【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质监测，尤其涉及一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法。
技术介绍
1、地下水是地球上最重要的淡水资源之一，不仅满足了数十亿人口的饮水需求，还在农业、工业和生态系统中发挥着不可或缺的作用。然而，地下水质量的下降已经引起了全球范围内的广泛关注。其中，重金属污染是一个特别严重的问题，它源于工业排放、废物处理和土壤污染，可能对地下水的可持续供应和人类健康构成威胁。重金属污染问题的复杂性在于，不同形态的重金属元素具有不同的毒性和生物有效性。例如，在某些形态下，重金属可能对生态系统造成危害，但在其他形态下则可能对人类健康产生更大的风险；因此，专利技术出一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法变得尤为重要。
2、现有的地块地下水健康风险评估方法无法处理复杂的非线性数据关系，增加人工干预的需求，降低预测准确性；此外，现有的地块地下水健康风险评估方法无法快速方便地找到重金属形态数据，不方便研究人员理解重金属的分布和潜在风险；为此，我们提出一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，该评估方法具体步骤如下：
4、(1)通过gis和遥感技术采集整理地下水数据；
5、(2)分析重金属
6、(3)依据过往数据建立预测模型并预测重金属含量；
7、(4)基于预测结果对地下水的健康风险进行评估；
8、(5)将风险评估结果以图形方式展示并持续监测。
9、作为本专利技术的进一步方案，步骤(1)中所述地下水数据采集整理具体步骤如下：
10、步骤一：通过gps与gis技术记录采样点的精确坐标，根据研究的需要，在采样点位采集地下水样品，使用抽水泵将地下水直接从井、井筒或井点抽取到洁净的玻璃或塑料容器中；
11、步骤二：测量水样的物理化学参数并记录，之后使用水文地质方法研究地下水流动特征，并安装水位计和水质监测井定期监测水位和水质变化，之后收集地下水流动路径和潜在流向的数据以获取地下水在地块内的迁移情况；
12、步骤三：对采集的地理信息、水质监测数据和地下水流动特征数据进行整理，并统一各组特征数据的格式，之后将它们存储在中央数据库或信息管理系统中。
13、作为本专利技术的进一步方案，步骤(2)中所述形态图谱库具体构建步骤如下：
14、步骤ⅰ：从互联网、研究知识以及重金属资料库中收集重金属形态各种知识和信息，并对收集到的重金属形态知识进行分类、去重以及筛选处理，通过nlp技术识别和抽取出处理后的重金属形态知识中的实体；
15、步骤ⅱ：从知识信息中提取每个实体的对应属性，并建立实体之间的关系，形成维护知识图谱的连接，采用三元组的形式将实体、属性和关系处理成对应图状结构，选择图数据库来存储和管理形态知识图谱，并对该知识图谱进行不断地更新和维护。
16、作为本专利技术的进一步方案，步骤(3)中所述预测模型建立具体步骤如下：
17、步骤1：将获取的特征数据通过随机替换或采样获取创建新特征，再通过特征缩放和标准化使不同特征在相同的尺度上，将收集的各组特征数据随机划分为训练集、测试集以及验证集，创建预测模型并依据各组重金属特征确定该模型神经元数量，同时将各神经元权重初始化为随机值或预设的初始值，并依据预设信息确定模型学习率以及步长；
18、步骤2：将训练集划分为小批量，通过前向传播分批次将各组训练集数据传递到预测模型中并计算每个神经元的输出，再使用损失函数来比较预测模型的输出与实际目标值之间的差异，然后通过反向传播算法，根据损失函数的梯度来计算权重的梯度，通过梯度下降算法更新各神经元权重；
19、步骤3：使用验证集来评估训练好的模型的性能，若模型性能未达到管理人员预期值，则通过交叉验证法对模型学习率进行调整，当模型在验证集上的性能不再改善，或者开始恶化时，则选择提前停止训练，并通过测试集评估最终预测模型的性能，重复对模型进行训练测试，直至所有训练集都使用完毕后，将性能最佳的神经网络模型部署到监测系统中。
20、作为本专利技术的进一步方案，步骤2所述损失函数具体计算公式如下：
21、
22、式中，n代表数据点的数量；代表实际观测值；代表模型的预测值；l代表模型损失值；
23、步骤2所述梯度下降算法具体计算公式如下：
24、
25、式中，θ代表需要调整的模型参数；α代表学习率；l(θ)代表参数为θ时的模型损失值。
26、作为本专利技术的进一步方案，步骤(3)中所述重金属形态预测具体步骤如下：
27、步骤①：定期采集并预处理地理信息、水质监测数据和地下水流动，将预处理后的数据传递到预测模型中进行前向传播，数据从输入层开始，通过各隐层并计算每层神经元的加权输入，同时通过激活函数计算各层神经元输出，将前一层的输出传递到下一层作为输入，直至传递至输出层，之后输出层依据各神经元权重比例输出各重金属含量比列；
28、步骤②：抽取处理后的特征数据的实体，并将其与形态知识图谱中的实体进行匹配，同时提取出匹配成功的形态知识数据，将其与预测结果进行匹配。
29、作为本专利技术的进一步方案，步骤(6)中所述健康风险评估具体步骤如下：
30、第一步：收集和整理采集数据以及最终预测数据，检查数据的完整性、准确性和一致性，并对数据进行标准化处理，依据研究人员的预设信息确定风险评估的目标以及评估的范围和问题；
31、第二步：获取地下水区域环境信息并确定导致地下水污染的潜在风险源，之后评估风险源的性质、规模和潜在的对地下水质量的影响，再收集人类和环境暴露重金属的途径，并评估这些暴露途径的相关性和重要性；
32、第三步：通过统计方法计算潜在的地下水污染风险，同时针对不同的暴露途径和受体群进行风险计算，通过图表、报告和解释性文本显示风险评估的结果，并基于评估结果制定管理建议和风险管理策略。
33、相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
34、1、该基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法通过将获取的特征数据通过随机替换或采样获取创建新特征，再通过特征缩放和标准化使不同特征在相同的尺度上，将收集的各组特征数据随机划分为训练集、测试集以及验证集，并创建预测模型进行训练、验证以及测试，之后将性能最佳的神经网络模型部署到监测系统中，定期采集并预处理地理信息、水质监测数据和地下水流动，将预处理后的数据传递到预测模型中进行前向传播，数据从输入层开始，通过各隐层并计算每层神经元的加权输入，同时通过激活函数计算各层神经元输出，将前一层的输出传递到下一层作为输入，直至传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，该评估方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(1)中所述地下水数据采集整理具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(2)中所述形态图谱库具体构建步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(3)中所述预测模型建立具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤2所述损失函数具体计算公式如下：
6.根据权利要求4所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(3)中所述重金属形态预测具体步骤如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(6)中所述健康风险评估具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，该评估方法具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(1)中所述地下水数据采集整理具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特征在于，步骤(2)中所述形态图谱库具体构建步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于重金属形态的地块地下水健康风险评估方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡慧，王佳斌，陈洁，贺志刚，李竹君，
申请(专利权)人：苏州逸凡特环境修复有限公司，
类型：发明
国别省市：
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