【技术实现步骤摘要】
一种受污染耕地限制性因子快速筛查及靶向调控方法
本专利技术属于农业环境
，具体涉及一种受污染耕地限制性因子快速筛查及靶向调控方法。
技术介绍
土壤中重金属和理化性质相互作用相互耦合，直接影响农产品中重金属的富集及分布。明确土壤中各因子间关系及对农产品的影响作用是目前农业领域的研究重点与难点。目前关于农产品超标主因的研究多围绕农药化肥等投入品展开，关于土壤中重金属影响的研究对象多为有效态重金属。上述技术方法存在的主要问题有：(1)影响农产品超标的主要因子，缺少土壤中重金属与理化性质的综合分析；(2)难以依据现有土壤检测数据直接确定农产品超标主因；(3)农田污染防治与农作物质量安全对策缺乏针对性，人力资金等资源过度投入。
技术实现思路
本专利技术依据研究区域农产品是否超标将协同监测点位分为两类，通过聚类方法将两类点位土壤监测指标分组，进行组权重计算与指标权重计算，综合利用权重结果，明确农产品超标限制性因子，并给出限制性因子目标调控量。本专利技术的目的是提供一种受污染耕地限制性因子快速筛查
【技术保护点】
1.一种受污染耕地限制性因子快速筛查方法，其特征在于，所述筛查方法包括：/n(1)数据获取/n(1.1)选取研究区域，获取区域背景信息；/n(1.2)协同监测点位布设；/n(1.3)数据获取/n获取所述协同监测点位的土壤及农产品的样品，检测所述土壤的土壤监测指标及农产品的农产品监测指标，分别获取检测结果；/n(2)土壤监测指标聚类分析/n(2.1)依据农产品评价标准GB2762-2017，对农产品检测结果进行评价；所述评价采取最差因子法，依据农产品某一特定指标或农产品综合指标将所述协同监测点位分为超标类点位和不超标类点位两个类别；/n(2.2)土壤监测指标聚类分析/n将所述...
【技术特征摘要】
1.一种受污染耕地限制性因子快速筛查方法，其特征在于，所述筛查方法包括：
(1)数据获取
(1.1)选取研究区域，获取区域背景信息；
(1.2)协同监测点位布设；
(1.3)数据获取
获取所述协同监测点位的土壤及农产品的样品，检测所述土壤的土壤监测指标及农产品的农产品监测指标，分别获取检测结果；
(2)土壤监测指标聚类分析
(2.1)依据农产品评价标准GB2762-2017，对农产品检测结果进行评价；所述评价采取最差因子法，依据农产品某一特定指标或农产品综合指标将所述协同监测点位分为超标类点位和不超标类点位两个类别；
(2.2)土壤监测指标聚类分析
将所述超标类点位和不超标类点位的土壤数据分别进行聚类分组：
(2.2.1)土壤数据归一化处理获得Xi；
(2.2.1)监测指标聚类
将上述归一化后的土壤监测指标进行聚类分析，分为k个组，所述k≥2；
(3)限制性因子确定
(3.1)土壤监测指标信息熵Fi、相对熵Ei及相关系数ri计算
(3.2)权重系数计算
计算评估系数，所述评估系数具体公式如下：
其中Si为评估系数；
计算指标权重系数，所述指标权重系数具体公式如下：
其中Wi为权重系数；|Si|为评估系数绝对值，|Si|均≤1；
(3.3)将超标类点位中农产品某一特定指标或农产品综合指标检测结果进行升序排序，按照等值梯度法计算分位值Q，提取各分位值Q对应的监测点位，各组分别获取对应点位土壤监测指标检测结果，计算各组指标融合值；不超标类点位各组指标融合值计算方法一致，指标融合值计算公式具体如下：
I(Q)＝W1X1+W2X2+…+WiXi
其中I(Q)为每组点位Q分位值对应的指标融合值，每组均有Q个I(Q)值；
(3.4)组间权重计算：
通过计算各组变异系数，从而获得组权重系数，具体公式如下：
Cvn＝σn/μn
其中，Cvn为各组指标变异系数，σn为指标融合值的标准差，μn为指标融合值的平均值；
Jn＝1/Cvn
其中，Jn为各组指标变异系数倒数；
Vn＝Jn/∑Jn
其中，Vn为组权重系数；
4.主导系数及污染模式确定：
各土壤监测指标主导系数计算公式如下：
Mi(n)＝Wi*Vn
其中，Mi(n)为监测指标的主导系数；
超标类和不超标类两个类别中主导系数从大到小进行排序，各组主导系数累计超过0.85的对应监测指标即为该组限制性因子；相邻监测指标主导系数差异超过10倍时，即使未达到0.85也仅保留最大的若干个监测指标；两组限制性因子取并集即为研究区域限制性因子。
2.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：安毅，杜兆林，武丽娜，林大松，霍莉莉，秦莉，姚彦坡，丁健，
申请(专利权)人：农业农村部环境保护科研监测所，
类型：发明
国别省市：天津;12
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