1.一种港口航道水深实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在航道内选择监测点，在监测点安装用于监测航道水域数据的智能浮标，智能浮标用于监测航道水域数据，同时部署声学多普勒流速剖面仪以监测水底流速；

S2、将声纳系统和声学多普勒流速剖面仪采集到的航道水域数据，通过无线传输技术实时传输至岸基控制中心，并对航道水域数据进行预处理；

S3、基于历史航道水域数据，构建航道沉淀模型，并结合经过预处理后的实时航道水域数据，基于航道沉淀模型评估淤泥层厚度与水底流速的关系，并引入时间依赖函数，校正实时水深数据因淤泥回淤造成的测量误差，并提高航道未来水深变化的预测准确度；所述S3中，基于历史水底流速和淤泥层厚度数据，构建航道沉淀模型的具体步骤为：其中，建立初步的沉积速率与水底平均流速的关系模型为：；

式中， 表示沉积物的净沉积速率； 表示比例常数； 表示水流的平均流速； 表示临界流速；表示经验指数；

考虑季节性因素，引入时间依赖函数调整临界流速 和比例常数 ，对上述沉积速率表达式进行优化，同时，将地形因子 引入沉积速率的计算中，则优化后的沉积速率表达式为：；

式中， 表示优化后的沉积物的净沉积速率； 表示沉积效率的变化； 临界流速随时间的变化； 表示基础比例常数； 表示基准临界流速； 表示临界流速的季节性变化幅度；基于上述优化后的沉积物的净沉积速率 ，则在连续时间段内，从时间 到 的淤泥层厚度变化 表示为：；

在时间 时的淤泥层厚度 的表达式为：

；

式中， 表示初始时刻 的淤泥层厚度；表示积分区间 内的任意时间点；

表示初始时间点，积分的起始时间；表示当前时间点； 表示沉积速率；

S4、基于上述步骤S1‑S3，构建包含多个监测点的网络，持续收集数据，形成航道的立体监测体系。

2.根据权利要求1所述的港口航道水深实时监测方法，其特征在于：所述S1中，智能浮标包括声纳发射模块和声纳接收模块，所述声纳发射模块负责定期向水下发射声纳波，所述声纳接收模块接收从水底反射回来的声波回波信号，通过声纳发射模块和声纳接收模块通过精确测量声波从发射到接收的总时间，结合声波在水中的传播速度，计算出浮标到水底的垂直距离，即水深。

3.根据权利要求2所述的港口航道水深实时监测方法，其特征在于：所述智能浮标基于声纳波参数计算水深，水深的计算步骤具体如下：S3.1、通过智能浮标中的声纳系统收集声纳回波信号强度和信号形态变化；

S3.2、建立淤泥层厚度与信号衰减之间的衰减模型，通过已知的采用得到的检测点淤泥特性对原始计算的水深进行校正；

S3.3、将实时声纳数据代入至衰减模型，根据回波信号的衰减情况，得到当前监测点下方淤泥层的厚度；

S3.4、考虑声波在淤泥中传播速度，根据淤泥层的厚度、声波在水中的传播速度和淤泥中的传播速度，计算得到水深。

4.根据权利要求3所述的港口航道水深实时监测方法，其特征在于：所述S3.2中，淤泥层厚度与信号衰减之间的衰减模型具体为：声波衰减模型：

；

信号强度衰减模型：

；

式中， 表示信号的衰减因子； 表示无淤泥衰减时的信号强度；表示通过淤泥层后的信号强度； 表示声波在淤泥中的衰减系数；表示自然对数的底数； 表示淤泥层的厚度；

基于信号强度衰减模型可得：

；

对两边取自然对数（ln），得到：

；

从而求得淤泥层的厚度 ：

；

则水深为：

；

式中， 表示声波在水中的传播速度； 表示声波在淤泥中的传播速度； 表示声波的总往返时间； 表示实际的水深。

5.根据权利要求3所述的港口航道水深实时监测方法，其特征在于：所述智能浮标还包括定位模块和通讯模块；

其中，所述定位模块基于全球定位系统确定智能浮标的经纬度坐标；

所述通讯模块负责将智能浮标采集到的水深、流速数据，通过无线传输技术发送到岸基控制中心。

6.根据权利要求1所述的港口航道水深实时监测方法，其特征在于：所述S2中，航道水域数据包括水深数据、淤泥层厚度数据和水底流速数据；

其中，航道水域数据预处理方式具体包括数据清洗和多源数据整合。

7.一种港口航道水深实时监测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行计算机程序实现如权利要求1‑6中任意一项所述的港口航道水深实时监测方法。