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申请/专利权人：镇江苏鹤环境科技有限公司;江苏环保产业技术研究院股份公司;南京大学

摘要：本发明公开了一种基于多源数据的土壤环境污染监测系统及方法，所述系统包括多源数据监测模块，数据库，数据获取装置，互联网平台，监控终端；所述互联网平台包括：第一划分单元，用于将被监测土壤区域划分网格，每个网格作为一个监测单元；第二划分单元，用于将全年平均划分为多个监测周期；第一污染预测模块，用于预测每个监测单元的土壤污染浓度；第二污染预测模块，用于预测异常单元以及与异常单元相邻的各监测单元的污染浓度；监测单元异常判断模块，用于判断各个监测单元的污染浓度是否异常。本发明能够提高土壤监测的准确性并降低人力物力成本。

主权项：1.一种基于多源数据的土壤环境污染监测方法，应用于基于多源数据的土壤环境污染监测系统，所述系统包括多源数据监测模块，数据库，数据获取装置，互联网平台，监控终端；所述互联网平台包括第一划分单元、第二划分单元、第一污染预测模块、第二污染预测模块、监测单元异常判断模块；所述多源数据监测模块，用于采集被监测土壤区域的多源数据；所述多源数据包括大气污染数据、地表水源污染数据、污染源数据、土壤监测点数据、气候数据、土壤渗透系数；所述数据库用于对所述多源数据进行分类存储；所述数据获取装置，用于获取被监测土壤区域的多源数据；所述第一划分单元，用于将被监测土壤区域划分网格，每个网格作为一个监测单元；所述第二划分单元，用于将全年平均划分为多个监测周期；所述第一污染预测模块，用于预测每个监测单元的土壤污染浓度；所述第二污染预测模块，用于预测异常单元以及与异常单元相邻的各监测单元的污染浓度；所述监测单元异常判断模块，用于判断各个监测单元的污染浓度是否异常；其特征在于，该方法包括：S1、将土壤划分网格，每个网格作为一个监测单元；将全年平均划分为多个监测周期T；S2、采集多源数据，多源数据包括大气污染数据、地表水源污染数据、污染源数据、土壤监测点数据、气候数据、土壤渗透系数A0；所述S2中的多源数据包括：大气污染数据，包括PM2.5浓度A1、硫化物浓度A2；地表水源数据，包括地表水源中的重金属浓度A3、硫化物浓度A、地表水源与监测单元的距离S1，地表水源与监测单元的距离为监测单元中心点与地表水源距离最近的点之间的距离；污染源数据包括，工厂所在地的土地重金属浓度A5、工厂与监测单元的距离S2、固废堆放场地面积A6、固废堆放场地与监测单元的距离S3；土地监测点数据，包括监测点的重金属浓度A7、硫化物浓度A8、有机氮浓度A9、有机磷浓度A10，土地监测点距离预测点的距离S4；气候数据，包括监测周期T对应的历史平均降水量A11；大气污染数据的PM2.5浓度A1的标准化阈值为A1′，大气污染数据的硫化物浓度A2的标准化阈值为A2′，地表水源中的重金属浓度A3的标准化阈值为A3′，地表水源中的硫化物浓度A4的标准化阈值为A4′，土地重金属浓度A5的标准化阈值为A5′，监测点的重金属浓度A7的标准化阈值为A7′、监测点的硫化物浓度A8的标准化阈值为A8′、监测点的有机氮浓度A9的标准化阈值为A9′、监测点的有机磷浓度A10的标准化阈值为A10′；S3、预测监测单元的土壤污染浓度，包括：S31、计算表征大气污染程度的第一污染因数P1； 其中，a、b为权重系数；S32、计算表征地表水源污染程度的第二污染因数P2； 其中，c、d为权重系数；S33、计算表征土地重金属污染程度的第三污染因数P3； 其中，e、f为权重系数；S34、计算当前污染浓度P0； 其中，g、h、i、j为权重系数；S35、计算第四污染因数P4；P4＝k·A0·P0；其中，k为权重系数；S36、计算1个监测周期后的预测土壤污染浓度Q1：Q1＝P1+P2+P3+P0-P4；S37、预测n个监测周期后的土壤污染浓度Qn，使用迭代公式：Qn＝P1+P2+P3+P0-P4+Qn-1；S4、根据预测得到的监测单元的土壤污染浓度判断是否异常，如果不存在异常，输出并显示结果，如果存在异常则进一步监测该监测单元和相邻单元的土壤污染浓度是否异常，根据上述进一步监测该监测单元和相邻单元的土壤污染浓度的结果，判断是否生成报警信息。

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