本发明涉及环境监测与治理，尤其涉及海洋环境区域性重金属污染评价方法。
背景技术：
1、目前，海洋重金属污染的检测和评价主要依赖于传统的采样分析方法，这些方法不仅耗时长、成本高，而且难以实时、动态地监测大范围的海洋环境，无法全面反映污染的时空变化和生态影响。
2、现有技术在海洋环境重金属污染评价中存在多种难题，首先，传统的采样分析方法无法快速获取大范围海域的污染数据，导致评价的时效性和准确性不足，其次，缺乏有效的数据整合和综合评估手段，难以准确预测污染的未来发展趋势和潜在风险，此外，现有的污染修复方法往往单一，无法针对不同污染程度和生态环境制定有效的综合修复策略。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了海洋环境区域性重金属污染评价方法。
2、海洋环境区域性重金属污染评价方法，包括以下步骤：
3、s1：利用小型无人机搭载的高光谱成像仪对目标海洋区域进行高分辨率遥感成像，并获取海域表面的光谱数据；
4、s2：将s1获取的高光谱图像数据输入预设的深度学习模型进行预处理和特征提取，以识别和分类海域中的悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属的物质；
5、s3：使用s2处理后的数据进行生态足迹分析，利用预设的生态足迹模型结合地理信息系统和生物多样性数据，以预测重金属污染对海洋生态系统的长期影响；
6、s4：基于s2确定的污染区域进行水样和生物样本的采集，然后利用原子吸收光谱法对样本中的重金属含量进行检测；
7、s5：将s4的检测结果与s3的生态足迹分析结果整合，并利用贝叶斯网络算法对污染程度进行综合评估，并预测未来污染发展趋势；
8、s6：根据步骤s5的评估结果，制定针对性的污染控制和修复策略，包括生物修复、化学沉淀或物理隔离方法。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：配置小型无人机搭载具有宽光谱范围的高光谱成像仪，该成像仪覆盖从紫外到近红外的光谱区域，用于捕捉从400nm至2500nm的波长范围；
11、s12：将小型无人机按预设飞行路径飞越目标海洋区域，飞行高度和速度设置确保成像仪能获得至少80%的重叠率，以保证光谱数据的完整和连续；
12、s13：成像仪在飞行过程中实时采集海域表面的光谱图像，并将数据实时传输回地面控制站，采集的数据包括反射率、辐射亮度及吸收特征；
13、s14：地面控制站接收到的光谱图像数据经过初步处理，包括图像校正、去噪和地理标记。
14、进一步的，所述s2具体包括：
15、s21：将s1获取的高光谱图像数据导入预设的深度学习模型之前，首先进行数据格式转换和归一化处理，以确保所有图像数据具有一致的格式和数值范围；
16、s22：对归一化后的高光谱图像数据进行噪声滤波处理，使用高斯滤波器去除图像中的随机噪声，提高图像数据的质量；
17、s23：通过主成分分析方法对高光谱图像数据进行降维处理，提取出光谱特征，减少数据维度并保留预定信息；
18、s24：将降维后的高光谱图像数据输入预设的卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型包含多个卷积层和池化层，用于逐层提取悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属物质的特征；
19、s25：卷积神经网络模型输出分类结果，将通过全连接层和softmax函数对海域中的不同物质进行分类，并生成每种物质的概率分布；
20、s26：将分类结果与预设的分类标准进行比对，识别出悬浮颗粒、沉积物以及含有重金属的物质，并生成相应的分类标签。
21、进一步的，所述s23具体包括：
22、s231：将s22中噪声滤波处理后的高光谱图像数据表示为矩阵形式，设每幅高光谱图像数据为矩阵，其中的行表示不同波长的光谱数据，列表示不同的像素位置，矩阵元素表示波长下第个像素的光谱值；
23、s232：对矩阵进行中心化处理，即减去每个波长的平均值，得到中心化矩阵，公式为：，其中，表示波长下第个像素的中心化后的光谱值，表示像素数量；
24、s233：计算中心化矩阵的协方差矩阵，公式为：，其中，表示协方差矩阵，表示的转置矩阵；
25、s234：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量，分解公式为：，其中，表示第个特征值，表示第个特征向量；
26、s235：按照特征值从大到小的顺序选择前个最大的特征值及其对应的特征向量，形成特征向量矩阵，其中是预设的降维维度；
27、s236：将中心化矩阵投影到特征向量矩阵上，得到降维后的矩阵，公式为：，其中，表示降维后的数据矩阵，包含最具代表性的光谱特征，包括光谱反射率的模式和成分信息；所述保留的预定信息包括高光谱数据中的光谱带信息、预定波长的反射率变化趋势以及与目标污染物相关的光谱特征；通过详细描述主成分分析方法对高光谱图像数据的降维处理过程。
28、进一步的，所述s3具体包括：
29、s31：将s2处理后的光谱特征数据导入预设的生态足迹模型，该生态足迹模型结合地理信息系统gis中存储的海洋地理空间数据，用于确定污染物分布区域；
30、s32：利用gis技术，对污染物分布区域进行空间分析，获取区域的具体地理特征，包括水深、潮汐流速、海底地形的信息；
31、s33：结合生物多样性数据库中的物种分布数据，识别污染区域内的物种和生态系统类型，数据包括海洋植物、动物及微生物的分布情况；
32、s34：将污染物分布数据与生物多样性数据进行叠加，使用生态足迹模型中的能量流动和物质循环模块，计算污染物在生态系统中的积累和传播路径；
33、s35：根据模型计算结果，评估重金属污染对预定物种的生长、繁殖及存活率的长期影响，通过物种敏感性指数和生态系统健康指数进行量化；
34、s36：结合s34和s35的结果，利用时间序列分析方法预测未来污染发展的趋势和潜在的生态风险，包括潜在的生态退化、物种减少和生态平衡破坏。
35、进一步的，所述s34具体包括：
36、s341：将污染物分布数据和生物多样性数据叠加，构建污染物在生态系统中的初始分布模型，初始分布模型用矩阵表示，其中表示污染物在位置的初始浓度；
37、s342：应用污染物扩散方程模拟污染物在水体中的扩散过程，扩散方程为：，其中，表示污染物浓度，表示时间，为扩散系数，为水流速度矢量，为污染源项；
38、s343：结合海洋水文数据，确定扩散系数和水流速度矢量；
39、s344：利用数值方法求解污染物扩散方程，得到不同时刻污染物浓度分布矩阵，表示污染物在时间时刻的空间分布；
40、s345：将物种栖息地数据与污染物浓度分布矩阵结合，计算污染物在生物体内的生物富集系数，公式为：，其中，表示生物体内污染物的浓度，表示水体中污染物的浓度；
41、s346：模拟污染物在食物链中的传递过程，利用生物放大效应模型计算不同营养级生物体内的污染物浓度，公式为：，其中，表示当前营养级生物体内的污染物浓度，表示生物放大因子；根据上述计算结果，绘制污染物在生态系统中的积累和传播路径图，用于显示污染物在不同空间和时间尺度上的分布和浓度变化。
42、进一步的，所述s35具体包括：
43、s351：将s34中得到的污染物浓度分布矩阵与预定物种的栖息地数据结合，确定预定物种在不同时间点暴露于污染物的浓度；
44、s352：根据预定物种的生物学特性，建立生长、繁殖及存活率的毒性反应模型，具体公式为：
45、；
46、；
47、，其中，表示无污染状态下的生长、繁殖及存活率，和分别为生长、繁殖及存活率的毒性反应系数；
48、s353：利用毒性反应模型，计算预定物种在不同污染浓度下的生长、繁殖及存活率，得到不同时间点的，和；
49、s354：计算物种敏感性指数ssi，公式为：，其中，表示预定物种的数量，和分别表示第个预定物种的生长、繁殖及存活率；
50、s355：计算生态系统健康指数ehi，公式为：，其中，表示生态系统内不同功能组群的数量，表示第个功能组群的物种敏感性指数，为相应组群在生态系统中的权重；
51、s356：将物种敏感性指数和生态系统健康指数结果与生态基准值进行对比，评估重金属污染对预定物种和生态系统的长期影响，并生成量化报告。
52、进一步的，所述s4具体包括：
53、s41：根据步骤s2中识别的污染物浓度分布，确定污染区域内的采样点，确保采样点覆盖污染浓度高、中、低的区域，以获得代表性的样本；
54、s42：在每个采样点采集水样，每个水样的体积为2升，使用预处理过的聚乙烯瓶装样，并在现场对水样进行冷藏保存，以防止样品在运输过程中发生化学变化；
55、s43：在每个采样点使用拖网或潜水员采集生物样本，选取贝类和鱼类作为样本，生物样本用干净的冷冻袋包装并冷冻保存；
56、s44：将水样送至实验室，使用高效液相色谱法对水样进行前处理，包括过滤、浓缩和酸化，以去除杂质并提高检测灵敏度；
57、s45：将生物样本送至实验室，使用均质器将样本均质化处理，并进行消化预处理，使用硝酸-高氯酸混合溶液将样本中的有机物完全消解；
58、s46：采用原子吸收光谱法对前处理后的水样和生物样本中的重金属含量进行检测，检测过程包括样品雾化、光源发射、样品吸收和检测信号分析，具体公式为：重金属浓度，其中，表示未吸收时的光强度，表示吸收后的光强度，为仪器校准系数；
59、s47：将检测结果与国家标准进行对比，确定污染区域内水体和生物体内的重金属污染程度，并记录和整理数据，生成污染报告。
60、进一步的，所述s5具体包括：
61、s51：将s4中获得的重金属浓度检测结果与s3中获得的生态足迹分析结果进行数据整合，构建联合数据集；
62、s52：根据联合数据集 确定贝叶斯网络的节点和边，节点包括重金属浓度、污染源、生态影响因素，边表示节点之间的因果关系；
63、s53：计算贝叶斯网络的条件概率分布，其中表示重金属浓度，表示生态影响因素，条件概率分布的计算公式为：，其中，表示重金属浓度和生态影响因素的联合概率，表示生态影响因素的边缘概率；
64、s54：使用期望最大化算法对贝叶斯网络进行参数估计和优化，更新网络中的条件概率，公式为：，其中，表示从节点到节点的条件概率，表示观测到的样本数量，为先验参数，表示样本总数，表示节点的取值数；
65、s55：利用贝叶斯网络模型进行污染程度的综合评估，计算污染区域内重金属浓度对生态系统的综合影响，生成污染风险图；
66、s56：基于贝叶斯网络模型和历史数据，使用马尔可夫链蒙特卡罗方法模拟未来污染发展趋势，预测未来预定时间点的重金属污染水平及其对生态系统的潜在影响，公式为：，其中，表示时间和的条件概率分布，表示时间时的状态；
67、s57：将综合评估结果和预测结果生成详细报告，包括污染现状分析、未来趋势预测及对生态系统的潜在影响。
68、进一步的，所述s6具体包括：
69、s61：根据s5的污染风险图和未来污染发展趋势，确定高风险区域和重点修复区域，明确区域的污染程度和生态影响；
70、s62：针对高风险区域，制定生物修复策略，包括选取植物修复和微生物修复；
71、s63：在中等污染区域，实施化学沉淀策略，向污染水体中添加化学药剂，使重金属离子形成不溶性沉淀物，从而降低水体中的重金属浓度，药剂包括硫化物、氢氧化物和磷酸盐；
72、s64：在污染扩散风险较高的区域，采取物理隔离方法，通过建设屏障或隔离带，防止污染物扩散到周围环境，具体措施包括设置沉淀池、构建隔离坝或使用地膜覆盖；
73、s65：结合上述修复策略，制定综合修复计划，明确每种修复措施的实施步骤、时间节点和预期效果，并结合地理信息系统进行动态监控和管理。
74、本发明的有益效果：
75、本发明，结合了高光谱成像、深度学习和贝叶斯网络算法，显著提高了海洋环境重金属污染的监测效率和精度，通过无人机搭载的高光谱成像仪实时采集海洋区域的数据，结合深度学习进行数据处理和特征提取，能够快速识别和分类海洋中的悬浮颗粒、沉积物及含有重金属的物质，此外，贝叶斯网络算法的应用，使得从复杂数据中综合评估污染程度和预测未来趋势成为可能，为决策者提供了科学、准确的数据支持。
76、本发明，通过整合遥感数据、生物多样性信息及地理信息系统，本方法不仅能详细评估重金属在生态系统中的积累与传播路径，还能量化污染对关键物种生长、繁殖和生存的影响，这种综合评估为制定更为针对性的环境保护措施提供了坚实基础。
77、本发明，通过提出的针对性污染控制和修复策略，如生物修复、化学沉淀及物理隔离等，使得根据不同污染状况和地区特定需求制定修复措施成为可能，这些策略的实施不仅能有效减少污染物的环境危害，也促进了受损生态系统的恢复，提高了整体治理的效率和效果。
1.海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s23具体包括：
5.根据权利要求1所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据权利要求5所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s34具体包括：
7.根据权利要求6所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s35具体包括：
8.根据权利要求3所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s4具体包括：
9.根据权利要求8所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s5具体包括：
10.根据权利要求8所述的海洋环境区域性重金属污染评价方法，其特征在于，所述s6具体包括：
