1.基于数字化信息的水务平台智能监管方法，其特征在于：所述监管方法包括以下步骤：

步骤S100：根据预先安装的监测设备对目标区域进行监测区域划分，定期对各个监测区域的水质数据进行采集，得到各个监测区域的若干条监测记录；对任意监测记录呈现的水质数据展开多维度评估，得到任意监测区域的水质评估值；

步骤S200：对任意监测区域的不同监测记录进行水质数据的差异比对，提取若干个特征事件；基于不同监测记录之间的水质评估差异，得到任意一个特征事件的关联值；

所述步骤S200包括以下步骤：

步骤S201：任意选取一个监测区域，从选取的监测区域中任意提取两条监测记录，分别获取两条监测记录在任意维度下的水质数据集；设定在第a个维度下两条监测记录的水质数据集分别为D1a和D2a，分别获取水质数据集D1a中在时间点t的水质数据d1a(t)和水质数据集D2a中在时间点t的水质数据d2a(t)，得到第a个维度在时间点t的数据差值Δda(t)=d1a(t)‑d2a(t)；

步骤S202：预设一个数据差阈值Δtth，若Δda(t)＞Δtth，则将时间点t设定为异常时间点；统计在单位周期里第a个维度包含的异常时间点数量为Nt，设定单位周期的时间点数量为N，得到第a个维度的异常频率fa=Nt/N；预设一个异常频率阈值fth，若fa＞fth，则将第a个维度设定为一个差异特征；

步骤S203：预先建立一个特征事件数据库，所述特征事件数据库中包含有若干个特征事件和相应的特征集合，其中，任意一个特征时间对应一个特征集合，并且特征集合中各个特征设置一个数值范围；获取两条监测记录之间的各个差异特征，任意选取一个特征集合，若特征集合中每一个特征均存在一个差异特征与之相同，则将特征集合中任意一个特征的数值范围与差异特征的水质数据范围进行比对，若水质数据范围处于特征的数值范围内，则将特征集合对应的特征事件设置为两条监测记录之间的一个特征事件；

步骤S204：任意选取两条监测记录之间的一个特征事件，从选取的特征事件中任意提取一个差异特征，对差异特征对应维度下任意时间点的数据差值取平均值得到平均差值，并对所有维度下的平均差值进行求和得到差异特征的平均差值；

步骤S205：获取特征事件中各个差异特征的平均差值，进行求和得到特征事件的平均差值；设定第b个特征事件的平均差值为(Δdave)b，根据公式：；

其中，b为正整数且b∈(1,e)，e为包含的差异特征总数；计算得到第b个特征事件的关联系数γb；

步骤S206：分别获取两条监测记录的水质评估值P1和P2，得到两条监测记录之间的水质评估差值ΔP=P1‑P2，计算得到第b个特征事件的关联值为Gb=ΔP×γb；对第b个特征事件在任意两条监测记录之间呈现的关联值进行平均值计算，得到第b个特征事件的平均评估值PGb；

步骤S300：对任意单位周期里的各个监测区域进行污染识别，基于各个监测区域的污染情况，对产生污染的污染源头进行识别；分析污染源头对各个监测区域的污染情况，对任意监测区域的水质情况进行预测；

步骤S400：实时对各个监测区域的污染情况进行分析，得到各个监测区域的预测评估值；对各个监测区域进行水质数据的实时采集，得到各个监测区域的实时水质评估值，对各个监测区域进行异常识别。

2.根据权利要求1所述的基于数字化信息的水务平台智能监管方法，其特征在于：所述步骤S100包括以下步骤：步骤S101：在目标区域里按照预设的分布计划安装有若干组监测设备组，其中，每一组监测设备组包含若干种不同的监测设备，且每一组监测设备组的监测范围大小相同；获取每一组监测设备组在目标区域中的监测范围，将每一个监测范围对应的区域设定为目标区域中的一个监测区域；

步骤S102：通过监测设备组对监测区域的水质数据持续进行采集，每隔一个单位周期对任意监测设备组采集到的水质数据进行汇总，得到各个监测区域在单位周期里的水质数据集合，并生成相应的监测记录；

步骤S103：任意选取一个监测区域的监测记录，将选取的监测记录的水质数据集合按照监测设备种类划分为若干个维度的水质数据集，一个监测设备对应一个维度的水质数据集；对各个维度的水质数据集预设相应的评估规则，得到各个维度的评估值；对所有维度的评估值进行平均值计算得到监测区域在选取的监测记录中的水质评估值。

3.根据权利要求1所述的基于数字化信息的水务平台智能监管方法，其特征在于：所述步骤S300包括以下步骤：步骤S301：获取每条监测记录的记录生成时间，任意选取一个记录生成时间，得到各条监测记录的时间差值；从各个监测区域中分别提取一条时间差值最小的目标监测记录；预设一个污染评估值Pth，设定第i个监测区域的目标监测记录呈现的水质评估值为Pi，若Pi＜Pth，则将第i个监测区域设定为污染区域；

步骤S302：获取各个污染区域的目标监测记录，得到一个目标监测记录集合，设定第i个监测区域与第j个监测区域均为污染区域并且彼此相邻，获取两个污染区域包含的特征事件并进行比对，分别得到两个污染区域的差异特征事件；设定第i个监测区域中第k个差异特征事件的平均评估值为PG(i,k)，根据公式： ，其中，m为第i个’

监测区域中的差异特征事件数量；计算得到第i个监测区域的期望评估值Pi；

’ ’ ’

步骤S303：获取第j个监测区域的期望评估值Pj，若Pi＞Pj，则将第i个监测区域设定为目标污染源，将所述目标污染源继续与其他相邻的污染区域进行期望评估值比对，直到目标污染源与相邻污染区域均完成比对，则将所述目标污染源所在污染区域设定为目标区域的一个污染源头；

步骤S304：设定目标区域中污染源头为第i个监测区域，从其余监测区域中任意选取一个与第i个监测区域彼此相邻的监测区域，对选取的检测区域相较于第i个监测区域的差异特征事件进行获取，提取任意差异特征事件的平均评估值，得到选取的监测区域的期望评’估值P ，获取选取的监测区域的水质评估值为Pac，得到选取的监测区域的实际评估差值Δ’

Pac=Pac‑P；

步骤S305：对任意监测区域与相邻监测区域进行期望评估值计算后，得到任意监测区域的实际评估差值，对各个实际评估差值取平均值得到一个平均差值(ΔPac)ave；从其余监测区域中任意选取一个监测区域并设定为测试区域，统计第i个监测区域与测试区域之间的最小连接区域数量为Z；

步骤S306：获取最小连接区域数量Z所涉及的各个监测区域，从第i个监测区域开始，对相邻监测区域的期望评估值进行计算，再继续对与相邻监测区域相邻的监测区域进行期望’评估值的计算，直到得到测试区域的期望评估值P test，最后得到测试区域的预测评估值为’

(Pex)test=Ptest+Z×(ΔPac)ave+U，其中，U为常数系数；获取测试区域的水质评估值为Ptest，得到常数系数U=Ptest‑(Pex)test；

步骤S307：获取其余任意监测区域相对于第i个监测区域的期望评估值，得到所述其余任意监测区域的预期评估值；提取所述其余任意监测区域的水质评估值，若得到的预期评估值与水质评估值之间的差值超过预设的评估差值阈值，则不断对常数系数U进行修正，直至满足任意监测区域中预期评估值与水质评估值之间的差值小于等于预设的评估差值阈值为止。

4.根据权利要求3所述的基于数字化信息的水务平台智能监管方法，其特征在于：所述步骤S400包括以下步骤：步骤S401：获取各个监测区域实时生成的实时监测记录，得到各个监测区域的实时水质评估值Pnow，设定污染评估值为Pth，当存在若干个监测区域满足Pnow＞Pth，则对目标区域中的污染源头进行识别，并对污染源头所在的监测区域发送异常提醒；

步骤S402：当仅有一个监测区域满足Pnow＞Pth时，则得到任意一个其余监测区域的预测评估值(Pex)now；设定评估差值阈值为σ，若|(Pex)now‑Pnow|≥σ，则对所述其余监测区域发送异常提醒。

5.水务平台智能监管系统，用于执行权利要求1‑4中任一项所述的基于数字化信息的水务平台智能监管方法，其特征在于：所述监管系统包括区域水质分析模块、特征事件关联模块、污染扩散预测模块和实时污染识别模块；

所述区域水质分析模块，用于根据预先安装的监测设备对目标区域进行监测区域划分，定期对各个监测区域的水质数据进行采集，得到各个监测区域的若干条监测记录；对任意监测记录呈现的水质数据展开多维度评估，得到任意监测区域的水质评估值；

所述特征事件关联模块，用于对任意监测区域的不同监测记录进行水质数据的差异比对，提取若干个特征事件；基于不同监测记录之间的水质评估差异，得到任意一个特征事件的关联值；

所述污染扩散预测模块，用于对任意单位周期里的各个监测区域进行污染识别，基于各个监测区域的污染情况，对产生污染的污染源头进行识别；分析污染源头对各个监测区域的污染情况，对任意监测区域的水质情况进行预测；

所述实时污染识别模块，用于实时对各个监测区域的污染情况进行分析，得到各个监测区域的预测评估值；对各个监测区域进行水质数据的实时采集，得到各个监测区域的实时水质评估值，对各个监测区域进行异常识别。

6.根据权利要求5所述的水务平台智能监管系统，其特征在于：所述区域水质分析模块包括水质数据采集单元和区域水质评估单元；

所述水质数据采集单元，用于根据预先安装的监测设备对目标区域进行监测区域划分，定期对各个监测区域的水质数据进行采集，得到各个监测区域的若干条监测记录；所述区域水质评估单元，用于对任意监测记录呈现的水质数据展开多维度评估，得到任意监测区域的水质评估值。

7.根据权利要求5所述的水务平台智能监管系统，其特征在于：所述特征事件关联模块包括特征事件提取单元和关联情况分析单元；

所述特征事件提取单元，用于对任意监测区域的不同监测记录进行水质数据的差异比对，提取若干个特征事件；所述关联情况分析单元，用于基于不同监测记录之间的水质评估差异，得到任意一个特征事件的关联值。

8.根据权利要求5所述的水务平台智能监管系统，其特征在于：所述污染扩散预测模块包括污染源头识别单元和区域扩散预测单元；

所述污染源头识别单元，用于对任意单位周期里的各个监测区域进行污染识别，基于各个监测区域的污染情况，对产生污染的污染源头进行识别；所述区域扩散预测单元，用于分析污染源头对各个监测区域的污染情况，对任意监测区域的水质情况进行预测。

9.根据权利要求5所述的水务平台智能监管系统，其特征在于：所述实时污染识别模块包括污染区域识别单元和异常区域提醒单元；

所述污染区域识别单元，用于实时对各个监测区域的污染情况进行分析，得到各个监测区域的预测评估值；所述异常区域提醒单元，用于对各个监测区域进行水质数据的实时采集，得到各个监测区域的实时水质评估值，对各个监测区域进行异常识别。