利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法技术

本发明专利技术提供一种利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，属于土壤污染预测领域，其包括以下步骤：S1、基于样本点位置和属性信息提取土壤污染分布特征；S2、通过土壤样本点污染浓度和差分法估计土壤污染物浓度的垂直方向梯度与水平方向梯度之比R来度量污染浓度值在这两个方向上的各向异性，以R为膨胀因子，将原坐标空间的z值乘以R作为新的垂向坐标值；S3、将DKNN的空间位置表示模块从二维空间扩展到三维空间；S4、选择空间编码器；S5、在空间编码器的基础上，使用通用克里金方程进行空间预测。本发明专利技术引入并扩展了基于深度学习和地学知识相融合的GeoAI框架，能够解决工业场地土壤污染物三维分布模拟问题，对土壤污染进行精确预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及土壤污染分析领域，具体涉及一种利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法。

技术介绍

1、土壤作为一种不可再生资源，对城市规划、人类健康和粮食安全都有着至关重要的意义。自工业革命以来，土壤污染问题受到了高度关注。其中最紧迫的问题是多环芳烃(pahs)对土壤的污染。对于众多废弃和遗留场地，pahs是最常见的有机污染物之一，特别是在与钢铁生产、焦化和化学工业有关的地区。pahs的主要来源包含多种人类活动，如矿藏开采、城镇开发、工业活动等，这是一种具有毒性、致癌性、致畸性和致突变性的有机物。

2、认识和了解pahs的空间分布特征及其影响因素对准确模拟土壤污染具有重要意义。土壤pahs在土壤中具有突变性、分层异质、各向异性等性质，主要是由生产活动和土壤环境造成的。生产中有机物的不完全燃烧等过程会产生pahs，例如bap、bbf等。这些pahs随着废气和废液排出，导致靠近生产区域的土壤受到更严重的污染。另外，污染物自身性质和土壤环境也会影响其在土壤中的分布。污染物自身的吸附、迁移等性质、土壤介质的分层以及理化性质如ph值、孔隙结构等都本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：步骤S3具体为：在3D-DKNN的位置嵌入模块中，将三维空间样本点si＝(xi,yi,zi)位置嵌入到高维向量的形式定义为：

3.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：其中，步骤S3中diag指利用点积实现方法的距离保持性，即：

4.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：步骤S2中，对于每个样本...

【技术特征摘要】

1.一种利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：步骤s3具体为：在3d-dknn的位置嵌入模块中，将三维空间样本点si＝(xi,yi,zi)位置嵌入到高维向量的形式定义为：

3.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：其中，步骤s3中diag指利用点积实现方法的距离保持性，即：

4.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：步骤s2中，对于每个样本点，以与该样本点最近邻的样本点构成点对计算浓度梯度。

5.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：步骤s5中，计算公式为：其中，是待估点的污染物浓度估计，λ是权重，φ是数据的非线性特征表达，矩阵f是趋势面特征的细节表达，代表元素均为1的向量。

6.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测方法，其特征在于：λ的优化公式表示为：

7.根据权利要求1所述的利用三维分布插值的工业场地土壤污染物浓度预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡茂桂，张睿聪，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：