[发明专利]一种重金属工业污染源解析方法、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种重金属工业污染源解析方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：获取待识别区域的重金属污染企业信息和重金属污染数据，从所述重金属污染数据中，获取每个企业以其所在的地理位置为中心的设定半径范围内的重金属污染数据作为条件推理树模型的因变量，以每个企业运行时间、企业类别和企业规模作为条件推理树模型的自变量；通过递归划分算法对条件推理树模型进行推理，在每一次执行递归划分时分别进行置换检验，从而构造出决策因子推理树。本发明具有较强的普适性，能够适用于不同区域不同重金属污染的工业源解析，从而分析出企业运行时间、企业类别和企业规模对重金属污染的影响。本发明可以广泛应用于环境建模技术领域。

技术领域

本发明涉及环境建模技术领域，尤其是一种重金属工业污染源解析方法、系统和存储介质。

背景技术

随着人类社会工业化和现代化进程的不断推进,城镇生活污水和垃圾急剧增加、以及工业超标排放使工业中的点源污染日益加剧，重金属污染事件频发,严重危害人体健康。目前，世界各国重金属污染最大的来源是工业排放，贡献大约全球1/3的重金属排放。工业活动通过工业“三废”废气、废水和废渣,以及煤和石油等矿物燃料的燃烧向环境中排放重金属，涉重金属排放的工业企业类别有：采矿、选矿、冶金、电镀、电工、染料、纺织、炼油等。由于这些污染源大多是点性污染源，故对土壤环境来说是不均匀污染，在局部地区土壤重金属污染可能相当严重。然而，不同类别工业过程如何影响重金属污染尚不明确。了解工业源如何影响重金属污染至关重要，将对合理防控污染源，协调社会工业化和社会经济可持续发展具有重要意义。

许多学者针对不同类别的重金属污染进行了工业源解析。然而，解析工业源如何影响重金属污染仍然存在一个重要技术难点：即企业运行时间、企业类别和企业规模与重金属污染之间的关联关系。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种能够识别企业运行时间、企业类别和企业规模对重金属污染的影响的重金属工业污染源解析方法、系统和存储介质。

本发明实施例的第一方面提供了：

一种重金属工业污染源解析方法，包括以下步骤：

获取待识别区域的重金属污染企业信息和重金属污染数据，所述重金属污染企业信息包括企业名称、地理位置、运行时间、企业类别以及企业规模；

从所述重金属污染数据中，获取每个企业以其所在的地理位置为中心的设定半径范围内的重金属污染数据作为条件推理树模型的因变量，以每个企业运行时间、企业类别和企业规模作为条件推理树模型的自变量；

通过递归划分算法对条件推理树模型进行推理，在每一次执行递归划分时分别进行置换检验，从而构造出决策因子推理树。

进一步，所述递归划分算法具体为：

对因变量和单个自变量进行卡方检验，计算出因变量与各自变量的卡方值；

选择卡方值小于设定阈值的自变量进入到条件推理树模型进行递归划分。

进一步，所述选择卡方值小于设定阈值的自变量进入到条件推理树模型进行递归划分，其具体包括：

选择卡方值小于设定阈值的自变量进入到条件推理树模型；

在进入在条件推理树模型的自变量之中选取与因变量相关性最高的自变量作为第一次递归划分的自变量；

通过置换检验确定每次递归划分的方式。

进一步，所述置换检验为基于条件概率分布的推理的置换检验。

进一步，所述置换检验，其具体包括：

获取两组样本数据，

求算两组样本数据的均值之差的绝对值作为第一绝对值；