本发明涉及监测方法，尤其涉及一种农村供水工程的水文站点干旱监测方法及系统。
背景技术：
1、在农村供水工程的水文站点监测中，现有技术面临多个不足之处，这些不足直接影响了监测的准确性和及时性。传统的水文监测系统通常依赖固定站点进行数据采集，这种静态监测方式无法充分覆盖动态变化的水文环境，导致对水源变化和流域情况的响应迟缓，难以实时反映水文变化的全貌。这种局限性在应对突发气象变化或干旱事件时尤为明显，无法及时提供有效的决策支持。现有的监测系统往往依赖于单一的监测参数，如流量或水位，而忽视了多维度数据的集成。农村地区的水文特征复杂，影响因素众多，单一数据源的监测往往导致对水文状况的片面理解，从而影响了对水资源管理和使用的综合评估。许多传统水文监测系统在数据处理上存在滞后现象，通常缺乏高效的数据分析工具和算法，导致实时数据分析能力不足。这种滞后性使得在关键时刻，如干旱预警、洪水预报等情况下，无法提供及时的警示和响应措施，极大地影响了应急管理的效率和效果。最后，现有的监测技术在数据共享和集成方面存在不足。大多数水文数据仍然以孤立的形式存储，缺乏有效的跨系统、跨平台的数据集成与分析机制，这不仅限制了信息的流通，也影响了对水文数据的深入挖掘与利用。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种农村供水工程的水文站点干旱监测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种农村供水工程的水文站点干旱监测方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取水文站点监测数据集；对水文站点监测数据集进行数据预处理，生成水文处理数据集；
4、步骤s2：将水文处理数据集进行数据加密，生成水文加密数据集；对水文加密数据集进行数据集传输至预设的云平台，生成水文云平台数据集；
5、步骤s3：对水文云平台数据集进行横向验证、多维参数纵向验证和历史数据验证，生成横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据；将横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行二维拟合图绘制，并确认水文异常，生成水文干旱异常数据；
6、步骤s4：获取历史干旱数据；将水文干旱异常数据和历史干旱数据进行分层对比，并映射到水源区域进行分布修正，从而完成水文站点的干旱监测作业。
7、本发明的有益效果在于通过系统化的步骤和模块化的处理机制，显著提高了水文数据的可靠性和准确性。首先，通过获取水文站点监测数据集并进行有效的数据处理，确保了数据的完整性和有效性，这为后续分析奠定了坚实基础。数据加密环节不仅保障了数据的安全性，同时通过将处理后的数据传输至云平台，实现了资源的高效整合与共享。这一云端数据存储与管理模式，使得不同水文监测点的数据可以实时更新并便于访问，增强了监测的灵活性与可操作性。在数据验证阶段，采用横向与纵向的多维参数验证手段，有效地提升了数据的准确性和可信度。通过对水文云平台数据集的横向验证，不同监测点间的流量与水位变化得到了有效对比，从而识别出潜在的异常情况。同时，纵向验证方法通过分析同一水源的不同维度数据（如流量、降雨量和水质），确保了水文数据在时间序列上的一致性，进而排除了设备故障或数据传输问题的可能性。最后，通过将水文干旱异常数据与历史干旱数据进行分层对比和区域映射修正，该方法能够动态调整监测策略，更加精准地反映区域水文状况。这一综合性的分析手段，不仅提高了干旱监测的准确性，还为决策者提供了科学依据，有助于制定有效的水资源管理策略。因此，本发明通过系统化的数据采集、加密、云端传输及多维验证，解决了传统水文监测中数据安全性不足、信息共享不便以及异常情况识别困难的问题，提高了水文监测的效率和准确性。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取水文站点监测数据集；
10、步骤s12：对水文站点监测数据集进行线性插值处理缺失值，生成水文缺失值处理数据集；对水文缺失值处理数据集进行噪声过滤，生成水文清洗数据集；对水文清洗数据集进行异常值剔除处理，生成水文异常值剔除数据集；
11、步骤s13：对水文异常值剔除数据集进行尺度标准化处理，生成水文预处理数据集，其中水文预处理数据集包括流量数据、河道水位变化数据、降雨量数据和地下水埋深数据。
12、本发明通过获取水文站点监测数据集为后续分析奠定了基础，确保了数据来源的广泛性与代表性。针对缺失值的线性插值处理不仅有效填补了数据空白，还避免了因缺失数据而导致的分析偏差，这一过程增强了数据集的连续性和稳定性。随后的噪声过滤环节，旨在剔除不必要的随机干扰信号，从而生成更为精准的水文清洗数据集。通过此类处理，数据的信噪比得到了提升，使得后续的分析能够基于更为清晰和真实的信号进行，极大地提高了数据分析的有效性。尺度标准化处理进一步确保了不同类型水文数据（如流量、河道水位变化、降雨量和地下水渗透量）在同一标准下进行比较和分析。这种标准化不仅消除了因量纲不同引起的误差，也为多维数据融合提供了便利，使得不同来源数据之间的关联性得以有效挖掘。这种系统化的处理方法，使得水文预处理数据集在空间和时间上都具备了较高的一致性和可靠性，为后续的模型构建、数据分析及决策支持提供了坚实的数据基础。
13、优选的，步骤s2包括以下步骤：
14、步骤s21：通过对称加密算法对水文处理数据集进行数据加密处理，生成水文加密数据集和对称密钥；
15、步骤s22：将水文加密数据集通过加密协议发送至预设的云平台进行数据解密，生成水文解密数据集；对水文解密数据集进行md5验证，生成水文云平台数据集。
16、本发明通过采用对称加密算法对水文处理数据集进行加密，生成水文加密数据集和对称密钥，此过程不仅保护了数据的机密性，避免了在传输过程中被未授权访问或篡改的风险，同时确保了数据的完整性。这一加密处理方式对于保护敏感水文数据（如流量、河道水位和降雨量等）尤为重要，因为这些数据的泄露会对生态环境和水资源管理造成不可逆的影响。将水文加密数据集通过加密协议安全地传输至预设的云平台，进一步强化了数据传输过程中的安全性。此过程中，利用加密协议建立的安全通道，确保数据在传输过程中的保密性和安全性，减少了数据在互联网上传输时遭受的攻击和劫持风险。同时，云平台作为数据存储和处理的核心，可以实现高效的数据管理与分析，为水文监测提供强有力的技术支持。在生成水文解密数据集的过程中，确保了解密过程的安全性和高效性。接着，通过md5验证对水文解密数据集进行完整性检查，生成水文云平台数据集，这一步骤至关重要，它通过对比原始数据集与解密数据集的md5哈希值，确保数据在加密、传输及解密过程中未发生变化，从而进一步提高了数据的可靠性。这种验证机制能够有效识别数据传输中的潜在问题，确保监测数据的真实可信，为后续的分析提供坚实基础。
17、优选的，步骤s22包括以下步骤：
18、步骤s221：通过tls加密协议建立安全传输通道，生成水文加密传输通道；
19、步骤s222：将水文加密数据集和对称密钥通过水文加密传输通道发送至预设的云平台，并利用对称密钥对水文加密数据集进行解密，生成水文解密数据集；
20、步骤s223：对水文处理数据集和水文解密数据集进行md5哈希生成，生成md5原始水文哈希值和md5水文云平台哈希值；对md5原始水文哈希值和md5水文云平台哈希值进行哈希值完整性匹配，从而生成水文云平台数据集，其中水文云平台数据集包括水库出库流量、河道水位变化、地下水渗透量和降雨量数据。
21、本发明通过利用tls加密协议建立的安全传输通道，为水文加密数据集的传输提供了一个安全的环境，确保了数据在传输过程中不易被第三方截获或篡改。这一措施对于保障水文数据（如流量、河道水位和降雨量等）的机密性至关重要，因为这些数据涉及地区的水资源管理，对其安全性有极高的要求。水文加密数据集及对称密钥通过安全传输通道发送至云平台，并在云端完成解密操作，生成水文解密数据集。通过这种方式，不仅提高了数据传输的效率，还确保了解密过程的安全性，避免了在解密过程中出现的潜在风险。这种设计使得数据在云平台的存储和后续分析中，始终保持高水平的安全性和可靠性。对水文处理数据集和水文解密数据集进行md5哈希生成，形成原始哈希值和云平台哈希值。此步骤的引入极大地增强了数据完整性验证的有效性。通过对比原始数据集与解密数据集的哈希值，能够迅速检测出在数据传输过程中出现的任何变更或损坏，确保水文数据在传输和存储环节的完整性。这一机制能够及时发现异常情况，为后续数据分析提供准确可靠的基础。
22、优选的，步骤s3包括以下步骤：
23、步骤s31：对水文云平台数据集进行横向验证、多维参数纵向验证和历史数据验证，生成横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据；
24、步骤s32：将横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行二维拟合图绘制，生成水文二维数据拟合图；对水文二维数据拟合图进行异常波动分析，并进行标记，生成水文拟合异常数据；
25、步骤s33：对水文拟合异常数据进行异常波动值二次确认，生成水文干旱异常数据。
26、本发明通过对水文云平台数据集进行横向验证、多维参数纵向验证和历史数据验证，构建了一个多维度的数据验证框架。这种框架允许不同水文参数之间进行交叉比对，将河道水位变化与相应的流量和降雨量进行比较，以确认数据的一致性和合理性。同时，通过历史数据的引入，能够基于过去的趋势对当前监测数据进行基准比较，揭示潜在的异常或偏差，增强数据的可靠性。将横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行二维拟合图绘制，进而生成水文二维数据拟合图，这一过程为可视化分析提供了直观的支持。通过图形化展现不同数据之间的关系，能够有效识别出潜在的异常波动，帮助研究人员迅速定位问题源。对水文二维数据拟合图进行的异常波动分析，使得这些异常数据能够被及时标记和记录，确保后续分析的针对性和准确性。对水文拟合异常数据进行二次确认，进一步生成水文干旱异常数据，显著提升了异常识别的精度。通过这种确认机制，能够有效过滤误报，确保最终识别出的干旱异常数据是真实存在的现象，而非数据处理或监测中的噪声。这种层层把关的验证方式，不仅增强了数据的科学性，也为决策提供了坚实的依据。
27、优选的，步骤s31包括以下步骤：
28、步骤s311：对水库出库流量进行上游溯源，生成上游水库出库流量；对河道水位变化进行下游水位变化查找，生成下游河道水位变化数据；将上游水库出库流量和下游河道水位变化数据进行流量延时计算，生成河道流量延时数据；对河道流量延时数据进行横向延时分析，生成河道流量时序数据；对地下水渗透量和降雨量数据进行横向相关性分析，生成地下水渗透关联分析数据；对河道流量时序数据和地下水渗透关联分析数据进行横向验证，生成横向水文数据；
29、步骤s312：对水库出库流量和河道水位变化进行统一水源点提取，生成水位-流量同位数据；对水位-流量同位数据进行物理量同步分析处理，生成水位-流量同步对比数据；对水位-流量同步对比数据进行水位、流量和水质数据多维参数纵向验证，生成纵向水文数据；
30、步骤s313：获取历史水文站点数据集；将历史水文站点数据集和水文云平台数据集通过z分数进行异常值识别，生成水文拟合异常数据；对水文拟合异常数据进行历史数据验证，生成历史水文对比数据。
31、本发明通过对水库出库流量的上游溯源和对河道水位变化的下游查找，形成了水流动态的全面视角。这种上游与下游的数据关联，为流量延时计算提供了科学依据，有助于理解水体流动的时效性及其对下游环境的影响。此外，河道流量时序数据的生成与地下水渗透关联分析的结合，使得对水文循环过程的理解更加立体化，为后续的验证工作奠定了坚实的基础。通过水位-流量同位数据的提取与物理量同步分析，形成了更为精确的水文参数关系图。这一过程确保了水位与流量之间的时空一致性，增强了多维度水文数据的综合分析能力。水位、流量及水质数据的纵向验证，使得不同水文参数之间的关系得以深入探讨，为水资源管理提供了全面的信息支持。这种多维参数的验证方式，不仅提升了数据的科学性，也有助于识别潜在的异常和趋势。通过对历史水文站点数据集的引入，使得当前数据与历史趋势进行对比，形成了一种动态的验证机制。z分数用于异常值识别，不仅提高了异常检测的灵敏度，还能有效区分实际的水文现象与数据采集过程中存在的噪声。通过历史数据的验证，生成的历史水文对比数据为水文监测提供了更为丰富的背景信息，能够有效支持决策者在应对干旱及其他水资源管理问题时做出科学的判断。
32、优选的，步骤s32包括以下步骤：
33、步骤s321：利用时序插值法对横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行时间戳同步对齐处理，生成水文多维时间戳对齐数据集；
34、步骤s322：通过径向基函数网络对水文多维时间戳对齐数据集进行变化趋势拟合，生成多维拟合分析水文站点数据集；
35、步骤s323：对多维拟合分析水文站点数据集进行二维拟合图绘制，生成水文二维数据拟合图；
36、步骤s324：对水文二维数据拟合图进行偏差分析，并定位异常波动范围，生成水文拟合异常数据。
37、本发明通过采用时序插值法对横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行时间戳同步对齐，生成的水文多维时间戳对齐数据集有效消除了由于时间差异造成的数据不一致性。这一过程为后续的分析提供了可靠的基础，确保了不同数据源之间的可比性，使得后续的趋势分析和异常检测能够在同一时间维度下进行，从而增强了分析结果的科学性。通过径向基函数网络对水文多维时间戳对齐数据集进行变化趋势拟合，不仅能够捕捉到数据中的非线性关系，还能更为准确地预测未来趋势。这种方法相较于传统的线性拟合技术，提供了更为灵活和有效的数据建模能力，使得水文数据的变化趋势得到深入挖掘和精准描述。此外，生成的多维拟合分析水文站点数据集不仅反映了各项水文参数之间的复杂关系，还为干旱预警、资源调配等决策提供了重要的支持。基于多维拟合分析数据集进行二维拟合图的绘制，使得水文数据的可视化呈现更加直观。这种可视化的结果不仅便于数据分析者快速理解水文变化的整体趋势，也为决策者提供了清晰的参考依据，从而提高了信息的传达效率。通过对水文二维数据拟合图进行偏差分析，能够有效定位异常波动范围，并生成水文拟合异常数据。这一过程增强了对异常事件的识别能力，使得潜在的水文风险得以及时发现和处理，从而为干旱监测及水资源管理提供了有力支持。
38、优选的，步骤s4包括以下步骤：
39、步骤s41：获取历史干旱数据和地理位置数据；
40、步骤s42：将水文干旱异常数据和历史干旱数据进行分层对比，生成干旱特征相似度数据集；通过地理位置数据将干旱特征相似度数据集映射到水源区域进行范围一致性修正，生成干旱特征预测优化模型；
41、步骤s43：对干旱特征预测优化模型进行干旱趋势预测，生成多维度干旱监测预测数据，从而完成水文站点的干旱监测作业。
42、本发明通过获取的历史干旱数据和地理位置数据为后续分析奠定了基础，使得干旱现象能够在空间和时间维度上得到充分解析。历史干旱数据提供了过去干旱事件的实证依据，而地理位置数据则为干旱特征的空间分布提供了重要的背景信息，这一结合为理解干旱现象的复杂性提供了全面的视角。通过将水文干旱异常数据与历史干旱数据进行分层对比，生成的干旱特征相似度数据集有效捕捉了干旱特征之间的相似性与差异性。这一过程不仅提高了数据的关联性，还为后续的特征预测模型建立提供了必要的输入。通过地理位置数据对干旱特征相似度数据集进行范围一致性修正，进一步增强了模型的适用性与准确性，使得干旱特征预测优化模型能够更真实地反映水源区域的特性。对干旱特征预测优化模型进行的干旱趋势预测，不仅能生成多维度干旱监测预测数据，还为干旱的动态监测提供了重要的决策支持。这一过程利用历史数据与空间信息的结合，推动了对未来干旱状况的预测能力，使得潜在干旱风险的识别与应对措施得以提前部署，从而有效降低了干旱对水资源管理的负面影响。
43、优选的，步骤s42包括以下步骤：
44、步骤s421：将水文干旱异常数据和历史干旱数据进行相似度计算，生成干旱相似度数据集；对干旱相似度数据集进行分层对比，生成干旱特征相似度数据集；
45、步骤s422：将干旱特征相似度数据集通过地理位置数据映射到水源区域进行范围一致性修正，生成区域干旱修正数据；
46、步骤s423：对区域干旱修正数据进行干旱数据层级优化，并进行干旱灾害预测模型生成，生成干旱特征预测优化模型。
47、本发明通过水文干旱异常数据与历史干旱数据之间的相似度计算，使得研究者能够识别出干旱现象的共性与变化趋势，生成的干旱相似度数据集为后续分析提供了关键的输入信息。通过对干旱相似度数据集进行分层对比，进一步生成干旱特征相似度数据集，使得数据在特征层面上得以深入分析，从而揭示出不同干旱事件的相似性和差异性，为理解干旱的复杂性提供了理论依据。将干旱特征相似度数据集通过地理位置数据进行范围一致性修正，不仅加强了数据的空间适应性，还确保了干旱特征在特定水源区域的准确性。这一过程有效地将干旱现象与其地理环境相结合，为干旱特征预测提供了更加全面的视角，保证了修正后的区域干旱数据具有更高的可靠性和适用性。通过对区域干旱修正数据进行层级优化，生成的干旱特征预测优化模型，不仅提高了干旱数据的层次性，还增强了模型的预测能力。这一模型在分析和预测干旱灾害时，能够更精准地识别出潜在的干旱风险，为相关决策提供了数据支持。这一系列步骤构建了一个完善的干旱监测与预测体系，促进了数据的多层次整合与应用，从而有效提升了对干旱事件的预警能力与响应速度。
48、在本说明书中，提供了一种农村供水工程的水文站点干旱监测系统，用于执行上述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，该农村供水工程的水文站点干旱监测系统包括：
49、水文数据采集与处理模块：用于获取水文站点监测数据集；对水文站点监测数据集进行数据预处理，生成水文处理数据集；
50、数据加密与云传输模块：用于将水文处理数据集进行数据加密，生成水文加密数据集；对水文加密数据集进行数据集传输至预设的云平台，生成水文云平台数据集；
51、多维验证与异常检测模块：用于对水文云平台数据集进行横向验证、多维参数纵向验证和历史数据验证，生成横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据；将横向水文数据、纵向水文数据和历史水文对比数据进行二维拟合图绘制，并确认水文异常，生成水文干旱异常数据；
52、历史数据对比与分布修正模块：用于获取历史干旱数据；将水文干旱异常数据和历史干旱数据进行分层对比，并映射到水源区域进行分布修正，从而完成水文站点的干旱监测作业。
53、本发明的有益效果在于通过系统化的步骤和模块化的处理机制，显著提高了水文数据的可靠性和准确性。首先，通过获取水文站点监测数据集并进行有效的数据处理，确保了数据的完整性和有效性，这为后续分析奠定了坚实基础。数据加密环节不仅保障了数据的安全性，同时通过将处理后的数据传输至云平台，实现了资源的高效整合与共享。这一云端数据存储与管理模式，使得不同水文监测点的数据可以实时更新并便于访问，增强了监测的灵活性与可操作性。在数据验证阶段，采用横向与纵向的多维参数验证手段，有效地提升了数据的准确性和可信度。通过对水文云平台数据集的横向验证，不同监测点间的流量与水位变化得到了有效对比，从而识别出潜在的异常情况。同时，纵向验证方法通过分析同一水源的不同维度数据（如流量、降雨量和水质），确保了水文数据在时间序列上的一致性，进而排除了设备故障或数据传输问题的可能性。最后，通过将水文干旱异常数据与历史干旱数据进行分层对比和区域映射修正，该方法能够动态调整监测策略，更加精准地反映区域水文状况。这一综合性的分析手段，不仅提高了干旱监测的准确性，还为决策者提供了科学依据，有助于制定有效的水资源管理策略。因此，本发明通过系统化的数据采集、加密、云端传输及多维验证，解决了传统水文监测中数据安全性不足、信息共享不便以及异常情况识别困难的问题，提高了水文监测的效率和准确性。
1.一种农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s31包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s32包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，其特征在于，步骤s42包括以下步骤：
10.一种农村供水工程的水文站点干旱监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的农村供水工程的水文站点干旱监测方法，该农村供水工程的水文站点干旱监测系统包括：
