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申请/专利权人：浙江清华长三角研究院
摘要：本发明提供了一种三维荧光光谱结合MixSIAR模型定量识别混合水体污染源的方法，该方法包括：采用随机森林模型筛选特征波长点，再将特征波长点两两进行组合，利用MixSIAR模型输出单个污染源的污染贡献率对特征波长点做进一步筛选，得到最佳特征波长点；再利用混合水体最佳特征波长点下的数据，输入至MixSIAR模型中，通过贡献率高低确定混合水体的污染源。本发明仅利用最佳特征波长点的数据即可有效筛选出混合水体的污染源，能够在测试数据量较小的情况下，对混合水体污染源进行较为准确地溯源，有非常高的应用推广前景。
主权项：1.一种三维荧光光谱结合MixSIAR模型定量识别混合水体污染源的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:采集混合水体周边不同污染源企业的单源排水水样，获取各水样样本的三维荧光光谱数据；S2:对S1的三维荧光光谱数据进行预处理，以预处理后的荧光光谱数据及其所对应的污染源类型作为输入，输入至以波长点为变量的随机森林模型中构建模型，并选出区分各样本污染源类型的重要性排名靠前的若干特征波长点；S3:将两两特征波长点所对应的荧光强度数据和污染源类型数据进行组合，得到各特征波长点组合下的特征数据组；S4:重新采集混合水体周边已知污染源的单源排水水样，获取若干水样样本的三维荧光光谱数据，并筛选得到每个水样样本在各特征波长点组合下的特征荧光数据，作为用于MixSIAR模型验证的若干验证组；S5:将各相同特征波长点组合下的特征数据组和验证组一同输入至MixSIAR模型中，输出各污染源的贡献率，再根据验证组的实际污染源类型，来验证模型输出结果的准确率，得到准确率最高的最佳特征波长点组合；S6:采集待测混合水体样本，获取混合水体样本的三维荧光光谱数据，数据经预处理后，挑选出混合水体样本在最佳特征波长点组合下的特征荧光数据，并与该最佳特征波长点组合下的特征数据组一同输入至MixSIAR模型中，输出待测混合水体水样中各类污染源的不同贡献率，通过贡献率高低确定混合水体的污染源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江清华长三角研究院 一种三维荧光光谱结合MixSIAR模型定量识别混合水体污染源的方法
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