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摘要：本发明涉及土壤污染调查和修复的技术领域，尤其涉及基于调查数据的采样密度判定方法、存储介质及电子设备。该方法包括：判定研究区内是否有满足预设条件的前期调查数据；若判定结果为有时，将调查数据与土壤污染调查需求结合计算，得到备选数据，根据备选数据判定研究区的第一采样密度；若判定结果为没有时，则将调查数据与污染物影响因素结合计算，得到第一变化曲线，根据第一变化曲线判定研究区的第二采样密度；若判定结果为研究区内没有前期调查数据时，根据研究区的污染物空间分布影响因素计算，得到第二变化曲线，根据第二变化曲线判定研究区的第三采样密度。本发明既可以结合研究区实际情况，又可以较为客观准确地确定最优采样密度，应用前景广阔。

主权项：1.一种基于调查数据的采样密度判定方法，其特征在于，包括：判定研究区内是否有前期调查数据，得到第一判定结果；若所述第一判定结果为有前期调查数据，则判定研究区内是否有满足预设条件的前期调查数据，得到第二判定结果；若所述第二判定结果为有满足预设条件的前期调查数据时，则将满足预设条件的前期调查数据与土壤污染调查需求结合计算，得到备选数据，根据所述备选数据判定研究区的第一采样密度；若所述第二判定结果为没有满足预设条件的前期调查数据时，则将所述前期调查数据与污染物影响因素结合计算，得到第一变化曲线，根据所述第一变化曲线判定研究区的第二采样密度；若所述第一判定结果为研究区内没有前期调查数据时，则根据研究区的污染物空间分布影响因素计算，得到第二变化曲线，根据所述第二变化曲线判定研究区的第三采样密度；将所述前期调查数据与污染物影响因素结合计算，得到第一变化曲线，根据所述第一变化曲线判定研究区的第二采样密度具体为：基于ArcGIS平台中的渔网格功能，基于所述前期调查数据中的采样密度在所述研究区内设置不同密度梯度的点位，提取不同密度梯度的点位的第一数据的数据值，基于SPSS分类回归方法在所述数据值中识别出具有影响且具有协同增强效应的因素，基于Gstat算法，在不同密度梯度下，拟合所述因素的协同半变异函数，得到不同密度梯度下的协同变程，在所述协同变程随采样密度的第一变化曲线中，将转折点数据作为研究区的第二采样密度；根据研究区的污染物空间分布影响因素计算，得到第二变化曲线，根据所述第二变化曲线判定研究区的第三采样密度具体为：根据研究区情况判断污染物空间分布的影响因素，获取所述影响因素的空间分布数据，基于ArcGIS平台中的渔网格功能，在所述研究区内设置不同密度梯度的点位，根据GS+，拟合不同密度梯度下所述影响因素的半变异函数，得到所述影响因素的变程，根据所述变程随采样点的第二变化曲线得到第四采样密度，根据所述第四采样密度采样后，将根据所述第四采样密度采样后的数据与污染物影响因素结合计算，得到第三采样密度计算结果，根据所述第三采样密度计算结果判定研究区的第三采样密度。

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百度查询： 北京市科学技术研究院资源环境研究所(北京市土地修复工程技术研究中心) 基于调查数据的采样密度判定方法、存储介质及电子设备