CN114814169A - 一种环境检测用土壤重金属含量检测方法 - Google Patents

一种环境检测用土壤重金属含量检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,涉及土壤检测领域,包括,步骤S10,选定第一区域,在第一区域内进行第一次采样;步骤S20,选定第二区域,在第二区域内进行第二次采样;步骤S30,基于第二次采样的检测结果确定第三采样区域,并第三次采样;步骤S40,将三次检测结果进行平均,获取最终检测结果。通过确定第一区域、第二区域以及第三区域,并依次在三个区域内进行采样,从而能够获得更多的土壤样品,也能够使这个若干个土壤样品之间的位置分布尽量保持均匀分布,也减少样品数量过少对检测结果的干扰,增加检测结果的可信度。

Description

一种环境检测用土壤重金属含量检测方法
技术领域
本发明涉及土壤检测领域,特别涉及一种环境检测用土壤重金属含量检测方法。
背景技术
现有的土壤重金属含量分析检测中,通常是先随机确定采样位置,然后在采样位置多次采样,最后再对采样土壤进行检测,得出检测结果。
但是土壤污染和水体污染不一样,土壤中的污染物传播速度较慢,污染区内的各个位置上污染情况可能会存在很大的差别,而且水体污染很容易被观测到,不同程度的污染,在水体的表现上可能会有很明显的差别,甚至可以直接从水体颜色上来判断污染程度。
但是土壤污染则不会有明显的区别,这就导致了一个问题,就是现有检测方法中,土壤采样时可能会因为随机性太强或者采样的样品过少,导致到分析结果和实际情况存在很大的差异。
发明内容
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,包括,步骤S10,选定第一区域,在第一区域内进行第一次采样;步骤S20,选定第二区域,在第二区域内进行第二次采样;步骤S30,基于第二次采样的检测结果确定第三采样区域,并第三次采样;步骤S40,将三次检测结果进行平均,获取最终检测结果。
所述步骤S10包括以下内容,
步骤S11,在需要采样的范围内划定第一区域,并在第一区域内随机选定第一采样点;
步骤S12,通过第一采样点的位置坐标,基于
Figure BDA0003619693570000021
其中n=2,i≥5,D为第一区域最小半径的一半,确定剩余采样点。
进一步的,所述第二采样点的分布符合泊松分布。
进一步的,在步骤S12之后,还包括,
步骤S13,在第二采样点进行第一次采样,获取第一采样土壤;
步骤S14,对第一采样土壤进行重金属分析,形成分析结果。
步骤S15,基于第一次采样检测的结果,进行重金属含量数据分析,确定占比最多的重金属。
进一步的,在步骤S15之后,还包括步骤S16,通过该占比最高的重金属在第一区域内的分布,绘制等含量线。
进一步的,所述步骤S20包括,
步骤S21,以第一区域为标的,基于
Figure BDA0003619693570000022
其中n=2,i≥5,D为待检测区域的最小半径的一半,来确定若干个第二区域;
其中,第二区域的分布符合f(λ,k)=λke/k!。
进一步的,在步骤S21之后,还包括,
步骤S22,重复步骤S11至S14,进行第二次采样;
步骤S23,重复步骤S15至S16,绘制第二区域内的重金属分布等含量线。
进一步的,所述步骤S30包括,
步骤S31,沿着第二区域内目标重金属等含量线向区域边缘延伸的方向,对含量数据进行分析,预测重金属含量的变化趋势;
步骤S32,基于预测的结果,将目标重金属等含量线向第二区域延伸,直至相邻的两个等含量线相重合;
步骤S33,在重合区域确定第三区域,并在第三区域确定第三采样点。
进一步的,在步骤S33之后,还包括步骤S34,在对第三采样结果进行分析,形成分析结果。
进一步的,在每个第三区域中,第三采样点仅设置有一个,位于其中心位置。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
通过确定第一区域、第二区域以及第三区域,并依次在三个区域内进行采样,从而能够获得更多的土壤样品,也能够使这个若干个土壤样品之间的位置分布尽量保持均匀分布,也减少样品数量过少对检测结果的干扰,增加检测结果的可信度。
附图说明
图1为本发明中土壤重金属检测方法中土壤取样工作流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。
实施例
如图1所示,本实施例中所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,包括如下步骤,
步骤S10,选定第一区域,在第一区域内进行第一次采样;
步骤S20,选定第二区域,在第二区域内进行第二次采样;
步骤S30,基于第二次采样的检测结果确定第三采样区域,并第三次采样;
步骤S40,将三次检测结果进行平均,获取最终检测结果。
土壤污染和水体污染不一样,土壤中的污染物传播速度较慢,污染区内的各个位置上污染情况可能会存在很大的差别,而且水体污染很容易被观测到,不同程度的污染,在水体的表现上可能会有很明显的差别,甚至可以直接从水体颜色上来判断污染程度。
但是土壤污染则不会有明显的区别,这就导致了一个问题,就是现有检测方法中,土壤采样时可能会因为随机性太强或者采样的样品过少,导致到分析结果和实际情况存在很大的差异。
参考图1,所述步骤S10包括以下内容,
步骤S11,在需要采样的范围内划定第一区域,并在第一区域内随机选定第一采样点;
步骤S12,通过第一采样点的位置坐标,基于
Figure BDA0003619693570000041
其中n=2,i≥5,D为第一区域最小半径的一半,确定剩余采样点;
其中,第二采样点的分布符合f(λ,k)=λke/k!,也就是说,符合泊松分布。
步骤S13,在第二采样点进行第一次采样,获取第一采样土壤;
步骤S14,对第一采样土壤进行重金属分析,形成分析结果;
使用时,通过随机并且等距的选定第二采样点,能够尽量避免采样点随机度不够,导致因样本的相似度太高,不具备统计学意义的检测结果,进而导致虽然有检测结果,但是却没有实际的效用。
参考图1,在步骤S14之后,还包括步骤S15,基于第一次采样检测的结果,进行重金属含量数据分析,确定占比最多的重金属;
进一步的,步骤S16,通过该占比最高的重金属在第一区域内的分布,绘制等含量线;也就是说,将若干个采样点通过曲线连接在一起;
使用时,通过绘制等含量线,能够确定在第一区域内该目标重金属含量的分布变化,从而确定整个待检测区域内的重金属含量变化的趋势。
参考图1,所述步骤S20包括以下内容,
步骤S21,以第一区域为标的,基于
Figure BDA0003619693570000051
其中n=2,i≥5,D为待检测区域的最小半径的一半,来确定若干个第二区域;
其中,第二区域的分布符合f(λ,k)=λke/k!,符合泊松分布。
使用时,通过采用与确定采样点相同的方式来确定第二区域,也是为了确定采样区域分布的足够均匀,不会因为彼此之间的距离太近而导致采样结果之间产生干扰,或者没有明显的区别。
进一步的,在步骤S21之后,还包括步骤S22,重复步骤S11至S14,进行第二次采样;
步骤S23,重复步骤S14至S16,绘制第二区域内的重金属分布等含量线。
使用时,通过确定若干个第二区域,能够均匀的确定若干个采样区域,以确定采样区域不会产生重合。
参考图1,所述步骤S30包括以下内容,
步骤S31,沿着第二区域内目标重金属等含量线向区域边缘延伸的方向,对含量数据进行分析,预测重金属含量的变化趋势;
步骤S32,基于预测的结果,将目标重金属等含量线向第二区域延伸,直至相邻的两个等含量线相重合;
步骤S33,在重合区域确定第三区域,并在第三区域确定第三采样点;
需要强点的是,在每个第三区域中,第三采样点仅设置有一个,位于其中心位置;
进一步的,还包括步骤S34,在对第三采样结果进行分析,形成分析结果。
使用时,通过在等含量线交汇的位置确定第三区域以及相应的第三采样点,并且在第三采样点进行采样分析,形成分析结果。
参考图1,还包括步骤S40,分别汇集第一区域、第二区域以及第三区域的中心位置的采样结果,将三次采样三个结果加权平均,从而得到最终检测结果。
现有的土壤重金属含量分析检测中,通常是先随机确定采样位置,然后在采样位置多次采样,最后再对采样土壤进行检测,得出检测结果。
但是土壤污染和水体污染不一样,土壤中的污染物传播速度较慢,污染区内的各个位置上污染情况可能会存在很大的差别,而且水体污染很容易被观测到,不同程度的污染,在水体的表现上可能会有很明显的差别,甚至可以直接从水体颜色上来判断污染程度。
但是土壤污染则不会有明显的区别,这就导致了一个问题,就是现有检测方法中,土壤采样时可能会因为随机性太强或者采样的样品过少,导致到分析结果和实际情况存在很大的差异。
在本方案中,通过确定第一区域、第二区域以及第三区域,并依次在三个区域内进行采样,从而能够获得更多的土壤样品,也能够使这个若干个土壤样品之间的位置分布尽量保持均匀分布,也减少样品数量过少对检测结果的干扰,增加检测结果的可信度。
需要说明的是,在本文中,如若存在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“包括一个……”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。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
解决的技术问题仍然与本发明一致的,均应当包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,包括,
步骤S10,选定第一区域,在第一区域内进行第一次采样;
步骤S20,选定第二区域,在第二区域内进行第二次采样;
步骤S30,基于第二次采样的检测结果确定第三采样区域,并第三次采样;
步骤S40,将三次检测结果进行平均,获取最终检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,所述步骤S10包括以下内容,
步骤S11,在需要采样的范围内划定第一区域,并在第一区域内随机选定第一采样点;
步骤S12,通过第一采样点的位置坐标,基于
Figure FDA0003619693560000011
其中n=2,i≥5,D为第一区域最小半径的一半,确定剩余采样点。
3.根据权利要求2所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,所述第二采样点的分布符合泊松分布。
4.根据权利要求3所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,在步骤S12之后,还包括,
步骤S13,在第二采样点进行第一次采样,获取第一采样土壤;
步骤S14,对第一采样土壤进行重金属分析,形成分析结果。
步骤S15,基于第一次采样检测的结果,进行重金属含量数据分析,确定占比最多的重金属。
5.根据权利要求4所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,在步骤S15之后,还包括步骤S16,通过该占比最高的重金属在第一区域内的分布,绘制等含量线。
6.根据权利要求1所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,所述步骤S20包括,
步骤S21,以第一区域为标的,基于
Figure FDA0003619693560000021
其中n=2,i≥5,D为待检测区域的最小半径的一半,来确定若干个第二区域;
其中,第二区域的分布符合f(λ,k)=λke/k!。
7.根据权利要求6所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,在步骤S21之后,还包括,
步骤S22,重复步骤S11至S14,进行第二次采样;
步骤S23,重复步骤S15至S16,绘制第二区域内的重金属分布等含量线。
8.根据权利要求1所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,所述步骤S30包括,
步骤S31,沿着第二区域内目标重金属等含量线向区域边缘延伸的方向,对含量数据进行分析,预测重金属含量的变化趋势;
步骤S32,基于预测的结果,将目标重金属等含量线向第二区域延伸,直至相邻的两个等含量线相重合;
步骤S33,在重合区域确定第三区域,并在第三区域确定第三采样点。
9.根据权利要求8所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,在步骤S33之后,还包括步骤S34,在对第三采样结果进行分析,形成分析结果。
10.根据权利要求8所述的一种环境检测用土壤重金属含量检测方法,其特征在于,在每个第三区域中,第三采样点仅设置有一个,位于其中心位置。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102645350A (zh) * 2012-03-08 2012-08-22 浙江大学 基于高分卫星遥感数据的土壤采样方法
CN103196698A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 浙江大学 一种基于近地传感器技术的土壤采样方法
CN108507813A (zh) * 2017-02-24 2018-09-07 天津工业大学 一种典型石油烃污染场地土壤和地下水采样方法
CN110658011A (zh) * 2019-11-05 2020-01-07 新疆农业科学院土壤肥料与农业节水研究所(新疆维吾尔自治区新型肥料研究中心) 一种县域尺度果园土壤质量的取样方法
CN111122222A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 北京农业信息技术研究中心 一种样本点位置确定方法及系统
CN111707490A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 湘潭大学 一种农用地土壤污染调查分阶段分区采样的方法
CN112362379A (zh) * 2020-11-17 2021-02-12 云南省生态环境科学研究院 一种用于平地茶园土壤污染检测的土壤取样方法
CN112986538A (zh) * 2021-05-06 2021-06-18 中南大学 大区域土壤重金属检测与时空分布特征分析方法及系统
AU2021104380A4 (en) * 2021-07-21 2021-09-16 Institute of Agricultural Product Quality Standard and Testing Research, Tibet Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Lhasa, People’s Republic of China Method for assessing heavy metal risk of agricultural product based on soil-crop system
CN114354247A (zh) * 2021-12-16 2022-04-15 江苏朗地环境技术服务有限公司 一种土壤检测方法及其应用

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102645350A (zh) * 2012-03-08 2012-08-22 浙江大学 基于高分卫星遥感数据的土壤采样方法
CN103196698A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 浙江大学 一种基于近地传感器技术的土壤采样方法
CN108507813A (zh) * 2017-02-24 2018-09-07 天津工业大学 一种典型石油烃污染场地土壤和地下水采样方法
CN110658011A (zh) * 2019-11-05 2020-01-07 新疆农业科学院土壤肥料与农业节水研究所(新疆维吾尔自治区新型肥料研究中心) 一种县域尺度果园土壤质量的取样方法
CN111122222A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 北京农业信息技术研究中心 一种样本点位置确定方法及系统
CN111707490A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 湘潭大学 一种农用地土壤污染调查分阶段分区采样的方法
CN112362379A (zh) * 2020-11-17 2021-02-12 云南省生态环境科学研究院 一种用于平地茶园土壤污染检测的土壤取样方法
CN112986538A (zh) * 2021-05-06 2021-06-18 中南大学 大区域土壤重金属检测与时空分布特征分析方法及系统
AU2021104380A4 (en) * 2021-07-21 2021-09-16 Institute of Agricultural Product Quality Standard and Testing Research, Tibet Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Lhasa, People’s Republic of China Method for assessing heavy metal risk of agricultural product based on soil-crop system
CN114354247A (zh) * 2021-12-16 2022-04-15 江苏朗地环境技术服务有限公司 一种土壤检测方法及其应用

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KUN TAN: "Estimating the distribution trend of soil heavy metals in mining area from HyMap airborne hyperspectral imagery based on ensemble learning", 《JOURNAL OF HAZARDOUS MATERIALS》 *
WANYING ZHANG: "Assessment of the availability of As and Pb in soils after in situ stabilization", 《ENVIRON SCI POLLUT RES》 *
苏晓燕: "不同采样点数量下土壤有机质含量空间预测方法对比", 《地学前缘》 *
范 燕: "污染场地土壤调查布点及采样方法探讨", 《皮革制作与环保科技》 *
贾冬梅: "油田土壤环境调查采样布点方法探讨", 《 城市建设理论研究》 *
金建华: "基于有效含水量的土壤水分监测点布设的空间分层采样方法", 《农 业 工 程 学 报》 *
鞠铁男: "地累积指数法评价多金属环境质量的方法优化探索: 以农业发达地区为例", 《环境科学》 *

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