本发明专利技术提供一种土壤环境污染物风险预测方法及系统，该方法包括：确定土壤环境中对种类的植物和动物具有影响的毒性物质，并建立物种敏感度曲线；获取工业园区影响毒性物质累积暴露量的环境因子，并基于环境因子确定影响毒性物质累积暴露量的主要环境因子；基于主要环境因子，结合时间序列和多变量自回归模型建立时序演变预测模型；基于物种敏感度曲线以及由时序演变预测模型预测的未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量，同时结合联合概率密度模型建立风险预测模型，风险预测模型至少用于对工业园区的土壤环境在未来受毒性物质污染的概率进行预测；基于预测模型预测土壤环境未来受毒性物质污染的概率预测值。毒性物质污染的概率预测值。毒性物质污染的概率预测值。
【技术实现步骤摘要】
一种土壤环境污染物风险预测方法及系统
[0001]本专利技术实施例涉及生态环境环保行业土壤污染防治和环境风险识别
，特别涉及一种土壤环境污染物风险预测方法及系统。
技术介绍
[0002]工业园区是工业发展的主要载体，是工业化发展的必然趋势。随着工业化进程的推进，工业园区逐渐成为资源和能源消耗、环境污染排放的集中区。因此，要及时掌握工业园区土壤重金属累积特征，精准预测未来一段时间土壤重金属累积趋势和环境风险，建立预防为主的工业园区土壤重金属污染防治和风险管控体系。加强工业园区环境风险管控，分析生态风险影响，在当前工业园区管理和生态环境保护领域具有广泛而急迫的应用需求。
[0003]中国专利公报公开显示，“工业园区”成为专利授权热点领域和新兴方向，如《一种基于工业园区的土壤污染分析方法和系统》(公开号CN114354892A)、《工业园区土壤地下水实时连续监测系统》(公开号CN114441726B)、《一种用于工业园区的环保数据监测系统》(公开号CN213336231U)等。但这些专利主要集中于针对某种工业园土壤和地下水分析方法工作，较少针对工业园区生态环境影响分析方面，这就难以满足工业园区现状评估，生态风险识别和环境规划的应用需求。
[0004]目前，在对工业园区土壤生态风险预测时，普遍存在以下困难：
[0005]土壤重金属污染具有隐蔽性、滞后性和累积性特征，对生态风险的影响滞后，不能简单套用水和大气的风险评估方法。目前既有的研究也主要依据《建设用地土壤污染风险评估技术导则》进行环境风险评估，但这种方法适用于小面积的场地，并不适用于区域尺度的工业园区土壤重金属生态风险评估预测。事实上，区域尺度的工业园区土壤重金属的生态危害性是较大的，从工业园区污染物风险管控来说，需要充分考虑土壤生态特点，建立一种适用于工业园区生态风险概率预测的方法。具体来讲包括如下问题：
[0006](1)缺少定量化的生态风险预测评估。现有的土壤重金属环境风险预测方法主要利用商值法等定性方法，对工业园区风险管理的实践指导不具备可操作性，缺少对风险预测的定量化模型规范。
[0007](2)缺少环境因子对土壤累积暴露量的综合考虑。现有的土壤重金属累积暴露量预测方法主要是基于重金属累积速率或残留率进行估算，缺少对影响土壤重金属累积暴露量的环境因子的综合考虑，导致模型预测精度不高，需要统筹影响工业园区土壤重金属累积的自然因子和人为因子，并评估其对未来土壤重金属积累的影响。
技术实现思路
[0008]本专利技术提供了一种能够快速高效且准确地对土壤环境中污染物进行污染风险预测的土壤环境污染物风险预测方法及系统。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种土壤环境污染物风险预测方
法，包括：
[0010]获得工业园区中土壤环境涉及的植物和动物种类信息；
[0011]确定所述土壤环境中对所述种类的植物和动物具有影响的毒性物质；
[0012]建立所述毒性物质的物种敏感度曲线；
[0013]获取所述工业园区影响所述毒性物质累积暴露量的环境因子；
[0014]对所述环境因子进行筛选，确定影响所述毒性物质累积暴露量的主要环境因子；
[0015]基于所述主要环境因子，结合时间序列和多变量自回归模型建立时序演变预测模型，所述时序演变预测模型用于预测所述工业园区未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量；
[0016]基于所述物种敏感度曲线以及由所述时序演变预测模型预测的未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量，同时结合联合概率密度模型建立风险预测模型，所述风险预测模型至少用于对所述工业园区的土壤环境在未来受所述毒性物质污染的概率进行预测；
[0017]基于所述预测模型预测所述土壤环境未来受所述毒性物质污染的概率预测值。
[0018]作为一可选实施例，所述建立所述毒性物质的物种敏感度曲线，包括：
[0019]基于下述公式建立所述毒性物质的概率密度曲线，并基于所述概率密度曲线定义所述毒性物质的物种敏感度曲线：
[0020][0021]其中，f(x)表示所述毒性物质的概率密度曲线，x表示毒性物质，μ表示标准差，γ表示分布参数。
[0022]作为一可选实施例，所述毒性物质为重金属数据；
[0023]所述对所述环境因子进行筛选，确定影响所述毒性物质累积暴露量的主要环境因子，包括：
[0024]获取所述土壤环境中多个采样点的重金属含量数据；
[0025]根据下述公式计算确定所述土壤环境中重金属累积暴露量与环境因子的空间分层异质性数据：
[0026][0027]q
h＝1
‑
h＝2
表示空间分层方差的显著性，并定义为所述空间分层异质性数据，Y
h
表示分层区域h内属性均值，n
h
表示分层区域h内的样本数量，Var表示方差；
[0028]基于所述分层异质性数据对所述环境因子进行筛选，得到所述主要环境因子。
[0029]作为一可选实施例，所述时间序列包括：
[0030][0031]其中，T(t)为主要环境因子的时间序列函数，a、b和c均为拟合参数，c为环境因子，t为时间。
[0032]作为一可选实施例，还包括：
[0033]结合不同的环境政策矫正所述多变量自回归模型；
[0034]基于所述时间序列及矫正后的所述多变量自回归模型建立时序演变预测模型；
[0035]其中，所述矫正后的所述多变量自回归模型为：
[0036][0037]其中，ε1、ε2为常数项，a
n
为主控因子的系数，为主控因子时序数据，为政策因子的时序数据，a
政策
为政策因子的系数。
[0038]作为一可选实施例，还包括：
[0039]获取验证数据样本集，并基于下述公式对所述时序演变预测模型的预测精度进行验证：
[0040]平均绝对误差：
[0041]均方误差：
[0042]平均预测均方根误差：
[0043]决定系数：
[0044]其中，n为验证数据样本集，y
p
为实测值，y
m
为预测值。
[0045]作为一可选实施例，所述毒性物质至少包括以下重金属中的一种或多种：
[0046]As、Cd、Cu、Cr、Ni、Pb及Zn。
[0047]作为一可选实施例，所述环境因子包括自然环境因子和人为环境因子，所述自然环境因子至少包括土壤有机质、土壤pH、土壤Eh、土壤母质、植被覆盖指数、风速、降雨量、高程、坡度中的一种或多种参数；所述人为环境因子至少包括所述工业园区的企业分布、工业生产总值、PM10、PM2.5、工业排放量、交通流量和人口密度中的一种或多种参数。
[0048]作为一可选实施例，所述预测模型还用于预测所述土壤环境中植物与动物种类受所述毒性物质影响的概率百分比和所述土壤环境未来受污染风险本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种土壤环境污染物风险预测方法，其特征在于，包括：获得工业园区中土壤环境涉及的植物和动物种类信息；确定所述土壤环境中对所述种类的植物和动物具有影响的毒性物质；建立所述毒性物质的物种敏感度曲线；获取所述工业园区影响所述毒性物质累积暴露量的环境因子；对所述环境因子进行筛选，确定影响所述毒性物质累积暴露量的主要环境因子；基于所述主要环境因子，结合时间序列和多变量自回归模型建立时序演变预测模型，所述时序演变预测模型用于预测所述工业园区未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量；基于所述物种敏感度曲线以及由所述时序演变预测模型预测的未来土壤环境中毒性物质的累积暴露量，同时结合联合概率密度模型建立风险预测模型，所述风险预测模型至少用于对所述工业园区的土壤环境在未来受所述毒性物质污染的概率进行预测；基于所述预测模型预测所述土壤环境未来受所述毒性物质污染的概率预测值。2.根据权利要求1所述的土壤环境污染物风险预测方法，其特征在于，所述建立所述毒性物质的物种敏感度曲线，包括：基于下述公式建立所述毒性物质的概率密度曲线，并基于所述概率密度曲线定义所述毒性物质的物种敏感度曲线：其中，f(x)表示所述毒性物质的概率密度曲线，x表示毒性物质，μ表示标准差，γ表示分布参数。3.根据权利要求1所述的土壤环境污染物风险预测方法，其特征在于，所述毒性物质为重金属；所述对所述环境因子进行筛选，确定影响所述毒性物质累积暴露量的主要环境因子，包括：获取所述土壤环境中多个采样点的重金属含量数据；根据下述公式计算确定所述土壤环境中重金属累积暴露量与环境因子的空间分层异质性数据：q
h＝1
‑
h＝2
表示空间分层方差的显著性，并定义为所述空间分层异质性数据，Y
h
表示分层区域h内属性均值，n
h
表示分层区域h内的样本数量，Var表示方差；基于所述分层异质性数据对所述环境因子进行筛选，得到所述主要环境因子。4.根据权利要求1所述的土壤环境污染物风险预测方法，其特征在于，所述时间序列包括：其中，T(t)为主要环境因子的时间序列函数，a、b和c均为拟合参数，c为环境因子，t为时间。
5.根据权利要求1所述的土壤环境污染物风险预测方法，其特征在于，还包括：结合不同的环境政策矫正所述多变量自回归模型；基于所述时间序列及矫正后的所述多变量自回归模型建立时序演变预测模型；其中，所述矫正后的所述多变量自回归模型为：其中，ε1、...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭广慧，雷梅，万小铭，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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