(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210862976.4 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 北京市生态 环境保护科 学研究院 地址 100037 北京市西城区北 营房中街59 号 (72)发明人 张丽娜　夏天翔　贾琳　贾晓洋　 朱笑盈　陈卓　 (74)专利代理 机构 北京精金石知识产权代理有 限公司 1 1470 专利代理师 张天琦 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于修复后土壤异质性推断修复效果评估 点位数量的方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于修复后土壤异质性 推断修复效果评估点位数量的方法， 涉及污染土 壤修复技术领域， 该方法具体包括以下步骤： (1) 确定抽样方法； (2)确定统计参数； (3)计算样本 量。 基于修复后土壤中污染物浓度的实际分布情 况， 用统计学抽样方法进行点位数量的计算， 更 为科学合理。 权利要求书2页 说明书9页 CN 115239131 A 2022.10.25 CN 115239131 A 1.一种评估点 位数量的方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： (1)确定抽样方法； (2)确定统计参数； (3)计算样本量： ①基于均值的置信上限， 当采用系统抽样时， 样本量的计算公式为： 其中， nd为样本量； CS为某一污染物的修复目标值； μ1为给定β 的场地污染物实际浓度， Z1‑α为标准正态分布条件 下的1‑α 的分位点， Z1‑β是标准正态分布条件 下的1‑β 的分位点， σ 为 样本标准差； ②基于均值的置信上限， 当采用分层随机抽样时， 样本量的计算公式为： 其中， nhd为第h层的期望样本量， Wh为h层的权重， σh为每层的估计方差， Ch为h层样品采 样和检测的成本， L 为层数， h为层号； ③基于比例数或百分位数的置信上限， 当采用简单随机抽样时， 样本量的计算公式为： 其中， P0为浓度超过修复目标值的污 染区域最大允许比例， P1为浓度超过修复目标值的 污染区域期望比例； ④基于比例数或百分位数的置信上限， 当采用分层随机抽样时， 样本量的计算公式为： 其中， nhd为第h层的期望样本量， Wh为h层的权重， Ch为h层样品采样和检测的成本， L为层 数， h为层号， Ph为第h层浓度超过修复目标值的污染区域期望比例。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤(1)中所述抽样方法包括简单随机抽 样、 系统抽样、 分层抽样、 判断采样或顺序抽样。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于均值的置信上限， 当采用系统抽 样时， 若有前期数据或初步采样数据时， 所述样本标准差的计算公式为： 式中： xi为样本浓度； 为样本浓度均值； n 为样本数量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于均值的置信上限， 当采用系统抽 样时， 若没有检测数据时， 所述样本标准差的计算公式为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239131 A 2式中： xmax是污染物的最高可能浓度； xmin是污染物的最低可能浓度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于均值的置信上限， 当采用系统抽 样时， 若所评估的修复后土壤涉及i种污染物， 应先根据样本量的计算 公式分别计算各污染 物所需的样本量， 然后取不同污染物对应采样数量的最大值， 即土壤修复效果评估所需样 品数量为： n＝MAX(nd1,nd2,nd3,……,ndi) 其中， n是开展修复后土壤中目标污染物的种类， ndi是评估第i种污染物修复效果所需 的样品数量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于均值的置信上限， 当采用分层随 机抽样时， 总的样本量 为： nd＝n1d+n2d+...+nLd。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于比例数或百分位数的置信上限， 当采用简单随机抽样时， 若 所评估的修复后土壤涉及i种污染物， 应先根据样本量的公式分 别计算各污染物所需的样本量， 然后取不同污染物对应采样数量的最大值， 即土壤修复效 果评估所需样品数量 为： n＝MAX(nd1,nd2,nd3,……,ndi) 其中， n是开展修复后土壤中目标污染物的种类， ndi是评估第i种污染物修复效果所需 的样品数量。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 对于基于比例数或百分位数的置信上限， 当采用分层随机抽样时， 总的样本量 为： nd＝n1d+n2d+...+nLd。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤(2)中所述统计参数包括基于均值的 置信上限、 基于百分位数的置信上限或基于比例数的置信上限。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于： 所述基于均值的置信上限， 适用于样品浓 度值较为集中、 没有极端值出现的情况， 所述基于比例数或百分位数的置信上限， 适用于污 染物浓度可能存在极端值的情况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239131 A 3