摘要：城市內(nèi)水環(huán)境的安全與居民的生活、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)息息相關(guān)，考慮其監(jiān)測(cè)困難的問(wèn)題，提出基于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的方法。通過(guò)分析波段反射率比值與水環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)關(guān)系，引入波段參數(shù)確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。在水環(huán)境數(shù)據(jù)獲取中，結(jié)合監(jiān)測(cè)指標(biāo)與反演參數(shù)，確定具體參數(shù)。測(cè)試結(jié)果表明：輸出的水體污染面積占比誤差低于0.03%，可靠性高，從而有效提升了城市內(nèi)水環(huán)境監(jiān)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，為環(huán)境管理提供了有力支持。

關(guān)鍵詞：地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 城市內(nèi)水環(huán)境 目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域 波段反射率比值 相關(guān)性 數(shù)據(jù)反演

中圖分類(lèi)號(hào)：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

對(duì)水環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，影響其可靠性因素是多方面的[1]。在時(shí)間、資金及人力資源方面，環(huán)境監(jiān)測(cè)涉及大量的采樣和分析工作，這些工作需要消耗時(shí)間、資金及人力資源[2]。例如：采樣和分析人員不足或設(shè)備維護(hù)不當(dāng)都可能影響監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性。除此之外，在實(shí)際操作過(guò)程中，采樣人員對(duì)水環(huán)境的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的理解可能存在差異[3]，這將會(huì)影響監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，手工采樣無(wú)法滿(mǎn)足樣品采集后立即分析的要求[4]，大部分樣品需要加固定劑進(jìn)行保存，這也可能引入誤差[5]。

本文提出地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市內(nèi)水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法研究，并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用測(cè)試的方式，分析驗(yàn)證了設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)方法的性能。

1城市內(nèi)水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì)

1.1地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反演

從城市內(nèi)水環(huán)境的角度分析，與其相關(guān)的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)大多是以影像的形式存在的[6]，直接利用其對(duì)水環(huán)境進(jìn)行分析的難度較大，且圖像形式的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于面積、分布等直觀參數(shù)的體現(xiàn)更加直接[7]，而對(duì)于具體的狀態(tài)參數(shù)，則需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步分析?；诖?，本文結(jié)合地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的成像原理，對(duì)其進(jìn)行反演。

首先，本文以目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水環(huán)境為基點(diǎn)，對(duì)波段反射率比值與對(duì)應(yīng)水環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，具體的計(jì)算方式可以表示為

式（1）中，表示目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域波段反射率比值參數(shù)；表示相關(guān)性系數(shù)；表示目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息；表示相關(guān)性殘差。

按照上述所示的方式，將原始的水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的反演參數(shù)信息。但是需要注意的是，由于水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息采集階段的具體波段組合可能存在不同程度的差異，因此，在確定目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的水環(huán)境具體反演參數(shù)時(shí)，結(jié)合具體的波段組合情況進(jìn)行有針對(duì)性的計(jì)算是保障最終數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵。為此，本文在式（1）的基礎(chǔ)上，引入了波段參數(shù)，最大限度地保障反演輸出的水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息絕對(duì)誤差在允許范圍內(nèi)。其中，具體的反演如下。

式（2）中，表示水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息獲取階段的波段組合。

由此，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息的反演，為后續(xù)的水環(huán)境狀態(tài)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2水環(huán)境狀態(tài)監(jiān)測(cè)

地理國(guó)情監(jiān)測(cè)在水環(huán)境監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它依賴(lài)于地表覆蓋、國(guó)情要素和地理單元等多方面的數(shù)據(jù)成果。這些數(shù)據(jù)不僅反映了地表自然和人文特征，還提供了關(guān)于湖泊、河流等水體的詳細(xì)信息。通過(guò)遙感技術(shù)獲取的高分辨率影像，可以準(zhǔn)確地識(shí)別水體位置、形狀和周邊環(huán)境，結(jié)合氣象、水文等其他數(shù)據(jù)源，可以對(duì)水環(huán)境進(jìn)行全面、綜合的分析。地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，使得水環(huán)境監(jiān)測(cè)結(jié)果更為直觀和易于理解。結(jié)合1.1小節(jié)中的公式計(jì)算得到水環(huán)境地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反演結(jié)果，本文對(duì)于具體的水環(huán)境狀態(tài)分析主要是通過(guò)擬合對(duì)應(yīng)水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)與地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息反演數(shù)值之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)，采用的具體算法為線性回歸算法。

對(duì)于進(jìn)行擬合計(jì)算的線性回歸模型，本文對(duì)其的表示形式為

式（3）中，表示進(jìn)行水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)與地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息反演數(shù)值擬合計(jì)算的線性回歸模型；表示在整體地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息反演數(shù)值中；表示參數(shù)權(quán)重，該參數(shù)的大小主要取決于繞波段反射率的應(yīng)用情況，其中，波段反射率的應(yīng)用程度越大，對(duì)應(yīng)反演數(shù)值在整體地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息中的比重越大；相反的，波段反射率的應(yīng)用程度越小，對(duì)應(yīng)反演數(shù)值在整體地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息中的比重越??；表示地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的波段總數(shù)。

以此為基礎(chǔ)，本文通過(guò)最小化線性回歸模型與實(shí)際值之間的誤差估計(jì)具體的水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)，對(duì)應(yīng)的計(jì)算方式可以表示為

式（4）中，表示水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)的計(jì)算結(jié)果；表示最小化線性回歸模型在連續(xù)波段采集結(jié)果中的差值。但是需要注意的是，在1.1小節(jié)對(duì)原始地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行反演計(jì)算時(shí)，是圍繞波段反射率比值開(kāi)展的，在實(shí)際的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息中，在不同環(huán)境下應(yīng)用的波段會(huì)存在一定的差異。因此，在利用式（3）、式（4）確定水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)時(shí)，需要根據(jù)實(shí)際情況對(duì)進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整。

按照上述所示的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境指標(biāo)參數(shù)的獲取，結(jié)合地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息的不斷更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境發(fā)展情況的監(jiān)測(cè)。

2測(cè)試與分析

2.1測(cè)試環(huán)境

以某市A區(qū)的水環(huán)境為測(cè)試環(huán)境，開(kāi)展了對(duì)比測(cè)試。A區(qū)擁有豐富的水網(wǎng)資源，包括多條河流、湖泊和人工水渠，且這些水體的健康狀況直接關(guān)系到該區(qū)域居民的生活質(zhì)量和生態(tài)環(huán)境。利用地理國(guó)情下發(fā)的高分1號(hào)2 m分辨率、北京3號(hào)0.5 m分辨率的遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）技術(shù)，準(zhǔn)確測(cè)量A區(qū)內(nèi)河流的總長(zhǎng)度。結(jié)合歷史流量數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)水位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和流域降水?dāng)?shù)據(jù)，通過(guò)水文模型計(jì)算出河流的平均流量。利用地面水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)中的水體光譜信息，對(duì)水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并劃分等級(jí)。通過(guò)高分辨率的遙感影像，結(jié)合GIS分析，提取出河流的寬度信息。基于數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)，通過(guò)GIS軟件分析，計(jì)算出A區(qū)內(nèi)河流的流域面積。由此獲得A區(qū)的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息，統(tǒng)計(jì)如表1所示。

在A區(qū)內(nèi)選擇具有代表性的5個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分別位于主要河流、湖泊和人工水渠的交會(huì)處或關(guān)鍵位置。每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的大小設(shè)定為半徑50 m的圓形區(qū)域，以確保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性。

以一年期為一個(gè)周期，采用多期地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析。（1）時(shí)間序列分析：收集過(guò)去5年的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)河流長(zhǎng)度、平均流量、水質(zhì)等級(jí)等指標(biāo)進(jìn)行時(shí)間序列分析，了解水環(huán)境的變化趨勢(shì)。（2）空間分布分析：利用GIS軟件，將各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，得到整個(gè)A區(qū)的水質(zhì)空間分布圖，從而識(shí)別出水質(zhì)較差的區(qū)域和潛在的污染源。（3）變化監(jiān)測(cè)：對(duì)比不同年份的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分析河流長(zhǎng)度、流域面積等指標(biāo)的變化情況，以及這些變化對(duì)水質(zhì)的影響。

2.2測(cè)試結(jié)果與分析

在上述基礎(chǔ)上，本文以水體污染面積占比作為具體的指標(biāo)，分別統(tǒng)計(jì)了不同方法的檢測(cè)結(jié)果與人工檢測(cè)結(jié)果之間的關(guān)系，得到數(shù)據(jù)結(jié)果如圖2所示。

分析圖2，在3種不同監(jiān)測(cè)方法下，對(duì)于測(cè)試水環(huán)境水體污染面積占比的監(jiān)測(cè)結(jié)果與實(shí)際人工檢測(cè)結(jié)果之間的誤差存在較為明顯差異。在本文設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)方法下，輸出水體污染面積占比與人工檢測(cè)結(jié)果之間的誤差始終低于0.03%，具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性。結(jié)合上述的分析結(jié)果可以得出結(jié)論，本文設(shè)計(jì)的城市內(nèi)水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法具有良好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水環(huán)境狀態(tài)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。

3結(jié)語(yǔ)

由于環(huán)境監(jiān)測(cè)中心規(guī)定的監(jiān)測(cè)頻率可能較低，導(dǎo)致在2次監(jiān)測(cè)期間，若出現(xiàn)水質(zhì)超標(biāo)或其他突發(fā)情況，環(huán)保部門(mén)可能無(wú)法及時(shí)獲取信息并做出響應(yīng)。為此，本文提出地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市內(nèi)水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水環(huán)境狀態(tài)的連續(xù)有效監(jiān)測(cè)，對(duì)于水環(huán)境管控具有良好的輔助作用。在之后的研究中，可以進(jìn)一步深化對(duì)于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)維度的分析，從更加全面的角度對(duì)水環(huán)境的狀態(tài)進(jìn)行綜合監(jiān)測(cè)，保障監(jiān)測(cè)結(jié)果能夠更加全面地反饋水環(huán)境的實(shí)際情況。

參考文獻(xiàn)

[1] 漆隨平，徐曉飛，厲運(yùn)周，等.基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)方法研究綜述[J].山東科學(xué)，2024，37（2）： 1-11.

[2] 黃雯.基于熵權(quán)優(yōu)化綜合污染評(píng)價(jià)法的水環(huán)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] 張金峰，王睿.地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與國(guó)土調(diào)查數(shù)據(jù)的融合處理方法[J].工程技術(shù)研究，2023，8（6）：205-207.

[4] 王松，吳彤，彭瓊.基于主成分分析法對(duì)樂(lè)山市2022年度水環(huán)境評(píng)價(jià)研究[J].四川環(huán)境，2024，43（1）：64-67.

[5] 趙宇博，王雪霽，劉驍，等.精細(xì)光譜探測(cè)與計(jì)量分析技術(shù)在長(zhǎng)江干流水質(zhì)水環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].地理學(xué)報(bào)， 2024，79（1）：45-57.

[6] 許秋飛，沈振萍，嚴(yán)勇，等.面向城市群的區(qū)域水環(huán)境智能監(jiān)測(cè)研究：以長(zhǎng)株潭城市群為例[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，45（6）： 52-61.

[7] 羅奕珊.基于多模態(tài)信息融合的水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究[J].環(huán)境與發(fā)展，2023，35（5）：67-72.