CN114354892A - 一种基于工业园区的土壤污染分析方法和*** - Google Patents

一种基于工业园区的土壤污染分析方法和*** Download PDF

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CN114354892A CN202210024209.6A CN202210024209A CN114354892A CN 114354892 A CN114354892 A CN 114354892A CN 202210024209 A CN202210024209 A CN 202210024209A CN 114354892 A CN114354892 A CN 114354892A
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荣立明
李培中
吴乃瑾
李翔
张骥
王海见
魏文侠
王珍霞
宋久浩
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Abstract

本发明公开了一种基于工业园区的土壤污染分析方法和***,涉及环境保护领域。该方法包括:在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息,根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查,设置采样参数,根据所述采样参数通过相应的采样方式结合所述筛查结果进行采样,获得采样结果,根据预设污染因子对所述采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分,根据污染风险等级划分结果给所述目标区域分配对应的预设处理方案,实现调查和评估以在产企业为主的典型工业园区土壤环境风险状况,为土壤环境管理部门提供对策建议。

Description

一种基于工业园区的土壤污染分析方法和***
技术领域
本发明涉及环境保护领域,尤其涉及一种基于工业园区的土壤污染分析方法和***。
背景技术
近年来,随着工业企业的快速发展,不断产生一定的污染物排放,最终通过空气沉降、污水下渗等途径迁移、富集到厂区土壤中,造成土壤污染。土壤污染不仅产生直接的人体健康风险,还可能通过生物吸收和食物链富集产生生态环境危害,在局部区域甚至可能通过降水淋溶等作用,威胁地下水环境安全。特别是针对工业集中区发展带来的土壤和地下水环境问题,现有的土壤污染状况调查与管理技术方案还不完善,导致工业园区及周边生态环境持续恶化。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种基于工业园区的土壤污染分析方法和***。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
一种基于工业园区的土壤污染分析方法,包括:
在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查;
设置采样参数,根据所述采样参数通过相应的采样方式结合所述筛查结果进行采样,获得采样结果;
根据预设污染因子对所述采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;
根据污染风险等级划分结果给所述目标区域分配对应的预设处理方案。
本发明的有益效果是:本方案通过在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息,并进行土壤污染风险筛查、样品采集、检测分析和等级划分来建立典型工业园区土壤污染风险等级综合评价方法,调查和评估以在产企业为主的典型工业园区土壤环境风险状况,为土壤环境管理部门提供对策建议。
进一步地,还包括:
通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;
对所述各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过收集各区域的土壤环境信息构建数据库,可以形成有效的、可进行量化评估的土壤环境信息数据库。
进一步地,所述根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查具体包括:
根据第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类;
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类,将分类后的土壤环境信息进行量化计算,再进行等级划分,实现对企业地块的相对风险水平进行定量化计算,最终确定企业地块的关注度。
根据筛查结果划分、采样点数量、采样点位布设过程,确保风险筛查结果、布点采样工作的科学性和合理性。
进一步地,还包括:
根据不同采样参数配置对应的采样方式。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过不同的采样方式实现污染分布、污染溯源、污染累积等不同角度的全面分析。
进一步地,所述采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过设置采样点数量、采样点位置和检测指标等采样参数,综合运用信息调查结果和采样结果,进行污染分布、污染溯源、污染累积等分析。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下:
一种基于工业园区的土壤污染分析***,包括:信息收集模块、筛查模块、采样模块、等级划分模块和方案分配模块;
所述信息收集模块用于在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
所述筛查模块用于根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查;
所述采样模块用于设置采样参数,根据所述采样参数通过相应的采样方式结合所述筛查结果进行采样,获得采样结果;
所述等级划分模块用于根据预设污染因子对所述采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;
所述方案分配模块用于根据污染风险等级划分结果给所述目标区域分配对应的预设处理方案。
本发明的有益效果是:本方案通过在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息,并进行土壤污染风险筛查、样品采集、检测分析和等级划分来建立典型工业园区土壤污染风险等级综合评价方法,调查和评估以在产企业为主的典型工业园区土壤环境风险状况,为土壤环境管理部门提供对策建议。
进一步地,还包括数据构建模块,用于通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;
对所述各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过收集各区域的土壤环境信息构建数据库,可以形成有效的、可进行量化评估的土壤环境信息数据库。
进一步地,所述筛查模块具体用于根据第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类;
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类,将分类后的土壤环境信息进行量化计算,再进行等级划分,实现对企业地块的相对风险水平进行定量化计算,最终确定企业地块的关注度。
根据筛查结果划分、采样点数量、采样点位布设过程,确保风险筛查结果、布点采样工作的科学性和合理性。
进一步地,还包括:配置模块,用于根据不同采样参数配置对应的采样方式。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过不同的采样方式实现污染分布、污染溯源、污染累积等不同角度的全面分析。
进一步地,所述采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
采用上述进一步方案的有益效果是:本方案通过设置采样点数量、采样点位置和检测指标等采样参数,综合运用信息调查结果和采样结果,进行污染分布、污染溯源、污染累积等分析。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明实践了解到。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的一种基于工业园区的土壤污染分析方法的流程示意图;
图2为本发明的实施例提供的一种基于工业园区的土壤污染分析***的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实施例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
如图1所示,为本发明实施例提供的一种基于工业园区的土壤污染分析方法,包括:
S1,在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
在某一实施例中,通过预设方式收集各区域的土壤环境信息,对各区域的土壤环境信息进行核查验证,将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
S2,根据预设风险筛查模型对土壤环境信息进行筛查;需要说明的是,预设风险筛查模型可以是根据风险筛查指标、结合风险量化计算方法和风险评估单元构建。
需要说明的是,在某一实施例中,根据第一筛查因子对土壤环境信息进行分类,根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算,根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
S3,设置采样参数,根据采样参数通过相应的采样方式结合筛查结果进行采样,获得采样结果;需要说明的是,采样参数可以是,采样点数量、采样点位置和检测指标。
S4,根据预设污染因子对采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;需要说明的是,预设污染因子可以包括:“源-途径-受体”风险三要素,预设风险因子可以包括:污染物累计参数,例如:没有土壤污染物超标,无明显污染物累积现象;对地下水污染风险极低,此情况风险等级划分可以为低风险。
S5,根据污染风险等级划分结果给目标区域分配对应的预设处理方案。
本方案通过在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息,并进行土壤污染风险筛查、样品采集、检测分析和等级划分来建立典型工业园区土壤污染风险等级综合评价方法,调查和评估以在产企业为主的典型工业园区土壤环境风险状况,为土壤环境管理部门提供对策建议。
优选地,在上述任意实施例中,还包括:
通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;需要说明的是,预设方式可以包括:通过互联网公共数据、卫星影像、文献查阅、购买商业数据等方式收集目标区域的自然环境概况、土地利用历史、工业园区企业清单、企业地块基本信息、污染源信息、主要产品和原辅材料、迁移途经信息、敏感受体信息、已有的环境调查与监测信息等结构化和非结构化的多源多维度资料。
对各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
需要说明的是,在某一实施例中,可以通过现场踏勘、人员访谈等技术方法对收集信息进行整理、核查验证和补充,最终形成有效的、可进行量化评估的土壤环境信息数据库。典型工业园区基础信息分类表可以如表1所示:
Figure BDA0003454841760000071
Figure BDA0003454841760000081
表1
本方案通过收集各区域的土壤环境信息构建数据库,可以形成有效的、可进行量化评估的土壤环境信息数据库。
优选地,在上述任意实施例中,根据预设风险筛查模型对土壤环境信息进行筛查具体包括:
根据第一筛查因子对土壤环境信息进行分类;需要说明的是,第一筛查因子可以包括:重点行业。
需要说明的是,在某一实施例中,土壤污染按照重点行业分类,如表2所示,对园区内所有生产型企业按重点关注企业和非重点关注企业进行识别,非重点关注企业同时按园区主导产业和非主导产业进行识别。
Figure BDA0003454841760000091
Figure BDA0003454841760000101
Figure BDA0003454841760000111
Figure BDA0003454841760000121
Figure BDA0003454841760000131
表2
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;需要说明的是,多个筛查指标可以包括:包括三个级别的风险筛查指标,其中,一级指标包括污染源情况、污染迁移途径、敏感受体3项;二级指标分别包括企业基本情况、污染物危害性、企业管理水平、污染物迁移能力、介质条件、敏感受体6项;三级指标包含20项,如表3所示;具体风险量化计算方法如
表3所示。企业地块关注度分级标准见表4所示。
Figure BDA0003454841760000141
Figure BDA0003454841760000151
Figure BDA0003454841760000161
Figure BDA0003454841760000171
Figure BDA0003454841760000181
Figure BDA0003454841760000191
表3
地块风险筛查总分 地块关注度分级
S≥70分 高度关注地块
40≤S<70分 中度关注地块
S<40分 低度关注地块
表4
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。需要说明的是,第二筛查因子可以包括:主导、非主导产业集聚、用地开发历史、功能区规划及路网界限。
在某一实施例中,结合典型工业园区企业风险等级筛查情况,按照主导、非主导产业集聚、用地开发历史、功能区规划及路网界限等因素将园区划分为高关注度、中关注、低关注度3类评估单元。由于风险筛查模型不可能适用于园区所有企业地块,统一的关注度划分标准无法满足各地不同工业园区的管理需求,因此需要组织具备污染地块调查评估相关工作经验、熟悉当地企业情况的专家,依靠专业判断,查找偏差企业,并结合实际情况,在评估单元划分、采样点数量、采样点位布设过程中给与重点考虑,确保风险筛查结果、布点采样工作的科学性和合理性。
在某一实施例中,在企业地块基础信息调查的基础上,根据地块土壤和地下水污染源、污染物迁移途径和敏感受体等基础信息资料,利用构建的风险筛查指标模型,即预设风险筛查模型,对企业地块的相对风险水平进行定量化计算,最终确定企业地块的关注度。
本方案通过第一筛查因子对土壤环境信息进行分类,将分类后的土壤环境信息进行量化计算,再进行等级划分,实现对企业地块的相对风险水平进行定量化计算,最终确定企业地块的关注度。
根据筛查结果划分、采样点数量、采样点位布设过程,确保风险筛查结果、布点采样工作的科学性和合理性。
优选地,在上述任意实施例中,还包括:
根据不同采样参数配置对应的采样方式。
在某一实施例中,样品采集与检测分析包括:根据评估单元关注度、企业类型、企业布局等情况,合理设置采样点位数量、采样点位置、采样深度和检测指标。开展现场样品采集并进行实验室检测分析。综合运用信息调查结果和采样结果,进行污染分布、污染溯源、污染累积等分析。
在某一实施例中,根据不同采样参数配置对应的采样方式可以包括:
1)采样点数量
土壤:不同关注度评估单元的土壤样品采集密度不同,通常风险等级越高,土壤环境监测点位的网格划分越小。根据区域尺度常规土壤中重金属等典型污染的空间分布差异性半程影响函数,工业园区每个土壤环境监测点位的网格大小通常为高关注度评估单元网格大小一般不大于400米×400米,中关注度评估单元网格大小一般不大于800米×800米,低关注度采样单元网格大小一般不大于1600米×1600米。
地下水:每个工业园区原则上应至少设置5个地下水采样点,可根据调查区域大小、生产布局、水文地质条件等实际情况进行适当调整。
2)采样点位置
土壤:对于在产企业,土壤布点应尽可能接近疑似污染源,并应在不影响企业正常生产、且不造成安全隐患或二次污染的情况下确定。若上述选定的布点位置现场不具备采样条件,应在污染物迁移的下游方向就近选择布点位置。对于关闭搬迁企业,土壤布点应优先选择布点区域内生产设施、罐槽、污染泄露点等疑似污染源所在位置,并应在不造成安全隐患或二次污染的情况下确定。
地下水:采样点位置参考《地下水环境监测技术规范》(HJ/T164-2004),结合当地地勘局地下水监测网已有的浅层污染源监测井及基础信息收集情况合理布设。
3)采样深度
一般情况下垂直方向上土壤采样深度为:
1)第一层主要针对表层杂填层,一般采样深度为0.2米左右;
2)第二层主要针对下层沉积层及主要污染物的迁移扩散层,一般采样深度为1.5米左右;
3)第三层主要针对有地下管路、储罐等潜在地下泄漏源的区域,采样位置位于第一个粉粘层等阻隔能力相对较强的地层,一般采样深度为3.5米左右。一般情况下采样第三层土壤样品的点位数量应不少于所有采样点位的30%。
具体采样深度可以根据场地实际情况进行适当调整,当土层特性垂向变异较大、地层厚度较大或存在明显杂填区域时,可适当增加土壤样品数量。
地下水采样深度:依据场地水文地质条件及调查获取的污染源特征进行确定,一般情况下采样深度可在地下水水位线0.5m以下。
4)检测指标
1)土壤指标:根据工业园区的产业特征、关键调查对象的污染特征及其他环境管理因素,一般设置基本土壤环境检测因子(45项,GB36600-2018中基本项目)和特征污染因子(可根据实际情况从土壤环境质量标准、地方标准和其他参考标准中进行选择)。
2)地下水指标:根据工业园区的产业特征、关键调查对象的污染特征及其他环境管理因素,一般设置常规地下水环境检测因子(GB/T14848-2017中的常规指标)和特征污染因子,具体检测因子可以根据工业园区实际情况进行适当调整。
样品采集、保存与流转参照《全国重点行业企业用地调查样品采集保存和流转技术规定(试行)》执行,样品检测分析委托有资质的实验室进行检测分析,检测方法优先选用国家标准方法和行业标准方法。
本方案通过不同的采样方式实现污染分布、污染溯源、污染累积等不同角度的全面分析。
优选地,在上述任意实施例中,采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
本方案通过设置采样点数量、采样点位置和检测指标等采样参数,综合运用信息调查结果和采样结果,进行污染分布、污染溯源、污染累积等分析。
在某一实施例中,土壤污染风险分级包括:依据地块相关信息与初步采样调查结果,采用基于“源-途径-受体”风险三要素构建的风险分级指标体系和评估方法,如表5所示。最终综合计算出每个工业园区的土壤污染风险分项得分和综合得分,然后根据综合得分最终确定工业园区的土壤污染风险等级。针对工业园区的风险等级,给出维持现状、谨慎利用和风险管控等对策建议,具体风险分级标准及对策建议如表6所示。
Figure BDA0003454841760000221
Figure BDA0003454841760000231
Figure BDA0003454841760000241
表5
注:*挥发性物质和半挥发性物质的空气扩散系数的分界点基本上在5×10-2左右,具体见RBCA chemical database。
Figure BDA0003454841760000251
Figure BDA0003454841760000261
表6
在某一实施例中,如图2所示,一种基于工业园区的土壤污染分析***,包括:信息收集模块1101、筛查模块1102、采样模块1103、等级划分模块1103和方案分配模块1104;
信息收集模块1101用于在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
筛查模块1102用于根据预设风险筛查模型对土壤环境信息进行筛查;
采样模块1103用于设置采样参数,根据采样参数通过相应的采样方式结合筛查结果进行采样,获得采样结果;
等级划分模块1104用于根据预设污染因子对采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;
方案分配模块用于根据污染风险等级划分结果给目标区域分配对应的预设处理方案。
本方案通过在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息,并进行土壤污染风险筛查、样品采集、检测分析和等级划分来建立典型工业园区土壤污染风险等级综合评价方法,调查和评估以在产企业为主的典型工业园区土壤环境风险状况,为土壤环境管理部门提供对策建议。
优选地,在上述任意实施例中,还包括数据构建模块,用于通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;
对各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
本方案通过收集各区域的土壤环境信息构建数据库,可以形成有效的、可进行量化评估的土壤环境信息数据库。
优选地,在上述任意实施例中,筛查模块1102具体用于根据第一筛查因子对土壤环境信息进行分类;
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
本方案通过第一筛查因子对土壤环境信息进行分类,将分类后的土壤环境信息进行量化计算,再进行等级划分,实现对企业地块的相对风险水平进行定量化计算,最终确定企业地块的关注度。
根据筛查结果划分、采样点数量、采样点位布设过程,确保风险筛查结果、布点采样工作的科学性和合理性。
优选地,在上述任意实施例中,还包括:配置模块,用于根据不同采样参数配置对应的采样方式。
本方案通过不同的采样方式实现污染分布、污染溯源、污染累积等不同角度的全面分析。
优选地,在上述任意实施例中,采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
本方案通过设置采样点数量、采样点位置和检测指标等采样参数,综合运用信息调查结果和采样结果,进行污染分布、污染溯源、污染累积等分析。
可以理解,在一些实施例中,可以包含如上述各实施例中的部分或全部可选实施方式。
需要说明的是,上述各实施例是与在先方法实施例对应的产品实施例,对于产品实施例中各可选实施方式的说明可以参考上述各方法实施例中的对应说明,在此不再赘述。
读者应理解,在本说明书的描述中,参考术语″一个实施例″、″一些实施例″、″示例″、″具体示例″、或″一些示例″等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于工业园区的土壤污染分析方法,其特征在于,包括:
在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查,获得筛查结果;
设置采样参数,根据所述采样参数通过相应的采样方式结合所述筛查结果进行采样,获得采样结果;
根据预设污染因子对所述采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;
根据污染风险等级划分结果给所述目标区域分配对应的预设处理方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业园区的土壤污染分析方法,其特征在于,还包括:
通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;
对所述各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于工业园区的土壤污染分析方法,其特征在于,所述根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查具体包括:
根据第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类;
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业园区的土壤污染分析方法,其特征在于,还包括:
根据不同采样参数配置对应的采样方式。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于工业园区的土壤污染分析方法,其特征在于,所述采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
6.一种基于工业园区的土壤污染分析***,其特征在于,包括:信息收集模块、筛查模块、采样模块、等级划分模块和方案分配模块;
所述信息收集模块用于在土壤环境信息数据库中收集目标区域的土壤环境信息;
所述筛查模块用于根据预设风险筛查模型对所述土壤环境信息进行筛查,获得筛查结果;
所述采样模块用于设置采样参数,根据所述采样参数通过相应的采样方式结合所述筛查结果进行采样,获得采样结果;
所述等级划分模块用于根据预设污染因子对所述采样结果进行污染分析,并根据污染分析结果结合预设风险因子进行污染风险等级划分;
所述方案分配模块用于根据污染风险等级划分结果给所述目标区域分配对应的预设处理方案。
7.根据权利要求6所述的一种基于工业园区的土壤污染分析***,其特征在于,还包括数据构建模块,用于通过预设方式收集各区域的土壤环境信息;
对所述各区域的土壤环境信息进行核查验证;
将验证通过的土壤环境信息存入土壤环境信息数据库。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于工业园区的土壤污染分析***,其特征在于,所述筛查模块具体用于根据第一筛查因子对所述土壤环境信息进行分类;
根据多个筛查指标将分类后的土壤环境信息进行量化计算;
根据第二筛查因子将量化计算后的土壤环境信息进行等级划分,获得筛查结果则完成筛查。
9.根据权利要求6所述的一种基于工业园区的土壤污染分析***,其特征在于,还包括:配置模块,用于根据不同采样参数配置对应的采样方式。
10.根据权利要求6或9所述的一种基于工业园区的土壤污染分析***,其特征在于,所述采样参数包括:采样点数量、采样点位置和检测指标。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL2033289A (en) * 2022-08-11 2022-12-15 Univ Chongqing Soil sampling point layout system based on site concept model for industrial site
CN115575584A (zh) * 2022-12-06 2023-01-06 江苏旭龙环境科技有限公司 一种大气环境镉含量监测预警方法及***
CN115841248A (zh) * 2022-11-22 2023-03-24 四川省环境政策研究与规划院 一种固体废物堆存场所土壤风险评估方法
CN115290858B (zh) * 2022-08-09 2023-06-20 成都市华测检测技术有限公司 一种土壤污染检测分析方法及***
CN116362572A (zh) * 2023-06-02 2023-06-30 北京建工环境修复股份有限公司 一种在产园区地下水污染分区分级评价方法
CN117494936A (zh) * 2023-10-20 2024-02-02 北京速度时空信息有限公司 一种基于数据分析的农村土壤综合化分析***

Cited By (6)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115290858B (zh) * 2022-08-09 2023-06-20 成都市华测检测技术有限公司 一种土壤污染检测分析方法及***
NL2033289A (en) * 2022-08-11 2022-12-15 Univ Chongqing Soil sampling point layout system based on site concept model for industrial site
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