摘要
本发明公开一种以监测自然衰减为恢复方案的土壤地下水生态环境损害价值量化方法。通过建立监测自然衰减及强化自然衰减数值模拟模型,探究自然条件以及不同强化措施下受污染土壤地下水的恢复规律和效果,获取模型输入样本集;基于模型输入样本集,随机抽样获取多组模型输入样本数据,进行不同强化措施下的自然衰减模拟预测,构建监测自然衰减及强化自然衰减预测模型;耦合理论治理成本法和资源价值法,基于多目标优化模型对监测自然衰减成本、强化自然衰减成本以及期间损害进行最优化分析,选取总成本最低的监测自然衰减及强化自然衰减方案。本发明解决以监测及强化自然衰减为恢复方案的损害价值难以定量的问题。
技术关键词
模拟模型
地下水
神经网络预测模型
粒子群优化算法
样本
耦合理论
数值
BP神经网络预测
神经网络模型
蒙特卡罗
人体健康风险
成本计算方法
污染场地土壤
数据
风险评估技术
神经网络方法
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自然条件
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