地理国情监测数据驱动的城市内水环境监测方法研究

摘要：城市内水环境的安全与居民的生活、经济活动息息相关，考虑其监测困难的问题，提出基于地理国情监测数据的方法。通过分析波段反射率比值与水环境监测指标关系，引入波段参数确保数据准确性。在水环境数据获取中，结合监测指标与反演参数，确定具体参数。测试结果表明：输出的水体污染面积占比误差低于0.03%，可靠性高，从而有效提升了城市内水环境监测的效率和准确性，为环境管理提供了有力支持。

关键词：地理国情监测数据 城市内水环境 目标监测区域 波段反射率比值 相关性 数据反演

中图分类号：P237

Research on Data-Driven Monitoring Methods for Urban Water Environment Based on Geographical and National Monitoring

CUI Congjian

Guizhou Zhongse Lantu Technology Co.， Ltd.， Guiyang， Guizhou Province， 550081 China

Abstract： The safety of urban water environment is closely related to the lives and economic activities of residents. Considering the difficulty of monitoring it， a method based on geographical and national monitoring data is proposed. By analyzing the relationship between band reflectance ratio and water environment monitoring indicators， band parameters are introduced to ensure data accuracy. In the acquisition of water environment data， specific parameters are determined by combining monitoring indicators with inversion parameters. The test results show that the output error of the proportion of water pollution area is less than 0.03%， and the reliability is high， which effectively improves the efficiency and accuracy of urban water environment monitoring， and provides strong support for environmental management.

Key Words： Geographical and national monitoring data; Urban water environment; Target monitoring area; Band reflectance ratio; Correlation; Data inversion

对水环境进行监测时，影响其可靠性因素是多方面的[1]。在时间、资金及人力资源方面，环境监测涉及大量的采样和分析工作，这些工作需要消耗时间、资金及人力资源[2]。例如：采样和分析人员不足或设备维护不当都可能影响监测数据的可靠性。除此之外，在实际操作过程中，采样人员对水环境的规范化和标准化的理解可能存在差异[3]，这将会影响监测数据的准确性。同时，手工采样无法满足样品采集后立即分析的要求[4]，大部分样品需要加固定剂进行保存，这也可能引入误差[5]。

本文提出地理国情监测数据驱动的城市内水环境监测方法研究，并通过实际应用测试的方式，分析验证了设计监测方法的性能。

1城市内水环境监测方法设计

1.1地理国情监测数据反演

从城市内水环境的角度分析，与其相关的地理国情监测数据大多是以影像的形式存在的[6]，直接利用其对水环境进行分析的难度较大，且图像形式的地理国情监测数据对于面积、分布等直观参数的体现更加直接[7]，而对于具体的状态参数，则需要对其进行进一步分析。基于此，本文结合地理国情监测数据的成像原理，对其进行反演。

首先，本文以目标监测区域的水环境为基点，对波段反射率比值与对应水环境监测指标之间的相关性进行分析，具体的计算方式可以表示为

式（1）中，表示目标监测区域波段反射率比值参数；表示相关性系数；表示目标监测区域的水环境地理国情监测数据信息；表示相关性残差。

按照上述所示的方式，将原始的水环境地理国情监测数据信息转化为对应的反演参数信息。但是需要注意的是，由于水环境地理国情监测数据信息采集阶段的具体波段组合可能存在不同程度的差异，因此，在确定目标监测区域的水环境具体反演参数时，结合具体的波段组合情况进行有针对性的计算是保障最终数据可靠性的关键。为此，本文在式（1）的基础上，引入了波段参数，最大限度地保障反演输出的水环境地理国情监测数据信息绝对误差在允许范围内。其中，具体的反演如下。

式（2）中，表示水环境地理国情监测数据信息获取阶段的波段组合。

由此，实现对水环境地理国情监测数据信息的反演，为后续的水环境状态分析提供数据基础。

1.2水环境状态监测

地理国情监测在水环境监测中发挥着关键作用，它依赖于地表覆盖、国情要素和地理单元等多方面的数据成果。这些数据不仅反映了地表自然和人文特征，还提供了关于湖泊、河流等水体的详细信息。通过遥感技术获取的高分辨率影像，可以准确地识别水体位置、形状和周边环境，结合气象、水文等其他数据源，可以对水环境进行全面、综合的分析。地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术的应用，进一步提高了数据处理的效率和准确性，使得水环境监测结果更为直观和易于理解。结合1.1小节中的公式计算得到水环境地理国情监测数据反演结果，本文对于具体的水环境状态分析主要是通过拟合对应水环境指标参数与地理国情监测数据信息反演数值之间的关系实现，采用的具体算法为线性回归算法。

对于进行拟合计算的线性回归模型，本文对其的表示形式为

式（3）中，表示进行水环境指标参数与地理国情监测数据信息反演数值拟合计算的线性回归模型；表示在整体地理国情监测数据信息反演数值中；表示参数权重，该参数的大小主要取决于绕波段反射率的应用情况，其中，波段反射率的应用程度越大，对应反演数值在整体地理国情监测数据信息中的比重越大；相反的，波段反射率的应用程度越小，对应反演数值在整体地理国情监测数据信息中的比重越小；表示地理国情监测数据信息对应的波段总数。

以此为基础，本文通过最小化线性回归模型与实际值之间的误差估计具体的水环境指标参数，对应的计算方式可以表示为

式（4）中，表示水环境指标参数的计算结果；表示最小化线性回归模型在连续波段采集结果中的差值。但是需要注意的是，在1.1小节对原始地理国情监测数据信息进行反演计算时，是围绕波段反射率比值开展的，在实际的地理国情监测数据信息中，在不同环境下应用的波段会存在一定的差异。因此，在利用式（3）、式（4）确定水环境指标参数时，需要根据实际情况对进行针对性调整。

按照上述所示的方式，实现对水环境指标参数的获取，结合地理国情监测数据信息的不断更新，实现对水环境发展情况的监测。

2测试与分析

2.1测试环境

以某市A区的水环境为测试环境，开展了对比测试。A区拥有丰富的水网资源，包括多条河流、湖泊和人工水渠，且这些水体的健康状况直接关系到该区域居民的生活质量和生态环境。利用地理国情下发的高分1号2 m分辨率、北京3号0.5 m分辨率的遥感数据，结合地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术，准确测量A区内河流的总长度。结合历史流量数据、实时水位监测数据和流域降水数据，通过水文模型计算出河流的平均流量。利用地面水质监测站点的数据，结合遥感数据中的水体光谱信息，对水质进行综合评价，并划分等级。通过高分辨率的遥感影像，结合GIS分析，提取出河流的宽度信息。基于数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据，通过GIS软件分析，计算出A区内河流的流域面积。由此获得A区的地理国情监测数据信息，统计如表1所示。

在A区内选择具有代表性的5个监测点，分别位于主要河流、湖泊和人工水渠的交会处或关键位置。每个监测点的大小设定为半径50 m的圆形区域，以确保监测数据的准确性和代表性。

以一年期为一个周期，采用多期地理国情监测数据分析。（1）时间序列分析：收集过去5年的地理国情监测数据，对河流长度、平均流量、水质等级等指标进行时间序列分析，了解水环境的变化趋势。（2）空间分布分析：利用GIS软件，将各监测点的水质监测数据进行空间插值，得到整个A区的水质空间分布图，从而识别出水质较差的区域和潜在的污染源。（3）变化监测：对比不同年份的地理国情监测数据，分析河流长度、流域面积等指标的变化情况，以及这些变化对水质的影响。

2.2测试结果与分析

在上述基础上，本文以水体污染面积占比作为具体的指标，分别统计了不同方法的检测结果与人工检测结果之间的关系，得到数据结果如图2所示。

分析图2，在3种不同监测方法下，对于测试水环境水体污染面积占比的监测结果与实际人工检测结果之间的误差存在较为明显差异。在本文设计监测方法下，输出水体污染面积占比与人工检测结果之间的误差始终低于0.03%，具有较高的可靠性和准确性。结合上述的分析结果可以得出结论，本文设计的城市内水环境监测方法具有良好的实际应用价值，能够实现对水环境状态的精准监测。

3结语

由于环境监测中心规定的监测频率可能较低，导致在2次监测期间，若出现水质超标或其他突发情况，环保部门可能无法及时获取信息并做出响应。为此，本文提出地理国情监测数据驱动的城市内水环境监测方法，实现了对水环境状态的连续有效监测，对于水环境管控具有良好的辅助作用。在之后的研究中，可以进一步深化对于地理国情监测数据维度的分析，从更加全面的角度对水环境的状态进行综合监测，保障监测结果能够更加全面地反馈水环境的实际情况。

参考文献

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[2] 黄雯.基于熵权优化综合污染评价法的水环境特征研究[J/OL]. 人民珠江， 1-18[2024-05-30]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1037.TV.20240325.2019.006.html.

[3] 张金峰，王睿.地理国情监测数据与国土调查数据的融合处理方法[J].工程技术研究，2023，8（6）：205-207.

[4] 王松，吴彤，彭琼.基于主成分分析法对乐山市2022年度水环境评价研究[J].四川环境，2024，43（1）：64-67.

[5] 赵宇博，王雪霁，刘骁，等.精细光谱探测与计量分析技术在长江干流水质水环境监测中的应用[J].地理学报， 2024，79（1）：45-57.

[6] 许秋飞，沈振萍，严勇，等.面向城市群的区域水环境智能监测研究：以长株潭城市群为例[J].湘潭大学学报（自然科学版），2023，45（6）： 52-61.

[7] 罗奕珊.基于多模态信息融合的水环境质量监测研究[J].环境与发展，2023，35（5）：67-72.