本發明涉及水環境風險監測，尤其涉及一種評估水體發生藻類水華風險的方法。
背景技術：
1、藍藻水華的形成機制極為復雜，受到多種環境因子的共同影響，包括但不限于水溫、光照、營養鹽濃度、水文條件以及氣象因素等，這些因素之間存在復雜的非線性關系和交互作用。目前，水質數據的統計分析方法主要可分為兩大類：一類是以預測值誤差最小化為目標的優化算法模型，如樣條回歸、局部回歸后向擬合、小波變換、回歸樹模型和梯度下降法及其變體等。這類方法不關注數據的產生過程，而是側重于提高水質指標的預測準確性。另一類是基于正態分布的統計推斷方法，這是經典統計學的分析思路，假設水質指標的觀測值產生于一個近似服從正態分布或對數正態分布的無限總體，然后基于最大似然法，利用觀測數據對總體參數進行推斷。然而，這些傳統的風險評估方法對于不同時空尺度下水質參數的動態變化特征考慮仍存在明顯不足，特別是在預警早期階段難以捕捉到水華爆發的前兆信號，造成預警滯后、防控被動的局面。
技術實現思路
1、基于此，本發明提供一種評估水體發生藻類水華風險的方法，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種評估水體發生藻類水華風險的方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：收集待評估水體的歷史時序監測數據；根據歷史時序監測數據識別水文情勢時段，而后進行穩定-動態索引處理，生成水體監測標簽索引數據；其中，歷史時序監測數據包括藍藻豐度數據、水質數據和水文數據；
4、步驟s2：根據水體監測標簽索引數據篩選水華爆發的水華期因子樣本數據；將水華期因子樣本數據中的藍藻豐度數據作為響應變量，水質數據和水文數據作為預測變量；根據響應變量以及預測變量進行結構方程模擬，篩選并排序得到核心水華影響因子；
5、步驟s3：根據水體監測標簽索引數據和核心水華影響因子分別構建穩定期網絡結構數據以及動態期網絡結構數據；將穩定期網絡結構數據以及動態期網絡結構數據作為兩個并行的條件概率計算分支，并通過水體監測標簽索引數據進行選擇性網絡激活，以構建貝葉斯水華風險網絡模型；
6、步驟s4：獲取實時水體觀測數據；對貝葉斯水華風險網絡模型進行節點間參數權重估計，而后將實時水體觀測數據輸入至貝葉斯水華風險網絡模型進行分情景風險概率推演，生成逐日水華風險概率數據；
7、步驟s5：根據逐日水華風險概率數據進行水華風險等級判別，而后識別風險等級躍遷模式，以生成水體水華風險預警信號。
8、本發明通過引入穩定-動態索引處理技術，實現了對水體狀態的精確分類，有效克服了傳統方法無法適應水質參數動態變化的局限性。該方法最顯著的優勢在于構建了時空敏感的貝葉斯水華風險網絡模型，該模型能夠根據水體所處的穩定期或動態期自動選擇相應的網絡結構，從而大幅提高了風險評估的精確度和時效性。通過結構方程模擬篩選核心水華影響因子，不僅簡化了模型復雜度，還提高了計算效率，使系統能夠更加聚焦于真正起決定性作用的環境參數。此外，本方法創新性地將非線性關系和交互作用納入考量范圍，克服了傳統統計推斷方法對數據分布假設的限制，能夠更加準確地刻畫復雜水生態系統中各因素之間的相互影響機制。特別值得一提的是，通過分情景風險概率推演技術，該方法能夠根據不同水文情勢和環境條件生成更加精準的風險預測，大大提前了預警時間窗口。風險等級躍遷模式的識別機制進一步增強了系統對突發性變化的敏感度，使管理部門能夠在水華形成的早期階段就獲取明確的預警信號，從被動響應轉變為主動預防。這種前瞻性的風險評估體系有效解決了傳統方法預警滯后的問題，為水體管理提供了充足的應對時間。在實際應用中，該方法通過整合歷史數據與實時觀測數據，實現了風險評估的動態更新，增強了系統的適應性和魯棒性。通過貝葉斯網絡的概率推理能力，該方法不僅能夠給出水華發生的可能性，還能夠量化預測的不確定性，為決策者提供更為全面的風險信息，有助于制定更加科學合理的水體保護和治理策略。因此，本發明的一種評估水體發生藻類水華風險的方法通過歷史時序監測數據的水文情勢分類處理、水華期因子樣本篩選及結構方程模型分析，建立了以總磷、總氮、水溫為核心的穩定期貝葉斯網絡結構與以降雨量、流量為頂層父節點的動態期級聯網絡結構，形成了水文情勢驅動的雙分支貝葉斯推理框架。該方法利用馬爾可夫-蒙特卡洛模擬算法進行參數權重估計，實現了穩定期與動態期的分情景概率推演，并通過擾動敏感度分析識別關鍵風險驅動因子，采用時序模式挖掘技術捕捉風險等級躍遷特征，最終形成了精準的水華風險預警機制，顯著提高了水華風險評估的時效性與準確性。
1.一種評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s1中根據歷史時序監測數據識別水文情勢時段，而后進行穩定-動態索引處理包括：
3.根據權利要求2所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，基于歷史水文情勢類別數據和標準水體時空監測數據識別水文情勢時段，而后進行穩定-動態索引處理包括：
4.根據權利要求1所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s26包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s265包括以下步驟：
7.根據權利要求4所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s27包括以下步驟：
8.根據權利要求1所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s3包括以下步驟：
9.根據權利要求8所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s4包括以下步驟：
10.根據權利要求1所述的評估水體發生藻類水華風險的方法，其特征在于，步驟s5包括以下步驟：