[發明專利]典型條件地下水污染羽空間分布插值技術的優選方法

在審

• 申請號: 202110664518.5
• 申請日: 2021-06-15
• 公開（公告）號: CN113298419A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 王明玉;王鶴鵬;王碧蓮
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學;中國科學院大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/29;G06F30/20
• 代理公司: 北京中北知識產權代理有限公司 11253
• 代理人: 盧業強

1.一種典型條件地下水污染羽空間分布插值技術的優選方法，其特征在于，所述優選方法包括以下步驟：

步驟A：構造典型情景及其數值模型

通過確定地下水污染源數量及分布、含水介質特征水文地質條件，構造典型場地條件和地下水污染情景；

步驟B：獲取典型情景樣本數據和檢驗數據

通過運行典型情景的數值模型得到污染羽的模擬結果，將模擬結果轉換為對應不同代表性樣本點的數據文件，并分為樣本數據和檢驗數據；

步驟C：插值技術適宜性評價

對樣本數據分別使用不同類型的插值技術進行插值，然后利用檢驗數據對插值結果進行誤差檢驗，并進行適宜性評價。

2.根據權利要求1所述的典型條件地下水污染羽空間分布插值技術的優選方法，其特征在于，所述步驟A中，構造典型情景及其數值模型，具體包括以下步驟：

A1)確定污染源特征：污染源特征指污染源的數目，分為單源和多源兩種；

A2)確定含水層滲透系數均質性：含水層滲透系數分布分為均質和非均質，非均質含水層又進一步分為隨機非均質場和分區非均質場；

其中隨機非均質場的滲透系數在整個研究區內都是隨機分布的，分區非均質場的滲透系數在每個分區之間是不一致的，但在每個分區內是一致的；

A3)構建數值模型：地下水數值模型構建利用GMS、Visual MODFLOW地下水滲流與溶質運移模擬軟件系統。

3.根據權利要求1所述的典型條件地下水污染羽空間分布插值技術的優選方法，其特征在于，所述步驟B中，獲取典型情景樣本數據和檢驗數據，具體包括以下步驟：

B1)生成模擬結果：通過運行典型情景的數值模型得到污染羽的數值模擬結果，進而得到污染物在地下水中的污染羽特征及濃度分布；

B2)提取樣本污染物數據：將污染羽的濃度分布數據及坐標導出為樣本點數據并整理為ArcGIS能識別的文件類型或直接導出為ArcGIS能識別的文件數據；

B3)確定插值樣本數據和檢驗數據：在污染羽濃度數據中較均勻地隨機選出20，50，100，200個不同數據點作為樣本數據，另隨機選出至少20個數據點作為檢驗數據，得到樣本點數目從少到多的至少4組或更多組樣本數據和一組檢驗數據。

4.根據權利要求3所述的典型條件地下水污染羽空間分布插值技術的優選方法，其特征在于，所述步驟C中，插值技術適宜性評價，具體包括以下步驟：

C1)對至少4組樣本數據分別用不同的插值技術進行插值，插值技術包括反距離權重法、克里金法、自然領域法、樣條函數法和趨勢面法，分別得到至少四組樣本數據在不同插值技術下的插值結果；

C2)利用多值提取至點工具，提取檢驗點位置經各種插值技術所得的值；

C3)對每組樣本數據的所有插值結果進行誤差檢驗，檢驗指標包括MAE、MRE和RMSE；

其中，MAE表征絕對誤差的大小；MRE表征誤差大小與真值的比值，消除了尺度影響；RMSE為誤差的平方，其值大小能夠突出異常點誤差的存在；

C4)對插值技術進行適宜性評價：確定3種誤差的權重和每種插值技術的得分，并計算綜合得分進行適宜性評價。

5.根據權利要求4所述的典型條件地下水污染羽空間分布插值的技術優選方法，其特征在于，所述步驟C4)中，對插值技術進行適宜性評價，具體包括以下步驟：

C41)誤差大小排序：基于3種誤差，分別對插值技術的誤差從大到小進行排序，排名為1，2，3，4，5…；

C42)確定基于3種誤差分別的適宜性得分：以排名作為插值技術的適宜性得分，誤差越小，得分越高；

C43)確定3種誤差的權重：由于3種誤差分別從不同角度度量了預測值與實測值的誤差，可確定3種誤差的權重均為1/3,也可給以不同權重；

C44)計算綜合適宜性得分：根據3種誤差分別的適宜性得分與誤差的權重，將得分與權重的乘積相加得到綜合適宜性得分；得分越高，在所建立典型情景下、對應相應采樣點數目的插值技術越適宜。