CN120299219A 一种农业面源污染智能化监测预警系统及方法 （云南瀚哲科技有限公司）

一种农业面源污染智能化监测预警系统及本发明公开了一种农业面源污染智能化监的精确预测，系统利用优化的Transformer模型提取数据时空特征，并嵌入水污染扩散物理约统还结合区块链技术对关键监测数据进行可信2格单元设定基于水污染扩散机理的动态扩散规3能以及本地初步分析，所述云端服务器负责执行所述动态注意力机制模块（20）、PINN_动态注意力机制的Transformer深度学习模型中，提取水污染特征并进行初步的污染状况45[0003]另一公开技术CN116106265A提出了一种基于高光谱遥感的小流域农业面源污染系统，包括多源异构数据感知融合模块、动态注意力机制模块、污染溯源模块、PINN_动态注意力机制模块采用优化结构的Transformer深度学习模型，利用多头自注意力机制对由多源异构数据感知融合模块处理后的多源水污染数据的时间特征和空间特PINN_Transformer耦合模型模块用于接收动态注意力机制模块处理后的时空特6[0006]多源异构数据感知融合模块包括部署在监测水域内的多种水质传感器和数据采[0007]动态注意力机制模块建模的多源水污染数据的时间特征和空间特征包括水质参[0008]污染溯源模块采用的智能算法还利用污染物浓度梯度反演来辅助识别水污染扩[0011]云边协同计算模块包括至少一个部署于监测水域现场的边缘计算设备和云端服动态注意力机制的Transformer深度学习模型中，提取水污染特征并进行初步的污染状况7水域划分为网格单元，并按照预设的动态扩散规则模拟污染物在网格单元之间的扩散过等多维数据间的复杂时空依赖关系，并动态聚焦关键影响因素。更重要的是，PINN_Transformer耦合模型模块将数据驱动的深度学习与水动力学、污染物扩散等物理定律紧了融合物理信息与数据驱动的先进智能算法。该算法利用了由模块生成的高精度流场数8块采用一个优化设计的Transformer深度学习模型架构。其核心是利用多头自注意力间相关性特征。通过动态调整注意力权重，该模块能够自动聚焦于对当前水污染状况判断[0026]PINN_Transformer耦合模型模块40接收动态注意力机制模块20输出的时空特征940能够生成既符合数据模式又遵守物理规律的污染物时空浓度分布场和相应的流场特征[0027]污染溯源模块30接收PINN_Transformer耦合模型模块40生成的污染物时空分布[0029]污染数据可信溯源模块60用于对系统运行过程中产生的关键监测数据、模型输[0030]云边协同计算模块70为整个系统提供计算资源支持和任务调度，实现数据处理、约束在损失函数中的权重λ_i(t)（通常大于0从而使物理约束在不同通过联合优化θ与φ,模型可以在训练过程中自动调整各物理过程的重要性，本实施例的农业面源污染智能化监测预警方法的工作过程包括以格式的时空数据集。态注意力机制模块20内的Transformer模型利用其多头自注意力机制分析数据的时空依赖[0039]S3.物理约束模型耦合与场数据生成将动态注意力机制模块20输出的时空特征数据送入PINN_Transformer耦合模型模块40。PINN_Transformer耦合模型模块40在传播模型模块50学习最优的路径搜索策略（如反向追踪步长和方向通过安全阈值，或者预测到未来可能出现高污染风险区域，系统将自动生成结构化的预警信息受影响区域的用户。如图1至图3所示，本实施例在实施例1所述的农业面源污染智能化监测预警系统及方法的基础上，对其中部分关键模块和步骤的技术细节进行了进一步的优化和具体实相较于实施例1中的描述，本实施例的动态注意力机制模块20在进行时空特征建在实施例1描述的污染溯源模块30所采用的融合物理信息与数据驱动的智能算法路径识别或优化迭代过程中会分析由PINN_Transformer耦合模型模块40生成的污染物本实施例对细胞自动机风险传播模型模块50设定的动态扩散规则进行了更具体时刻的浓度，N(i）是单元i的邻居集合，V是水流速度向量（影响对流项，来自PINN_Transformer耦合模型模块40D是扩散系数（影响扩散项R是降解速率（影[0061]当水流流速V发生变化时（数据来自PINN_Transformer耦合模型模块40规则中这种自适应调整使得污染物扩散的模拟更加贴近真实物理过程，提高了风险评估的准确物理信息（如FlowField_t）在每个时间步预测上一时刻的统计量（如均值μ_θ和方差Σ_θ)或直接预测噪声ε_θ。[0070]借鉴扩散模型的思想，能够在处理复杂污染扩散问题时[0072]S4.污染传播路径追踪与溯源：污染溯源模块30在执行S4.[0076]细胞自动机风险传播模型模块50采用能够根据实时环境因素自适应调整的动态传感器阵列。[0080]数据采集装置：每个传感器或传感器组配备采用区块链技术实现。具体构建了一个联盟链（ConsortiumBlockchain）或私有链[0084]云端服务器：在远程数据中心或公有云/[0089]S2,S3,S4.模型分析与溯源：这些核心的计算密集型步骤主要在云端服务器和优化计算。[0091]整体流程：整个工作过程依赖于云边协同计算模块70提供的稳定网络连接和计[0092]提高了数据采集质量与时效性：通过在监测现场部署多样化的传感器阵列和智[0094]确保了监测数据的权威性与不可