专利汇可以提供一种重金属污染的土壤环境的综合评价方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种重金属污染的 土壤 环境的综合评价方法,其包括步骤如下:从 植物 、土壤理化性质、土壤动物和土壤 微 生物 中选取指标;从受重金属污染的区域和同地区未被人为破坏的区域进行 采样 ,对各项指标进行测定,对测定的原始数据进行归一化处理;分别对各层面的指标进行相关性分析,剔除掉相关性大于t的指标,剩下的指标为优选指标,将优选指标的数据作为样本空间;利用K-Means聚类方法对样本空间中受重金属污染地区的归一化后的数据进行聚类,得到聚类后的分组;计算同地区未被人为破坏的区域的样本各项优选指标的归一化后的数据的均值作为最优点,并计算最优点到各个分组的聚类中心的欧式距离,根据欧氏距离的大小分别依次给相应的评分,完成综合评价。,下面是一种重金属污染的土壤环境的综合评价方法专利的具体信息内容。
1.一种重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:所述的综合评价方法包括步骤如下:
S1:从植物、土壤理化性质、土壤动物和土壤微生物四个层面选取指标;
S2:从受重金属污染的区域和同地区未被人为破坏的区域进行采样,并对各项指标进行测定,然后对各项指标测定的原始数据进行归一化处理;
S3:分别对各层面的指标进行相关性分析,剔除掉相关性大于t的指标,剩下的指标作为优选指标,并将优选指标的数据作为样本空间;
S4:利用K-Means聚类方法对样本空间中受重金属污染地区的归一化后的数据进行聚类,得到聚类后的分组;
S5:计算同地区未被人为破坏的区域的样本各项优选指标的归一化后的数据的均值作为最优点,并计算最优点到各个分组的聚类中心的欧式距离,对属于欧氏距离最小的分组里的数据给出最好的评分,对属于欧氏距离最大的分组里的数据给最差的评分,其他分组的评分亦按照欧式距离大小给出,完成综合评价。
2.根据权利要求1所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S1中,所述植物的指标包括植物物种多样性、植物密度、植物重金属含量。
3.根据权利要求1所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S1中,所述土壤理化性质的指标包括土壤pH、土壤重金属含量、重金属有效态含量和营养元素含量。
4.根据权利要求1所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S1中,所述土壤动物的指标包括物种多样性和土壤动物功能特征。
5.根据权利要求1所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S1中,所述土壤微生物的指标包括微生物多样性、微生物量和酶活性。
6.根据权利要求2~5任一项所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S2中,对各项指标测定的原始数据进行归一化处理,具体是通过以下公式将不属于[0,1]之间的指标的值转化为[0,1]区间内的值;
其中公式表达式如下:
其中,Xi为第i个样本的某项指标的值,Xmin为该项指标在所有样本中的最小值,Xmax为该项指标在所有样本中的最大值,Yi为Xi归一化后的结果。
7.根据权利要求6所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S3中,所述的相关性分析采用余弦定理,即:
利用余弦定理计算两个指标向量空间的余弦相关性,其中K为某一层面,Ki为某一层面的指标i,Kj为某一层面的指标j。
8.根据权利要求7所述的重金属污染的土壤环境的综合评价方法,其特征在于:步骤S4中,所述的K-Means聚类方法,其具体步骤如下:
S401:确定一个k值,即将数据集经过聚类得到k个集合;
S402:从数据集中随机选择k个数据点作为质心;
S403:对数据集中每一个点,计算其与每一个质心的欧式距离,与质心的欧氏距离最小的点,划分到该质心所属的集合;
S404:把所有数据划分好集合后,得到k个集合;
S405:重新计算每个集合的质心;
S406:如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于或等于某一个设置的阈值,则认为聚类已经达到期望的结果,算法终止;
S407:如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离大于某一个设置的阈值,则返回步骤S403~S406进行迭代。
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