基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1，将研究区划分为多个控制单元；步骤2，将多个控制单元进行分组，以将研究区分为多个子区；步骤3，获取每个子区中的污染源；步骤4，获得每个子区中污染源的贡献率。本发明专利技术所提供的基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法，步骤简单，综合考虑流域、陆域和污染源的影响，能够对主要污染因子及其贡献率进行高效、全面解析，确定优控行业，为水质改善和水环境管理提供科学建议。和水环境管理提供科学建议。和水环境管理提供科学建议。

【技术实现步骤摘要】
基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法


[0001]本专利技术涉及流域污染源识别
，具体涉及一种基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法。

技术介绍

[0002]流域水污染是多种污染源作用的结果，随着城市化进程的不断发展，人口急剧增加，工业和农业的迅速发展导致污染物排放量的增加，工业废水、农业灌溉以及畜禽养殖排放都可能造成流域污染。近年来，随着环境监测系统的建立，政府获得了大量的水质监测数据，包括物理化学、有机物、重金属和生物指标等方面。监测指标和监测点之间复杂的相互作用给决策者管理和改善水环境提出了挑战。从监测数据中挖掘有用的信息，可以提高人们对区域环境状况的了解，帮助决策者建立有效合理的水环境管理方案。
[0003]受体模型技术是通过对样品中检测到的具体污染物数据，建立污染物与来源的因果对应关系的一种源解析方法。结合多元统计方法来识别和量化流域的污染源，已被广泛应用于河流、近海海域、湖泊、城市河网和地下水等的水质评价与分析中。例如：Zushi et al.(2011)结合监测数据和GIS地理信息通过多元线性回归分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多元统计和受体模型的流域分区污染源识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，将研究区划分为多个控制单元；步骤2，将多个控制单元进行分组，以将研究区分为多个子区；步骤3，获取每个子区中的污染源；步骤4，获得每个子区中污染源的贡献率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括以下子步骤：步骤1-1，基于研究区的数字高程模型，获取子流域边界；步骤1-2，结合研究区的行政区划和水系分布，获得多个控制单元。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括以下子步骤：步骤2-1，获取研究区的水质数据和陆域污染源数据；步骤2-2，对各监测断面的水质数据进行聚类分析；步骤2-3，根据聚类分析结果，实现对研究区的划分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2-1中，所述水质数据包括物理化学、有机物和生物指标，优选地，所述水质数据包括温度、pH值、电导率(EC)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数、化学需氧量(COD)、五日生化需氧量(BOD5)、总磷(TP)、氨氮(NH3-N)、锌(Zn)、氟化物(F－)、硫化物、砷(As)和粪大肠菌群。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2-1中，在获取研究区的水质数据后，对其进行预处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙源媛，苏婧，郑明霞，赵含嫣，傅雪梅，丁鸿羽，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：