【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地下水污染风险防控区划分，尤其涉及一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法、系统。
技术介绍
1、地下水是我国重要的饮用水源。地下水污染风险防控区的精准划分对于地下水污染的防治和地下水资源的保护至关重要。当前，我国地下水污染风险防控区主要通过空间叠加区域地下水水质现状、富水性、脆弱性、源荷载等要素划分防控区范围。然而，尚存在地下水污染风险防控区边界界定不精准、范围分辨率低等瓶颈问题。其原因主要包括监测数据量少、有效性不高以及“以点扩面”预测模型精度低、准确性不强等。
2、针对尚未建立基于少量数据刻画地下水污染时空分异性的预测模型和精准界定地下水污染风险防控区边界的划分方法而导致的地下水污染风险防控区划分适宜性差、精度低的问题，依托基于元学习的小样本原型网络，提出一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，实现分辨率适宜、边界精准的地下水污染风险防控区识别，是地下水污染风险防控区划分
的重要研究趋势之一。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法、系统。
2、为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面提供了一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，包括以下步骤：
4、搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，填充非采样区地下水污染分布高精度数据，初步划定地下水污染风险防控区；
5、通过计算空间变异系数，依据地下水污染风险
6、耦合地下水富水性、脆弱性、源荷载要素，精准界定地下水污染风险防控区边界。
7、进一步地，本专利技术中，搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，填充非采样区地下水污染分布高精度数据，初步划定地下水污染风险防控区，具体包括：
8、通过遴选、清洗不少于10个经典地下水运移机理模型，集成涵盖了8类典型行业和各类典型地下水水文地质特征的“源-流-汇”关系的地下水运移复合模型；
9、基于地下水运移复合模型，构建元学习领域的原型网络，并耦合注意力机制，据此搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型；
10、整合多年际、多区域地下水历史监测数据、新建井取样数据及在线监测数据，开展探索性数据分析，建立不同区域尺度、水文地质条件和污染类型的地下水污染风险时空分布特征集，并拆分为训练集和验证集；
11、保持地下水污染风险分区复合模型对良好拟合数据准确模拟的基础上，靶向定位欠拟合数据样本，并通过优化欠拟合数据集的模拟效果，持续提升地下水污染风险分区复合模型的泛化能力和准确率，并基于分类误差、数据补全误差和模型误差对模型的模拟结果进行不确定度分析；
12、基于研究区背景信息和采样点数据，应用基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，可补充非采样点地下水污染数据，刻画区域地下水污染风险时空分异性，实现地下水污染风险防控区的初步划定。
13、进一步地，本专利技术中，通过计算空间变异系数，依据地下水污染风险空间变异系数和网格单元大小的定量关系，实现地下水污染风险时空分异性网格精细化，具体包括：
14、在初步划定的地下水污染风险防控区边界上设定n个初始中心出发点，分别计算从n个初始中心出发点到周围各个方向的距离为h的其他点的空间变异系数，然后让h的值依次增加δh，持续计算空间变异系数；
15、在计算得到的多个空间变异系数中取其最小值，并将此标记的点到相应的初始中心出发点的特征空间作为一个单独的网格单元分区；
16、以均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)和相关系数(r2)作为准确度指数对划分的各个特征空间网格单元进行评价；
17、依据地下水污染风险空间变异系数和网格单元大小的定量关系，基于空间分辨率的要求，实现地下水污染风险时空分异性网格精细化。
18、进一步地，本专利技术中，耦合地下水富水性、脆弱性、源荷载要素，精准界定地下水污染风险防控区边界，具体包括：
19、借助arcgis软件，依据空间分析方法，通过多因素叠置分析，耦合地下水污染风险时空分异性网格和地下水富水性、脆弱性、源荷载多要素信息；
20、研判地下水污染风险防控区边界，实现地下水污染风险防控区边界的精准划分。
21、进一步地，本专利技术开展基于防控区空间分辨率的钻孔验证，保证地下水污染风险防控区边界划分的高精度和准确性。
22、本专利技术第二方面提供了一种地下水污染风险防控区边界精准划分系统，具体包括：
23、第一元学习数据填充模块，用于初步划定地下水污染风险防控区；
24、第二变异系数提取模块，用于精细化地下水污染风险时空分异性网格；
25、第三多要素边界分析模块，用于精准界定地下水污染风险防控区边界；
26、第四边界钻孔验证模块，用于确保地下水污染风险防控区边界划分的高精度和准确性。
27、本专利技术具备以下有益效果：
28、本专利技术公开一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法和系统，搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，填充非采样区地下水污染分布高精度数据，初步划定地下水污染风险防控区；通过计算空间变异系数，依据地下水污染风险空间变异系数和网格单元大小的定量关系，实现地下水污染风险时空分异性网格精细化；耦合地下水富水性、脆弱性、源荷载要素，精准界定地下水污染风险防控区边界；开展基于防控区空间分辨率的钻孔验证，保证地下水污染风险防控区边界划分的高精度和准确性。解决了小样本数据下难以精准刻画地下水污染时空分异性及难以精准界定地下水污染风险防控区边界的问题，实现了强适宜、高精度的地下水污染风险防控区边界的精准划分。
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1.一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，所述搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，填充非采样区地下水污染分布高精度数据，初步划定地下水污染风险防控区，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，所述通过计算空间变异系数，依据地下水污染风险空间变异系数和网格单元大小的定量关系，实现地下水污染风险时空分异性网格精细化，包括：
4.根据权利要求1所述的一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，所述耦合地下水富水性、脆弱性、源荷载要素，精准界定地下水污染风险防控区边界，包括：
5.基于权利要求1至4所述的方法的一种地下水污染风险防控区边界精准划分系统，其特征在于，所述系统包括：第一元学习数据填充模块，用于初步划定地下水污染风险防控区；第二变异系数提取模块，用于精细化地下水污染风险时空分异性网格；第三多要素边界分析模块，用于精准界定地下水污染风险防控区边界；第
...【技术特征摘要】
1.一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，所述搭建基于元学习的面向地下水污染风险分区的复合模型，填充非采样区地下水污染分布高精度数据，初步划定地下水污染风险防控区，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种地下水污染风险防控区边界精准划分方法，其特征在于，所述通过计算空间变异系数，依据地下水污染风险空间变异系数和网格单元大小的定量关系，实现地下水污染风险时空分异性网格精细化，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨永奎，李洋，耿宏志，赵林，曲森，刘嘉澍，乔治，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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