本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，特別是指基于沿海養(yǎng)殖區(qū)的海洋區(qū)域環(huán)境溫度監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、沿海養(yǎng)殖區(qū)作為海洋經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其穩(wěn)定發(fā)展對于保障海洋資源的可持續(xù)利用具有重要意義。然而，由于海洋環(huán)境的復(fù)雜性和多變性，特別是海洋環(huán)境溫度的波動，給沿海養(yǎng)殖活動帶來了諸多不確定性。這種不確定性不僅影響?zhàn)B殖生物的生長周期和產(chǎn)量，還可能引發(fā)一系列生態(tài)環(huán)境問題，從而對沿海養(yǎng)殖區(qū)的長期穩(wěn)定發(fā)展構(gòu)成威脅。

2、為了有效應(yīng)對這一問題，對海洋環(huán)境溫度進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)測和預(yù)警顯得尤為重要。但是，傳統(tǒng)的海洋環(huán)境監(jiān)測方法有的依賴于離散的采樣點(diǎn)和有限的監(jiān)測頻次，因此，難以全面、實(shí)時地反映海洋環(huán)境的動態(tài)變化。此外，由于數(shù)據(jù)采集和處理過程中存在的各種誤差和干擾因素，傳統(tǒng)方法的監(jiān)測精度和可靠性也亟待提升。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供基于沿海養(yǎng)殖區(qū)的海洋區(qū)域環(huán)境溫度監(jiān)測方法及系統(tǒng)，能夠?yàn)檠睾ｐB(yǎng)殖區(qū)提供及時、準(zhǔn)確的環(huán)境信息。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，基于沿海養(yǎng)殖區(qū)的海洋區(qū)域環(huán)境溫度監(jiān)測方法，所述方法包括：

4、通過采集設(shè)備獲取海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)和采集設(shè)備的邊緣節(jié)點(diǎn)處數(shù)據(jù)；

5、消除邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差，識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，以得到處理后的數(shù)據(jù)；

6、將處理后的數(shù)據(jù)與海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以得到融合后的數(shù)據(jù)；

7、對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維要素分析，以得到分析結(jié)果；

8、根據(jù)分析結(jié)果，對海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行時空關(guān)聯(lián)和屬性關(guān)聯(lián)分析，以得到海洋時空信息；

9、對海洋時空信息進(jìn)行模糊劃分，以獲取海洋環(huán)境的動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)；

10、通過建立規(guī)則網(wǎng)格平均散點(diǎn)動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)的空間分布，以得到海洋數(shù)據(jù)的空間梯度分布特征；

11、根據(jù)空間梯度分布特征，識別海洋環(huán)境溫度的變化趨勢，為沿海養(yǎng)殖區(qū)提供環(huán)境預(yù)警。

12、進(jìn)一步的，消除邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差，識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，以得到處理后的數(shù)據(jù)，包括：

13、確定數(shù)據(jù)集中的極大值和極小值，設(shè)定檢測閾值，獲取數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的臨界值；

14、通過以得到了每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏離程度，其中，xi是數(shù)據(jù)集中的第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)，n是數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，gi是每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值之間的差異大??；

15、將數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏離程度與數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的臨界值進(jìn)行對比，以消除邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差；

16、根據(jù)處理后的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，以得到處理后的數(shù)據(jù)。

17、進(jìn)一步的，將處理后的數(shù)據(jù)與海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以得到融合后的數(shù)據(jù)，包括：

18、根據(jù)采集設(shè)備的不同，將處理后的數(shù)據(jù)和海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)視為不同的證據(jù)體，以得到每個證據(jù)體；

19、利用歷史數(shù)據(jù)為每個證據(jù)體分配初始的概率分配值，根據(jù)概率分配值，將多個證據(jù)體進(jìn)行合并，得到最終決策值；

20、對最終決策值進(jìn)行空間和時間上的加權(quán)，以得到融合后的數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步的，對最終決策值進(jìn)行空間和時間上的加權(quán)，以得到融合后的數(shù)據(jù)，包括：

22、根據(jù)最終決策值，設(shè)定時間維度的加權(quán)系數(shù)和空間維度的加權(quán)系數(shù)，并根據(jù)加權(quán)系數(shù)通過以確定時空加權(quán)值，其中，tsi是第i個傳感器的測量時間，tf是標(biāo)定時間，|tsi-tf|是表示傳感器i的測量時間與標(biāo)定時間的差值，a是時間維度的加權(quán)系數(shù)，b是空間維度的加權(quán)系數(shù)，lonsi、latsi是第i個傳感器的地理位置的經(jīng)度和緯度，lonf、latf是標(biāo)定點(diǎn)的位置的經(jīng)度和緯度，r是地球的半徑，si是第i個傳感器的時空加權(quán)值；

23、根據(jù)時空加權(quán)值，通過計(jì)算時空偏移距離，其中，是所有傳感器時空加權(quán)值的平均值，dj是第j個傳感器的時空偏移距離，n是傳感器的數(shù)量，sj是第j個傳感器的時空加權(quán)值；

24、根據(jù)時空偏移距離，通過加權(quán)融合數(shù)據(jù)，以得到融合后的數(shù)據(jù)s，其中，是第j個傳感器的置信度，i和j是索引。

25、進(jìn)一步的，對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維要素分析，以得到分析結(jié)果，包括：

26、對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，以得到數(shù)據(jù)中的環(huán)境數(shù)據(jù)趨勢；

27、將融合后的數(shù)據(jù)集在垂直空間上進(jìn)行分層，在水平空間上，將數(shù)據(jù)集劃分為若干區(qū)域，在時間上，設(shè)定合時間步長，對時空區(qū)域進(jìn)行聚類分類，以得到分類數(shù)據(jù)。

28、進(jìn)一步的，根據(jù)分析結(jié)果，對海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行時空關(guān)聯(lián)和屬性關(guān)聯(lián)分析，以得到海洋時空信息，包括：

29、根據(jù)分析結(jié)果，以構(gòu)建海洋環(huán)境參數(shù)的時空數(shù)據(jù)庫；

30、根據(jù)時空數(shù)據(jù)庫，通過反距離加權(quán)插值對未觀測區(qū)域的海洋環(huán)境參數(shù)進(jìn)行估算，以得到海洋環(huán)境參數(shù)的時空分布數(shù)據(jù)；

31、根據(jù)海洋環(huán)境參數(shù)的時空分布數(shù)據(jù)，分析海洋環(huán)境參數(shù)在不同時間段和不同空間位置的變化趨勢，以得到時空分析結(jié)果；

32、分析海洋環(huán)境參數(shù)之間的相關(guān)性，以得到相關(guān)性分析結(jié)果；

33、根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，將屬性相似的海洋環(huán)境參數(shù)進(jìn)行分組，以得到屬性關(guān)聯(lián)分析結(jié)果。

34、進(jìn)一步的，對海洋時空信息進(jìn)行模糊劃分，以獲取海洋環(huán)境的動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)，包括：

35、根據(jù)海洋時空信息，設(shè)置隸屬度閾值和聚類數(shù)目，對時空數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊處理，得到各參數(shù)的模糊劃分結(jié)果；

36、根據(jù)模糊劃分結(jié)果，識別出關(guān)鍵參數(shù)發(fā)生顯著變化的區(qū)域，從變化區(qū)域中提取出與動態(tài)變化相關(guān)的特征數(shù)據(jù)，以獲取海洋環(huán)境的動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)。

37、第二方面，基于沿海養(yǎng)殖區(qū)的海洋區(qū)域環(huán)境溫度監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

38、獲取模塊，用于通過采集設(shè)備獲取海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)和采集設(shè)備的邊緣節(jié)點(diǎn)處數(shù)據(jù)；

39、融合模塊，用于消除邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差，識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，以得到處理后的數(shù)據(jù)；將處理后的數(shù)據(jù)與海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以得到融合后的數(shù)據(jù)；

40、分析模塊，用于對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維要素分析，以得到分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果，對海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行時空關(guān)聯(lián)和屬性關(guān)聯(lián)分析，以得到海洋時空信息；

41、處理模塊，用于對海洋時空信息進(jìn)行模糊劃分，以獲取海洋環(huán)境的動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)；通過建立規(guī)則網(wǎng)格平均散點(diǎn)動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)的空間分布，以得到海洋數(shù)據(jù)的空間梯度分布特征；根據(jù)空間梯度分布特征，識別海洋環(huán)境溫度的變化趨勢，為沿海養(yǎng)殖區(qū)提供環(huán)境預(yù)警。

42、第三方面，一種計(jì)算設(shè)備，包括：

43、一個或多個處理器；

44、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實(shí)現(xiàn)所述的方法。

45、第四方面，一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)所述的方法。

46、本發(fā)明的上述方案至少包括以下有益效果：

47、通過消除邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差，識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和重復(fù)值，能夠顯著提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性；將處理后的數(shù)據(jù)與海洋環(huán)境的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，能夠綜合利用多種數(shù)據(jù)來源，提高數(shù)據(jù)的信息量和代表性，使得分析結(jié)果更為全面和深入。對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維要素分析，有助于揭示海洋環(huán)境中的復(fù)雜關(guān)系和潛在趨勢；通過分析結(jié)果的時空關(guān)聯(lián)和屬性關(guān)聯(lián)分析，能夠更深入地理解海洋環(huán)境的動態(tài)變化和相互作用機(jī)制；對海洋時空信息進(jìn)行模糊劃分，有助于捕捉海洋環(huán)境的動態(tài)變化特征，通過建立規(guī)則網(wǎng)格平均散點(diǎn)動態(tài)變化特征數(shù)據(jù)的空間分布，能夠揭示海洋數(shù)據(jù)的空間梯度分布特征，有助于識別海洋環(huán)境的敏感區(qū)域和關(guān)鍵過程。