CN114493162A - 污染源确定方法、装置、设备及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种污染源确定方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，该方法包括：获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级；基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，确定待检测区域的土壤污染信息；根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。根据本申请实施例的污染源确定方法，能够通过对农产品进行成分质量检测，进而确定该农产品产地的土壤污染信息，再通过结合土壤污染信息以及河流农田影响流域，进而确定待检测区域中的污染源，因此能够较方便的确定污染源的位置，进而为土地治理提供决策依据。

Description

污染源确定方法、装置、设备及计算机存储介质

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种污染源确定方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着环境污染的加剧，对环境的治理越来越重要，进一步地，只有准确确定污染源的位置，才能够有针对性地对污染区域进行治理。但是目前确定待检测区域的土壤污染源的检测手段单一，即在待检测区域中的各处采集土壤样本进行检测，从而确定污染源的位置，该方法操作过程复杂、耗时长且检测成本高，因此无法较方便的确定污染源的位置，进而无法为土地治理提供决策依据。

发明内容

本申请实施例提供了一种污染源确定方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品，能够较方便的确定污染源的位置，进而为土地治理提供决策依据。

一方面，本申请实施例提供了一种污染源确定方法，该方法包括：获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级；基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，确定待检测区域的土壤污染信息；根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

在一种可能的实现方式中，根据多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级之前，该方法还包括：对多个农产品样本的成分质检数据进行数据清洗，得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据；根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，具体包括：根据清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级。

在一种可能的实现方式中，根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，具体包括：根据多个预设农产品安全等级对应的成分区间，确定多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量；根据分布数量，确定取待检测区域的农产品安全等级。

在一种可能的实现方式中，根据分布数量，确定取待检测区域的农产品安全等级，具体包括：在多个农产品样本的成分质检数据均分布在第一预设农产品安全等级中时，确定第一预设农产品安全等级为农产品安全等级；在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中时，确定多个农产品样本的成分质检数据的分布数量最多的预设农产品安全等级为农产品安全等级；在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中，且在不同预设农产品安全等级中的分布数量相等时，计算多个农产品样本的成分质检数据的标准分数绝对值的平均值；确定平均值最小的预设农产品安全等级为农产品安全等级。

在一种可能的实现方式中，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源之后，该方法还包括：将待检测区域中的污染源对应的信息发送至目标终端，以使目标终端根据污染源信息生成待检测区域的污染地图。

在一种可能的实现方式中，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源之后，该方法还包括：获取待检测区域中不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据；根据不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，确定污染源的治理成效信息。

另一方面，本申请实施例提供了一种污染源确定装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；第一确定模块，用于根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级；第二确定模块，用于基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，确定待检测区域的土壤污染信息；第三确定模块，用于在确定待检测区域的土壤污染信息之后，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

再一方面，本申请实施例提供了一种污染源确定设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如上述第一方面中任一种可能的实现方法中的方法。

再一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一种可能的实现方法中的方法。

再一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如上述第一方面中任一种可能的实现方法中的方法。

本申请实施例的污染源确定方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品，能够基于多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，进一步地，基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，能够确定待检测区域的土壤污染信息，再进一步地，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，能够确定待检测区域中的污染源。如此，本申请实施例能够通过对农产品进行成分质量检测，进而确定该农产品产地的土壤污染信息，再通过结合土壤污染信息以及河流农田影响流域，进而确定待检测区域中的污染源，因此能够较方便的确定污染源的位置，进而为土地治理提供决策依据。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种污染源确定方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种污染源确定方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的又一种污染源确定方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种污染源确定方法的具体实施方式的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的再一种污染源确定方法的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种污染源确定装置的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的一种污染源确定设备的流程示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

如背景技术所述，目前确定污染源的方法操作过程复杂、耗时长且检测成本高，因此无法较方便的确定污染源的位置，进而无法为土地治理提供决策依据。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种污染源确定方法、装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品。

下面首先对本申请实施例所提供的污染源确定方法进行介绍。

图1示出了本申请一个实施例提供的污染源确定方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供的污染源确定方法100包括以下步骤：

S110、获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息。

S120、根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级。

S130、基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，确定待检测区域的土壤污染信息。

S140、根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

本申请实施例的污染源确定方法能够基于多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，进一步地，基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，能够确定待检测区域的土壤污染信息，再进一步地，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，能够确定待检测区域中的污染源。如此，本申请实施例能够通过对农产品进行成分质量检测，进而确定该农产品产地的土壤污染信息，再通过结合土壤污染信息以及河流农田影响流域，进而确定待检测区域中的污染源，因此能够较方便的确定污染源的位置，进而为土地治理提供决策依据。

下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。

在一些实施例中，在S110，每个待检测区域可以有多种农产品，农产品可以为水稻、小麦、大豆、花生、玉米等等，农产品样本可以为使用专用的扦样器具从袋装或散装农产品中扦取适当数量的有代表性的部分农产品。产地分布信息可以为农产品产地的位置信息。农产品的编号信息，样本名称信息和产地分布信息都可以以一一对应的方式存储在二维码中。成分质检数据可以为将农产品的质检样本放到质检机上之后，质检机得出的质检结果，其中成分质检数据可以为重金属含量的质检数据，进一步的，重金属含量的质检数据可以为镉含量的质检数据，可以为汞含量的质检数据，也可以为铅含量的质检数据。其中，每个质检机都可以配备有扫码枪，扫码枪可以通过扫描二维码获取二维码中的信息，并将得到的二维码中的信息传输到质检机中，以完善农产品样本的成分质检数据中的样本名称字段和产地信息字段。

作为一种示例，服务器和质检机可以通过网络通信模块相连，其中网络通信模块可以为5G模块，也可以为蓝牙。服务器可以接收由质检机通过5G模块中的MQ(MessageQueue)技术传输的农产品样本的成分质检数据。

作为更具体示例，为了保证检测结果的准确性，农产品样本的成分质检数据可以为多个。

在一些实施例中，在S120，根据预设标准，农产品可以有不同的安全等级，其中，等级越高，代表农产品的安全性越高，换句话说等级为一级的农产品相对于等级为二级的农产品来说，安全性相对较低。其中，最低的等级为一级。

例如，在对农产品中的镉含量进行检测时，可以将农产品的安全等级分为四级。其中四级代表农产品很安全，经过加工后可以放心食用；三级代表农产品比较安全，农产品中含部分镉，但未超标；二级代表农产品不安全，农产品中的镉含量已经超标；一级代表农产品非常不安全，农产品中的镉含量已经严重超标。

根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级的具体步骤可以包括：

S121、根据多个预设农产品安全等级对应的成分区间，确定多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量。

S122、根据分布数量，确定待检测区域的农产品安全等级。

下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。

在一些实施例中，在S121中，接收到的成分质检数据可以是相同的，也可以是不同的，不同的成分质检数据可以是很相近的数值，对于数值很相近的成分质检数据，可以认为他们之间的差别可以忽略不计，换句话说，两者所对应的农产品的安全等级可以是相同的。因此可以预先设置与农产品安全等级相对应的成分区间。

作为一种示例，服务器可以有判断装置，在接收到成分质检数据之后，可以判断该成分质检数据属于哪个区间。另外，每个成分区间都可以有暂时储存装置，可以将属于本区间内的成分质检数据暂时存储于本区间中。

作为更具体实例，服务器可以有计算装置，可以分别对每个成分区间的暂时储存装置中的成分质检数据进行计数，得到多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量。

在一些实施例中，在S122中，根据分布数量，确定待检测区域的农产品安全等级的具体步骤可以包括：

S1221、在多个农产品样本的成分质检数据均分布在第一预设农产品安全等级中时，确定第一预设农产品安全等级为农产品安全等级。

S1222、在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中时，确定多个农产品样本的成分质检数据的分布数量最多的预设农产品安全等级为农产品安全等级。

S1223、在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中，且在不同预设农产品安全等级中的分布数量在两个及以上的预设农产品安全等级中相等时，计算多个农产品样本的成分质检数据的标准分数绝对值的平均值。

S1224、确定平均值最小的预设农产品安全等级为农产品安全等级。

在一些实施例中，在S1221中，多个农产品样本的成分质检数据很有可能只存在于某一个预设农产品安全等级中，则此时就可以确定该预设农产品安全等级为农产品安全等级。

在一些实施例中，在S1222中，多个农产品样本的成分质检数据也有可能存在于不同的预设农产品安全等级中，在多个农产品样本的成分质检数据也存在于不同的预设农产品安全等级中，可以基于S121中的计数操作，得到多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量。进一步地，比较不同预设农产品安全等级中的分布数量，将多个农产品样本的成分质检数据的分布数量最多的预设农产品安全等级确定为农产品安全等级。

在一些实施例中，在S1223中，不同预设农产品安全等级中的分布数量有可能在两个及以上的预设农产品安全等级中是相等的，在不同预设农产品安全等级中的分布数量在两个及以上的预设农产品安全等级中相等时，可以通过计算装置计算多个农产品样本的成分质检数据的标准分数的绝对值，再进一步计算上述标准分数的绝对值的平均值。

在一些实施例中，在S1224中，在得到多个农产品样本的成分质检数据的标准分数的绝对值的平均值之后，比较不同预设农产品安全等级中的平均值的大小，将平均值最小的预设农产品安全等级确定为农产品安全等级。

需要说明的是，在本实施例中，可能由于质检机故障导致服务器接收到的多个农产品样本的成分质检数据是不准确的，也可能由于服务器故障导致农产品安全等级是不准确的，因此在得到农产品安全等级之后，可以将农产品安全等级数据通过5G模块中的Message Queue技术实时传送至目标终端，以使质检人员确认农产品安全等级是否异常，在农产品安全等级明显异常的情况下，可以更换相关设备重复上述操作，以得到准确的农产品安全等级。

在本示例中，通过根据多个预设农产品安全等级对应的成分区间，确定多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量，再根据不同预设农产品安全等级中的农产品样本的成分质检数据的分布数量，能够确定农产品安全等级。在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中，且在不同预设农产品安全等级中的分布数量在两个及以上的预设农产品安全等级中相等时，能够通过计算多个农产品样本的成分质检数据的标准分数绝对值的平均值，确定农产品安全等级。因此，本示例能够在得到多个农产品样本的质检数据之后，准确地判断该农产品的安全等级。

在一些实施例中，在S130，在确定农产品安全等级之后，可以结合农产品样本的产地分布信息，确定该产地所处的待检测区域中的土壤污染信息。

作为一种示例，农产品安全等级越低，则相对应的土壤污染程度越高，换句话说，农产品安全等级越高，则相对应的土壤污染程度越低。

作为另一种示例，如果农产品存在镉污染，则可以判定，相对应的土壤存在镉污染。

在一些实施例中，在S140，服务器中可以有农产品分布地图。在判断某部分土壤污染信息已经超过预设标准时，不会仅仅局限于该部分土壤，而是可以结合待检测区域中的河流农田影响流域，确定该土壤附近可能受到影响的区域。根据待检测区域中不同的土壤污染程度，将土壤污染程度最严重的部分确定为污染源。

为了使用户能够准确地判断该农产品的安全等级，作为本申请的另一种实现方式，本申请还提供了污染源确定方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。

请参见图2，本申请实施例提供的污染源确定方法200在上述实施例所示的S120之前，还可以包括以下步骤：

S210、对多个农产品样本的成分质检数据进行数据清洗，得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据。

在已经得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据的基础上，S120可以具体包括：

S123、根据清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级。

下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。

在一些实施例中，在S210中，在接收到多个农产品样本的成分质检数据之后，可以首先对上述数据中的异常数据进行判别，并将判别到的异常数据进行剔除。

作为一种示例，可以首先将多个农产品样本的成分质检数据从小到大进行排序，得到多个农产品样本的成分质检数据中的上四分位数和下四分位数，再通过上四分位数和下四分位数计算标准四分位数的绝对值，最终将标准四分位数的绝对值大于2.5的数据判定为异常数据，并将其剔除，得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据。

除此之外，本申请实施例中方法200的其它步骤可参见上文图1所示实施例的相关描述，此处不做过多赘述。

本申请实施例通过对多个农产品样本的成分质检数据进行数据清洗，得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据，再根据清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，能够准确地判断该农产品的安全等级。

为了直观地展示污染源信息，以使土地治理人员能够根据该污染源信息对土地进行治理，作为本申请的另一种实现方式，本申请还提供了污染源确定方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。

请参见图3，本申请实施例提供的污染源确定方法300在上述实施例所示的S140之后，还可以包括以下步骤：

S310、将待检测区域中的污染源对应的信息发送至目标终端，以使目标终端根据污染源信息生成待检测区域的污染地图。

作为一种示例，在目标终端可以有地图模板，在得到待检测区域中的污染源对应的信息之后，可以将污染源对应的信息通过5G模块中的Message Queue技术实时传送至目标终端，以使目标终端将待检测区域中的污染源对应的信息对应地展示在地图模板中，得到根据污染源信息生成待检测区域的污染地图。

除此之外，本申请实施例中方法300的其它步骤可参见上文图1和图2所示实施例的相关描述，此处不做过多赘述。

本申请实施例通过将待检测区域中的污染源对应的信息发送至目标终端，能够使目标终端根据污染源信息生成待检测区域的污染地图，进一步地，能够直观地展示污染源信息，以使土地治理人员能够根据该污染源信息对土地进行治理。

进一步地，一种污染源确定方法的具体实施例的流程示意图可以如图4所示。

为了确定污染源的治理成效信息，作为本申请的另一种实现方式，本申请还提供了污染源确定方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。

请参见图5，本申请实施例提供的污染源确定方法500在上述实施例所示的S140之后，还可以包括以下步骤：

S510、获取待检测区域中不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据。

S520、根据不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，确定污染源的治理成效信息。

下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。

在一些实施例中，在S510中，可以获取不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据。其中，一个检测周期可以为一年，可以为两年，也可以三年。

作为一种示例，可以首先选取一年前的某个待检测区域中污染源的污染等级。在相同条件下，可以根据相同待检测区域中的多个相同的农产品样本的成分质检数据，得到目前该待检测区域中污染源的污染等级。

在一些实施例中，在S520中，通过比较一年前的某个待检测区域中污染源的污染等级和在相同条件下得到的目前该待检测区域中污染源的污染等级，判断污染源的治理成效。

作为一种示例，在污染源的污染等级降低时，可以理解为对该区域污染源的治理取得了一定的成效。

除此之外，本申请实施例中方法500的其它步骤可参见上文图1和图2所示实施例的相关描述，此处不做过多赘述。

本申请实施例通过获取待检测区域中不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，能够根据不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，确定污染源的治理成效信息。

基于上述实施例提供的污染源确定方法，相应地，本申请还提供了污染源确定装置的具体实现方式。请参见以下实施例。

如图6所示，本申请实施例提供的污染源确定装置600包括以下模块：

第一获取模块610，用于获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；

第一确定模块620，用于根据多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级；

第二确定模块630，用于基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，确定待检测区域的土壤污染信息；

第三确定模块640，用于在确定待检测区域的土壤污染信息之后，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

本申请实施例的污染源确定装置能够基于多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级，进一步地，基于农产品安全等级和农产品样本的产地分布信息，能够确定待检测区域的土壤污染信息，再进一步地，根据土壤污染信息以及河流农田影响流域，能够确定待检测区域中的污染源。如此，本申请实施例能够通过对农产品进行成分质量检测，进而确定该农产品产地的土壤污染信息，再通过结合土壤污染信息以及河流农田影响流域，进而确定待检测区域中的污染源，因此能够较方便的确定污染源的位置，进而为土地治理提供决策依据。

作为本申请的一种实现方式，如上文所述，第一确定模块620可以具体包括：

第一确定单元，用于根据多个预设农产品安全等级对应的成分区间，确定多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量；

第二确定单元，用于根据分布数量，确定待检测区域的农产品安全等级。

作为本申请的一种实现方式，如上文所述，第二确定单元可以具体包括：

第一确定子单元，用于在多个农产品样本的成分质检数据均分布在第一预设农产品安全等级中时，确定第一预设农产品安全等级为农产品安全等级；

第二确定子单元，用于在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中时，确定多个农产品样本的成分质检数据的分布数量最多的预设农产品安全等级为农产品安全等级；

计算子单元，用于在多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中，且在不同预设农产品安全等级中的分布数量在两个及以上的预设农产品安全等级中相等时，计算多个农产品样本的成分质检数据的标准分数绝对值的平均值；

第三确定子单元，用于确定平均值最小的预设农产品安全等级为农产品安全等级。

作为本申请的一种实现方式，为了使用户能够准确地判断该农产品的安全等级，如上文所述，上述装置还可以包括：

清洗模块，用于对多个农产品样本的成分质检数据进行数据清洗，得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据。

在已经得到清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据的基础上，如上文所述，第一确定模块620可以具体包括：

第三确定单元，用于根据清洗之后的多个农产品样本的成分质检数据，确定待检测区域的农产品安全等级。

作为本申请的一种实现方式，为了直观地展示污染源信息，以使土地治理人员能够根据该污染源信息对土地进行治理，如上文所述，上述装置还可以包括：

发送模块，用于将待检测区域中的污染源对应的信息发送至目标终端，以使目标终端根据污染源信息生成待检测区域的污染地图。

作为本申请的一种实现方式，为了确定污染源的治理成效信息，如上文所述，上述装置还可以包括：

第二获取模块，用于获取待检测区域中不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据；

第四确定模块，用于根据不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，确定污染源的治理成效信息。

基于上述实施例提供的污染源确定方法，本申请实施例还提供了污染源确定设备的具体实施方式。图7示出了本申请实施例提供的污染源确定设备700示意图。

污染源确定设备700可以包括处理器710以及存储有计算机程序指令的存储器720。

具体地，上述处理器710可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器720可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器720可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器720可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器720可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器720是非易失性固态存储器。

存储器可包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本申请的一方面的方法所描述的操作。

处理器710通过读取并执行存储器720中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种污染源确定方法。

在一个示例中，污染源确定设备700还可包括通信接口730和总线740。其中，如图7所示，处理器710、存储器720、通信接口730通过总线740连接并完成相互间的通信。

通信接口730，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线740包括硬件、软件或两者，将污染源确定设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线740可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该污染源确定设备可以基于当前已获取的待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息执行本申请实施例中的污染源确定方法，从而实现结合图1至图6描述的污染源确定方法和装置。

另外，结合上述实施例中的污染源确定方法，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种污染源确定方法。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本申请的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请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申请揭露的技术范围内，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申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种污染源确定方法，其特征在于，包括：

获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；

根据所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级；

基于所述农产品安全等级和所述农产品样本的产地分布信息，确定所述待检测区域的土壤污染信息；

根据所述土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级之前，所述方法还包括：

对所述多个农产品样本的成分质检数据进行数据清洗，得到清洗之后的所述多个农产品样本的成分质检数据；

根据所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级，具体包括：

根据清洗之后的所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级，具体包括：

根据多个预设农产品安全等级对应的成分区间，确定所述多个农产品样本的成分质检数据在预设农产品安全等级中的分布数量；

根据所述分布数量，确定所述取待检测区域的农产品安全等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述分布数量，确定所述取待检测区域的农产品安全等级，具体包括：

在所述多个农产品样本的成分质检数据均分布在第一预设农产品安全等级中时，确定所述第一预设农产品安全等级为农产品安全等级；

在所述多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中时，确定所述多个农产品样本的成分质检数据的分布数量最多的所述预设农产品安全等级为农产品安全等级；

在所述多个农产品样本的成分质检数据分布在多个预设农产品安全等级中，且在不同预设农产品安全等级中的分布数量相等时，计算所述多个农产品样本的成分质检数据的标准分数绝对值的平均值；

确定所述平均值最小的所述预设农产品安全等级为农产品安全等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源之后，所述方法还包括：

将所述待检测区域中的污染源对应的信息发送至目标终端，以使所述目标终端根据污染源信息生成所述待检测区域的污染地图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源之后，所述方法还包括：

获取所述待检测区域中不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据；

根据所述不同检测周期内的农产品样本的成分质检数据，确定污染源的治理成效信息。

7.一种污染源确定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待检测区域中的多个农产品样本的成分质检数据和产地分布信息；

第一确定模块，用于根据所述多个农产品样本的成分质检数据，确定所述待检测区域的农产品安全等级；

第二确定模块，用于基于所述农产品安全等级和所述农产品样本的产地分布信息，确定所述待检测区域的土壤污染信息；

第三确定模块，用于在确定所述待检测区域的土壤污染信息之后，根据所述土壤污染信息以及河流农田影响流域，确定待检测区域中的污染源。

8.一种污染源确定设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-6任意一项所述的污染源确定方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的污染源确定方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-6任意一项所述的污染源确定方法。

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