电子信息技术

本发明公开了一种水质状态融合感知与预测溯源方法，涉及水质监测技术领域，该方法包括以下步骤：S1、获取待监测水体的水质监测数据，并结合从实时水体视频中提取的视觉信息，作为待监测水体的多源数据；S2、基于动态加权融合模型，将多源数据整合为融合数据；S3、将融合数据输入至水质模型，预测未来时刻的水质变化趋势；S4、识别水体监测过程中存在的异常行为；S5、整合待监测水体内所有监测点的多源数据及污染物信息。本发明通过利用多种水质监测传感器和视频监控设备，确保了监测数据的多元化和综合性；并且通过采用集成卡尔曼滤波与水质模型数据融合技术，对多源数据进行高效融合处理，能够达到有效处理和分析大量实时数据的目的。

环境监测与污染预警：该方法可实时融合多源水质数据（如pH值、溶解氧、重金属含量等），通过智能算法快速识别异常指标并预测污染趋势，帮助环保部门提前发布预警，减少生态破坏。例如，在湖泊蓝藻暴发前数天发出警报，为干预争取时间。

智慧水务管理：结合物联网与预测模型，城市供水系统可动态优化水质处理流程，降低能耗与成本。例如，根据预测结果调整净水剂投加量，或定位管网中的二次污染风险点，提升饮用水安全水平。

工业排放溯源与责任认定：通过污染物的时空传播模拟与特征匹配，可精准追溯违规排放源头。如在流域内锁定某工厂的隐蔽排污行为，为环境执法提供数据证据，解决传统手段追溯难的问题。

（1）通过利用多种水质监测传感器和视频监控设备，能够实时采集大量水体监测数据及水体视觉信息等多维度的水质信息，确保了监测数据的多元化和综合性；并且通过采用集成卡尔曼滤波与水质模型数据融合技术，对多源数据进行高效融合处理，够有效处理和分析大量的实时数据。

（2）通过引入自编码器用于识别水质监测过程中传感器的异常行为及水质异常信息，提高了系统对异常事件的敏感度和响应速度；同时，利用溯源技术结合地理信息系统技术，能够迅速准确地分析水质异常的地理信息和潜在的污染物质，追踪到污染源头。

（3）通过结合水质模拟结果和历史水质数据，采用变分数据同化方法优化水质模型参数和状态变量，能够准确预测未来短期内水质的变化趋势。