【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及環(huán)境科學和生態(tài)監(jiān)測，更具體地說，涉及一種基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法。
技術介紹
1、流域污染溯源是環(huán)境保護和管理中的重要內(nèi)容，尤其在應對突發(fā)污染事件時，快速準確地定位污染源具有重要意義。傳統(tǒng)的流域污染溯源方法主要依賴于物理化學檢測技術，雖然這些技術在某些情況下能提供有效信息，但由于流域水文環(huán)境的動態(tài)變化和復雜性，傳統(tǒng)方法在溯源過程中常面臨挑戰(zhàn)。此外，現(xiàn)有微生物溯源技術主要集中在糞便污染量化方面，缺乏對多種流域污染的系統(tǒng)性溯源能力。
2、環(huán)境dna（edna）技術近年來在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中取得了顯著進展，通過分析環(huán)境樣品中的dna片段，可以高效地檢測和識別生物多樣性及其變化。這種技術的引入為流域污染溯源提供了新的思路和方法。然而，如何將時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)監(jiān)測方法結合，系統(tǒng)性地解決流域污染物溯源問題，仍然是當前
的一個難點和研究熱點。
3、相關技術中，如中國專利文獻cn118396821a提供了一種流域突發(fā)水污染溯源追蹤方法及系統(tǒng)，具體涉及水污染溯源追蹤領域，包括追蹤單元和收集處理單元，追蹤單元包括用于定位基點的流域基點模塊，流域基點模塊電性連接有用于收集地理環(huán)境數(shù)據(jù)、水質(zhì)環(huán)境和水流環(huán)境并數(shù)據(jù)化的地理環(huán)境模塊。然而，該方案并未對如何解決傳統(tǒng)流域污染溯源方法在動態(tài)復雜水文環(huán)境下的不足給出任何技術啟示。
技術實現(xiàn)思路
1、1.要解決的技術問題
2、針對現(xiàn)有技術中存在的如何結合高時空分辨的環(huán)境dna數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)監(jiān)測
3、2.技術方案
4、本專利技術的目的通過以下技術方案實現(xiàn)。
5、一種基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，包括以下步驟：進行空間分布上的edna水樣采集和水質(zhì)指標監(jiān)測，獲取空間上的edna樣品和水質(zhì)信息；進行時間連續(xù)的edna監(jiān)測，獲取關鍵斷面時間序列上的edna樣品以及水質(zhì)和水文參數(shù)信息；對流域內(nèi)潛在的污染源進行采樣，獲取污染源的排放數(shù)據(jù)；對采集樣品進行edna提取與高通量測序分析，建立空間、連續(xù)時間和污染源的dna指紋數(shù)據(jù)庫；對采集樣品的水質(zhì)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，識別各水質(zhì)指標的時空分布和污染超標情況；對獲取的信息及數(shù)據(jù)進行一次溯源分析和二次溯源分析，確定污染源的貢獻和類型。
6、更進一步的，進行連續(xù)時間的edna監(jiān)測以獲取關鍵斷面時間序列上的edna樣品以及水質(zhì)和水文參數(shù)信息是指通過自動化監(jiān)測設備對edna、水質(zhì)和水文參數(shù)進行連續(xù)監(jiān)測，以獲取關鍵斷面時間序列上的edna樣品以及水質(zhì)和水文參數(shù)信息。
7、更進一步的，關鍵斷面是指流域空間上該斷面在一段時間內(nèi)出現(xiàn)水質(zhì)滑坡或者水質(zhì)超標的情況；連續(xù)時間指以天為單位進行的時間段采樣；其中，水質(zhì)滑坡和水質(zhì)超標指該斷面水質(zhì)分類等級低于該流域所屬城市或者地區(qū)要求的地表水水質(zhì)標準。
8、更進一步的，對流域內(nèi)潛在的污染源進行采樣時從工業(yè)污水和生活污水兩個方面進行edna取樣，獲得流域空間、連續(xù)時間和各污染源的dna指紋組成；其中，dna指紋組成包括微生物多樣性和群落結構信息。
9、更進一步的，對采集樣品進行edna提取與測序分析，是通過對所采集的樣品進行edna提取、pcr擴增和高通量測序，并采用生物信息學流程對edna測序數(shù)據(jù)進行分析，以獲得流域空間、連續(xù)時間和污染源的dna指紋組成，污染源的dna指紋組成包括微生物多樣性和群落結構信息。
10、更進一步的，一次溯源分析是指基于公共環(huán)境源數(shù)據(jù)庫在時空尺度上的一次溯源；二次溯源分析是指基于污染源數(shù)據(jù)庫在時空尺度上的二次溯源；其中，通過一次溯源分析確定空間上或者時間上關鍵斷面水質(zhì)超標的污染源類型，再通過二次溯源分析細化污染源貢獻及其類型并識別出污染源排放點。
11、更進一步的，溯源分析的具體過程包括：利用公共環(huán)境源數(shù)據(jù)庫的dna指紋數(shù)據(jù)，并結合采樣獲取的時空序列dna指紋數(shù)據(jù)，進行時空尺度上的一次溯源分析識別潛在污染源；再結合時空尺度上的一次溯源分析以及本地采樣建立的污染源數(shù)據(jù)庫，進行二次溯源分析，細化污染源的特征和貢獻，以確定污染源類型。
12、更進一步的，時空尺度上的一次溯源是通過數(shù)據(jù)合并、溯源模型訓練驗證和應用，識別時空尺度上的污染源類型和時空差異。
13、更進一步的，一次溯源分析的過程包括：建立公共環(huán)境源數(shù)據(jù)庫分類信息表、進行生物信息學分析及數(shù)據(jù)集合并、溯源區(qū)域的數(shù)據(jù)合并與創(chuàng)建溯源表格以及利用溯源算法建立公共源溯源模型，獲得目標區(qū)域在時間和空間尺度上的微生物來源。
14、更進一步的，二次溯源分析的過程包括：利用本地污染源數(shù)據(jù)庫，提取各污染源的dna指紋特征，通過對其基因片段進行細化分析，識別出各污染源的影響程度；
15、使用細化后的污染源特征數(shù)據(jù)重新訓練驗證溯源模型，使其識別并區(qū)分污染源，通過模型確定對水質(zhì)污染的影響最大的排放口。
16、3.有益效果
17、相比于現(xiàn)有技術，本專利技術的優(yōu)點在于：
18、（1）本專利技術提供的基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，綜合利用時空環(huán)境dna數(shù)據(jù)和人工智能模型進行高時空分辨污染，通過二次溯源策略有效提升了流域污染物溯源的精度和響應速度，為系統(tǒng)性地解決流域污染問題提供理論和技術支撐；
19、（2）本方案通過高通量環(huán)境dna和機器學習技術的結合，本專利技術方法能夠識別流域空間和時間序列上的不同污染源的貢獻和主要類型，實現(xiàn)對水文條件復雜流域的全面溯源；
20、（3）本方案通過自建公共源數(shù)據(jù)庫和本地源數(shù)據(jù)庫的二次溯源策略，能夠在一次溯源中識別流域空間和時間序列上的主要污染源類型，簡化本地污染源采樣工作，指導二次溯源實現(xiàn)對本地特定污染源的貢獻區(qū)分與精準溯源；
21、（4）本方案通過構建時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的污染溯源模型，能夠有效識別潛在污染源對污染指標超標情況的貢獻，進一步進行水質(zhì)時間序列預測和超標預警，具有廣泛的應用價值和前景。
22、（5）本方案尤其適用于突發(fā)污染事件的快速響應，能夠在短時間內(nèi)提供流域空間和時間上準確的污染溯源信息，為污染控制和治理提供科學依據(jù)；
23、（6）本方案的二次溯源方法提供了一種靈活而精準的工具，可以適用于不同類型的流域和多樣的環(huán)境背景，根據(jù)實際情況調(diào)整分析策略，從而實現(xiàn)對不同流域的有效污染源識別，為水質(zhì)管理和污染控制提供了具有推廣價值的研究范式。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術保護點】
1.一種基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
3.根據(jù)權利要求2所述的基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
5.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
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7.根據(jù)權利要求6所述的基于時空序列環(huán)境DNA數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
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【技術特征摘要】
1.一種基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
3.根據(jù)權利要求2所述的基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
5.根據(jù)權利要求1所述的基于時空序列環(huán)境dna數(shù)據(jù)的流域污染溯源方法，其特征在于：
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