一种土壤有机物污染监测方法技术

本发明专利技术提供一种土壤有机物污染监测方法，根据以下步骤进行：步骤一、进行数据采集，开始无人车监测行为；步骤二、数据预处理，去除异常数据；步骤三、获取污染区域数据，基于采集的土壤及空气污染数据构建时空地理加权回归(GTWR)模型；步骤四、预测污染源位置；步骤五、基于空间插值获取污染分布；步骤六、引导无人车监测，该土壤有机物污染监测方法利用无人地面小车的移动能力和边缘计算设备，通过同时监测土壤和大气中的挥发性有机污染物(VOCs)，结合风力风向等数据，引导无人地面小车移动以进行污染源发现，实现对土壤有机物污染源的快速发现和监测，提高监测效率，且整套系统的监测过程更加安全、可靠、智能。智能。智能。

【技术实现步骤摘要】
一种土壤有机物污染监测方法


[0001]本专利技术涉及土壤污染监测
，具体为一种土壤有机物污染监测方法。

技术介绍

[0002]土壤是人类生活生产的基础，土壤环境质量安全，对维持社会经济快速发展保障人体健康至关重要，土壤出现有机物污染会影响到作物的生长发育，以及产量和质量下降。严重会导致污染物进入人体，极大危害人民生命健康，为更安全、智能、经济地控制生产风险，行业中重点土壤污染风险源泄露实时响应和无损监测的需求日益旺盛，目前场地土壤有机物污染种类繁多，现有的监测技术尚不成熟，监测主要由人工完成，需要大量的人力物力。
[0003]在目前采用的技术中，大多依赖于人工前往污染地区操作金属监测仪器对土壤采样和监测，对人身的危害较大，自动化和智能化的程度很低。而另外一些基于高光谱遥感、智能反演算法等技术获取的有机物污染数据精度较低，无法做到精细化测量和定点测量。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种土壤有机物污染监测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题,本专利技术能够对土壤有机物污染源的快速发现和监测，提高监测效率，可靠性更高。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种土壤有机物污染监测方法，根据以下步骤进行：步骤一、对空气和地面挥发性有机污染物(VOCs)进行数据采集，开始无人车监测行为，使无人车朝向污染区域移动；步骤二、数据预处理，对有机物监测数据进行初步检查，同时正常范围内的数据进行一定的清洗，去除异常数据；步骤三、获取污染区域数据，基于采集的土壤及空气挥发性有机物污染数据构建时空地理加权回归(GTWR)模型；步骤四、预测污染源位置；步骤五、基于空间插值获取污染分布；步骤六、引导无人车监测。
[0006]进一步的，所述步骤一中，结合空气中的有机物污染指标变化探查场地是否存在有机物污染。
[0007]进一步的，基于风向以及有机物污染浓度，对无人车进行导航，向可能存在的更高有机物污染区域行进，在导航过程中逐步修正移动路径，快速接近有机物污染源。
[0008]进一步的，所述步骤二中，清洗监测数据的过程包括：剔除超过监测设备量程上下限的监测数据；同一位置相近时间监测浓度变化过大的监测数据予以剔除；同一位置相近时间监测浓度变化较小的监测数据仅保留部分数据。
[0009]进一步的，构建GTWR模型会随着无人车的行进过程中根据污染程度的增加而不断增加采样频率。
[0010]进一步的，通过无人车针对更高污染区域进行采样，获取更加密集的污染区域数。
[0011]进一步的，所述步骤四中，预测土壤有机物污染源位置的过程中，主要基于GTWR模
型修正空气污染数据与土壤污染数据之间的偏移情况来实现。
[0012]进一步的，所述步骤六中，通过空间插值预测场地内污染分布情况，并基于场地内有机物污染分布具体情况去引导无人车进行进一步的监测。
[0013]进一步的，无人车监测系统对污染源区域进行密集采点时，基于密集采点修正有机物污染分布。
[0014]本专利技术的有益效果：
[0015]1.该土壤有机物污染监测方法利用无人地面小车的移动能力和边缘计算设备，通过同时监测土壤和大气的有机污染物，结合风力风向等数据，引导无人地面小车移动以进行污染源发现，实现对土壤有机物污染源的快速发现和监测，提高监测效率。
[0016]2.该土壤有机物污染监测方法设计了一套自动化、智能化的土壤和大气有机污染物监测方案。无人车可以自主导航前往目标点，进行实地测量，精准、安全地采集污染地区的土壤和大气中挥发性有机污染物的含量，并根据大气和土壤有机污染物浓度数据的协同监测，引导小车沿污染梯度和风向寻找污染源，并将数据分析结果实时发往服务器，获取土壤污染的分布情况。整套系统能够安全、可靠、智能地对污染地区进行土壤和大气有机污染物监测，突破了传统方法的局限性，是一种新型的土壤和大气有机物污染监测计算技术。
附图说明
[0017]图1为本专利技术一种土壤有机物污染监测方法的整体流程图；
[0018]图2为本专利技术一种土壤有机物污染监测方法的算法流程图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。
[0020]请参阅图1至图2，本专利技术提供一种技术方案：一种土壤有机物污染监测方法，根据以下步骤进行：1.首先结合空气中的挥发性有机污染物(VOCs)指标变化探查场地是否存在VOCs；2.基于风向以及VOCs浓度，对无人车进行导航，向可能存在的更高VOCs区域行进，在导航过程中逐步修正移动路径，快速接近VOCs源头。3.行进过程中随着污染程度的增加不断增加采样频率，通过针对更高污染区域进行采样，获取更加密集的污染区域数据。4.基于时空加权回归模型修正空气污染数据与土壤污染数据之间的偏移情况，从而预测土壤有机物污染源位置。5.通过空间插值预测场地内污染分布情况，并基于场地内VOCs分布引导无人车进行进一步的监测行为，整体的流程图如下图1所示。
[0021]本实施例，(一)数据采集：数据采集时使用的硬件设备为VOCs空气传感器与土壤传感器。其中，空气传感器获取空气中VOCs浓度，作为预警信息，供系统判断该场地是否存在VOCs污染。土壤传感器获取土壤VOCs污染数据，供GTWR模型修正空气VOCs数据。
[0022]数据采集分为两种情况，早期巡查时的稀疏采点与污染区密集采点。无人车根据导航算法调度在场地内巡检，当VOCs空气传感器监测到VOCs弥漫，则通过当前风向判断污染区域方位。导航算法根据污染区域方位规划行进路径，使用间隔采点的方式获取稀疏的VOCs浓度数据，为进一步判断污染源提供依据。基于GTWR预估污染源污染范围，控制无人车在污染源附近密集采点，确定污染扩散情况。为下一步基于空间插值算法绘制VOCs污染分
布提供数据支持。
[0023]本实施例，(二)数据预处理：受限于VOCs传感器的精度与环境变化等因素，监测数据存在一定的异常数据。为完成更加符合实际趋势的监测数据，对VOCs监测数据进行初步检查。同时，使用传感器进行连续监测时获取的VOCs数据量较大，为节省计算资源，对正常范围内的数据进行一定的清洗。按以下方法清洗监测数据：
[0024]1.剔除超过监测设备量程上下限的监测数据；
[0025]2.同一位置相近时间监测浓度变化过大的监测数据予以剔除。
[0026]3.同一位置相近时间监测浓度变化较小的监测数据仅保留3条数据。
[0027]本实施例，(三)时空地理加权回归：时空地理加权回归模型通过计算时空权重矩阵构建GTWR模型，并通过模型的评价指标进行对比分析。具体流程如图2所示。
[0028]过程描述：1.数据预处理：根据研究目标，确定研究区域，对数据进行初步处理；2.计算模型参数估计：计算自变量矩阵，并对模型进行参数估计；3.构建GTWR模型：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种土壤有机物污染监测方法，其特征在于根据以下步骤进行：步骤一、对空气和地面挥发性有机污染物(VOCs)进行数据采集，开始无人车监测行为，使无人车朝向污染区域移动；步骤二、数据预处理，对有机物监测数据进行初步检查，同时正常范围内的数据进行一定的清洗，去除异常数据；步骤三、获取污染区域数据，基于采集的土壤及空气污染数据构建时空地理加权回归模型；步骤四、预测污染源位置；步骤五、基于空间插值获取污染分布；步骤六、引导无人车监测。2.根据权利要求1所述的一种土壤有机物污染监测方法，其特征在于：所述步骤一中，结合空气中的有机物污染指标变化探查场地是否存在有机物污染。3.根据权利要求2所述的一种土壤有机物污染监测方法，其特征在于：基于风向以及挥发性有机物污染浓度，对无人车进行导航，向可能存在的更高有机物污染区域行进，在导航过程中逐步修正移动路径，快速接近有机物污染源。4.根据权利要求1所述的一种土壤有机物污染监测方法，其特征在于：所述步骤二中，清洗监测数据的过程包括：剔除超过监测设备量程上下限的...

【专利技术属性】
技术研发人员：田扬戈，田曜嘉，吴科慧，孔宪明，黄隆扬，孙梓超，洪松，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：