(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(10)申請(qǐng)公布號(hào)CN120088113A(21)申請(qǐng)?zhí)?02510581197.0(22)申請(qǐng)日2025.05.07地址266000山東省青島市嶗山區(qū)松嶺路238號(hào)隋亞?wèn)|殷麗婷(74)專(zhuān)利代理機(jī)構(gòu)北京京智匯一專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙)16374(54)發(fā)明名稱(chēng)一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)(57)摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，屬于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與智能管理技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)、智能預(yù)測(cè)、反饋優(yōu)化及數(shù)據(jù)安全模塊。系統(tǒng)利用傳感器與邊緣計(jì)算采集處理數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理計(jì)算EQR。核心在于基于PSR模型分類(lèi)指標(biāo)，應(yīng)用熵權(quán)法結(jié)合動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制確定指標(biāo)權(quán)重，生成壓力、狀態(tài)、響應(yīng)因子。智能預(yù)測(cè)模塊采用深度學(xué)習(xí)模型，基于因子輸出健康綜合指數(shù)(Jzzs),并自適應(yīng)優(yōu)化。反饋優(yōu)化模塊對(duì)比Jzzs與動(dòng)態(tài)閾值，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)生成分級(jí)、量化、優(yōu)化的治理方案，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理。數(shù)據(jù)安全模塊利用區(qū)塊鏈保證數(shù)據(jù)不可篡改與可追psR分類(lèi)子模塊|嘀權(quán)計(jì)算子模塊權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整子數(shù)據(jù)安全模塊21.一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：該系統(tǒng)構(gòu)建于包括處理器和存儲(chǔ)器的硬件架構(gòu)之上，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的指令，以實(shí)現(xiàn)以下模塊的協(xié)同工作：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算生態(tài)質(zhì)量比率指數(shù)EQR,生成生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集；數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)模塊，用于基于PSR模型對(duì)所述生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集進(jìn)行分類(lèi)，應(yīng)用熵權(quán)法并結(jié)合動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制計(jì)算得到動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，并基于所述動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)的EQR值計(jì)算生成壓力因子、狀態(tài)因子及響應(yīng)因子；健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)模塊，用于基于所述壓力因子、狀態(tài)因子及響應(yīng)因子，利用具有自適應(yīng)優(yōu)化能力的預(yù)測(cè)模型，輸出生態(tài)環(huán)境健康綜合指數(shù)Jzzs;反饋與優(yōu)化治理模塊，用于基于所述健康綜合指數(shù)Jzzs與預(yù)警閾值的比較結(jié)果，生成數(shù)據(jù)安全保障模塊，用于保障數(shù)據(jù)的不可篡改與可追溯性。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊配置有部署在生態(tài)敏感海域的傳感器網(wǎng)絡(luò)，所述植物密度、底棲動(dòng)物密度、魚(yú)卵仔魚(yú)密度、硫化物含量中至少一項(xiàng)指標(biāo)的傳感器，以獲取實(shí)時(shí)水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)采集模塊還包含部署在本地的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，所述邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)執(zhí)行初步數(shù)據(jù)處理操作，并將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信接口傳輸，所述數(shù)據(jù)采集模塊的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)傳感器采集的原始水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行的本地初步處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和異常檢測(cè)中的至少一種，并將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)或提取的特征數(shù)據(jù)發(fā)送至所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，配置為接收所述初步處理后的數(shù)據(jù)，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，并配置有生態(tài)質(zhì)量比率指數(shù)EQR計(jì)算邏輯，依據(jù)預(yù)設(shè)的、區(qū)分成本型與效益型指標(biāo)的參考標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的EQR,生成結(jié)構(gòu)化的生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括：缺失值與異常值處理邏輯，采用多元線(xiàn)性回歸插值或基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的插值方法進(jìn)行填補(bǔ)；EQR計(jì)算邏輯，采用參考站位法確定參考標(biāo)準(zhǔn)，區(qū)分成本型指標(biāo)和效益型指標(biāo)，并使用成本型指標(biāo)EQR=參考標(biāo)準(zhǔn)值/實(shí)際監(jiān)測(cè)值，效益型指標(biāo)EQR=實(shí)際監(jiān)測(cè)值/參考標(biāo)準(zhǔn)值。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與PSR分類(lèi)子模塊，配置為基于預(yù)設(shè)的壓力-狀態(tài)-響應(yīng)PSR模型規(guī)則，將所述生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集映射為陸源壓力類(lèi)指標(biāo)、水質(zhì)狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)及生物響應(yīng)類(lèi)指標(biāo)；熵權(quán)計(jì)算子模塊，配置為應(yīng)用熵權(quán)法處理邏輯，對(duì)歷史及當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)的PSR分類(lèi)指3標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)矩陣、計(jì)算各指標(biāo)比重及信息熵，從而基于歷史與當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)各分類(lèi)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特性，計(jì)算初始權(quán)重；權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整子模塊，配置有權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，該機(jī)制監(jiān)測(cè)預(yù)設(shè)的觸發(fā)條件，所述觸發(fā)條件至少包括監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性變化達(dá)到閾值、特定環(huán)境預(yù)警事件發(fā)生、或管理目標(biāo)變更中的一種或多種，并在條件滿(mǎn)足時(shí)觸發(fā)所述熵權(quán)計(jì)算子模塊重新計(jì)算或調(diào)整權(quán)重，輸出動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重；因子生成子模塊，配置為根據(jù)所述動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)的EQR值，通過(guò)預(yù)設(shè)的加權(quán)算法分別計(jì)算生成陸源壓力因子、水質(zhì)狀態(tài)因子及生物響應(yīng)因子，所述數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)模塊中，應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算初始權(quán)重的具體步驟包括：對(duì)歷史及當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)的PSR分類(lèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，區(qū)分成本型指標(biāo)的正向標(biāo)準(zhǔn)化和效益型指標(biāo)的逆向標(biāo)準(zhǔn)化；構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)矩陣；計(jì)算各指標(biāo)在不同時(shí)段的比重；計(jì)算各指標(biāo)的信息熵；根據(jù)信息熵計(jì)算初始權(quán)重；所述權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制的具體觸發(fā)條件包括：監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)滑動(dòng)窗口內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)方差變化超過(guò)預(yù)設(shè)比例時(shí)，觸發(fā)權(quán)重重新計(jì)算；或接收到外部管理指令時(shí)，臨時(shí)提升對(duì)應(yīng)指標(biāo)權(quán)重。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與所述模型采用適于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和多因子耦合關(guān)系的特定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以所述陸源壓力因子、水質(zhì)狀態(tài)因子及生物響應(yīng)因子作為輸入，訓(xùn)練擬合輸出生態(tài)環(huán)境健康綜合指數(shù)Jzzs,并可選地預(yù)測(cè)未來(lái)短期內(nèi)的Jzzs變化趨勢(shì)；所述Jzzs通過(guò)對(duì)各因子進(jìn)行頂層加權(quán)計(jì)算得beta,\gamma基于專(zhuān)家知識(shí)設(shè)定并可根據(jù)管理策略進(jìn)行調(diào)整，所述健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)模塊采用的深度學(xué)習(xí)模型為一種混合模型，該混合模型包含用于提取水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)空間相關(guān)性模型自適應(yīng)優(yōu)化子模塊，配置為實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制以持續(xù)利用新監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)，或根據(jù)預(yù)測(cè)性能監(jiān)控結(jié)果觸發(fā)周期性模型再訓(xùn)練；當(dāng)系統(tǒng)在多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)部署時(shí)，可采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，各節(jié)點(diǎn)獨(dú)立訓(xùn)練子模型并上傳參數(shù)更新值至中央節(jié)點(diǎn)聚合，中央節(jié)點(diǎn)下發(fā)聚合參數(shù)以更新各節(jié)點(diǎn)模型，從而在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下提升模型全局性能。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)模塊采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制訓(xùn)練其深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型參數(shù)；各監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)獨(dú)立使用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練子模型并提取模型參數(shù)更新值上傳至中央節(jié)點(diǎn)聚合，所述中央節(jié)點(diǎn)將聚合后的模型參數(shù)下發(fā)回各監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，迭代進(jìn)行以獲得全局優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述反饋與優(yōu)化治理模塊，配置為接收所述健康綜合指數(shù)Jzzs,將其與基于歷史Jzzs數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析、季節(jié)性變化規(guī)律及管理目標(biāo)動(dòng)態(tài)設(shè)定的多級(jí)預(yù)警閾值進(jìn)行比較，判定生態(tài)環(huán)境狀況等級(jí)；所述模塊還集成一智能決策子模塊，該子模塊利用基于歷史治理措施及其效果數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，評(píng)估不同治理措施對(duì)Jzzs的影響效果，并據(jù)此生成包含具體措施建議的分級(jí)、量化、且經(jīng)優(yōu)化推薦的治理方案，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理，所述反饋與優(yōu)化治理模塊中，動(dòng)態(tài)設(shè)定多級(jí)預(yù)警閾值的方法包括：基于歷史Jzzs數(shù)據(jù)的時(shí)間序48.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述反饋與優(yōu)化治理模塊的智能決策子模塊，通過(guò)維護(hù)歷史治理措施及其效果數(shù)據(jù)庫(kù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)不同治理措施在特定環(huán)境狀態(tài)下的預(yù)期效果，從而在生成治理方案時(shí)，評(píng)估候選措施的潛在影響并推薦預(yù)期改善效果最優(yōu)或成本效9.一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)，其特征在于，包括以下步驟：數(shù)據(jù)采集步驟：利用傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)目標(biāo)生態(tài)區(qū)域的水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步處理后傳輸；數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：對(duì)接收到的水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化，并依據(jù)預(yù)設(shè)參考標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算生態(tài)質(zhì)量比率指數(shù)(EQR),生成生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集；數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)步驟：基于PSR模型對(duì)生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集進(jìn)行分類(lèi)；應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算初始指標(biāo)權(quán)重，并根據(jù)預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制更新權(quán)重，得到動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重；結(jié)合該動(dòng)態(tài)自適應(yīng)權(quán)重與對(duì)應(yīng)的EQR值，計(jì)算生成陸源壓力因子、水質(zhì)狀態(tài)因子及生物響應(yīng)因子；健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)步驟：利用具有自適應(yīng)優(yōu)化能力的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型，基于所述陸源壓力因子、水質(zhì)狀態(tài)因子及生物響應(yīng)因子擬合輸出生態(tài)環(huán)境健康綜合指數(shù)Jzzs,并可選地預(yù)測(cè)其短期變化趨勢(shì)；反饋與優(yōu)化治理步驟：將所述健康綜合指數(shù)Jzzs與動(dòng)態(tài)設(shè)定的多級(jí)預(yù)警閾值進(jìn)行比對(duì)，判斷生態(tài)狀況等級(jí)；基于該等級(jí)并可選地結(jié)合利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)歷史治理措施效果數(shù)據(jù)安全保障步驟：采用區(qū)塊鏈技術(shù)，對(duì)關(guān)鍵的環(huán)境數(shù)據(jù)、健康綜合指數(shù)及治理決策信息進(jìn)行哈希計(jì)算并記錄于分布式賬本，確保數(shù)據(jù)的不可篡改與可追溯性。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)包括的步驟，其特征在于：所述反饋與優(yōu)化治理步驟中，生成優(yōu)化治理方案進(jìn)一步維護(hù)一個(gè)包含歷史治理措施、對(duì)應(yīng)環(huán)境條件、及后續(xù)Jzzs變化的數(shù)據(jù)庫(kù)；訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于學(xué)習(xí)不同治理措施組合在特定環(huán)境狀態(tài)下的預(yù)期效果；在生成治理建議時(shí)，利用該模型評(píng)估候選措施的潛在影響，并推薦預(yù)期能最有效或最高效提升Jzzs至目標(biāo)水平的方案。5技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)與智能管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)模型與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)相結(jié)合的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)及方法。背景技術(shù)[0002]海洋生態(tài)環(huán)境，特別是海灣、河口等生態(tài)敏感區(qū)域的健康狀態(tài)，對(duì)于維護(hù)生物多樣性與可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。然而，當(dāng)前這些區(qū)域普遍面臨多重壓力導(dǎo)致的生態(tài)退化問(wèn)題。因此，實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)環(huán)境健康的動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)評(píng)估與科學(xué)管理成為環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的迫切需求。[0003]現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對(duì)此需求時(shí)存在明顯不足，主要體現(xiàn)在：[0004]數(shù)據(jù)獲取與處理方面：傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段存在監(jiān)測(cè)范圍片面、指標(biāo)單一(多為理化指標(biāo))、實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，且多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化(如生態(tài)質(zhì)量比率EQR的應(yīng)用)與有效融合困難，難以全面反映生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜狀況。邊緣計(jì)算等實(shí)時(shí)處理技術(shù)應(yīng)用不足。[0005]評(píng)估模型與方法方面：現(xiàn)有評(píng)估模型常采用主觀(guān)(如專(zhuān)家打分、AHP)或靜態(tài)的權(quán)重設(shè)定方法，無(wú)法客觀(guān)反映指標(biāo)相對(duì)重要性的動(dòng)態(tài)變化，且多忽略生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的非線(xiàn)性關(guān)系和PSR(壓力-狀態(tài)-響應(yīng))邏輯鏈。部分復(fù)雜模型(如某些機(jī)器學(xué)習(xí)模型)缺乏可解釋性。[0006]預(yù)測(cè)預(yù)警與決策支持方面：現(xiàn)有系統(tǒng)側(cè)重事后評(píng)估，缺乏利用先進(jìn)模型(如處理時(shí)序依賴(lài)的LSTM等深度學(xué)習(xí)模型)進(jìn)行前瞻性預(yù)測(cè)預(yù)警的能力，導(dǎo)致管理常陷于被動(dòng)響應(yīng)。模型適應(yīng)環(huán)境變化能力(如在線(xiàn)學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用)不足。[0007]評(píng)估與治理聯(lián)動(dòng)方面：評(píng)估結(jié)果往往宏觀(guān)，難以直接指導(dǎo)具體治理行動(dòng)。缺乏整合歷史治理數(shù)據(jù)、利用機(jī)器學(xué)習(xí)等手段優(yōu)化推薦分級(jí)量化治理方案的能力，且治理效果難以形成有效的閉環(huán)反饋以持續(xù)改進(jìn)管理策略。[0008]數(shù)據(jù)安全與可信度方面：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理面臨數(shù)據(jù)易篡改、難追溯的問(wèn)題，在多方協(xié)作和模型共享中存在數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)，區(qū)塊鏈等保障數(shù)據(jù)可信的技術(shù)應(yīng)用不足。[0009]綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)在數(shù)據(jù)全面實(shí)時(shí)性、評(píng)估模型動(dòng)態(tài)客觀(guān)性、預(yù)測(cè)預(yù)警前瞻性、評(píng)估治理聯(lián)動(dòng)優(yōu)化性及數(shù)據(jù)安全可信度等方面存在顯著局限。亟需一種能融合物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能(深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí))、PSR模型、動(dòng)態(tài)賦權(quán)方法(塊鏈等技術(shù)的智能評(píng)估與管理新范式，以克服現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸。發(fā)明內(nèi)容[0010]發(fā)明目的：本發(fā)明旨在克服現(xiàn)有技術(shù)在生態(tài)環(huán)境健康評(píng)估與管理中存在的上述局限性，提供一種基于PSR模型與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)及其方法。該系統(tǒng)和方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生態(tài)環(huán)境(特別是生態(tài)敏感海域)健康狀況的動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)、智能評(píng)估，提供前瞻性的預(yù)測(cè)預(yù)警和優(yōu)化、閉環(huán)的治理決策支持，并利用區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)的安全可信。6[0011]技術(shù)方案：為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)構(gòu)建于包含處理器和存儲(chǔ)器的硬件架構(gòu)之上，存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可被處理器執(zhí)行的指令，以實(shí)現(xiàn)以下模塊的協(xié)同工作：[0012]數(shù)據(jù)采集模塊：利用部署在生態(tài)敏感海域的傳感器網(wǎng)絡(luò)(監(jiān)測(cè)至少包括總氮、總硫化物含量等指標(biāo))實(shí)時(shí)獲取水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)。結(jié)合部署在本地的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步數(shù)據(jù)處理(如清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、異常檢測(cè)),并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信接口傳輸處理后的數(shù)據(jù)。這確保了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和初步質(zhì)量，并減輕了中心服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。[0013]數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：接收初步處理后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)清洗(如使用多元線(xiàn)性回歸或時(shí)間序列預(yù)測(cè)插值處理缺失/異常值)和標(biāo)準(zhǔn)化處理。核心是配置EQR計(jì)算邏輯，依據(jù)參考站位法等確定的、區(qū)分成本型(EQR=參考值/監(jiān)測(cè)值)與效益型(EQR=監(jiān)測(cè)值/參考值)指標(biāo)的參考標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的EQR,生成無(wú)量綱化的生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集。[0014]數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)模塊：[0015]PSR分類(lèi)子模塊：基于PSR模型規(guī)則，將EQR指標(biāo)集映射為陸源壓力類(lèi)(P)、水質(zhì)狀態(tài)類(lèi)(S)及生物響應(yīng)類(lèi)(R)指標(biāo)。[0016]熵權(quán)計(jì)算子模塊：應(yīng)用熵權(quán)法處理邏輯，基于歷史與當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)各分類(lèi)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特性(通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化、計(jì)算比重和信息熵實(shí)現(xiàn)),客觀(guān)計(jì)算各指標(biāo)的初始權(quán)重。信息[0017]權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整子模塊：設(shè)置權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制。該機(jī)制監(jiān)測(cè)預(yù)設(shè)的觸發(fā)條件，例如：監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在滑動(dòng)窗口內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特性(如方差)變化超過(guò)閾值；發(fā)生特定環(huán)境預(yù)警事件(如赤潮);或接收到管理目標(biāo)變更指令。滿(mǎn)足條件時(shí)，觸發(fā)權(quán)重的重新計(jì)算(再次運(yùn)行熵權(quán)法)或按預(yù)設(shè)規(guī)則調(diào)整(如臨時(shí)提升特定指標(biāo)權(quán)重),輸出能反映當(dāng)前環(huán)境重點(diǎn)和管理需求的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)指標(biāo)權(quán)重。[0018]因子生成子模塊：根據(jù)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)的EQR值，通過(guò)加權(quán)算法分別計(jì)算生成陸源壓力因子(Lyyz)、水質(zhì)狀態(tài)因子(Szyz)及生物響應(yīng)因子(Sxyz)。[0020]基于深度學(xué)習(xí)的健康預(yù)測(cè)模型：采用適于處理時(shí)間序列和多因子耦合關(guān)系的特定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如包含CNN層提取空間特征、LSTM層處理時(shí)間依賴(lài)的混合模型)。以L(fǎng)yyz、Szyz、Sxyz因子作為輸入，訓(xùn)練擬合輸出生態(tài)環(huán)境健康綜合指數(shù)(Jzzs),并可選地預(yù)測(cè)未來(lái)短期Jzzs變化趨勢(shì)。Jzzs通過(guò)頂層加權(quán)計(jì)算得到：Jzzs=a×Lyyz+β×Szyz+γ×Sxyz,alpha,\beta,\gamma基于專(zhuān)家知識(shí)設(shè)定并可根據(jù)長(zhǎng)期管理策略調(diào)整。[0021]模型自適應(yīng)優(yōu)化子模塊：實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制，利用新數(shù)據(jù)持續(xù)微調(diào)模型；或根據(jù)性能監(jiān)控結(jié)果觸發(fā)周期性再訓(xùn)練。在多節(jié)點(diǎn)部署時(shí)，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，各節(jié)點(diǎn)利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練并上傳參數(shù)更新值至中央節(jié)點(diǎn)聚合，中央節(jié)點(diǎn)下發(fā)聚合參數(shù)更新各節(jié)點(diǎn)模型，實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)下的協(xié)同優(yōu)化，提升模型全局性能和泛化能力。[0023]接收J(rèn)zzs,與動(dòng)態(tài)設(shè)定的多級(jí)預(yù)警閾值(基于歷史數(shù)據(jù)分析、季節(jié)性規(guī)律及管理目[0024]集成智能決策子模塊：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(基于歷史治理措施及其效果數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)7練得到),評(píng)估不同治理措施對(duì)Jzzs的潛在影響效果。據(jù)此生成分級(jí)(對(duì)應(yīng)不同預(yù)警等級(jí))、量化(具體措施和參數(shù))、且經(jīng)優(yōu)化推薦(考慮效果與成本效益)的治理方[0025]實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理：治理效果通過(guò)后續(xù)監(jiān)測(cè)反饋回系統(tǒng)，用于更新數(shù)據(jù)庫(kù)、優(yōu)化模型和未來(lái)決策。[0026]數(shù)據(jù)安全保障模塊：采用區(qū)塊鏈技術(shù)。對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)(如采集的環(huán)境數(shù)據(jù)、輸出的Jzzs、生成的決策信息)進(jìn)行哈希計(jì)算，并將哈希值及元數(shù)據(jù)記錄在分布式賬本中。利用區(qū)塊鏈的不可篡改和可追溯特性，提供數(shù)據(jù)真實(shí)性、完整性的技術(shù)保障。[0027]本發(fā)明還提供了一種相應(yīng)的基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)、反饋與優(yōu)化治理以及數(shù)據(jù)安全保障等步驟，其核心技術(shù)特征與系統(tǒng)模塊的功能一一對(duì)應(yīng)。其中，反饋與優(yōu)化治理步驟在生成優(yōu)化方案時(shí)，可進(jìn)一步包括維護(hù)歷史治理數(shù)據(jù)庫(kù)、訓(xùn)練治理效果預(yù)測(cè)模型、利用模型評(píng)估并推薦最優(yōu)/高效方案等子步驟。[0028]有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的系統(tǒng)及方法具有以下顯著的有益效果：賦權(quán)并引入動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制，使評(píng)估體系能自適應(yīng)環(huán)境變化和管理需求，克服了傳統(tǒng)方等)處理時(shí)序數(shù)據(jù)和多因子耦合關(guān)系，不僅能準(zhǔn)確評(píng)估當(dāng)前健康狀況(Jzzs),還能預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，為主動(dòng)式管理和早期預(yù)警提供技術(shù)支撐。模型的自適應(yīng)優(yōu)化能力(在線(xiàn)學(xué)習(xí)/再訓(xùn)練)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制的應(yīng)用，進(jìn)一步提升了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、適應(yīng)性，并解決了多節(jié)點(diǎn)部署時(shí)的隱私保護(hù)和協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析歷史治理效果，為推薦具體、量化、且經(jīng)過(guò)優(yōu)化(考慮效果與成本)的治理方案提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，顯著提高了治理措施的針對(duì)性、有效性和效率。治理效果通過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反饋回系統(tǒng)，不斷優(yōu)化模型、閾值和策略，形成了持續(xù)改進(jìn)的閉環(huán)管理流程，提升了整體管理效能和科學(xué)化水平。[0033]數(shù)據(jù)更安全、可信：引入邊緣計(jì)算提高了數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性并降低傳輸壓力；利用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)(從原始監(jiān)測(cè)到最終決策)進(jìn)行哈希存證，確保了數(shù)據(jù)的不可篡改、完整性和可追溯性，極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的公信力，為科學(xué)研究、監(jiān)管審計(jì)、多方協(xié)作和責(zé)任認(rèn)定提供了可靠的技術(shù)保障。習(xí)以及區(qū)塊鏈等多種先進(jìn)技術(shù)的深度融合與創(chuàng)新集成，構(gòu)建了一個(gè)智能化、精準(zhǔn)化、動(dòng)態(tài)化、系統(tǒng)化的生態(tài)環(huán)境健康評(píng)估與管理新范式，能夠顯著提升生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)管理的科學(xué)決策水平與實(shí)際成效。附圖說(shuō)明[0035]圖1為本發(fā)明一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系8統(tǒng)框圖。具體實(shí)施方式[0036]下面將結(jié)合附圖(例如，圖1所示的系統(tǒng)框圖),對(duì)本發(fā)明提供的基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)及其方法的具體實(shí)施方式進(jìn)行清楚、完整地描述。需要說(shuō)明的是，此處所描述的實(shí)施方式僅是本發(fā)明一部分可能的實(shí)現(xiàn)方式，而非全部?；诒景l(fā)明所揭示的核心思想和技術(shù)方案，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施方式，均應(yīng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。[0037]實(shí)施例1:系統(tǒng)架構(gòu)與模塊功能。[0038]參照?qǐng)D1,本實(shí)施例提供了一種基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)構(gòu)建于服務(wù)器(包含處理器、存儲(chǔ)器)和部署在現(xiàn)場(chǎng)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之上，旨在對(duì)生態(tài)敏感海域進(jìn)行智能評(píng)估與管理。系統(tǒng)主要包括以下功能模塊：[0040]核心功能：實(shí)時(shí)、連續(xù)監(jiān)測(cè)目標(biāo)海域環(huán)境狀況，獲取多維度水質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理后傳輸。無(wú)機(jī)氮(DIN)、葉綠素a(Ch1-a)、浮游植物密度、浮游動(dòng)物密度、底棲動(dòng)物密度、魚(yú)卵仔魚(yú)密度、硫化物含量等指標(biāo)的傳感器組。傳感器類(lèi)型可包括光學(xué)傳感器、電化學(xué)傳感器、生物傳感器等，并結(jié)合自動(dòng)采樣器和在線(xiàn)分析儀。[0043]數(shù)據(jù)清洗：濾除明顯噪聲(如使用移動(dòng)平均濾波)。[0045]異常檢測(cè)：識(shí)別超出閾值或突變的數(shù)據(jù)點(diǎn)(如使用3o原則)。[0047]數(shù)據(jù)傳輸：處理后的數(shù)據(jù)或特征通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)(如NB-IoT,4G/5G)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。[0048]數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。[0049]核心功能：對(duì)接收數(shù)據(jù)進(jìn)行深入清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和轉(zhuǎn)換，計(jì)算EQR,生成結(jié)構(gòu)化生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)集。[0050]缺失值/異常值處理：采用[0051]缺失值：使用多元線(xiàn)性回歸插值(若變量相關(guān)性強(qiáng))或基于LSTM的時(shí)間序列預(yù)測(cè)插[0052]異常值：確認(rèn)后剔除或使用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法(如中位數(shù))替換。[0054]確定參考標(biāo)準(zhǔn)：采用參考站位法，選取受擾動(dòng)最小區(qū)域的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)均值或特定百分位數(shù)作為參考標(biāo)準(zhǔn)值。[0055]區(qū)分指標(biāo)類(lèi)型：明確各指標(biāo)為成本型(如TN,TP,COD,重金屬，硫化物)或效益型(如溶解氧，浮游動(dòng)植物密度，底棲動(dòng)物密度，魚(yú)卵仔魚(yú)密度，葉綠素a在適宜范圍內(nèi)可能為效益型)。9[0056]計(jì)算EQR:按公式計(jì)算，成本型EQR=參考值/監(jiān)測(cè)值；效益型EQR=監(jiān)測(cè)值/參考值。[0057]生成指標(biāo)集：匯集所有指標(biāo)的E[0058]數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)模塊。[0060]PSR分類(lèi)子模塊：將EQR指標(biāo)歸類(lèi)：性指數(shù)EQR。[0064]熵權(quán)計(jì)算子模塊(計(jì)算初始權(quán)重)。[0065]數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)歷史和當(dāng)前時(shí)段的EQR數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(如min-max標(biāo)準(zhǔn)化),確保方向一致性(值越大越優(yōu))。[0066]構(gòu)建矩陣：按PSR類(lèi)別構(gòu)建m×n標(biāo)準(zhǔn)化矩陣(m個(gè)時(shí)段，n個(gè)指標(biāo))。[0068]計(jì)算信息熵E_i=-(1/1n(m))*∑(P_ijk*ln(P_ijk))。[0070]權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整子模塊。[0071]觸發(fā)條件監(jiān)測(cè)。[0072]統(tǒng)計(jì)特性變化：監(jiān)測(cè)滑動(dòng)窗口(如過(guò)去30天)內(nèi)某指標(biāo)EQR方差變化率是否超過(guò)閾值(如20%)。[0073]特定事件：系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到赤潮(Ch1-a異常升高)或接收到溢油事件報(bào)告。[0075]權(quán)重調(diào)整執(zhí)行：[0076]若方差變化超閾值，觸發(fā)對(duì)該指標(biāo)及其同類(lèi)指標(biāo)權(quán)重的重新計(jì)算(再次運(yùn)行熵權(quán)法)。[0077]若發(fā)生赤潮，臨時(shí)提高Chl-a指標(biāo)權(quán)重(乘以調(diào)整因子如1.5),并歸一化同類(lèi)其他指標(biāo)權(quán)重。[0078]若收到總磷控制指令，按比例(如提升30%)增加TP相關(guān)指標(biāo)權(quán)重，并歸一化。EQR_rk)(W為動(dòng)態(tài)自適應(yīng)權(quán)重)。[0081]健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)模塊。[0082]核心功能：利用深度學(xué)習(xí)模型，基于因子評(píng)估/預(yù)測(cè)Jzzs,并具備自適應(yīng)優(yōu)化能力。[0083]深度學(xué)習(xí)模型：優(yōu)選LSTM結(jié)合Attenti[0085]結(jié)構(gòu)：多層LSTM捕捉時(shí)序依賴(lài)，Attention層學(xué)習(xí)對(duì)歷史信息和因子的動(dòng)態(tài)關(guān)注[0086]Jzzs計(jì)算：模型直接輸出Jzzs,或輸出[0094]中央服務(wù)器安全聚合△W_aggregated=∑(n_k/N)*△W_k。[0099]動(dòng)態(tài)預(yù)警閾值：基于歷史Jzzs(如近3年)的百分位數(shù)(如90%,75%,50%,25%),結(jié)[0102]維護(hù)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄治理措施(如限排比例、修復(fù)工程類(lèi)型、投放藥劑種類(lèi)劑[0103]訓(xùn)練效果預(yù)測(cè)模型：使用該數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如隨機(jī)森林回歸或強(qiáng)化學(xué)11[0115]上鏈數(shù)據(jù)：關(guān)鍵原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包哈希、EQR與因子值哈希、Jzzs評(píng)估/預(yù)測(cè)結(jié)果哈希、預(yù)警與治理決策記錄哈希。約寫(xiě)入?yún)^(qū)塊鏈賬本。[0118]實(shí)施例2:管理方法流程。[0119]本發(fā)明還提供了一種與上述系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的基于PSR與熵權(quán)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的生態(tài)環(huán)境健康智能評(píng)估與管理方法。該方法的執(zhí)行流程與系統(tǒng)各模塊的功能相對(duì)應(yīng)，主要包括以下[0120]數(shù)據(jù)采集步驟：通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)和邊緣計(jì)算，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并初步處理目標(biāo)生態(tài)區(qū)域的水質(zhì)環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)。指標(biāo)集。[0122]數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)步驟：應(yīng)用PSR模型分類(lèi)指標(biāo)；使用熵權(quán)法計(jì)算初始權(quán)重，并通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制更新權(quán)重；結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)重和EQR計(jì)算Lyyz,Szyz,Sxyz因子。[0123]健康狀態(tài)智能預(yù)測(cè)步驟：利用具備自適應(yīng)優(yōu)化能力的深度學(xué)習(xí)模型，基于Lyyz,Szyz,Sxyz因子擬合輸出Jzzs,并可選地預(yù)測(cè)其趨勢(shì)。[0124]反饋與優(yōu)化治理步驟：將Jzzs與動(dòng)態(tài)預(yù)警閾值比對(duì)判級(jí)；結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)[0125]其中，反饋與優(yōu)化治理步驟在生成優(yōu)化方案時(shí)，可進(jìn)一步細(xì)化為：維護(hù)歷史治理數(shù)據(jù)庫(kù)；訓(xùn)練治理效果預(yù)測(cè)模型；利用模型評(píng)估候選措施并推薦最優(yōu)/高效方案。[0126]實(shí)施例3:熵權(quán)法計(jì)算初始權(quán)重的詳細(xì)步驟。[0127]在實(shí)施例1所述的數(shù)據(jù)分類(lèi)與動(dòng)態(tài)賦權(quán)模塊中，用于計(jì)算陸源壓力因子(Lyyz)、水質(zhì)狀態(tài)因子(Szyz)及生物響應(yīng)因子(Sxyz)公式中所涉及的各指標(biāo)權(quán)重值(例如，第i個(gè)陸源壓力類(lèi)指標(biāo)的權(quán)重值W_pi、第j個(gè)水質(zhì)狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)的權(quán)重值W_sj及第g個(gè)生物響應(yīng)類(lèi)指標(biāo)的權(quán)重值W_rk),其初始或基礎(chǔ)值的確定優(yōu)選依據(jù)熵權(quán)法(EntropyWeightMethod)。熵權(quán)法是一種客觀(guān)賦權(quán)方法，它根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度(即信息熵的大小)來(lái)確定權(quán)重，變異程度越大(信息熵越小)的指標(biāo)被認(rèn)為包含更多信息，應(yīng)賦予更高的權(quán)重。具體的計(jì)算步驟[0128]數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理：選取用于計(jì)算權(quán)重的歷史及當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)的、已經(jīng)過(guò)實(shí)施例1中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊處理得到的EQR指標(biāo)數(shù)據(jù)集。[0129]對(duì)隸屬于各PSR分類(lèi)(陸源壓力類(lèi)、水質(zhì)狀態(tài)類(lèi)、生物響應(yīng)類(lèi))的指標(biāo)數(shù)據(jù)(EQR值)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響并統(tǒng)一指標(biāo)方向。[0130]此標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程需結(jié)合指標(biāo)的成本型/效益型屬性(該屬性已在實(shí)施例1的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中確定):[0131]對(duì)于成本型指標(biāo)(其原始值或EQR值越大表示狀態(tài)越差),采用正向化標(biāo)準(zhǔn)化方法，使其轉(zhuǎn)換后數(shù)值越大表示狀態(tài)越“優(yōu)”(例如，通過(guò)公式Y(jié)=(X_max-X)/(X_max-X_min)或類(lèi)似方法)。[0132]對(duì)于效益型指標(biāo)(其原始值或EQR值