本申請涉及特征分析領域，且更為具體地，涉及一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法及系統。

背景技術：

1、干旱半干旱地區的灌區通常面臨著水土資源管理的嚴峻挑戰，尤其是在地下水作為主要灌溉水源的情況下。這些地區由于降水稀少、蒸發量大，自然補給能力有限，因此對地下水的依賴度非常高。然而，長期的過度開采導致了地下水位下降、水質惡化等一系列問題，這些問題不僅影響到農業生產的可持續性，還可能引發一系列環境和社會經濟問題。因此，對灌區地下水進行科學管理和合理利用變得尤為重要。

2、傳統的灌區地下水分析方法雖然可以提供一些基本的趨勢分析，但在處理復雜非線性的地下水動態時存在局限性。具體來說，傳統的分析方案通常基于靜態或準靜態模型，假設地下水系統在較長時間內保持不變。然而，在實際情況下，由于氣候變化、人類活動等因素的影響，地下水系統的動態性非常強，這使得靜態模型難以準確反映實際情況。此外，傳統的地下水分析方法依靠統計分析且假設地下水數據的變化是線性的，但實際上地下水系統的響應往往是非線性的，特別是在極端條件下（如長期干旱或過度開采）。這種簡化可能會忽略掉重要的非線性特征，從而低估或高估了某些關鍵過程的重要性，造成地下水分析的誤判。

3、因此，期望一種優化的灌區地下水特征分析方案。

技術實現思路

1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法及系統，其通過采集位于干旱半干旱地區的目標灌區的地下水數據的時序數據集，并從中提取出有關于地下水的水位值的時序數據集，然后在后端引入基于人工智能和深度學習的數據處理和分析算法來對這些水位值進行時序聚合分析，以此來捕獲到目標灌區地下水位的時序多尺度語義特征表示，并基于該地下水位時序特征表示來預測目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。這樣，能夠基于目標灌區的地下水的時空動態演變特征來預測地下水位的動態變化，并以此來確定是否會影響到農業生產的可持續性發展和水資源的可持續性利用，為水資源管理和決策提供更加科學、準確的支持。

2、根據本申請的一個方面，提供了一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其包括：

3、獲取目標灌區的地下水數據的時序數據集，所述地下水數據包括水量數據和水質數據，所述水量數據包括水位值和水量值，所述水質數據包括礦化度、ph值、總硬度、含鹽量、離子總成和氮磷鉀；

4、從所述目標灌區的地下水數據的時序數據集提取水位值以得到水位值的時序數據集；

5、對所述水位值的時序數據集進行奇異譜分解以得到目標灌區地下水位子序列的集合；

6、對所述目標灌區地下水位子序列的集合中的各個目標灌區地下水位子序列分別進行基于地下水位的時序特征提取以得到目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合；

7、對所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合進行圖游走顯著聚合分析以得到目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征；

8、基于所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征進行地下水特征分析以確定目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。

9、根據本申請的另一個方面，提供了一種基于時空演變的灌區地下水特征分析系統，其包括：

10、數據獲取模塊，用于獲取目標灌區的地下水數據的時序數據集，所述地下水數據包括水量數據和水質數據，所述水量數據包括水位值和水量值，所述水質數據包括礦化度、ph值、總硬度、含鹽量、離子總成和氮磷鉀；

11、水位值提取模塊，用于從所述目標灌區的地下水數據的時序數據集提取水位值以得到水位值的時序數據集；

12、奇異譜分解模塊，用于對所述水位值的時序數據集進行奇異譜分解以得到目標灌區地下水位子序列的集合；

13、時序特征提取模塊，用于對所述目標灌區地下水位子序列的集合中的各個目標灌區地下水位子序列分別進行基于地下水位的時序特征提取以得到目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合；

14、顯著聚合分析模塊，用于對所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合進行圖游走顯著聚合分析以得到目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征；

15、地下水特征分析模塊，用于基于所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征進行地下水特征分析以確定目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。

16、與現有技術相比，本申請提供的一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法及系統，其通過采集位于干旱半干旱地區的目標灌區的地下水數據的時序數據集，并從中提取出有關于地下水的水位值的時序數據集，然后在后端引入基于人工智能和深度學習的數據處理和分析算法來對這些水位值進行時序聚合分析，以此來捕獲到目標灌區地下水位的時序多尺度語義特征表示，并基于該地下水位時序特征表示來預測目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。這樣，能夠基于目標灌區的地下水的時空動態演變特征來預測地下水位的動態變化，并以此來確定是否會影響到農業生產的可持續性發展和水資源的可持續性利用，為水資源管理和決策提供更加科學、準確的支持。

技術特征：

1.一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，對所述目標灌區地下水位子序列的集合中的各個目標灌區地下水位子序列分別進行基于地下水位的時序特征提取以得到目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合，包括：將所述目標灌區地下水位子序列的集合中的各個目標灌區地下水位子序列分別輸入基于lstm-rnn混合模型的地下水位時序特征提取器以得到目標灌區地下水位時序隱含編碼特征向量的集合作為所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合。

3.根據權利要求2所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合，提取目標灌區地下水位時序圖游走拓撲特征，包括：

4.根據權利要求3所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述雙曲空間映射后目標灌區地下水位時序隱含編碼特征向量的集合，提取圖游走拓撲特征以得到目標灌區地下水位時序圖游走拓撲特征矩陣作為所述目標灌區地下水位時序圖游走拓撲特征，包括：

5.根據權利要求4所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述目標灌區地下水位時序圖游走拓撲特征，對所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征的集合進行顯著門控加權聚合以得到所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征，包括：

6.根據權利要求5所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述目標灌區地下水位時序圖游走拓撲特征矩陣，對所述雙曲空間映射后目標灌區地下水位時序隱含編碼特征向量的集合進行上下文語義強化處理以得到目標灌區地下水位時序上下文語義強化特征向量的集合，包括：

7.根據權利要求6所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述目標灌區地下水位時序上下文語義強化特征向量的集合，對所述目標灌區地下水位時序隱含編碼特征向量的集合進行顯著門控加權聚合以得到所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征，包括：

8.根據權利要求7所述的基于時空演變的灌區地下水特征分析方法，其特征在于，基于所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征進行地下水特征分析以確定目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值，包括：將所述目標灌區地下水位時序多尺度語義編碼特征向量輸入基于解碼器的地下水特征分析模塊以得到分析結果，所述分析結果用于表示目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。

9.一種基于時空演變的灌區地下水特征分析系統，其特征在于，包括：

技術總結
本申請公開了一種基于時空演變的灌區地下水特征分析方法及系統，其通過采集位于干旱半干旱地區的目標灌區的地下水數據的時序數據集，并從中提取出有關于地下水的水位值的時序數據集，然后在后端引入基于人工智能和深度學習的數據處理和分析算法來對這些水位值進行時序聚合分析，以此來捕獲到目標灌區地下水位的時序多尺度語義特征表示，并基于該地下水位時序特征表示來預測目標灌區的地下水位在未來10年內下降的估計值。這樣，能夠基于目標灌區的地下水的時空動態演變特征來預測地下水位的動態變化，并以此來確定是否會影響到農業生產的可持續性發展和水資源的可持續性利用，為水資源管理和決策提供更加科學、準確的支持。

技術研發人員：劉文婷,盧星航,蘇海濤,白明照,崔德新,張超
受保護的技術使用者：內蒙古自治區水利科學研究院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28