[发明专利]场地污染特征分析方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种场地污染特征分析方法，其特征在于，包括：

获取被分析区域的污染数据，所述污染数据包括污染物浓度数据和环境数据，所述环境数据用于描述所述被分析区域中的环境因素；

根据所述污染数据，确定所述环境因素与污染物浓度之间的相关性；

根据所述环境数据以及所述环境因素与所述污染物浓度之间的相关性，确定环境污染特征数据；

根据所述环境污染特征数据和所述污染物浓度数据，确定所述被分析区域的污染特征；

所述根据所述环境数据以及所述环境因素与所述污染物浓度之间的相关性，确定环境污染特征数据，包括：

基于所述多个环境因素与所述污染物浓度之间的相关性，对所述多种环境数据进行加权求和，计算出所述环境污染特征数据；

所述根据所述环境污染特征数据和所述污染物浓度数据，确定所述被分析区域的污染特征，具体通过以下公式实现：

其中，P为所述被分析区域的污染特征值，P_Env为环境污染特征值，P_Pol为所述污染物浓度数据经过归一化和标准化处理之后与所述环境污染特征值具有统一量纲的数值，a为常数，a＞1。

2.如权利要求1所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述污染数据包括多种环境数据，所述多种环境数据用于描述所述被分析区域中的多个环境因素。

3.如权利要求2所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述多个环境因素包括针对所述污染物的污染评价指标、空间地理位置、在所述被分析区域中所处的分区位置和/或自然要素属性。

4.如权利要求2所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述根据所述污染数据，确定所述环境因素与污染物浓度之间的相关性，包括：

根据所述污染数据，基于提升决策树算法确定所述环境因素与所述污染物浓度之间的相关性。

5.如权利要求4所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述决策树算法为XGBoost算法。

6.如权利要求1所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述根据所述环境污染特征数据和所述污染物浓度数据，确定所述被分析区域的污染特征之后，所述方法还包括：

根据所述被分析区域的多个采样位置的污染特征，确定所述被分析区域的污染空间分布特征。

7.如权利要求3所述的场地污染特征分析方法，其特征在于，所述污染物为六价铬；所述多个环境因素包括经度、纬度、高程、土壤深度、在所述被分析区域中所处的分区位置、土壤质地以及所述污染物的超标倍数。

8.一种污染特征分析装置，其特征在于，包括：

污染数据获取模块，用于获取被分析区域的污染数据，所述污染数据包括污染物浓度数据和环境数据，所述环境数据用于描述所述被分析区域中的环境因素；

相关性确定模块，用于根据所述污染数据，确定所述环境因素与污染物浓度之间的相关性；

环境污染特征数据确定模块，用于根据所述环境数据以及所述环境因素与所述污染物浓度之间的相关性，确定环境污染特征数据；

污染物污染特征确定模块，用于根据所述环境污染特征数据和所述污染物浓度数据，确定所述被分析区域的污染特征；

所述环境污染特征数据确定模块，具体用于：基于所述多个环境因素与所述污染物浓度之间的相关性，对所述多种环境数据进行加权求和，计算出所述环境污染特征数据；

所述污染物污染特征确定模块，具体通过以下公式实现：

其中，P为所述被分析区域的污染特征值，P_Env为环境污染特征值，P_Pol为所述污染物浓度数据经过归一化和标准化处理之后与所述环境污染特征值具有统一量纲的数值，a为常数，a＞1。