[发明专利]基于GIS平台的城市面源污染风险识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 202011643523.X 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN112766664B 公开(公告)日: 2023-05-23
发明(设计)人: 李叙勇;廖云杰;赵洪涛;王子峤;江燕 申请(专利权)人: 中国科学院生态环境研究中心
主分类号: G06Q10/0635 分类号: G06Q10/0635;G06F16/29;G06Q50/26
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 王毅
地址: 100085*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 gis 平台 城市 污染 风险 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于GIS平台的城市面源污染风险识别方法,包括以下步骤:

基于GIS平台的水文分析功能对目标城市区域中栅格化的DEM数据进行计算得到流向、累积汇水面积和坡度的栅格数据,以基于所述流向、累积汇水面积和坡度的栅格数据确定地形指数栅格数据;

利用所述目标城市区域中不透水率、地下水埋深和土壤饱和渗透系数的栅格数据对所述地形指数栅格数据进行修正,得到水文敏感指数栅格数据;

根据所述目标城市区域中不同类别土地利用的街尘累积量、街尘中污染物浓度和降雨强度驱动的冲刷率数据分别计算每一类土地利用在不同降雨强度条件下的面源污染物源强指数;

利用所述目标城市区域的土地利用类型栅格将所有类别土地利用的所述面源污染物源强指数栅格化,得到面源污染物源强指数栅格数据;

分别对所述水文敏感指数栅格数据和面源污染物源强指数栅格数据标准化;

基于标准化的所述水文敏感指数栅格数据和面源污染物源强指数栅格数据计算不同降雨强度条件下城市面源污染风险指数栅格数据。

2.根据权利要求1所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,所述地形指数栅格数据通过以下公式计算得到:

其中,λ为地形指数栅格数据,α为一栅格内的单位等高线汇水面积,由累积汇水面积和流向的栅格数据计算得到;β为地形坡度的栅格数据。

3.根据权利要求2所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,所述水文敏感指数栅格数据通过以下公式计算得到:

其中,λ*为水文敏感指数栅格数据,Ks为土壤饱和渗透系数的栅格数据;DTIA为修正地下水埋深的栅格数据,DTIA=D-(D×TIA),D为地下水埋深的栅格数据,TIA为不透水率;100为单位转换系数。

4.根据权利要求1所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,所述面源污染物源强指数通过以下公式计算得到:

其中,RDSindex,j,k为第j类土地利用的第k种污染物源强指数;m为划分的街尘粒径总的类数;Mij为第j类土地利用内第i类粒径街尘累积量;Cijk为第j类土地利用内第i类粒径街尘中第k种污染物浓度;Fwi为第i类粒径冲刷比例,其大小与街尘粒径及降雨强度有关,通过人工模拟降雨实验得到,计算公式如下:

其中Minitial为模拟实验前某种粒径街尘量;MFw为实验产生径流中某种粒径街尘量;C(t)为t时刻某种粒径街尘浓度;Q(t)为t时刻径流量。

5.根据权利要求1所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,对所述水文敏感指数栅格数据和面源污染物源强指数栅格数据标准化的方法为0-1标准化法。

6.根据权利要求1所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,所述城市面源污染风险指数栅格数据通过以下公式计算得到:

Risk=w1·RDSnor×w2·λnor

其中,Risk为城市面源污染风险指数栅格数据;RDSnor为标准化的面源污染物源强指数栅格数据;λnor为标准化的水文敏感指数栅格数据;w1和w2为权重系数,一般均取0.5。

7.根据权利要求1所述的城市面源污染风险识别方法,其特征在于,所述城市面源污染风险识别方法还包括:

将所述城市面源污染风险指数栅格数据进行等级划分,得到面源污染风险指数分级结果;以及

将所述面源污染风险指数分级结果转为栅格以进行图形化展示。

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