基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，涉及重金属污染的技术领域；通过环境数据，进行洪水预测；从洪水预测数据中，提取目标区域的洪水流通数据，确定重金属污染源；对重金属污染源进行扩散分析，得到目标区域洪水的重金属浓度；将目标区域洪水的重金属浓度作为预训练的机器学习模型的输入参数，得到目标区域土壤的重金属变化量；根据目标区域土壤的原始重金属浓度和重金属变化量，进行风险评估，得到目标区域的风险等级。该方法可以提前识别洪水影响下的重金属污染范围和强度，从而为管理者提供决策依据，提前调配资源，降低洪水及其带来的重金属污染对环境和居民的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及重金属污染的，具体涉及一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统。

技术介绍

1、重金属污染的来源可以追溯到多个方面。工业活动是重金属污染的主要源头，尤其是采矿、冶炼、化肥等行业。工业废水和固体废弃物中的重金属元素，如铅、镉、汞、砷等，经过排放进入土壤和水体，经时间推移缓慢影响非直接排放区域。但在洪水发生时，由于洪水的冲刷和浸泡，会将重金属带入洪泛区，从而加剧污染的扩散速度和面积。

2、传统的洪泛区重金属污染的风险评定方法，主要是在洪水过后，采集土壤样本，进行定性定量分析。然后根据分析结果采取治理措施。现有的重金属污染评估、处理具有滞后性，不能采取有效、精确的预防性措施，导致后期的治理浪费大量资源。

技术实现思路

1、本专利技术的目的就在于解决上述
技术介绍
中提到的滞后性的问题的问题，而提出一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统。

2、本专利技术实施的第一方面，提供了一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，所述系统包括：

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【技术保护点】

1.一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述洪水模拟模型是一种结合水文学和水动力学的耦合模型；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述重金属污染源识别模块包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述污染扩散模块包括河段划分模块、计算元素确定模块、顺序计算模块、终止判断模块和浓度计算模块；其中：...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述洪水模拟模型是一种结合水文学和水动力学的耦合模型；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述重金属污染源识别模块包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的洪泛区重金属污染源识别与风险评估系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：师华定，何泽新，冯瑶，刘小林，陈鹏，刘安富，季国华，李藜，
申请(专利权)人：生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心，
类型：发明
国别省市：