本发明属于水质监测，尤其涉及一种水质监测数据梯度审核方法及系统。
背景技术：
1、水是生命之源，是人类生存和发展的基础。然而，随着工业化和城市化的快速发展，水污染问题日益严重，对人类的健康和生态环境造成了巨大的威胁。因此，水质监测成为了保障水资源的重要手段。通过对水质的实时监测和分析，可以及时发现和解决水污染问题，保障人民的用水安全，同时也有助于保护和改善生态环境。
2、水质监测技术的发展经历了多个阶段。最早的水质监测主要依靠人工采样和简单的理化分析，这种方法不仅效率低下，而且无法实时反映水质变化。随着科技的发展，自动监测技术逐渐取代了传统的人工监测。自动监测技术可以实时监测水质，提供更准确的数据，并且可以对水质进行长期持续的监测。近年来，随着物联网、大数据等技术的兴起，智能化水质监测成为了新的发展趋势。
3、现有的水质监测通过传感器来进行，相较于传统的手工化学方式，可实现对水质的连续监测。而传感器实际上并不是直接对监测指标（例如总磷和总氮）进行感知，而是通过水产生的电信号或者光信号来判断。因此有可能出现的情况就是由其他原因会引起电信号、光信号的持续上升，但又并非监测指标本身的变化。为了避免上述情况的发生导致的监测数据与实际情况不符，需要对传感器获取到的监测数据进行审核。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供一种水质监测数据梯度审核方法及系统，利用梯度审核方法对监测数据中无效数据予以剔除。
2、为解决以上技术问题，本发明的技术方案为采用一种水质监测数据梯度审核方法，包括：
3、设定目标水质监测点的监测指标的考核值tcm；
4、获取每个采样时间段中每个监测指标采集到的若干监测数据；
5、计算监测数据对应的一维梯度向量场值；
6、若存在平滑后的某个监测数据在考核容忍范围外，且包括该监测数据在内的一段连续的监测数据的一维梯度向量场值的绝对值大于梯度极限，则将该监测数据留存；
7、若留存的监测数据在实验容忍范围内则予以保留，否则将作为无效数据被剔除。
8、作为一种改进，计算监测数据对应一维梯度向量场值的方法包括：
9、构建以时间采样点为自变量监测数据为因变量的函数ym=fm(t)，其中y为监测数据，m为监测指标，t为时间；
10、利用函数ym=fm(t)获取时间的方向导数值；
11、利用时间的方向导数值以及时间单位值获取一维梯度向量场值。
12、作为一种进一步的改进，获取时间的方向导数值的方法为利用公式：
13、；
14、计算时间的方向导数值；其中，为时间的方向导数值，为采集数据的时间间隔，vmn为监测指标m的第n个监测数据，vm(n-1)为监测指标m的第n-1个监测数据。
15、作为另一种更进一步的改进，获取一维梯度向量场值的方法包括利用公式：
16、；
17、计算一维梯度向量场值；其中，为监测指标m的第n个监测数据的以为梯度向量场值，为时间的方向导数值，j为时间单位值。
18、作为一种改进，每个采样时间段中采集到的第一个监测数据的一维梯度向量场值为其本身，且不参与计算。
19、作为一种改进，判断平滑后的监测数据是否在考核容忍范围外的方法包括利用公式：
20、；
21、进行判断；若是则平滑后的监测数据在考核容忍范围外；则其中，cmi为监测指标m的第i个监测数据，k为考核容忍系数，tcm为监测指标m的考核值；
22、判断留存的监测数据是否在实验容忍范围内的方法包括利用公式：
23、;
24、进行判断；若是则留存的监测数据在实验容忍范围内。其中，cmi为监测指标m的第i个监测数据，k’为实验容忍系数，ctm为监测指标m的实验数据。
25、作为一种改进，对监测数据进行平滑的方法包括：
26、对校准周期内的利用浓缩水样进行校准后的监测数据进行平滑处理；所述校准周期为两次校准之间的时间间隔；
27、对校准周期内的监测数据进行平滑处理的方法为利用公式：
28、；
29、对监测数据进行平滑处理；其中，cmt为监测指标m平滑处理后的数据，vmt传感器反馈的监测指标m的监测数据，kmt为监测指标m的变化率，bmt为监测指标m的变化偏移。
30、作为一种改进，变化率的获取方法为利用公式：
31、；
32、获取变化率；其中，kmt为监测指标m的变化率，knowm为监测指标m当前校准周期内的浓缩水样校准斜率，klastm为监测指标m上一校准周期内的浓缩水样校准斜率，n为一个校准周期内产生的监测指标m的监测数据量，t为两个监测指标m的监测数据之间的时间间隔；
33、浓缩水样校准斜率的获取方法为利用公式：
34、；
35、获取浓缩水样校准斜率；其中，km为监测指标m的校准斜率，cm为原始水样的观察值，为浓缩水样的观察值，vm为原始水样的监测值，为原水水样的监测值；
36、变化偏移的获取方法为利用公式：
37、；
38、获取变化偏移；其中，bmt为监测指标m的变化偏移，bnowm为监测指标m当前校准周期内的浓缩水样校准偏移，blastm为监测指标m上一校准周期内的浓缩水样校准偏移，n为一个校准周期内产生的监测指标m的监测数据量，t为两个监测指标m的监测数据之间的时间间隔；
39、浓缩水样校准偏移的获取方法为利用公式：
40、；
41、获取浓缩水样校准偏移；其中，bm为监测指标m的校准偏移，km为监测指标m的校准斜率，cm为原始水样的观察值，vm为原始水样的监测值。
42、作为一种改进，利用浓缩水样校准斜率和浓缩水样校准偏移构建浓缩水样校准模型对监测周期内的监测数据进行校准；所述浓缩水样校准模型为：
43、ym= kmxm+ bm；
44、其中，ym为监测指标m校准后的监测数据，xm为监测指标m监测数据，km为监测指标m的校准斜率，bm为监测指标m的校准偏移。
45、本发明还提供一种水质监测数据梯度审核系统，包括：
46、考核值设定模块，用于设定目标水质监测点的监测指标的考核值；
47、监测数据获取模块，用于获取每个采样时间段中每个监测指标采集到的若干监测数据；
48、梯度值计算模块，用于计算监测数据对应的一维梯度向量场值；
49、数据留存模块，用于在平滑后的某个监测数据在考核容忍范围外，且包括该监测数据在内的一段连续的监测数据的一维梯度向量场值的绝对值大于梯度极限的情况下，将该监测数据留存；所述考核容忍范围根据考核值制定；
50、数据剔除模块，用于在留存的监测数据在实验容忍范围内的情况下将留存的监测数据予以保留，否则将作为无效数据被剔除。
51、本发明的有益之处在于：
52、本发明中，首先为目标水质监测点的监测指标设定考核值。然后获取采样时间段中监测设备采集到的各监测指标的监测数据。根据上述监测数据构建以时间采样点为自变量监测数据为因变量的函数。利用该函数获取时间的方向导数值；再利用时间的方向导数值以及时间单位值获取一维梯度向量场值。最后利用一维梯度向量场值对平滑后的监测数据进行判断，若是无效数据则进行剔除。本发明对监测数据中因异常因素导致的监测数据变化进行判断并剔除，最终保证了公布的数据与实际水质的一致性。
1.一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于计算监测数据对应一维梯度向量场值的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于获取时间的方向导数值的方法为利用公式：
4.根据权利要求2所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于获取一维梯度向量场值的方法包括利用公式：
5.根据权利要求2所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于：对监测数据进行平滑的方法包括：
8.根据权利要求6所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于：
9.根据权利要求6所述的一种水质监测数据梯度审核方法，其特征在于：
10.一种水质监测数据梯度审核系统，其特征在于包括：
