CN117172990B - 一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统 - Google Patents
一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统，旨在提供一种能够准确预测抗生素在不同季节中的迁移行为及风险评估的方法。本方法包括以下步骤：首先分析抗生素在不同季节的迁移行为。接下来，鉴别出影响抗生素污染的环境因子，得到影响因子。然后，根据不同季节的迁移行为，进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数。最后，根据不同季节的污染扩散系数和影响因子，进行抗生素污染的迁移预测，得到预测结果，根据预测结果对抗生素污染进行风险评估。通过本方法，可以对地下水环境中的抗生素污染进行准确的迁移预测和风险评估，为环境保护和水资源管理提供了有力的工具。
Description
技术领域
本发明涉及抗生素污染迁移预测技术领域，特别涉及一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统。
背景技术
随着抗生素的广泛使用，抗生素污染已成为地下水环境中的一个严重问题。抗生素污染不仅危害地下水资源的质量，还可能对人类健康和生态系统产生不可逆转的影响。因此，开发一种准确预测抗生素在地下水环境中的迁移行为和污染扩散的方法至关重要。
传统的抗生素污染迁移预测方法主要依赖于野外监测数据，这些数据通常仅反映了特定季节或时段的污染情况。由于地下水环境受多种因素影响，如季节变化、水流速度、地质结构等，传统方法往往难以精确预测抗生素的迁移行为。
本发明旨在提供一种能够更准确、可靠地预测抗生素在地下水环境中的迁移行为的方法及系统，该方法基于多季节的抗生素污染变化数据和影响因子，通过数值模拟得出抗生素的污染扩散系数，并进一步预测抗生素的迁移情况和风险评估。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统。
本发明第一方面提供了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，包括：
获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告。
本方案中，所述获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化，具体为：
在目标地下水环境中根据地下水流动特性和地理分布，预设多个地下水监测点位，记录每个监测点位的位置，并测定每个监测点位的水流速度；
按预设时间周期在地下水监测点位中对地下水进行采样，得到地下水样本，根据地下水样本获取地下水中抗生素污染浓度，并根据监测点位的位置判断抗生素污染区域；
对地下水样本进行检测，得到每个预设时间周期的地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息；
按照季节时间序列对每个季节获取的抗生素污染浓度和抗生素污染区域进行分析，判断在每个季节内抗生素污染浓度的变化和抗生素污染区域的变化，得到不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据。
本方案中，所述基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，具体为：
将不同季节的抗生素污染变化数据进行综合处理，将抗生素污染变化数据绘制为污染浓度-位置变化热力图；
根据污染浓度-位置变化热力图进行分析，判断抗生素污染在不同季节中的时空变化，得到每个季节的时空联合变化数据；
基于所述时空联合变化数据分析不同季节中是否出现了抗生素污染区域的收缩和扩张，得到抗生素污染的季节性区域变化；
比较每个季节的时空联合变化数据，查看抗生素污染浓度呈现的季节性浓度变化趋势；
将所述季节性区域变化和季节性浓度变化趋势进行整合，得到抗生素污染在不同季节的迁移行为，所述迁移行为包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、浓度变化。
本方案中，所述对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子，具体为：
将每个预设时间周期的地下水流速度、地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息综合为环境因子数据集；
将所述环境数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，将环境数据集中的每个环境因子数据与抗生素污染变化数据进行简单线性回归分析，将抗生素污染浓度设为因变量，每个环境因子数据作为独立变量，得到线性回归结果；
根据线性回归结果评估每个环境因子与抗生素污染之间的相关性，得到相关性系数；
根据相关性系数和迁移行为进行联合分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子。
本方案中，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
本方案中，所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
本方案中，所述根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告，具体为：
设定抗生素达到污染浓度的抗生素安全浓度阈值；
根据预测结果和所述抗生素安全浓度阈值，将目标地下水环境根据抗生素浓度的不同划分为低、中、高风险区域，得到风险评估区域；
根据风险评估区域生成风险评估报告，所述风险评估报告包括抗生素达到污染标准的时间、季节、区域；
对风险评估报告进行可视化，并将可视化后的风险评估报告发送到有关部门中。
本发明第二方面还提供了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序，所述地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告。
本方案中，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
本方案中，所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
本发明公开了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统，旨在提供一种能够准确预测抗生素在不同季节中的迁移行为及风险评估的方法。本方法包括以下步骤：首先分析抗生素在不同季节的迁移行为。接下来，鉴别出影响抗生素污染的环境因子，得到影响因子。然后，根据不同季节的迁移行为，进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数。最后，根据不同季节的污染扩散系数和影响因子，进行抗生素污染的迁移预测，得到预测结果，根据预测结果对抗生素污染进行风险评估。通过本方法，可以对地下水环境中的抗生素污染进行准确的迁移预测和风险评估，为环境保护和水资源管理提供了有力的工具。
附图说明
图1示出了本发明一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法的流程图；
图2示出了本发明得到影响因子的流程图；
图3示出了本发明得到抗生素在不同季节的污染扩散系数的流程图；
图4示出了本发明一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法的流程图。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，包括：
S102，获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
S104，基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
S106，对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
S108，根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
S110，根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
S112，根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告。
需要说明的是，通过获取抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，并鉴别出对抗生素污染产生影响的影响因子，对地下水环境中的扩散进行数值模拟，得到抗生素不同季节的污染扩散系数，最后对抗生素的在不同季节的污染扩散进行预测，并生成抗生素污染的风险评估报告；该方法可以帮助科研人员和环境管理者更好地理解地下水中抗生素污染的动态变化，精确预测其迁移行为，从而有针对性地提前制定保护和修复策略，减少抗生素对地下水环境的不良影响。
根据本发明实施例，所述获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化，具体为：
在目标地下水环境中根据地下水流动特性和地理分布，预设多个地下水监测点位，记录每个监测点位的位置，并测定每个监测点位的水流速度；
按预设时间周期在地下水监测点位中对地下水进行采样，得到地下水样本，根据地下水样本获取地下水中抗生素污染浓度，并根据监测点位的位置判断抗生素污染区域；
对地下水样本进行检测，得到每个预设时间周期的地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息；
按照季节时间序列对每个季节获取的抗生素污染浓度和抗生素污染区域进行分析，判断在每个季节内抗生素污染浓度的变化和抗生素污染区域的变化，得到不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据。
需要说明的是，所述地下水监测点位为地下水环境中的多个位置，预设位置覆盖了地下水环境的不同地理位置和不同的地下水流动特性，保证了所采样的地下水能够满足后续的研究；所述监测点位的位置包括地下水深度和水平面位置；所述季节时间序列为每个季节包含的开始日期与结束日期之间的时间段。
根据本发明实施例，所述基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，具体为：
将不同季节的抗生素污染变化数据进行综合处理，将抗生素污染变化数据绘制为污染浓度-位置变化热力图；
根据污染浓度-位置变化热力图进行分析，判断抗生素污染在不同季节中的时空变化，得到每个季节的时空联合变化数据；
基于所述时空联合变化数据分析不同季节中是否出现了抗生素污染区域的收缩和扩张，得到抗生素污染的季节性区域变化；
比较每个季节的时空联合变化数据，查看抗生素污染浓度呈现的季节性浓度变化趋势；
将所述季节性区域变化和季节性浓度变化趋势进行整合，得到抗生素污染在不同季节的迁移行为，所述迁移行为包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、浓度变化。
需要说明的是，所述污染浓度-位置变化热力图展示了污染浓度与地点的关系，直观地呈现了抗生素污染的分布情况，以便更好地理解不同季节的污染变化趋势；所述时空联合变化数据为抗生素污染在地理位置上的变化以及随时间的演变；所述季节性变化趋势为抗生素污染浓度的季节性增加或减少。
图2示出了本发明得到影响因子的流程图。
根据本发明实施例，所述对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子，具体为：
S202，将每个预设时间周期的地下水流速度、地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息综合为环境因子数据集；
S204，将所述环境数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，将环境数据集中的每个环境因子数据与抗生素污染变化数据进行简单线性回归分析，将抗生素污染浓度设为因变量，每个环境因子数据作为独立变量，得到线性回归结果；
S206，根据线性回归结果评估每个环境因子与抗生素污染之间的相关性，得到相关性系数；
S208，根据相关性系数和迁移行为进行联合分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子。
需要说明的是，所述将所述环境数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，确保它们对应到相同的时间周期；对每个环境因子数据与抗生素污染浓度之间进行简单线性回归分析，确定每个环境因子与抗生素污染之间是否存在线性关系；所述相关性系数可以表明环境因子与抗生素污染之间的关联程度，相关性系数的值范围从-1到1。正相关系数表示环境因子与抗生素浓度呈正相关，负相关系数表示呈负相关，接近0表示没有线性关系；本发明实施例通过统计分析，确定了哪些环境因子对地下水环境中抗生素污染的变化起到关键作用，有助于识别潜在的控制因素。
图3示出了本发明得到抗生素在不同季节的污染扩散系数的流程图。
根据本发明实施例，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
S302，收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
S304，收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
S306，基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
S308，根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
S310，将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
S312，根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
需要说明的是，所述地下水数值模型是一种用于模拟地下水流动、水质变化和污染物传输的数学工具，地下水数值模型使用数值方法和计算机算法来解决地下水系统中的方程，以便更好地理解和预测地下水系统的行为；所述污染扩散系数考虑了抗生素污染在水中的溶解度、降解速率、地下水流速度等水文数据和抗生素相关数据对抗生素污染的扩散速度和浓度分布和浓度变化的影响，污染扩散系数能够很好的为后续的污染迁移预测提供数据基础。
根据本发明实施例，所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
需要说明的是，利用线性回归方程建立抗生素污染迁移的预测模型，在此模型中，不同季节的污染扩散系数和影响因子被作为模型的特征输入，进行模型的训练，模型的目标是通过抗生素的污染特征数据学习抗生素污染的迁移规律，以便后续的预测；对未来预设季节和时间的抗生素污染迁移进行预测，能够预测未来某个时间段内抗生素污染的变化情况，包括它的迁移路径、迁移区域以及污染浓度的变化趋势，有助于及早发现目标地下水环境潜在的污染风险，使有关部门能够有足够的时间提前制定有效的应对措施，提高抗生素污染治理的效率。
根据本发明实施例，所述根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告，具体为：
设定抗生素达到污染浓度的抗生素安全浓度阈值；
根据预测结果和所述抗生素安全浓度阈值，将目标地下水环境根据抗生素浓度的不同划分为低、中、高风险区域，得到风险评估区域；
根据风险评估区域生成风险评估报告，所述风险评估报告包括抗生素达到污染标准的时间、季节、区域；
对风险评估报告进行可视化，并将可视化后的风险评估报告发送到有关部门中。
需要说明的是，所述抗生素安全浓度阈值表示了地下水中抗生素浓度的安全限制，即超过这个浓度可能对人类健康或环境造成危害；在本发明实施例中将预测结果与安全标准相结合，为地下水中的抗生素污染提供了风险评估，通过划分风险区域和生成报告，有助于预测何时可能出现最高的污染浓度，帮助决策者更好地了解污染情况，制定有效的管理和保护策略。
根据本发明实施例，还包括：
获取抗生素分解后的分解产物物质；
实时监测目标地下水环境中的环境变化数据，所述环境变化数据包括天气、温度、pH值、溶解氧；
实时检测目标地下水环境中抗生素污染区域的所述分解产物物质的浓度变化数据；
根据环境变化数据和分解产物物质的浓度变化数据，判断环境变化所引起抗生素的分解因素，得到环境-分解影响因子；
对环境-分解影响因子与分解产物物质的浓度变化数据进行分析，得到环境分解影响因子的数据变化引起的分解产物物质的浓度变化程度，得到影响程度数据；
根据环境变化数据和影响程度数据，预测分解产物物质的浓度变化数据，并根据分解产物物质的浓度变化数据分析目标地下水环境中抗生素污染的浓度变化。
需要说明的是，当目标地下水环境中的环境较为恶劣，无法直接对目标地下水环境中的抗生素的污染浓度变化进行获取，通过本发明实施例，首先判断地下水环境中的因素的变化会造成抗生素分解的影响因素，得到环境-分解影响因子，然后判断环境-分解影响因子的变化对分解产物物质的影响程度，通过影响程度数据环境变化数据能够预测地下水环境中的抗生素污染浓度的变化；通过本发明实施例，可以避免污染调查人员直接在恶劣的地下水环境中获取污染物浓度变化数据，保障了污染调查人员的安全，降低了调查难度，提高了污染调查效率。
根据本发明实施例，还包括：
获取历史地下水环境中的抗生素污染路径；
基于抗生素污染路径进行沿途搜索，得到抗生素污染路径中所存在的农作物种植区域；
获取农作物种植物区域的灌溉水源位置，根据灌溉水源位置与抗生素污染路径进行对比，判断灌溉水源是否在抗生素污染路径上；
若灌溉水源在污染路径上，对该灌溉水源进行标记，对该灌溉水源进行重点监测，得到重点监测灌溉水源；
对重点监测灌溉水源所灌溉的农作物进行检测，判断农作物是否符合食用安全标准；
若不符合食用安全标准，形成农作物种植区域的种植调整方案。
需要说明的是，在抗生素污染的路径中，可能存在将抗生素污染路径中的地下水作为农作物的灌溉水源，通过对存在抗生素污染的灌溉水源的识别，重点监测该灌溉水源，并评估农作物是否符合食用安全标准，最终星恒种植调整方案；通过本发明实施例有助于确保农产品的食用安全，通过识别抗生素污染路径和受影响的灌溉水源，可以及时采取措施，降低抗生素残留对食品的污染风险。
图4示出了本发明一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统的框图。
本发明第二方面还提供了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序，所述地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告。
需要说明的是，通过获取抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，并鉴别出对抗生素污染产生影响的影响因子，对地下水环境中的扩散进行数值模拟，得到抗生素不同季节的污染扩散系数，最后对抗生素的在不同季节的污染扩散进行预测，并生成抗生素污染的风险评估报告；该方法可以帮助科研人员和环境管理者更好地理解地下水中抗生素污染的动态变化，精确预测其迁移行为，从而有针对性地提前制定保护和修复策略，减少抗生素对地下水环境的不良影响。
根据本发明实施例，所述获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化，具体为：
在目标地下水环境中根据地下水流动特性和地理分布，预设多个地下水监测点位，记录每个监测点位的位置，并测定每个监测点位的水流速度；
按预设时间周期在地下水监测点位中对地下水进行采样，得到地下水样本，根据地下水样本获取地下水中抗生素污染浓度，并根据监测点位的位置判断抗生素污染区域；
对地下水样本进行检测，得到每个预设时间周期的地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息；
按照季节时间序列对每个季节获取的抗生素污染浓度和抗生素污染区域进行分析，判断在每个季节内抗生素污染浓度的变化和抗生素污染区域的变化，得到不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据。
需要说明的是，所述地下水监测点位为地下水环境中的多个位置，预设位置覆盖了地下水环境的不同地理位置和不同的地下水流动特性，保证了所采样的地下水能够满足后续的研究；所述监测点位的位置包括地下水深度和水平面位置；所述季节时间序列为每个季节包含的开始日期与结束日期之间的时间段。
根据本发明实施例，所述基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，具体为：
将不同季节的抗生素污染变化数据进行综合处理，将抗生素污染变化数据绘制为污染浓度-位置变化热力图；
根据污染浓度-位置变化热力图进行分析，判断抗生素污染在不同季节中的时空变化，得到每个季节的时空联合变化数据；
基于所述时空联合变化数据分析不同季节中是否出现了抗生素污染区域的收缩和扩张，得到抗生素污染的季节性区域变化；
比较每个季节的时空联合变化数据，查看抗生素污染浓度呈现的季节性浓度变化趋势；
将所述季节性区域变化和季节性浓度变化趋势进行整合，得到抗生素污染在不同季节的迁移行为，所述迁移行为包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、浓度变化。
需要说明的是，所述污染浓度-位置变化热力图展示了污染浓度与地点的关系，直观地呈现了抗生素污染的分布情况，以便更好地理解不同季节的污染变化趋势；所述时空联合变化数据为抗生素污染在地理位置上的变化以及随时间的演变；所述季节性变化趋势为抗生素污染浓度的季节性增加或减少。
根据本发明实施例，所述对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子，具体为：
将每个预设时间周期的地下水流速度、地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息综合为环境因子数据集；
将所述环境数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，将环境数据集中的每个环境因子数据与抗生素污染变化数据进行简单线性回归分析，将抗生素污染浓度设为因变量，每个环境因子数据作为独立变量，得到线性回归结果；
根据线性回归结果评估每个环境因子与抗生素污染之间的相关性，得到相关性系数；
根据相关性系数和迁移行为进行联合分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子。
需要说明的是，所述将所述环境数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，确保它们对应到相同的时间周期；对每个环境因子数据与抗生素污染浓度之间进行简单线性回归分析，确定每个环境因子与抗生素污染之间是否存在线性关系；所述相关性系数可以表明环境因子与抗生素污染之间的关联程度，相关性系数的值范围从-1到1。正相关系数表示环境因子与抗生素浓度呈正相关，负相关系数表示呈负相关，接近0表示没有线性关系；本发明实施例通过统计分析，确定了哪些环境因子对地下水环境中抗生素污染的变化起到关键作用，有助于识别潜在的控制因素。
根据本发明实施例，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
需要说明的是，所述地下水数值模型是一种用于模拟地下水流动、水质变化和污染物传输的数学工具，地下水数值模型使用数值方法和计算机算法来解决地下水系统中的方程，以便更好地理解和预测地下水系统的行为；所述污染扩散系数考虑了抗生素污染在水中的溶解度、降解速率、地下水流速度等水文数据和抗生素相关数据对抗生素污染的扩散速度和浓度分布和浓度变化的影响，污染扩散系数能够很好的为后续的污染迁移预测提供数据基础。
根据本发明实施例，所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
需要说明的是，利用线性回归方程建立抗生素污染迁移的预测模型，在此模型中，不同季节的污染扩散系数和影响因子被作为模型的特征输入，进行模型的训练，模型的目标是通过抗生素的污染特征数据学习抗生素污染的迁移规律，以便后续的预测；对未来预设季节和时间的抗生素污染迁移进行预测，能够预测未来某个时间段内抗生素污染的变化情况，包括它的迁移路径、迁移区域以及污染浓度的变化趋势，有助于及早发现目标地下水环境潜在的污染风险，使有关部门能够有足够的时间提前制定有效的应对措施，提高抗生素污染治理的效率。
根据本发明实施例，所述根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告，具体为：
设定抗生素达到污染浓度的抗生素安全浓度阈值；
根据预测结果和所述抗生素安全浓度阈值，将目标地下水环境根据抗生素浓度的不同划分为低、中、高风险区域，得到风险评估区域；
根据风险评估区域生成风险评估报告，所述风险评估报告包括抗生素达到污染标准的时间、季节、区域；
对风险评估报告进行可视化，并将可视化后的风险评估报告发送到有关部门中。
需要说明的是，所述抗生素安全浓度阈值表示了地下水中抗生素浓度的安全限制，即超过这个浓度可能对人类健康或环境造成危害；在本发明实施例中将预测结果与安全标准相结合，为地下水中的抗生素污染提供了风险评估，通过划分风险区域和生成报告，有助于预测何时可能出现最高的污染浓度，帮助决策者更好地了解污染情况，制定有效的管理和保护策略。
根据本发明实施例，还包括：
获取抗生素分解后的分解产物物质；
实时监测目标地下水环境中的环境变化数据，所述环境变化数据包括天气、温度、pH值、溶解氧；
实时检测目标地下水环境中抗生素污染区域的所述分解产物物质的浓度变化数据；
根据环境变化数据和分解产物物质的浓度变化数据，判断环境变化所引起抗生素的分解因素，得到环境-分解影响因子；
对环境-分解影响因子与分解产物物质的浓度变化数据进行分析，得到环境分解影响因子的数据变化引起的分解产物物质的浓度变化程度，得到影响程度数据；
根据环境变化数据和影响程度数据，预测分解产物物质的浓度变化数据，并根据分解产物物质的浓度变化数据分析目标地下水环境中抗生素污染的浓度变化。
需要说明的是，当目标地下水环境中的环境较为恶劣，无法直接对目标地下水环境中的抗生素的污染浓度变化进行获取，通过本发明实施例，首先判断地下水环境中的因素的变化会造成抗生素分解的影响因素，得到环境-分解影响因子，然后判断环境-分解影响因子的变化对分解产物物质的影响程度，通过影响程度数据环境变化数据能够预测地下水环境中的抗生素污染浓度的变化；通过本发明实施例，可以避免污染调查人员直接在恶劣的地下水环境中获取污染物浓度变化数据，保障了污染调查人员的安全，降低了调查难度，提高了污染调查效率。
根据本发明实施例，还包括：
获取历史地下水环境中的抗生素污染路径；
基于抗生素污染路径进行沿途搜索，得到抗生素污染路径中所存在的农作物种植区域；
获取农作物种植物区域的灌溉水源位置，根据灌溉水源位置与抗生素污染路径进行对比，判断灌溉水源是否在抗生素污染路径上；
若灌溉水源在污染路径上，对该灌溉水源进行标记，对该灌溉水源进行重点监测，得到重点监测灌溉水源；
对重点监测灌溉水源所灌溉的农作物进行检测，判断农作物是否符合食用安全标准；
若不符合食用安全标准，形成农作物种植区域的种植调整方案。
需要说明的是，在抗生素污染的路径中，可能存在将抗生素污染路径中的地下水作为农作物的灌溉水源，通过对存在抗生素污染的灌溉水源的识别，重点监测该灌溉水源，并评估农作物是否符合食用安全标准，最终星恒种植调整方案；通过本发明实施例有助于确保农产品的食用安全，通过识别抗生素污染路径和受影响的灌溉水源，可以及时采取措施，降低抗生素残留对食品的污染风险。
本发明公开了一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法及系统，旨在提供一种能够准确预测抗生素在不同季节中的迁移行为及风险评估的方法。本方法包括以下步骤：首先分析抗生素在不同季节的迁移行为。接下来，鉴别出影响抗生素污染的环境因子，得到影响因子。然后，根据不同季节的迁移行为，进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数。最后，根据不同季节的污染扩散系数和影响因子，进行抗生素污染的迁移预测，得到预测结果，根据预测结果对抗生素污染进行风险评估。通过本方法，可以对地下水环境中的抗生素污染进行准确的迁移预测和风险评估，为环境保护和水资源管理提供了有力的工具。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，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，可轻易想到变化或替换，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所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告；
所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
2.根据权利要求1所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，所述获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化，具体为：
在目标地下水环境中根据地下水流动特性和地理分布，预设多个地下水监测点位，记录每个监测点位的位置，并测定每个监测点位的水流速度；
按预设时间周期在地下水监测点位中对地下水进行采样，得到地下水样本，根据地下水样本获取地下水中抗生素污染浓度，并根据监测点位的位置判断抗生素污染区域；
对地下水样本进行检测，得到每个预设时间周期的地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息；
按照季节时间序列对每个季节获取的抗生素污染浓度和抗生素污染区域进行分析，判断在每个季节内抗生素污染浓度的变化和抗生素污染区域的变化，得到不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据。
3.根据权利要求1所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，所述基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为，具体为：
将不同季节的抗生素污染变化数据进行综合处理，将抗生素污染变化数据绘制为污染浓度-位置变化热力图；
根据污染浓度-位置变化热力图进行分析，判断抗生素污染在不同季节中的时空变化，得到每个季节的时空联合变化数据；
基于所述时空联合变化数据分析不同季节中是否出现了抗生素污染区域的收缩和扩张，得到抗生素污染的季节性区域变化；
比较每个季节的时空联合变化数据，查看抗生素污染浓度呈现的季节性浓度变化趋势；
将所述季节性区域变化和季节性浓度变化趋势进行整合，得到抗生素污染在不同季节的迁移行为，所述迁移行为包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、浓度变化。
4.根据权利要求2所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，所述对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子，具体为：
将每个预设时间周期的地下水流速度、地下水pH值、温度、结冰程度、有机质含量、微生物群落信息综合为环境因子数据集；
将所述环境因子数据集与抗生素污染变化数据进行时间对齐，将环境数据集中的每个环境因子数据与抗生素污染变化数据进行简单线性回归分析，将抗生素污染浓度设为因变量，每个环境因子数据作为独立变量，得到线性回归结果；
根据线性回归结果评估每个环境因子与抗生素污染之间的相关性，得到相关性系数；
根据相关性系数和迁移行为进行联合分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子。
5.根据权利要求1所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
6.根据权利要求1所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测方法，其特征在于，所述根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告，具体为：
设定抗生素达到污染浓度的抗生素安全浓度阈值；
根据预测结果和所述抗生素安全浓度阈值，将目标地下水环境根据抗生素浓度的不同划分为低、中、高风险区域，得到风险评估区域；
根据风险评估区域生成风险评估报告，所述风险评估报告包括抗生素达到污染标准的时间、季节、区域；
对风险评估报告进行可视化，并将可视化后的风险评估报告发送到有关部门中。
7.一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统，其特征在于，所述地下水环境中抗生素污染迁移预测系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序，所述地下水环境中抗生素污染迁移预测方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取不同季节地下水环境中的抗生素污染变化数据，所述抗生素污染变化数据包括在不同季节中抗生素污染浓度的变化、抗生素污染区域的变化；
基于抗生素污染变化数据分析抗生素污染在不同季节的迁移行为；
对抗生素污染变化数据和迁移行为进行分析，鉴别出对抗生素污染产生数据变化的环境因子，得到影响因子；
根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数；
根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果；
根据预测结果对抗生素污染进行风险评估，得到风险评估报告；
所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
8.根据权利要求7所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统，其特征在于，所述根据不同季节的迁移行为对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到抗生素在不同季节的污染扩散系数，具体为：
收集地下水环境中的水文数据，所述水文数据包括水层深度、渗透率、孔隙度、地下水流速度；
收集抗生素污染的相关数据，所述相关数据包括抗生素的溶解度、降解速率；
基于有限元法创建地下水数值模型，根据所述水文数据和抗生素污染的相关数据初始化所述地下水数值模型，并将不同季节的迁移行为设置为地下水数值模型的边界条件；
根据地下水数值模型对地下水环境中的抗生素污染的扩散进行数值模拟，得到在不同季节中抗生素污染在地下水环境中的浓度分布和扩散速度；
将所述浓度分布和扩散速度进行可视化，得到抗生素污染浓度的空间分布图和时间序列图；
根据空间分布图和时间序列图进行计算，得到抗生素污染在不同季节的污染扩散系数，所述污染扩散系数包括污染浓度扩散系数和污染区域扩散系数。
9.根据权利要求7所述的一种地下水环境中抗生素污染迁移预测系统，其特征在于，所述根据不同季节的污染扩散系数和影响因子对抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，具体为：
基于线性回归方程建立抗生素污染迁移预测模型，将不同季节的污染扩散系数和影响因子作为模型特征导入抗生素污染迁移预测模型中进行训练；
获取当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值；
将当前目标地下水环境所处季节、初始抗生素污染浓度、污染区域、影响因子数值导入抗生素污染迁移预测模型中，对未来预设季节和时间的抗生素污染的迁移进行预测，得到预测结果，所述预测结果包括抗生素污染的迁移路径、迁移区域、污染浓度变化。
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