[发明专利]城市系统的生态风险评价方法无效

专利信息
申请号: 201010108091.2 申请日: 2010-02-05
公开(公告)号: CN101777171A 公开(公告)日: 2010-07-14
发明(设计)人: 徐琳瑜;宋慧敏;杨志峰;王磊 申请(专利权)人: 北京师范大学
主分类号: G06Q90/00 分类号: G06Q90/00
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 胡小永
地址: 100875北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 城市 系统 生态 风险 评价 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及环境科学和城市生态规划领域,尤其涉及一种城市系统的生态风险评价方法。

背景技术

城市生态系统是以人为核心的复杂系统。人类不仅是城市系统的建设者,同时也生活在城市系统之中。随着全球范围内城市化进程的加速,一系列城市化所引起的生态问题逐渐显现,已经并且将进一步威胁到城市和自然生态系统的健康。各种污染(大气、水体、固体废弃物)、资源短缺、洪水、热岛效应等都成为影响城市生态系统健康的生态风险。城市生态风险评价是对存在于城市系统中的各种生态风险进行综合分析的主要手段。城市生态风险评价及分区结果可以提供城市生态风险的现状和预测情景,从而服务于城市生态规划。已有的城市生态风险评价研究选择城市生态系统或系统内的组分作为风险受体,主要考虑过去及当前的生态风险值,对未来生态风险值的预测研究相对较少。城市生态规划涉及到的时间和空间尺度都较大,因此对城市生态风险的时间序列、空间分布研究有着重要意义。

经广泛检索中国、欧盟、美国等专利机构,目前均未发现针对城市系统的生态风险评价及分区方法的专利。检索到的相关专利包括工业园区环境风险识别方法、用于环境风险评价的改进型事故树分析法、风险评价置信水平及事件可接受程度的确定方法。申请号为200710132672.8,公开号为CN101136090A的中国专利(一种工业园区环境风险识别的方法)公开了一种利用环境风险识别指标体系和环境风险综合指数的工业园区环境风险识别方法。该发明通过识别工业园区内的重点风险源,确定工业园区优先管理的风险事件,可合理管理重点环境风险源,但是尚未推广至城市系统。检索发现申请号为200810143693.4,公开号为CN101477643A的中国专利(一种用于环境风险评价的改进型事故树分析法)首次提出将设置隶属度的方法引入事故树分析法,并采用加权平均方法由下一层事件隶属度算得上一层事件隶属度,克服原有事故树分析法进行环境风险评价时的“非此即彼”缺陷,使得环境风险评价结论更加科学合理。此外,还检索到专利号为7254522的美国专利(Apparatus and method for determining alevel of confidence in a risk assessment and/or determining a level ofacceptability of an event occuring)针对风险评价过程中的置信水平和事件可接受程度提出了一套确定方法。以上检索到的专利与风险评价、环境风险评价相关,尚未涉及到城市系统的生态风险评价方法。随着更多城市生态规划得以实施,更加科学的城市生态风险评价方法有助于制定及实施更为科学、合理的城市生态规划。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是,针对现有城市生态风险评价方法在时间和空间预测方面的不足,基于过去及当前生态风险变化情况得到城市系统生态风险评价预测值,服务于城市生态规划实施过程。

(二)技术方案

为解决上述技术问题,提供一种依照本发明实施方式的一种城市系统的生态风险评价方法,所述方法包括步骤:

S1,获取待研究城市区域逐年数据资料并确定作为化学风险源的污染物,所述数据资料包括社会经济数据、环境监测数据和城市环境参数;

S2,基于逸度/等量浓度方法建立III级多介质模型;

S3,根据所述逐年数据资料估算得到模型参数,并将所述模型参数带入到所述III级多介质模型中得到污染物浓度的计算值;

S4,根据已得逐年模型参数,得到模型参数在研究时间段的预测值;

S5,将步骤S4中得到的模型参数预测值带入到所述III级多介质模型中,得到污染物浓度预测值;

S6,将预测得到的污染物浓度与多途径暴露模型相结合,得到化学污染带来的城市生态风险预测值。

优选地,所述方法还包括步骤:

S7,细化待研究城市区域为若干亚区域,并按照步骤S2-S6的评价过程预测各亚区域的生态风险值;

S8,收集研究时间段内各亚区域的生态风险预测值,得到具有时间序列、空间分布特征的城市系统生态风险评价及分区结果。

优选地,所述方法在步骤S3之后还包括步骤:

S3a,将根据模型得到的污染物浓度计算值与监测数据中的污染物浓度值进行比较,并根据比较结果调整模型参数。

(三)有益效果

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