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申请/专利权人：吉林农业大学

摘要：本发明公开了一种基于GIS的环境风险评估管理系统及方法，属于数据分析技术领域。该系统包括数据采集处理模块、模型管理分析模块、环境风险评估模块和交互显示模块；所述数据采集处理模块用于记录监测区域中各子区域的土地使用情况，采集监测区域内土壤特性数据和气候数据；所述模型管理分析模块用于建立环境风险评估模型，分析不同的土地使用情况和降雨量变化对于土地环境的影响；所述环境风险评估模块用于基于监测区域内种植农作物的历史实验数据，对监测区域内的土地环境进行评估，计算土地环境值；所述交互显示模块用于根据当前降雨量和采集的土壤特性数据，将计算的土地环境值通过手机端显示给用户。

主权项：1.一种基于GIS的环境风险评估管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S10、记录监测区域中各子区域的土地使用情况，采集监测区域内土壤特性数据和气候数据；S20、基于历史采集的土壤特性数据、气候数据和监测区域中各子区域的土地使用情况，建立环境风险评估模型，分析不同的土地使用情况和降雨量变化对于土地环境的影响；S30、基于监测区域内种植农作物的历史实验数据，对监测区域内的土地环境进行评估，计算土地环境值；S40、根据当前降雨量和采集的土壤特性数据，将计算的土地环境值通过手机端显示给用户；其中，所述土壤特性数据表示会对农作物生长状况产生影响的土壤指标因素；所述气候数据表示监测区域内降雨量变化情况；所述监测区域为具有不同坡度、海拔和地形特征的非平摊地形；根据监测区域的不同地形，将监测区域分为n个子区域，得到P1、P2、...、Pn；当对监测区域内土壤特性数据进行采集时，以天数为单位，根据划分的子区域，确定各子区域每天对应的土壤特性数据变化，并对土壤特性数据进行实时更新；其中，Pi表示划分对应的第i个子区域；i=1、2、...、n；n表示划分的子区域数量；所述土地使用情况表示监测区域内种植的农作物类型和人为因素对土壤特性数据进行干扰；当人为因素对土地中的土壤特性数据进行干扰时，对采集的土壤特性数据进行更新；其中，监测区域内农作物的种植密度相同；所述步骤S20的方法步骤为：S201、确定监测区域内种植的农作物类型H和种植密度F，并确定分析的土壤指标因素数量m；根据历史采集的土壤特性数据，确定各子区域中各土壤指标因素的土壤含量随时间t的变化情况，得到；根据，分析在没有人为因素和降雨对土地中的土壤特性数据进行干扰时，不同的土壤指标因素在农作物种植密度为F时的自然消耗率V；根据计算公式： ；其中，表示第i个子区域中第j个土壤指标因素的土壤含量随时间t的变化情况；t表示不同天数下的时间；表示第j种土壤指标因素在农作物种植密度为F时的自然消耗率；表示分析的中第j种土壤指标因素在没有人为因素和降雨对土地中的土壤特性数据进行干扰时对应的第f个时间段；表示第j种土壤指标因素在时间段内土壤含量的变化量；表示分析的中第j种土壤指标因素符合条件的时间段数量；S202、建立环境风险评估模型，采用GIS技术，在模型中部署与监测区域相同的地形环境；根据，分析降雨量对土地中的土壤特性数据的影响；根据历史气候数据，确定出现降雨的时间天数，并确定对应该天数下的降雨量Lt和出现降雨量Lt前后各子区域中各土壤指标因素的土壤含量变化情况和；计算降雨量对土地中的土壤特性数据的影响值，根据计算公式： ；S203、将和Lt作为模型的输入端，将作为模型的输出端，在模型中模拟不同的降雨量下各土壤指标因素的土壤含量变化，得到关于Lt、和的函数关系式：；对模型进行训练，确定的函数类型和系数值；所述步骤S30的方法步骤为：S301、对农作物H生长状况进行数据实验，分析农作物H在不同浓度的土壤指标因素下的生长状况；将农作物H生长环境中的m种土壤指标因素对应的土壤含量x1、x2、...、xm作为自变量，农作物产量Y作为因变量，拟合回归模型；根据计算公式： ；其中，j=1、2、...、m；表示第j种土壤指标因素对应的土壤含量为时对农作物产量的影响值；表示误差项；确定回归模型中w1、w2、...、wm的影响数值；S302、根据和，对监测区域内的土地环境进行评估，计算土地环境值，根据计算公式： ；其中，表示对应时间天数t下计算的土地环境值；表示第i个子区域的面积大小；根据采集的土壤特性数据和气候数据，确定当前时间t0各子区域中各土壤指标因素的土壤含量和降雨量大小；根据和，代入到环境风险评估模型中，计算降雨量对土地中的土壤特性数据的影响值；预测降雨后各子区域中各土壤指标因素的土壤含量；根据计算公式： ；根据预测的，计算当前土地环境值，并将计算的土地环境值通过手机端显示给用户；其中，用户能够通过手机端查看预测的，从而人工对各子区域中的土壤特性数据进行干扰。

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百度查询： 吉林农业大学 一种基于GIS的环境风险评估管理系统及方法