍(lán)藻災(zāi)害密切相關(guān)的，又具有較高成熟度的傳感器技術(shù)支持的指標(biāo)作為自動(dòng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，包括：氣象指標(biāo)(風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、溫度、濕度、太陽(yáng)輻射和降雨量等)；水文指標(biāo)(三維流速剖面、水深、有效波高和周期等)；水質(zhì)指標(biāo)(水溫、溶解氧、濁度、電導(dǎo)率、氧化還原電位、藻藍(lán)素、葉綠素等)；視頻影像；

適用人工巡測(cè)指標(biāo)體系確定方式為：不能使用遙感反演和自動(dòng)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)，而又與藍(lán)藻災(zāi)害密切相關(guān)的指標(biāo)，將通過人工巡測(cè)的方式獲取，包括：總氮、溶解性總氮、氨氮、硝態(tài)氮、亞硝態(tài)氮、總磷、溶解性總磷、正磷酸鹽和其它藍(lán)藻衍生污染物等。

遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)數(shù)據(jù)以特定的文件命名方式存儲(chǔ)在服務(wù)器中，以方便各類數(shù)據(jù)處理程序?qū)υ紨?shù)據(jù)的識(shí)別。

(2)數(shù)據(jù)中心對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括如下步驟：

根據(jù)設(shè)定的數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，如果數(shù)據(jù)有中斷，則通過時(shí)間插值方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理；

對(duì)遙感監(jiān)測(cè)獲取的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過空間插值填補(bǔ)云層覆蓋區(qū)域的數(shù)據(jù)缺失；

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常判定和處理，對(duì)于判定的異常數(shù)據(jù)，采用異常數(shù)據(jù)的前一個(gè)數(shù)據(jù)代替該異常數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后，連同數(shù)據(jù)中心接收的原始數(shù)據(jù)一同傳輸至數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；

(3)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)源構(gòu)建待監(jiān)測(cè)湖泊的三維數(shù)值模型，具體為：

構(gòu)建待監(jiān)測(cè)湖泊的水動(dòng)力模型；

在待監(jiān)測(cè)湖泊的水動(dòng)力模型上疊加物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型，兩種模型的方程耦合計(jì)算；其中，所述物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型計(jì)算的標(biāo)量包括光照、懸移質(zhì)、藻類生長(zhǎng)、營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)和溶解氧；

采用有限差分求解模型，獲取數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)；

采用的三維數(shù)值模型可以是fvcom、elcom-caedym和efdc等現(xiàn)有的模型，也可以是基于環(huán)境流體力學(xué)理論自主開發(fā)的模型；

(4)根據(jù)數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)，進(jìn)行待監(jiān)測(cè)湖泊藍(lán)藻災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可采用現(xiàn)有的成熟算法；

(5)在公共平臺(tái)上展示湖泊藍(lán)藻災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警信息。

本發(fā)明的方法，進(jìn)一步的，所述步驟(2)中，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，具體如下：

對(duì)于單點(diǎn)時(shí)間連續(xù)的數(shù)據(jù)，以單個(gè)數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)單個(gè)監(jiān)測(cè)站的所有數(shù)據(jù)；

對(duì)于二維數(shù)據(jù)直接存放在數(shù)據(jù)表中；

對(duì)于三維數(shù)值模型生成的數(shù)據(jù)，以時(shí)間為節(jié)點(diǎn)，存放在數(shù)據(jù)表中；

對(duì)于圖像或視頻數(shù)據(jù)，將圖像或視頻存儲(chǔ)在陣列機(jī)中，在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立數(shù)據(jù)表記錄圖像或視頻的路徑，字段包括編號(hào)、時(shí)間和圖像/視頻路徑，以索引的方式訪問圖像或視頻。將遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)數(shù)據(jù)以特定的文件命名方式存儲(chǔ)在服務(wù)器中，便與各類數(shù)據(jù)處理程序?qū)υ紨?shù)據(jù)的識(shí)別。

其中，所述數(shù)據(jù)庫(kù)面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，此處選用一種商用軟件，如微軟公司的sqlserver、access和甲骨文公司的oracle等；優(yōu)選采用oracle。

本發(fā)明的方法，所述步驟(2)中，所述時(shí)間插值方法采用線性插值、樣條函數(shù)插值或分段插值；

空間插值方法采用鄰近點(diǎn)法、克里格法或反距離加權(quán)法；

異常值判定和處理的依據(jù)為趨勢(shì)檢驗(yàn)、專家經(jīng)驗(yàn)或數(shù)值比對(duì)。

優(yōu)選的，所述時(shí)間插值方法采用線性插值，算法具體如下：

對(duì)于數(shù)據(jù)集中a1和a2兩個(gè)數(shù)據(jù)，依據(jù)時(shí)間順序，中間缺少b1，b2，……，bn數(shù)據(jù)，那么：

其中i＝[1，n]。

所述空間插值方法采用反距離加權(quán)法，算法具體如下：

假設(shè)空間點(diǎn)坐標(biāo)(x0，y0)處指標(biāo)值缺測(cè)c(x0，y0)，設(shè)定一個(gè)搜索半徑，使得在此半徑范圍內(nèi)至少包含3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；然后使用這些已知數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)求取未知點(diǎn)的指標(biāo)值：

式中，c(x1，y1)，c(x2，y2)，…，c(xn，yn)分別表示括號(hào)內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)處實(shí)測(cè)指標(biāo)值；d1，d2，…，dn分別表示括號(hào)內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)到空間點(diǎn)坐標(biāo)(x0，y0)對(duì)應(yīng)的直線距離，n≥3。

采用5倍方差法進(jìn)行異常值判定，具體方法如下：將第m個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)am及其前后5個(gè)數(shù)據(jù)求平均值和方差：

以為判斷區(qū)間，滿足的數(shù)據(jù)則為常規(guī)數(shù)據(jù)，否則以第m-1個(gè)數(shù)據(jù)代替am。

本發(fā)明的方法，所述步驟(3)中，采用的三維數(shù)值模型可以是fvcom、elcom-caedym和efdc等現(xiàn)有的模型，也可以是基于環(huán)境流體力學(xué)理論自主開發(fā)的模型；本發(fā)明優(yōu)選提供了一種自主開發(fā)的模型，具體如下：

水動(dòng)力模型的控制方程如下所示：

式中：u，v，w分別為x，y，σ三個(gè)方向上流速；h和t為水深和時(shí)間；g和ξ為重力加速度和水位；f為科里奧利力，p為壓力，bx，by和bt分別為x向動(dòng)量，y向動(dòng)量和溫度方程的由坐標(biāo)轉(zhuǎn)換而引入的小項(xiàng)；t為溫度；sh為外部進(jìn)入系統(tǒng)的熱量；cp為水體的熱容量；kh，kv為熱量在水平及垂直方向上的擴(kuò)散系數(shù)；ρ為水體密度，ρ0為水體參考密度；ah為水平渦粘性系數(shù)；av為垂向渦粘系數(shù)，采用下式定義：

式中：v0、m0、m1值分別為5.0×10^-6m²/s，0.1和-1；l為普朗特長(zhǎng)度；ri為richardson數(shù)，反映流體穩(wěn)定性狀況，其表達(dá)式為：

在水氣界面σ＝1的風(fēng)能輸入和水土界面σ＝0的摩阻力可分別表達(dá)為：

式中：ρa(bǔ)和ρs分別表示空氣密度和表層水體密度；cwd是風(fēng)拖拽系數(shù)；ws是水表以上10m高度處風(fēng)速；csd為湖底摩擦系數(shù)；

采用分裂算子技術(shù)求解水動(dòng)力方程(5)、(6)和(7)，生成內(nèi)外兩種模態(tài)；然后利用有限差分離散內(nèi)外兩種模態(tài)，其中水平和時(shí)間差分格式為顯式，垂直差分格式為隱式，并采用低通濾波器對(duì)水面位移在時(shí)間方向上進(jìn)行平滑處理；最后采用追趕法求解超大型稀疏矩陣。

在水動(dòng)力模型上疊加的物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型的控制方程如下所示：

γpar(l，j，k)＝γ0,par+γ1,parchla(i,j,k)+γ2,parsed(i,j,k)(15)

式中：γpar(j,j,k)、γ0,par分別表示總衰減系數(shù)和純水衰減系數(shù)；γ1,par、γ2,par分別表示藻類比衰減系數(shù)和非藻類顆粒物比衰減系數(shù)；chla(i,j,k)為以葉綠素a濃度表示的浮游植物生物量；sed(i,j,k)非藻類顆粒物濃度；u，v，w為新時(shí)間步的三維流速；s為懸移質(zhì)濃度；ws為懸浮物沉降速率；j0為水土界面通量項(xiàng)，包括侵蝕通量和沉降通量；ci表示第i種物質(zhì)濃度；ski表示生化過程項(xiàng)，i＝1，2，3，4，5分別表示葉綠素a、浮游動(dòng)物、可利用磷、可利用氮、溶解氧及五日生化需氧量；

基于水動(dòng)力模型計(jì)算結(jié)果，利用有限差分法在矩形網(wǎng)格中離散上述方程：空間上離散采用迎風(fēng)格式；水平和時(shí)間差分格式為顯式，垂直差分格式為隱式；追趕法求解超大型稀疏矩陣；

方程(17)涉及的生化項(xiàng)采用下列方法計(jì)算：

藻類生化項(xiàng)：

式中：μ為總生長(zhǎng)率；km為非牧食死亡率；ks為上浮率；zp為浮游動(dòng)物濾食率；chlai,j,k表示i，j，k網(wǎng)格的浮游植物生物量；此處的τa、τf、τp及下述公式涉及的τzp，τkb，τs，τd，τso均為溫度影響因子，表達(dá)式分別為θa^t-20，θp^t-20，θzp^t-20，θkb^t-20，θs^t-20，θd^t-20及θso^t-20，其中θa，θp，θzp，θkb，θs，θd和θso為溫度乘子；

浮游動(dòng)物生化項(xiàng)：

式中：μzp為浮游動(dòng)物生長(zhǎng)率；kchla為浮游動(dòng)物牧食半飽和參數(shù)；bfish和fish分別表示魚濾水率和魚生物量；zoop表示浮游動(dòng)物生物量；

dtp和dtn生化項(xiàng)：

式中：fmrp、fmrn、fmdp和fmdn分別為藻類代謝物磷轉(zhuǎn)化率、代謝物氮轉(zhuǎn)化率、死亡殘骸磷轉(zhuǎn)化率和死亡殘骸氮轉(zhuǎn)化率；kd和km分別為藻類代謝率和死亡率；rpj和rnj分別沉積物磷和氮靜態(tài)釋放率；rpd和rnd分別沉積物磷和氮?jiǎng)討B(tài)釋放率；sedf水土界面懸浮物通量；zdp和zdn分別藻類對(duì)磷和氮吸收率；kps和kns為dtp和dtn的沉降率；

do和bod生化項(xiàng)：

sk6＝(znp·zhd+τr·zhr)chla-τkb·kb·bod(23)

式中：kod為大氣復(fù)氧率；dosat為飽和do；hs為特征波高；pp藻類光合產(chǎn)氧；zhy為藻類呼吸耗氧；ro為沉積物耗氧率；zhd和zhr為藻類死亡和代謝物bod產(chǎn)生率；kb為bod降解速率。

所述步驟(3)中，三維數(shù)值模型從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取某時(shí)刻點(diǎn)的初始化數(shù)據(jù)和邊界條件數(shù)據(jù)，以提高計(jì)算速度和效率，并可依據(jù)上個(gè)模擬期內(nèi)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用montecarlo法對(duì)模型參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化，以提高本輪模擬期模型預(yù)測(cè)精度；在完成所需數(shù)據(jù)輸入后，模型自動(dòng)激活開展本輪模擬運(yùn)算，并將本輪計(jì)算結(jié)果回傳給數(shù)據(jù)庫(kù)；在結(jié)束上述過程后，模型轉(zhuǎn)入休眠狀態(tài)，等待下輪模擬運(yùn)算。這樣可實(shí)現(xiàn)自主化滾動(dòng)預(yù)報(bào)。

所述步驟(4)中，藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估算法作用是對(duì)將抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易為公眾理解的文字或圖像，有助于提高預(yù)警效率。基于藍(lán)藻災(zāi)害相關(guān)的理論研究，目前評(píng)估算方法有專家評(píng)分體系、卡爾森營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)和藍(lán)藻災(zāi)害發(fā)生概率法等?；谶@些方法，利用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言編制算法程序，并將之安裝在服務(wù)器中。這種程序能夠自動(dòng)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中最新的立體監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，生成藍(lán)藻災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)圖，并以網(wǎng)格化采樣方式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)圖進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)理統(tǒng)計(jì)，給出描述性結(jié)論。這些圖表和結(jié)論最終將通過網(wǎng)絡(luò)向公眾發(fā)布。

所述步驟(5)中，在公共平臺(tái)上展示湖泊藍(lán)藻災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警信息，所述的公共平臺(tái)可選用基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件平臺(tái)，利用相關(guān)網(wǎng)站進(jìn)行信息發(fā)布，藍(lán)藻災(zāi)害信息發(fā)布網(wǎng)站是基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件平臺(tái)，是管理立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的對(duì)話窗口，通過網(wǎng)站形式實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)之間的信息交互。本發(fā)明構(gòu)建的藍(lán)藻災(zāi)害信息發(fā)布平臺(tái)可具有以下功能：1)提供實(shí)用的藍(lán)藻災(zāi)害資訊；2)能夠展示立體監(jiān)控系統(tǒng)所獲得的藍(lán)藻災(zāi)害實(shí)時(shí)信息；3)能夠以表、圖和電子地圖相結(jié)合的展示功能；4)能夠檢索、統(tǒng)計(jì)和下載歷史數(shù)據(jù)；5)用戶能夠操控三維數(shù)值模型；6)用戶能夠干預(yù)藍(lán)藻預(yù)警文件的制作和發(fā)布；7)利用多種途徑自動(dòng)向相關(guān)單位和個(gè)人發(fā)布最新的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)信息；8)具有繪制等值線圖和制作簡(jiǎn)單的flash動(dòng)畫功能；9)具有系統(tǒng)管理功能。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)：

(1)面向藍(lán)藻災(zāi)害的監(jiān)測(cè)指標(biāo)選擇的科學(xué)性，本發(fā)明以藍(lán)藻災(zāi)害發(fā)生、發(fā)展和結(jié)束等整個(gè)過程的研究為基礎(chǔ)，經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)和調(diào)查，確定了所有與藍(lán)藻災(zāi)害過程密切相關(guān)的指標(biāo)，并對(duì)各指標(biāo)采集技術(shù)上的可行性進(jìn)行分析；

(2)通過將遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工監(jiān)測(cè)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)藍(lán)藻災(zāi)害的實(shí)時(shí)立體監(jiān)測(cè)。其中，遙感監(jiān)測(cè)可以采集面狀分布的指標(biāo)，自動(dòng)監(jiān)測(cè)可以極高的頻率采集時(shí)間連續(xù)的指標(biāo)，人工監(jiān)測(cè)則可以彌補(bǔ)通過上述兩種技術(shù)不能采集的指標(biāo)。

(3)研發(fā)了數(shù)據(jù)自動(dòng)接收和預(yù)處理程序。這些程序不但可以自動(dòng)將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)庫(kù)，還能夠?qū)υ瓟?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以剔除異常數(shù)據(jù)，或者對(duì)缺測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空插補(bǔ)，使得數(shù)據(jù)庫(kù)不僅存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，還有一套經(jīng)過預(yù)處理的時(shí)空連續(xù)數(shù)據(jù)，用于進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘。

(4)采用自主設(shè)計(jì)的三維數(shù)值模型，考慮了營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)、沉積物侵蝕懸浮和溶解氧動(dòng)態(tài)等與藻類生命過程密切相關(guān)的生態(tài)過程的模擬功能，計(jì)算結(jié)果更準(zhǔn)確。

(5)建立了安全、穩(wěn)定和智能化數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心的雙機(jī)熱備、ups電源保護(hù)體系和網(wǎng)絡(luò)硬件防火墻等技術(shù)可以使得整套系統(tǒng)能夠始終安全穩(wěn)定的運(yùn)行。此外，數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)接收處理、三維數(shù)值模型、參數(shù)優(yōu)化程序和藍(lán)藻災(zāi)害信息發(fā)布網(wǎng)站等軟件的配置，不僅能夠自動(dòng)接收、處理和挖掘立體監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，還能夠自主生成預(yù)警信息和通過互聯(lián)網(wǎng)向相關(guān)部門和個(gè)人發(fā)布。實(shí)現(xiàn)了藍(lán)藻災(zāi)害信息實(shí)時(shí)接收、快速處理和及時(shí)發(fā)布。

(6)面向藍(lán)藻災(zāi)害的三維數(shù)值模擬技術(shù)和藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估方法與立體監(jiān)控系統(tǒng)的無(wú)縫耦合。盡管已經(jīng)有不少藍(lán)藻災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)被報(bào)道出來，但是這些監(jiān)控系統(tǒng)只實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的收集功能，卻不知道如何利用收集到的海量數(shù)據(jù)。本發(fā)明將數(shù)值模型和藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估方法植入到數(shù)據(jù)中心，并將其與立體監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)縫耦合，通過專業(yè)性的計(jì)算和分析，最大化提取海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生產(chǎn)生活服務(wù)。

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明的保護(hù)范圍并不以具體實(shí)施方式為限，而是由權(quán)利要求加以限定。

附圖說明

圖1是本發(fā)明方法流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例1自動(dòng)監(jiān)測(cè)站分布圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例1模型數(shù)值計(jì)算網(wǎng)格劃分示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖說明和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步描述。以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

實(shí)施例1

本實(shí)施例以太湖為例，對(duì)本發(fā)明的方法作進(jìn)一步描述。

圖1所示為本發(fā)明方法的流程圖，本發(fā)明的面向湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘方法包括如下步驟：

(1)通過遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)三種途徑獲取與待監(jiān)測(cè)湖泊藍(lán)藻災(zāi)害相關(guān)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括氣象指標(biāo)、水文指標(biāo)、水質(zhì)指標(biāo)和視頻影像，獲取的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)中心；

其中，所述遙感監(jiān)測(cè)指通過衛(wèi)星遙感實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；

所述自動(dòng)監(jiān)測(cè)指由多個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接形成監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)待監(jiān)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；

所述人工巡測(cè)指通過人工方式進(jìn)行指標(biāo)檢測(cè)；

位于中國(guó)長(zhǎng)江三角洲的太湖，是中國(guó)第三大淡水湖，目前正面臨嚴(yán)重的富營(yíng)養(yǎng)化和藍(lán)藻水華威脅。2007年發(fā)生在無(wú)錫的水危機(jī)事件，對(duì)以太湖為水源地的人民群眾生產(chǎn)和生活造成巨大損失。依據(jù)步驟(1)所述方法，對(duì)所有與藍(lán)藻水華災(zāi)害密切相關(guān)的指標(biāo)開展現(xiàn)場(chǎng)和實(shí)驗(yàn)室對(duì)比測(cè)試，并充分調(diào)研相關(guān)傳感器技術(shù)發(fā)展情況，給出各指標(biāo)實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)的可行性和精度，如表1所示，為最大程度的減少人力并提高精度，采用如下的測(cè)量指標(biāo)分配構(gòu)建太湖藍(lán)藻水華災(zāi)害監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系：遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括：有效波高、水溫、濁度、透明度、葉綠素a、水華面積、水華強(qiáng)度；自動(dòng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括：風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、溫度、濕度、太陽(yáng)輻射和降雨量，三維流速剖面、水深、有效波高和周期，水溫、溶解氧、濁度、電導(dǎo)率、氧化還原電位、藻藍(lán)素、葉綠素，視頻影像；人工巡測(cè)指標(biāo)包括：各類氮磷濃度、葉綠素a、浮游植物、有毒有害物、藻毒素和底棲動(dòng)物。

表1面向太湖藍(lán)藻水華災(zāi)害的監(jiān)測(cè)指標(biāo)監(jiān)測(cè)可行性和精度調(diào)查

(2)數(shù)據(jù)中心在收到原始數(shù)據(jù)后，接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，并通過自主編制的數(shù)據(jù)預(yù)處理程序，對(duì)數(shù)據(jù)缺測(cè)和異常值等情況開展檢查，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括如下步驟：

根據(jù)設(shè)定的數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，如果數(shù)據(jù)有中斷，則通過時(shí)間插值方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理；所述時(shí)間插值方法采用線性插值、樣條函數(shù)插值或分段插值；本實(shí)施例中采用

對(duì)遙感線性插值，算法具體如下：

對(duì)于數(shù)據(jù)集中a1和a2兩個(gè)數(shù)據(jù)，依據(jù)時(shí)間順序，中間缺少b1，b2，……，bn數(shù)據(jù)，那么：

其中i＝[1，n]。

對(duì)于涉及的衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)，在有云層遮蓋的情況下，某些區(qū)域不能得到有效的反演結(jié)果，此時(shí)使用空間插值來填補(bǔ)云層覆蓋區(qū)域的數(shù)據(jù)缺失，空間插值方法可采用鄰近點(diǎn)法、克里格法或反距離加權(quán)法；本實(shí)施例中使用反距離加權(quán)法實(shí)現(xiàn)空間插值。假設(shè)空間點(diǎn)坐標(biāo)(x0，y0)處指標(biāo)值缺測(cè)c(x0，y0)，設(shè)定一個(gè)搜索半徑，使得在此半徑范圍內(nèi)至少包含3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；然后使用這些已知數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)求取未知點(diǎn)的指標(biāo)值：

式中，c(x1，y1)，c(x2，y2)，…，c(xn，yn)分別表示括號(hào)內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)處實(shí)測(cè)指標(biāo)值；d1，d2，…，dn分別表示括號(hào)內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)到空間點(diǎn)坐標(biāo)(x0，y0)對(duì)應(yīng)的直線距離，n≥3。

異常值判定和處理的依據(jù)為趨勢(shì)檢驗(yàn)、專家經(jīng)驗(yàn)或數(shù)值比對(duì)，對(duì)于判定的異常數(shù)據(jù)，采用異常數(shù)據(jù)的前一個(gè)數(shù)據(jù)代替該異常數(shù)據(jù)；本實(shí)施例中使用5倍方差法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常判定和處理，將第m個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)am及其前后5個(gè)數(shù)據(jù)求平均值和方差：

以為判斷區(qū)間，滿足的數(shù)據(jù)則為常規(guī)數(shù)據(jù)，否則以第m-1個(gè)數(shù)據(jù)代替am。

數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后，連同數(shù)據(jù)中心接收的原始數(shù)據(jù)一同傳輸至數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；

本實(shí)施例的數(shù)據(jù)庫(kù)采用甲骨文公司的oracle數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，不同來源的數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此在oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中采取不同的存儲(chǔ)策略：

對(duì)于單點(diǎn)時(shí)間連續(xù)的數(shù)據(jù)，以單個(gè)數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)單個(gè)監(jiān)測(cè)站的所有數(shù)據(jù)；

對(duì)于二維數(shù)據(jù)直接存放在數(shù)據(jù)表中；

對(duì)于三維數(shù)值模型生成的數(shù)據(jù)，以時(shí)間為節(jié)點(diǎn)，存放在數(shù)據(jù)表中；

對(duì)于圖像或視頻數(shù)據(jù)，將圖像或視頻存儲(chǔ)在陣列機(jī)中，在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立數(shù)據(jù)表記錄圖像或視頻的路徑，字段包括編號(hào)、時(shí)間和圖像/視頻路徑，以索引的方式訪問圖像或視頻。

具體的，例如：對(duì)于通過自動(dòng)監(jiān)測(cè)和人工巡測(cè)等這類單點(diǎn)時(shí)間連續(xù)的數(shù)據(jù)，以單個(gè)數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)單個(gè)站的所有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)表名稱為監(jiān)測(cè)站名稱；數(shù)據(jù)表字段為指標(biāo)名稱；數(shù)據(jù)記錄為以時(shí)間順序存儲(chǔ)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)值。例如，如圖2所示的自動(dòng)監(jiān)測(cè)站emb16水溫、葉綠素a和水深等數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)過程為：1)先建立一個(gè)以emb16命名的數(shù)據(jù)表；2)表的字段名稱為：編號(hào)，時(shí)間，水溫，葉綠素a和水深等；3)表的第一行則存儲(chǔ)emb16記錄到的第一條數(shù)據(jù)。

對(duì)面狀的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采取兩種存儲(chǔ)策略：衛(wèi)星圖片僅在數(shù)據(jù)表中存放影像存放的路徑；由衛(wèi)星圖片反演得到的二維數(shù)據(jù)則直接存放在數(shù)據(jù)表中。衛(wèi)星圖片存儲(chǔ)在陣列機(jī)中以“衛(wèi)星圖片”命名的文件夾中，在數(shù)據(jù)庫(kù)中，建立數(shù)據(jù)表，并將其命名為“衛(wèi)星圖片路徑”；字段包括：編號(hào)，時(shí)間，圖片路徑，備注；數(shù)據(jù)表中每條記錄對(duì)應(yīng)某個(gè)時(shí)間采集的衛(wèi)星圖片。衛(wèi)星反演之后，通常每個(gè)像元將對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)。例如：一張南北跨度250*m米的，東西跨度250*n米，分辨率為250m的衛(wèi)星圖片，對(duì)其水溫指標(biāo)反演之后將生成一個(gè)具有m行n列的數(shù)組。那么該數(shù)組存儲(chǔ)方式為：建立數(shù)據(jù)表，并將其命名為“反演水溫”；字段包括：編號(hào)，水層，時(shí)間，水溫1，水溫2，…….，水溫n；表的第一行存儲(chǔ)數(shù)組的第一行的第1，2，……，n列數(shù)據(jù)，表的第二行存儲(chǔ)數(shù)組的第二行的第1，2，……，n列數(shù)據(jù)，以此類推，直到完成整個(gè)二維數(shù)組的存儲(chǔ)；在完成由第一個(gè)時(shí)刻點(diǎn)衛(wèi)星圖片反演的水溫?cái)?shù)據(jù)后，緊接著存儲(chǔ)第二個(gè)時(shí)刻點(diǎn)的衛(wèi)星反演數(shù)值，以此類推，其中水層和時(shí)間可以標(biāo)記不同時(shí)刻點(diǎn)的衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)。

三維數(shù)值模型生成的數(shù)據(jù)，此將是一個(gè)三維數(shù)組。例如將研究湖泊水平方向劃分為m行和n列，水深方向劃分為k層，則對(duì)于模擬得到的水溫，則是temp(m,n,k)。與“反演水溫”數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類似，對(duì)于三維數(shù)組的存儲(chǔ)為在一個(gè)時(shí)刻點(diǎn)實(shí)現(xiàn)k個(gè)二維數(shù)組的存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)表命名為“模擬水溫”；字段包括：編號(hào)，水層，時(shí)間，模擬水溫1，模擬水溫2，…….，模擬水溫n；每一個(gè)水層的存儲(chǔ)方式與反演水溫一致；在完成第一水層二維數(shù)組存儲(chǔ)后，緊接著存儲(chǔ)第二水層的二維數(shù)值，以此類推，直到完成k層二維數(shù)值存儲(chǔ)。完成第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)三維數(shù)組存儲(chǔ)后，再進(jìn)行第二個(gè)時(shí)間點(diǎn)三維數(shù)值的存儲(chǔ)，以此類推，其中水層和時(shí)間可以標(biāo)記同水層和不同時(shí)刻點(diǎn)的模型模擬數(shù)據(jù)。

(3)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)源構(gòu)建待監(jiān)測(cè)湖泊的三維數(shù)值模型，具體為：

構(gòu)建待監(jiān)測(cè)湖泊的水動(dòng)力模型；

在待監(jiān)測(cè)湖泊的水動(dòng)力模型上疊加物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型，兩種模型的方程耦合計(jì)算；其中，所述物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型計(jì)算的標(biāo)量包括光照、懸移質(zhì)、藻類生長(zhǎng)、營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)和溶解氧；

采用有限差分求解模型，獲取數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)；

本實(shí)施例中采用自主構(gòu)建的模型，描述湖水運(yùn)動(dòng)的方程組如下：

式中：u，v，w分別為x，y，σ三個(gè)方向上流速；h和t為水深和時(shí)間；g和ξ為重力加速度(9.8m/s)和水位(m)；f為科里奧利力(＝2ωsin(φ)(u,v))，p為壓力，bx，by和bt分別為x向動(dòng)量，y向動(dòng)量和溫度方程的由坐標(biāo)轉(zhuǎn)換而引入的小項(xiàng)；t為溫度；kh，kv為熱量在水平及垂直方向上的擴(kuò)散系數(shù)；sh為外部進(jìn)入系統(tǒng)的熱量；cp為水體的熱容量；ρ為水體密度，ρ0為水體參考密度；ah為水平渦粘性系數(shù)，太湖取5m²/s；av為垂向渦粘系數(shù)，采用下式定義：

式中：v0、m0、m1值分別為5.0×10^-6m²/s，0.1和-1；l為普朗特長(zhǎng)度；ri為richardson數(shù)，反映的是流體穩(wěn)定性狀況，其表達(dá)式為：

在水氣界面(σ＝1)的風(fēng)能輸入和水土界面(σ＝0)的摩阻力可分別表達(dá)為：

式中：ρa(bǔ)和ρs分別表示空氣和表層水體密度(＝1000kg/m和1.3kg/m)；cwd為風(fēng)拖拽系數(shù)，此處取為0.001；ws為水表以上10m高度處風(fēng)速(m/s)；csd為湖底摩擦系數(shù)，取0.003。

采用分裂算子技術(shù)求解水動(dòng)力方程(5)、(6)和(7)，生成內(nèi)外兩種模態(tài)；然后利用有限差分離散內(nèi)外兩種模態(tài)，其中水平和時(shí)間差分格式為顯式，垂直差分格式為隱式，并采用低通濾波器對(duì)水面位移在時(shí)間方向上進(jìn)行了平滑處理；最后采用追趕法求解超大型稀疏矩陣。在本實(shí)施例中，計(jì)算網(wǎng)格設(shè)置為：在水平方向上采用邊長(zhǎng)為1000m的矩形網(wǎng)格將計(jì)算域分成69×69個(gè)網(wǎng)格；垂直方向上分為5層。時(shí)間步長(zhǎng)取30s。

在上述水動(dòng)力模型基礎(chǔ)上，再疊加光照、懸移質(zhì)、藻類生長(zhǎng)、營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)和溶解氧等標(biāo)量物質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模型:

γpar(i，j，k)＝γ0,par+γ1,parchla(i,j,k)+γ2,parsed(i,j,k)(15)

式中：γpar(i,j,k)、γ0,par分別表示總衰減系數(shù)和純水衰減系數(shù)；γ1,par、γ2,par分別表示藻類比衰減系數(shù)和非藻類顆粒物比衰減系數(shù)；chla(i,j,k)以葉綠素a濃度表示的浮游植物生物量；sed(i,j,k)非藻類顆粒物濃度。u，v，w為新時(shí)間步的三維流速；s為懸移質(zhì)濃度；ws懸浮物沉降速率；j0水土界面通量項(xiàng)，包括侵蝕通量和沉降通量；ci表示第i種物質(zhì)濃度；ski表示生化過程項(xiàng)，i＝1，2，3，4，5分別表示葉綠素a、浮游動(dòng)物(zoop)、可利用磷(dtp)、可利用氮(dtn)、溶解氧(do)及五日生化需氧量(bod)。

基于水動(dòng)力模型計(jì)算結(jié)果，利用有限差分法在矩形網(wǎng)格中離散上述方程：空間上離散采用迎風(fēng)格式；水平和時(shí)間差分格式為顯式，垂直差分格式為隱式；追趕法求解超大型稀疏矩陣。此外，方程(17)涉及的生化項(xiàng)采用下列方法計(jì)算。

藻類生化項(xiàng)：

式中：μ為總生長(zhǎng)率；km為非牧食死亡率；ks為上浮率；zp為浮游動(dòng)物濾食率；chlai,j,k表示i，j，k網(wǎng)格的浮游植物生物量(此處以葉綠素a的濃度表示)；此處的τa、τf、τp及下文的τzp，τkb，τs，τd，τso均為溫度影響因子，表達(dá)式分別為θa^t-20，θp^t-20，θzp^t-20，θkb^t-20，θs^t-20，θd^t-20及θso^t-20，其中θa，θp，θzp，θkb，θs，θd和θso為溫度乘子。

浮游動(dòng)物生化項(xiàng)：

式中：μzp浮游動(dòng)物生長(zhǎng)率；kchla浮游動(dòng)物牧食半飽和參數(shù)；bfish和fish分別魚濾水率和魚生物量；zoop表示浮游動(dòng)物生物量；

dtp和dtn生化項(xiàng)：

式中：fmrp、fmrn、fmdp和fmdn分別為藻類代謝物磷轉(zhuǎn)化率、代謝物氮轉(zhuǎn)化率、死亡殘骸磷轉(zhuǎn)化率和死亡殘骸氮轉(zhuǎn)化率；kd和km分別為藻類代謝率和死亡率；rpj和rnj分別沉積物磷和氮靜態(tài)釋放率；rpd和rnd分別為沉積物磷和氮?jiǎng)討B(tài)釋放率；sedf為水土界面懸浮物通量；zdp和zdn分別表示藻類對(duì)磷和氮吸收率；kps和kns為dtp和dtn的沉降率。

do和bod生化項(xiàng)：

sk6＝(znp·zhd+τr·zhr)chla-τkb·kb·bod(23)

式中：kod為大氣復(fù)氧率；dosat為飽和do；hs為特征波高；pp藻類光合產(chǎn)氧；zhy為藻類呼吸耗氧；ro為沉積物耗氧率；zhd和zhr為藻類死亡和代謝物bod產(chǎn)生率；kb為bod降解速率。

三維數(shù)值模型從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取某時(shí)刻點(diǎn)的初始化數(shù)據(jù)和邊界條件數(shù)據(jù)，并依據(jù)上個(gè)模擬期內(nèi)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用montecarlo法對(duì)模型參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化；在完成所需數(shù)據(jù)輸入后，模型自動(dòng)激活開展本輪模擬運(yùn)算，并將本輪計(jì)算結(jié)果回傳給數(shù)據(jù)庫(kù)；在結(jié)束上述過程后，模型轉(zhuǎn)入休眠狀態(tài)，等待下輪模擬運(yùn)算。

本實(shí)施例匯總，面向太湖藍(lán)藻水華的三維數(shù)值模型計(jì)算采用矩形網(wǎng)格。根據(jù)對(duì)太湖藍(lán)藻水華易發(fā)水域地形的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定，水平面上將全湖劃分為包括陸地和水域的4900個(gè)計(jì)算網(wǎng)格，如圖3所示?；诖司W(wǎng)格圖，模型在預(yù)報(bào)日12：00從oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取湖泊風(fēng)浪、湖流、水溫、光照、葉綠素a、營(yíng)養(yǎng)鹽、溶解氧和有機(jī)物的實(shí)測(cè)值，并運(yùn)用反距離權(quán)重插值法將這些數(shù)據(jù)插值到4900個(gè)計(jì)算網(wǎng)格中(陸地網(wǎng)格內(nèi)值設(shè)為―9999)，以此作為本輪預(yù)報(bào)的初始化濃度場(chǎng)。同時(shí)，依據(jù)上一輪預(yù)報(bào)期內(nèi)(3d)實(shí)測(cè)的水環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)本輪預(yù)報(bào)的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，采用montecarlo法實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)組合的優(yōu)選。在完成初始化和參數(shù)優(yōu)化后，還需要獲取本輪預(yù)報(bào)期3d的天氣狀況。模型所需的未來3d的風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、輻射、降水、氣壓和相對(duì)濕度由天氣觀測(cè)與預(yù)報(bào)模型(wrf)計(jì)算。最后，模型自動(dòng)激活對(duì)未來3d的湖泊風(fēng)浪、湖流、水溫、光照、葉綠素a、營(yíng)養(yǎng)鹽、溶解氧和有機(jī)物變化開展模擬預(yù)測(cè)，并將生成的三維數(shù)組傳回oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。

(4)根據(jù)數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)，進(jìn)行待監(jiān)測(cè)湖泊藍(lán)藻災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；

藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估算法作用是對(duì)將源自數(shù)據(jù)庫(kù)的抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易為公眾理解的文字或圖像。本實(shí)施例中，采用專家評(píng)估體系的太湖藍(lán)藻水華風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，利用intel公司的visualfortran和微軟公司的visualstudio，研發(fā)評(píng)估算法程序，該程序能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取三維數(shù)值模型模擬數(shù)據(jù)，并對(duì)未來3d藍(lán)藻水華風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估。評(píng)估結(jié)果在網(wǎng)站上發(fā)布。

基于專家評(píng)估體系的太湖藍(lán)藻水華風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法是依據(jù)三維數(shù)值模型模擬的未來3d的湖泊風(fēng)浪、湖流、水溫、光照、葉綠素a、營(yíng)養(yǎng)鹽、溶解氧和有機(jī)物變化空間分布，引入專家打分，判定太湖不同時(shí)間，不同地點(diǎn)出現(xiàn)藍(lán)藻水華災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并以不同的顏色表征風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。具體實(shí)現(xiàn)方式如下：

(1)對(duì)太湖進(jìn)行水域功能劃分?；谧匀粭l件相似性、湖泊污染現(xiàn)狀相似性、使用目標(biāo)的相似性、行政管理完整性的劃分原則，以自然條件指標(biāo)(水深、湖流特性、生物)、水質(zhì)污染指標(biāo)(tp、tn、codmn、有機(jī)污染)、使用目標(biāo)指標(biāo)(飲用、漁業(yè)、游覽、自然保護(hù)區(qū))和行政區(qū)劃為指標(biāo)體系，對(duì)水域進(jìn)行功能劃分。

(2)建立了藍(lán)藻災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和分級(jí)體系，基于科學(xué)性、代表性、可定量、可達(dá)性原則，將藍(lán)藻災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)按照重要性分為三個(gè)層次：關(guān)鍵性指標(biāo)、重要指標(biāo)和一般指標(biāo)。

(3)據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)不同水體單元和水環(huán)境指標(biāo)賦不同權(quán)重，然后依據(jù)下式計(jì)算藍(lán)藻災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分值：

式中：yi為指標(biāo)i的打分結(jié)果；wi為指標(biāo)i的權(quán)重，ci為水體單元權(quán)重，g為綜合評(píng)分。依據(jù)此計(jì)算結(jié)果和專家經(jīng)驗(yàn)，以不同顏色表示各個(gè)功能水域藍(lán)藻災(zāi)害的不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，包括：極重、重災(zāi)、中災(zāi)、輕災(zāi)和無(wú)災(zāi)等。評(píng)估算法的具體實(shí)現(xiàn)方式可參照劉聚濤等人的文獻(xiàn)(太湖藍(lán)藻水華災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)評(píng)估方法研究，中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2011，31(3)：498-503)，本發(fā)明中不再贅述。

(5)在公共平臺(tái)上展示湖泊藍(lán)藻災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警信息。

在公共平臺(tái)上展示湖泊藍(lán)藻災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警信息，所述的公共平臺(tái)可選用基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件平臺(tái)，利用相關(guān)網(wǎng)站進(jìn)行信息發(fā)布，藍(lán)藻災(zāi)害信息發(fā)布網(wǎng)站是基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件平臺(tái)，是管理立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的對(duì)話窗口，通過網(wǎng)站形式實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)之間的信息交互。本實(shí)施例構(gòu)建的藍(lán)藻災(zāi)害信息發(fā)布網(wǎng)站是基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件平臺(tái)，是管理立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的對(duì)話窗口，通過網(wǎng)站形式實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)之間的信息交互，主要功能有：首頁(yè)、遙測(cè)數(shù)據(jù)、巡測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)預(yù)警、用戶中心等功能。

立體監(jiān)控展示在遙測(cè)數(shù)據(jù)、巡測(cè)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)三個(gè)網(wǎng)頁(yè)中實(shí)現(xiàn)，各自的頁(yè)面功能相似。立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)頁(yè)通過與數(shù)據(jù)庫(kù)相交互，向公眾展示太湖立體監(jiān)控系統(tǒng)采集的湖泊實(shí)時(shí)環(huán)境信息，主要加載控件和引用對(duì)象包括：數(shù)據(jù)庫(kù)引擎、按鈕、圖表、復(fù)選框、下拉組合框、文本框、時(shí)間和webgis等。首先，該網(wǎng)頁(yè)可以在電子地圖上展示單個(gè)站點(diǎn)的實(shí)時(shí)氣象、水文和水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，也可以通過電子地圖二次開發(fā)網(wǎng)格化展示面狀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。其次，該網(wǎng)頁(yè)還可以給不同權(quán)限用戶提供歷史數(shù)據(jù)檢索、下載和簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)。數(shù)據(jù)檢索和下載是用戶提供站點(diǎn)、指標(biāo)和時(shí)間等信息，網(wǎng)站自動(dòng)生成sql語(yǔ)句向數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送命令，數(shù)據(jù)庫(kù)收到命令而返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)集，通過圖和表的形式向用戶展示，也可以生成指定格式的文件供高級(jí)用戶批量下載。簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，網(wǎng)站提供了不超過1年的時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析，包括最大值、最小值、平均值、計(jì)數(shù)和求和等簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)功能。

預(yù)測(cè)預(yù)警網(wǎng)頁(yè)通過與數(shù)據(jù)庫(kù)相交互，向公眾展示太湖藍(lán)藻災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警信息，主要加載控件和引用對(duì)象包括：數(shù)據(jù)庫(kù)引擎、時(shí)間、按鈕、iweboffice、文本框、下拉列表框、復(fù)選框、frame、webgis和flash等。該網(wǎng)頁(yè)具有：1)將以網(wǎng)頁(yè)表的形式展示三維數(shù)值模型涉及的計(jì)算網(wǎng)格、時(shí)間步長(zhǎng)、預(yù)報(bào)期、初始值和邊界條件等信息，也列出所有模型參數(shù)名稱、功能、取值范圍和當(dāng)前值等信息。同時(shí)，用戶可以通過內(nèi)置iweboffice插件對(duì)上述模型設(shè)置進(jìn)行修改；2)繪制等值線圖，該網(wǎng)頁(yè)可以調(diào)取模型模擬數(shù)據(jù)，通過webgis繪制等值線圖，同時(shí)在flash控件以時(shí)間順序播放這些等值線圖，形成未來3d太湖模擬環(huán)境指標(biāo)的時(shí)空變化動(dòng)畫；3)該網(wǎng)頁(yè)能夠按照預(yù)先指定的格式自動(dòng)制作太湖水污染及藍(lán)藻監(jiān)測(cè)預(yù)警半周報(bào)。除在網(wǎng)頁(yè)展示外，該半周報(bào)還可以通過超鏈接下載，也可以自動(dòng)在指定時(shí)間向指定的電子郵箱地址發(fā)送。

用戶中心網(wǎng)頁(yè)主要實(shí)現(xiàn)對(duì)不同級(jí)別用戶管理和用戶自主發(fā)布新聞等功能，主要加載控件和引用對(duì)象包括：數(shù)據(jù)庫(kù)引擎、按鈕、flash、圖片和表等。首先該網(wǎng)頁(yè)能夠?yàn)樗杏脩粼O(shè)置不同的權(quán)限，包括系統(tǒng)管理員、高級(jí)用戶、中級(jí)用戶和初級(jí)用戶。系統(tǒng)管理員擁有對(duì)網(wǎng)站的所有權(quán)限，可以制定所有規(guī)則。高級(jí)用戶可以瀏覽網(wǎng)站所有頁(yè)面、訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，批量下載監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，自主發(fā)布新聞和操控三維數(shù)值模型。中級(jí)用戶可以瀏覽網(wǎng)站所有頁(yè)面、訪問數(shù)據(jù)庫(kù)和批量下載監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。初級(jí)用戶就是一般訪客，僅可以瀏覽網(wǎng)站向所有普通公眾展示的藍(lán)藻災(zāi)害信息。

實(shí)施例2

本實(shí)施例以太湖為例，對(duì)本發(fā)明的系統(tǒng)作進(jìn)一步描述。

本發(fā)明所述面向湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的立體監(jiān)控及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，所述監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)用于采集待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；包括利用遙感進(jìn)行監(jiān)測(cè)的遙感監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、利用自動(dòng)監(jiān)測(cè)站進(jìn)行監(jiān)測(cè)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和人工采集待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的人工巡測(cè)子系統(tǒng)；

所述遙感監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)包括衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收天線、計(jì)算機(jī)和供電系統(tǒng)，所述供電系統(tǒng)用于為耗電裝置供電，衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收天線接收衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并向計(jì)算機(jī)傳輸，通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙感反演處理后，將處理后的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述自動(dòng)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)為多個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接形成的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，單個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站由水面支撐系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、安全警示系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成；所述水面支撐系統(tǒng)為自動(dòng)監(jiān)測(cè)站硬件裝置的承重結(jié)構(gòu)；所述供電系統(tǒng)用于為自動(dòng)監(jiān)測(cè)站的耗電裝置供電；所述安全警示系統(tǒng)用于安全警示，防止自動(dòng)監(jiān)測(cè)站遭受意外破壞；所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于采集包括從氣象儀器、水文儀器、水質(zhì)儀器和視頻儀器中獲取的待監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并將采集的數(shù)據(jù)通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述人工巡測(cè)子系統(tǒng)為人工采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；

所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)用于接收和處理監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)；包括服務(wù)器、陣列機(jī)、計(jì)算機(jī)、計(jì)算工作站、硬件防火墻、路由器、網(wǎng)線和供電設(shè)備；服務(wù)器采用雙機(jī)熱備模式，兩臺(tái)服務(wù)器和用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的陣列機(jī)通過三叉電纜實(shí)現(xiàn)心跳連接，所有計(jì)算機(jī)、服務(wù)器和計(jì)算工作站均通過網(wǎng)線與硬件防火墻相連，硬件防火墻通過連接路由器與外網(wǎng)連通；

數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)后，對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)處理，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、三維數(shù)值模擬和藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估，獲取湖泊藍(lán)藻災(zāi)害的預(yù)測(cè)指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并通過公共平臺(tái)發(fā)布。所述數(shù)據(jù)預(yù)處理、三維數(shù)值模擬和藍(lán)藻災(zāi)害評(píng)估算法均可參照實(shí)施例1選用的算法。

如圖2所示，本實(shí)施例中的自動(dòng)監(jiān)測(cè)站是指18個(gè)分布于太湖藍(lán)藻水華重點(diǎn)發(fā)生區(qū)域的自動(dòng)監(jiān)測(cè)站組成的監(jiān)測(cè)網(wǎng)，可以30min的時(shí)間分辨率連續(xù)實(shí)時(shí)記錄這18個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站所在水域水環(huán)境信息。

所述供電設(shè)備采用ups系統(tǒng)不間斷電源供電，所述的兩臺(tái)服務(wù)器居于硬件防火墻和路由器下的局域網(wǎng)中，居于同一局域網(wǎng)中的還有用于遙感數(shù)據(jù)接收和處理的計(jì)算機(jī)，以及用于三維數(shù)值模型運(yùn)行的計(jì)算工作站，計(jì)算工作站與兩臺(tái)服務(wù)器處于同一局域網(wǎng)中，可以滿足三維數(shù)值模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)快速讀取，并可將計(jì)算結(jié)果回傳到oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中，所有設(shè)備均通過電纜與ups系統(tǒng)相連接，ups系統(tǒng)則與民用交流電相連接，ups系統(tǒng)為數(shù)據(jù)中心提供穩(wěn)定的電源供應(yīng)。

通過編寫遙感數(shù)據(jù)接收程序?qū)⑼幱谝粋€(gè)局域網(wǎng)內(nèi)的計(jì)算機(jī)上的衛(wèi)星數(shù)據(jù)向服務(wù)器傳送，并按照規(guī)定的文件命名模式存儲(chǔ)陣列機(jī)中。自動(dòng)監(jiān)測(cè)站的通信模塊中包括grps模塊和cr1000數(shù)據(jù)采集器。只要在服務(wù)器端安裝與cr1000相匹配的lognet軟件就可以實(shí)現(xiàn)將自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端，并按照規(guī)定的文件命名模式存儲(chǔ)陣列機(jī)中。