背景技术：
1、池塘水体作为相对封闭的环境，具有面积小、深度浅、水体循环慢等特点。池塘水温不仅受到地理位置、水体面积、池塘深度和浮游植物含量等因素的影响，更与外部气象条件息息相关。
2、当前主要依赖于统计模型对池塘水温进行预测，但是现有方法的应用存在一定的局限性，现有池塘水温预测方法需要大量的池塘水体数据建立统计模型，同时数据的观测和收集需要特定的设备，另外一方面统计模型的预测时间多为逐日，针对池塘水温的日内变化规律和垂直变化的特征描述不足，无法为池塘水体调控提供有力支持，此外在极端气象条件或气温变化幅度较大的情况下，由于观测样本数量的限制，无法保证现有模型的预测准确度。
3、通过深入研究池塘水温变化的特征，其中温度变化与气象条件之间存在着密切关系，为预测水温变化提供了重要的分析依据。为了克服现有水温预测方法不足，对水温预测方法进行优化，以实现池塘水温的精细化预测，通过对池塘水温变化规律和水温波动范围的分析，进一步提高预测方法的实用价值。
技术实现思路
1、针对现有方法的缺陷以及实际应用的不足，本发明为了实现池塘各层水温的精准预测，了解池塘水温的日间变化规律以及垂直分层变化规律，进一步快速控制和调整池塘的水温状态。第一方面本发明提供了一种浅水池塘水温预测方法，其包括如下步骤：获取水温观测数据，所述水温观测数据包括池塘参数数据和外部气象数据；根据所述水温观测数据预设水温预测边界条件；依据所述水温观测数据和所述水温预测边界条件构建水体表层热量平衡模型；基于所述水温观测数据和所述水温预测边界条件建立水体温度变化模型；通过所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测，并获得浅水池塘的水温垂直分布情况。本发明对池塘不同层次的水温进行预测，可以更好地了解池塘水温的变化情况，有助于评估池塘水质状况、预测水体生态变化以及制定相应的环境保护措施，此外有利于了解池塘水体温度变化的规律，为相关研究提供有力支持。
2、可选地，所述根据所述水温观测数据预设水温预测边界条件包括：根据所述水温观测数据筛选预测边界条件参数；结合所述预测边界条件参数预设水温预测边界条件，且所述水温预测边界条件包括水面边界条件和塘底边界条件。本发明通过边界条件参数排除不准确或无效的数据对于预测结果的影响，提高预测结果的准确性。
3、可选地，所述依据所述水温观测数据和所述水温预测边界条件构建水体表层热量平衡模型包括：依据所述水温观测数据获得水气界面的热交换情况，所述热交换情况包括辐射、蒸发和传导；基于所述水温观测数据、水气界面的辐射情况、蒸发情况和传导情况确定水体温度变化；根据所述水体温度变化、所述水温观测数据和所述水温预测边界条件构建水体表层热量平衡模型。本发明通过水气界面的辐射情况、蒸发情况和传导情况建立水体温度变化模型，可以更全面地了解水体的温度变化规律。
4、可选地，所述水体表层热量平衡模型，满足如下关系：
5、
6、其中，表示水面进入水体表层的热量值，表示太阳短波辐射，表示大气长波辐射，表示水体长波的返回辐射，表示水面蒸发热损失，表示热传导通量。本发明的水体表层热量平衡模型考虑到水体的温度梯度变化和扩散过程，更准确地模拟水体的热量传递和平衡过程。
7、可选地，所述基于所述水温观测数据和所述水温预测边界条件建立水体温度变化模型包括：依据所述水温观测数据、所述水面边界条件和所述塘底边界条件建立水体温度变化模型。本发明结合边界条件可以更全面地了解池塘水体温度的变化情况，进一步了解水体的对流换热情况和热传导情况，构建出更为精确的水体表层热量平衡模型，提高预测结构的准确性。
8、可选地，所述水体温度变化模型，满足如下关系：
9、
10、其中，表示单元层温度变化，表示时间变化，表示深度变化，dz表示垂直扩散系数，ρ表示水体密度，cp表示水体比热，表示太阳辐射通量。本发明通过太阳短波辐射、大气长波辐射、水体长波返回辐射、水面蒸发热损失和热传导通量等因素，可以更全面地了解水体的热量传递过程。有助于提高水温预测结果的可信度。
11、可选地，所述通过所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测包括：根据所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型判断水体温度的稳定情况；依据所述稳定情况进行水体热对流调整，以实现水体各层次的稳定状况。本发明对水体温度的稳定情况进行判断，可以更好地了解池塘水体状态，进而获得更准确、可靠和全面的水温预测结果。
12、可选地，所述通过所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测包括：基于所述稳定状况，并利用所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测。本发明考虑到水体的物理属性和环境因素对于水体的温度变化具有重要影响，并将上述因素纳入模型中提高预测的可靠性。
13、可选地，所述浅水池塘水温预测方法还包括；对所述池塘水温预测方法进行特定运算；利用所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型，获得浅水池塘各时次各深度层的水温预测结果。本发明的浅水池塘水温预测方法，可以提供更具体、准确和可靠的水温预测结果。
14、第二方面，本发明还提供了一种浅水池塘水温预测系统，能够高效地执行本发明所提供的一种浅水池塘水温预测方法，所述系统包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括如本发明第一方面所述的计算机可读存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。本发明提供的系统结构紧凑，适用性强，极大程度地提高了运行效率。
1.一种浅水池塘水温预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述根据所述水温观测数据预设水温预测边界条件包括：
3.根据权利要求1所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述依据所述水温观测数据和所述水温预测边界条件构建水体表层热量平衡模型包括：
4.根据权利要求3所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述水体表层热量平衡模型，满足如下关系：
5.根据权利要求2所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述基于所述水温观测数据和所述水温预测边界条件建立水体温度变化模型包括：
6.根据权利要求5所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述水体温度变化模型，满足如下关系：
7.根据权利要求1所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述通过所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测包括：
8.根据权利要求7所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述通过所述水体表层热量平衡模型和所述水体温度变化模型对池塘水温进行预测包括：
9.根据权利要求1所述的浅水池塘水温预测方法，其特征在于，所述浅水池塘水温预测方法还包括；
10.一种浅水池塘水温预测系统，其特征在于，系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-9任一项所述的浅水池塘水温预测方法。
