一种基于多源数据融合与物理约束的水质变化趋势快速预测方法

本发明涉及一种基于多源数据融合与物理约束的水质变化趋势快速预测方法，具体如下：步骤1：在关键监测站点同步采集光谱信息、DO、COD、温度及pH等数据，构建水动力水质耦合方程，模拟水质参数的时空动态分布，步骤2：通过水动力‑水质模型输出水质敏感区，结合信息熵评估与空间聚类筛选传感器布设点位，通过多目标优化算法实现低成本水质传感器网络部署，采用空间插值方法计算水体全局水质分布图，步骤3：根据关键监测站点同步采集光谱信息，解析主要污染源，采用主成分分析与注意力机制神经网络，步骤4：基于实时光学特征值‑DO数据，结合空间拓扑网络、水质梯度以及跨区域协方差捕捉不同点位间水质参数空间关联，构建光学特征值‑DO‑COD动态预测模型；结合污染溯源与光谱特征修正COD预测值，采用集合卡尔曼滤波同化多源数据，提升模型精度。