河流污染溯源方法及装置与流程

1.本公开涉及河流水质监测及管理领域，尤其涉及一种河流污染溯源方法及装置。


背景技术：

2.河流污染是一种常见的水污染形式，破坏性较大。降低河流污染最有效的方式是减少污染源，因此河流污染溯源方法的准确性、实时性变得尤为重要。目前的污染溯源算法较为单一，未考虑同一时间出现多个污染源的情况，也未考虑多种污染因素的影响，没能对污染企业进行实时告警。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种河流污染溯源的方法、装置、设备以及存储介质。
4.根据本公开的第一方面，提供了一种河流污染溯源方法。该方法包括：
5.调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据；
6.判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；
7.若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；
8.判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；
9.对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。
10.在第一方面的一些可实现方式中，时空数据库的生成方式包括：
11.通过北斗网格码对河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据进行打码，然后存储到时空数据库中；其中，
12.河流水质监测点数据包括河流水质监测点的位置和检测数据。
13.在第一方面的一些可实现方式中，获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据包括：
14.根据用户自定义的污染范围大小和上游河流计算算法，得到所述监测点上游河流的北斗网格范围，并根据该范围和时空数据库中的污染企业数据，得到所述上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；其中，
15.根据用户自定义的污染范围大小，包括但不限于：
16.监测点异常数据的数值与用户自定义的污染范围成反比。
17.在第一方面的一些可实现方式中，对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，包括：
18.根据污染权重计算算法，将每个污染企业和其对应的多个监测点进行关联；
19.遍历每个污染企业，并累加与其对应的关联监测点的各项指标权重的计算结果，
将该结果作为每个污染企业的污染指数；
20.再根据所述污染指数对每个污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序，其中，所述污染指数越大，排序越靠前；
21.对同一时间存在的各个污染企业的排序结果进行展示。
22.在第一方面的一些可实现方式中，该方法还包括：
23.对于同一监测点上游河流的污染企业数据改变的情况，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存；具体地，
24.用户自定义的污染范围大小有变动时，所考虑的污染范围内的同一监测点上游河流的污染企业数据也会随之改变，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存，以便在下次使用时直接调用；其中，
25.污染企业数据包括但不限于污染企业的名称、个数、位置。
26.根据本公开的第二方面，提供了一种河流污染溯源装置。该装置包括：
27.调用模块，用于调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据；
28.判断模块，用于判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取所述监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；
29.若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；
30.判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；
31.排序模块，用于对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。
32.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
33.根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
34.根据本公开的第五方面，本公开实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如以上所述的方法。
35.在本公开中，通过获取需要检测的河流水质监测点数据，判断所述监测点数据是否异常，若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；根据污染企业的个数，判断所述监测点的污染源头，若污染企业为一个，则将污染企业作为所述监测点的污染源头，若污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据，并判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，从而可以准确定位污染企业，并对监测点异常数据和污染企业进行实时告警和记录。
36.应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
37.结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
38.图1示出了本公开实施例提供的一种河流污染溯源方法的流程图；
39.图2示出了本公开实施例提供的一种河流污染溯源装置的结构图；
40.图3示出了能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的结构图。
具体实施方式
41.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。
42.另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
43.针对背景技术中出现的问题，本公开实施例提供了一种河流污染溯源方法及装置。具体地，通过获取需要检测的河流水质监测点数据，判断所述监测点数据是否异常，若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；根据污染企业的个数，判断所述监测点的污染源头，若污染企业为一个，则将污染企业作为所述监测点的污染源头，若污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据，并判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，从而可以准确定位污染企业，并对监测点异常数据和污染企业进行实时告警和记录。
44.下面结合附图，通过具体的实施例对本公开实施例提供的河流污染溯源方法及装置进行详细地说明。
45.图1示出了本公开实施例提供的一种河流污染溯源方法的流程图，方法100包括以下步骤：
46.s110，调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据。
47.在一些实施例中，时空数据库包括河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据；具体地，
48.通过北斗网格码对河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据进行打码，然后存储到时空数据库中；具体地，
49.北斗网格码将地球分解成大小不一的网格，每个网格被赋予全球唯一的标识编码，通过北斗网格码对河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据进行轻量化、离散化、网格化、融合及打码，将网格化后的上述数据按照北斗网格码的编码规则进行编码，再存储到时空数据库中；打码后的网格相对于传统引擎存储空间可节省60％，空间关系运算性能提高30％。
50.在一些实施例中，河流水质监测点数据包括河流水质监测点的位置和检测数据。
51.s120，判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据。
52.在一些实施例中，获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据，包括：
53.根据用户自定义的污染范围大小和上游河流计算算法，得到所述监测点上游河流的北斗网格范围，并根据该范围和时空数据库中的污染企业数据，得到所述上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据。
54.在一些实施例中，根据用户自定义的污染范围大小，包括但不限于：
55.监测点异常数据的数值与用户自定义的污染范围成反比；具体地，
56.若监测点数据异常情况较强，则用户自定义的污染范围较小；若监测点数据异常情况较弱，则用户自定义的污染范围较大；
57.进一步地，用户也可以根据自定义的其他规则获取污染范围。
58.在一些实施例中，上游河流计算算法通过监测点位置获取该监测点所在河流内的网格，再通过该网格到该监测点其他网格的距离进行判断，距离最小的网格即为该监测点上游河流的网格；其中，
59.该网格到该监测点其他网格的距离的计算方法采用的是gis距离计算，gis距离计算公式如下：
[0060][0061]
lat1是第一网格中心点的纬度，lat2是第二网格中心点的纬度，lon1是第一网格中心点的经度，lon2是第二网格中心点的经度，earth_reaius是地球半径。
[0062]
在一些实施例中，根据该范围和时空数据库中的污染企业数据，得到所述上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据，具体包括：
[0063]
调用所需检测的河流的时空数据库，获得该河流的污染企业数据，然后结合所述监测点上游河流的北斗网格范围，将污染企业范围缩小，获取所述监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据。
[0064]
在一些实施例中，对于同一监测点上游河流的污染企业数据改变的情况，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存；具体地，
[0065]
用户自定义的污染范围大小有变动时，所考虑的污染范围内的同一监测点上游河流的污染企业数据也会随之改变，例如，某一时刻，监测点数据异常情况较弱，用户自定义的污染范围较大，而下一时刻，该监测点数据异常情况增强，用户自定义的污染范围变小，从而导致所考虑的污染范围内的同一监测点上游河流的污染企业数据改变，因此将每个监测点根据污染范围大小对应的不同层级的污染企业的污染指数进行缓存，以便在下次使用时直接调用，可以节省溯源时间；其中，
[0066]
污染企业数据包括污染企业的名称、个数、位置等。
[0067]
s130，若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据。
[0068]
s140，判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点。
[0069]
在一些实施例中，同一时间所述监测点上游河流中其他监测点数据异常，例如，a号监测点、b号监测点、c号监测点、d号监测点数据均异常，于是重复以上步骤，分别获取每个污染企业及其对应的多个关联监测点数据，如a号监测点、b号监测点在用户自定义污染范围内存在的污染企业是m企业，于是获取m企业和其对应的a号监测点、b号监测点数据，c号监测点、d号监测点在用户自定义污染范围内存在的污染企业是n企业，于是获取n企业和其对应的c号监测点、d号监测点数据。
[0070]
s150，对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。
[0071]
在一些实施例中，对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，包括：
[0072]
根据污染权重计算算法，将每个污染企业和其对应的多个监测点进行关联；
[0073]
遍历每个污染企业，并累加与其对应的关联监测点的各项指标权重的计算结果，将该结果作为每个污染企业的污染指数；
[0074]
再根据所述污染指数对每个污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序，其中，所述污染指数越大，排序越靠前；
[0075]
对同一时间存在的各个污染企业的排序结果进行展示；其中，
[0076]
对于某一时刻多个监测点可能检测出多个污染企业的情况，结合多种污染因素，如工业废水、生活污水、农田排水等，采用污染权重计算算法，将每个污染企业和其对应的多个监测点进行关联，并遍历每个污染企业，计算每个污染企业的污染指数；具体地，
[0077]
污染权重计算算法的权重计算公式如下：
[0078]
α＝|v-s|*w
[0079]
α表示某项检测指标的权重计算结果，v表示当前该指标的检测值，s表示该指标的标准值，w表示该指标的权重值。
[0080]
在一些实施例中，对具有异常数据的监测点和其对应的污染企业进行实时告警并记录。
[0081]
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过采用该方法的具体实施例，对本公开所述方案进行进一步说明。
[0082]
以济南市内的河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据作为支撑数据，对徒骇河某一处的污染情况进行溯源，获取徒骇河该处的水质监测点数据，即第一水质监测点数据；
[0083]
通过第一水质监测点位置获取第一水质监测点在徒骇河内的网格，即第一网格，用同样的方法获取徒骇河中除第一水质监测点以外的其他位置在徒骇河内的网格，即第二网格、第三网格、第四网格等，利用gis距离计算方法，分别计算第一网格到第二网格、第三网格、第四网格等网格的距离，距离最小的网格即为第一水质监测点上游河流的网格，例如第一网格到第二网格的距离最小，则第二网格是第一水质监测点上游河流的网格，第二网
格覆盖的河流范围为第一水质监测点的上游河流；调用徒骇河的时空数据库，获得徒骇河的污染企业数据，然后结合第一水质监测点上游河流的北斗网格范围，将污染企业范围缩小，获取第一水质监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；
[0084]
徒骇河第一水质监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业有两个，分别是济南统一企业有限公司和仁护生医疗科技有限公司，为准确定位污染企业，获取同一时间徒骇河第一水质监测点上游河流中其他监测点数据；
[0085]
同一时间徒骇河第一水质监测点上游河流中其他监测点数据异常，例如，第二监测点、第三监测点、第四监测点、第五监测点数据均异常，于是重复以上步骤，分别获取上述两个污染企业及其对应的多个关联监测点数据，如第二监测点、第三监测点在用户自定义污染范围内存在的污染企业是济南统一企业有限公司，于是获取济南统一企业有限公司和其对应的第二监测点、第三监测点数据，第四监测点、第五监测点在用户自定义污染范围内存在的污染企业是仁护生医疗科技有限公司，于是获取仁护生医疗科技有限公司和其对应的第四监测点、第五监测点数据；
[0086]
徒骇河第一水质监测点在同一时间存在的污染企业有济南统一企业有限公司和仁护生医疗科技有限公司，利用上述方法计算这两个企业的污染指数，发现济南统一企业有限公司的污染指数更大，因此该公司是第一水质监测点的污染源；
[0087]
同时对具有异常数据的监测点和其对应的污染企业进行实时告警并记录；
[0088]
通过对徒骇河50个监测点的50个不同时间点进行试验，得到以下结论：所述方法正确求得污染企业的概率为99％，且错误求得污染企业均是由个别水质监测点数据出现偏差造成的。
[0089]
根据本公开的实施例，通过获取需要检测的河流水质监测点数据，判断所述监测点数据是否异常，若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；根据污染企业的个数，判断所述监测点的污染源头，若污染企业为一个，则将污染企业作为所述监测点的污染源头，若污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据，并判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，从而可以准确定位污染企业，并对监测点异常数据和污染企业进行实时告警和记录。
[0090]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。
[0091]
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本公开所述方案进行进一步说明。
[0092]
图2示出了本公开实施例提供的一种河流污染溯源装置的结构图。装置200包括：
[0093]
调用模块210，用于调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据。
[0094]
判断模块220，用于判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取所述监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；
[0095]
若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；
[0096]
判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点。
[0097]
排序模块230，用于对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。
[0098]
在一些实施例中，调用模块210具体用于：
[0099]
通过北斗网格码对河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据进行打码，然后存储到时空数据库中；其中，
[0100]
河流水质监测点数据包括河流水质监测点的位置和检测数据。
[0101]
在一些实施例中，判断模块220具体用于：
[0102]
根据用户自定义的污染范围大小和上游河流计算算法，得到所述监测点上游河流的北斗网格范围，并根据该范围和时空数据库中的污染企业数据，得到所述上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；其中，
[0103]
根据用户自定义的污染范围大小，包括但不限于：
[0104]
监测点异常数据的数值与用户自定义的污染范围成反比；
[0105]
进一步地，对于同一监测点上游河流的污染企业数据改变的情况，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存；具体地，
[0106]
用户自定义的污染范围大小有变动时，所考虑的污染范围内的同一监测点上游河流的污染企业数据也会随之改变，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存，以便在下次使用时直接调用；其中，
[0107]
污染企业数据包括污染企业的名称、个数、位置等。
[0108]
在一些实施例中，排序模块230具体用于：
[0109]
根据污染权重计算算法，将每个污染企业和其对应的多个监测点进行关联；
[0110]
遍历每个污染企业，并累加与其对应的关联监测点的各项指标权重的计算结果，将该结果作为每个污染企业的污染指数；
[0111]
再根据所述污染指数对每个污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序，其中，所述污染指数越大，排序越靠前；
[0112]
对同一时间存在的各个污染企业的排序结果进行展示。
[0113]
可以理解的是，图2所示检测装置200中的各个模块/单元具有实现本公开实施例提供的检测方法100中的各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为了简洁，在此不再赘述。
[0114]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0115]
图3示出了一种能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的结构图。电子设备300旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备300还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意
在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0116]
如图3所示，电子设备300包括计算单元301，其可以根据存储在只读存储器(rom)302中的计算机程序或者从存储单元308加载到随机访问存储器(ram)303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram303中，还可存储电子设备300操作所需的各种程序和数据。计算单元301、rom302以及ram303通过总线304彼此相连。i/o接口305也连接至总线304。
[0117]
电子设备300中的多个部件连接至i/o接口305，包括：输入单元306，例如键盘、鼠标等；输出单元307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元308，例如磁盘、光盘等；以及通信单元309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元309允许电子设备300通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0118]
计算单元301可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元301的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元301执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法100。例如，在一些实施例中，方法100可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom302和/或通信单元309而被载入和/或安装到电子设备300上。当计算机程序加载到ram303并由计算单元301执行时，可以执行上文描述的方法100的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元301可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法100。
[0119]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0120]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0121]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom
或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0122]
需要注意的是，本公开还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行方法100，并达到本公开实施例执行其方法达到的相应技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
[0123]
另外，本公开还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现方法100。
[0124]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0125]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0126]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0127]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0128]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种河流污染溯源方法，其特征在于，包括：调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据；判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时空数据库，其生成方式包括：通过北斗网格码对河流数据、污染企业数据、河流水质监测点数据进行打码，然后存储到时空数据库中；其中，所述河流水质监测点数据包括河流水质监测点的位置和检测数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据，包括：根据用户自定义的污染范围大小和上游河流计算算法，得到所述监测点上游河流的北斗网格范围，并根据该范围和时空数据库中的污染企业数据，得到所述上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据用户自定义的污染范围大小，包括但不限于：监测点异常数据的数值与用户自定义的污染范围成反比。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，包括：根据污染权重计算算法，将每个污染企业和其对应的多个监测点进行关联；遍历每个污染企业，并累加与其对应的关联监测点的各项指标权重的计算结果，将该结果作为每个污染企业的污染指数；再根据所述污染指数对每个污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序，其中，所述污染指数越大，排序越靠前；对同一时间存在的各个污染企业的排序结果进行展示。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于同一监测点上游河流的污染企业数据改变的情况，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对于同一监测点上游河流的污染企业数据改变的情况，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存，包括：用户自定义的污染范围大小有变动时，所考虑的污染范围内的同一监测点上游河流的污染企业数据也会随之改变，将每个监测点不同层级的污染企业的污染指数进行缓存，以便在下次使用时直接调用；其中，所述污染企业数据包括但不限于污染企业的名称、个数、位置。
8.一种河流污染溯源装置，其特征在于，包括：调用模块，用于调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据；判断模块，用于判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取所述监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；排序模块，用于对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。9.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。

技术总结
本公开的实施例提供了一种河流污染溯源方法及装置；应用于河流水质监测及管理领域。所述方法包括调用时空数据库，获取需要检测的河流水质监测点数据；判断所述监测点数据是否异常；若是，则获取该监测点上游河流在用户自定义污染范围内的污染企业数据；若所述污染企业为一个，则将所述污染企业作为所述监测点的污染源头；若所述污染企业为多个，则获取同一时间所述监测点上游河流中其他河流水质监测点数据；判断所述其他监测点数据是否异常；重复上述步骤直至获取每个污染企业和其对应的多个关联监测点；对同一时间存在的上述污染企业成为所述监测点污染源头的可能性进行排序并展示排序结果，以便定位污染企业。以此方式，可以准确定位污染企业并对其告警。可以准确定位污染企业并对其告警。可以准确定位污染企业并对其告警。


技术研发人员：牛纪涛 郭慧 孔德彬 丁保刚 张敏 高晓东
受保护的技术使用者：中科星图智慧科技有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/9/6