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申请/专利权人：生态环境部南京环境科学研究所
摘要：本发明公开了一种基于多因素分析的水环境污染溯源方法，涉及水环境污染溯源技术领域，包括以下步骤：根据水体的基本特性和已知的污染物浓度变化规律，以设定的初始污染物浓度采样频率，通过在不同时间点进行采样，获取水体中污染物的浓度信息，建立一个基础数据集，用于模拟污染物的扩散和迁移路径；在进行污染物浓度采样的同时，全面采集水下环境信息。本发明通过引入污染物再悬浮评估系数和机器学习模型，将污染物浓度变化情况划分为复杂变化型和正常变化型，提高了识别精度和提前识别污染风险的能力，针对复杂变化环境，智能调控采样频率，动态适应环境变化，确保数据准确性，优化资源使用，实现高效环境监测和管理。
主权项：1.一种基于多因素分析的水环境污染溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：根据水体的特性和已知的污染物浓度变化规律，以设定的初始污染物浓度采样频率，通过在不同时间点进行采样，获取水体中污染物的浓度信息，建立一个基础数据集，用于模拟污染物的扩散和迁移路径；在进行污染物浓度采样的同时，全面采集水下环境信息，提取出影响污染物再悬浮和扩散的关键特征，并对提取的关键特征进行分析处理，将分析处理后的关键特征输入到预先训练好的机器学习模型中，通过模型的分析，预测出当前环境下污染物再悬浮的程度；基于机器学习模型的分析结果，将当前水下环境的污染物浓度变化情况划分为复杂变化型和正常变化型两类；针对判断为正常变化环境的情况，继续以设定的初始污染物浓度采样频率进行数据采集，针对判断为复杂变化环境的情况，基于初始污染物浓度采样频率，对实际污染物采样频率进行智能化调控，提高实际污染物采样频率，以更密集的时间间隔采集污染物浓度数据，及时捕捉到污染物再悬浮后的浓度变化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 生态环境部南京环境科学研究所 一种基于多因素分析的水环境污染溯源方法
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