[发明专利]一种区域农产品超标概率预测及误差分析方法

说明书

本申请涉及一种区域农产品超标概率预测及误差分析方法，利用研究区域已有土壤监测信息与农产品监测信息，将研究区域划分为不同子区域，并在子区域内进行迭代精确计算，增进农产品风险预测模型的准确性及适用性，准确率大幅提升的同时，可以大大降低现场采样工作量，为产地环境预警工作提供数据支撑。

技术领域

本发明属于农业环境技术领域，具体涉及一种区域农产品超标概率预测及误差分析方法。

背景技术

我国农产品污染逐年严重，分析主要成因、明确关键环节、提出相应对策对管控农产品重金属超标风险具有重要意义。农产品重金属超标存在风险不确定性高、影响因子复杂、积累生理机制不尽相同等特点，而目前风险预测方法较为单一且结果准确性较低。此外，农产品安全与土壤质量息息相关，但目前土壤及农产品监测工作系统性较差且数据利用性低，农产品与土壤重金属含量之间的响应关系研究较少。

CN113020232A在加密布点检测结果基础上，对目标区域进行初步单元划分，依据各单元污染特征进一步分区，选取对应修复治理措施，并对治理效果进行跟踪评估及动态调整；CN112883137A公开了一种农产品产地安全加密调查及安全预警方法，包括农产品超标概率计算、加密调查、分类预警和预警响应等多阶段多流程；上述技术中均涉及加密布点的方法，该方法并不涉及基于影响主因的检测数据计算变成，进而获得加密点位的点位代表面积，代表研究区域特征的效力较低。

上述技术方法存在的主要问题有：(1)土壤及农产品监测数据综合利用性低；(2)农产品风险预测工作开展较少且技术单一，准确性较低且适用性较差；(3)农产品风险预测工作量的且资金、时间消耗多。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种区域农产品超标概率预测及误差分析方法，所述方法包括：

(1)主因筛选

(1.1)建立产地环境数据库

收集研究区域的环境信息、历史土壤监测信息和农产品监测信息，建立产地环境数据库；

(1.2)主因筛选

以农产品监测指标j作为研究指标，采用相对熵Ei方法对研究区域土壤监测指标进行筛选，相对熵Ei计算公式具体如下：

其中：xj为农产品研究指标j的监测值；p(xi)为土壤监测指标归一化后数值构成的矩阵；q(xj)为农产品研究指标归一化后数值构成的矩阵；

归一化计算公式具体如下：

xi＝(Xi-MINi)/(MAXi-MINi)

其中Xi为监测指标监测值，MAXi为监测指标最大监测值，MINi为监测指标最小监测值；

基于各土壤监测指标的相对熵，计算各指标相对熵权重Wi，将各指标相对熵权重Wi降序排列后，选取权重和占比为前Y的监测指标，为影响主因，计算公式具体如下：

所述Y的取值范围为0-100％；优选的，所述Y的取值范围为55-85％；

(2)插值误差分析

(2.1)克里金插值

选取适用克里金插值方法，对各项影响主因进行插值运算，获取各栅格内的指标预测标准误差数据；同时确定研究区域栅格数量；

(2.2)插值误差分析

(2.2.1)确定各项影响主因预测标准误差范围，以单项影响主因是否超过标准误差的S为条件，将研究区域分为单指标符合区域及单指标不符区域两类；各项影响主因的单指标不符区域进行空间合并，得到综合指标不符区域，并提取区域内的历史土壤监测点位；