28 / 2023-10-07 14:36:12

基于多源公共大数据的区域企业用地 污染识别与风险评估研究

企业用地,污染识别,风险评估,机器学习

改革开放以来，我国工业化和城市化快速发展导致工矿企业数量、企业污染事件和程度显著增加，企业用地污染与风险问题受到社会各界广泛关注。虽然我国在企业用地污染调查和风险评估方面取得了长足进步，但由于污染基数大、管理起步晚导致区域层面上仍面临污染识别效率低与风险评估成本高等问题，同时区域层面上事件驱动型环境风险管理模式的弊端逐渐显现，给企业用地风险管理带来了极大挑战。然而，以传统场地调查为手段的污染识别和风险评估方法费时费力，且难以快速明确重点区域、重点行业和重点企业。近年来，随着物联网、机器学习、关联分析、自然语言处理和网络爬虫等技术的飞速发展，企业用地的数据获取方式和体量都得到了大幅扩展，企业用地污染识别与风险评估研究已开始向大数据方向和区域尺度进行转变。然而，如何结合大数据相关技术科学有效地开展区域企业用地污染识别与风险评估研究是当前污染防治亟需解决的基础问题。为此，本文以我国企业用地污染重点区域长三角为主要研究区，采集场地调查、社交媒体、工业企业等多源异构数据，运用网络爬虫、时空多属性信息融合、机器学习、主题分析、情感分析和情景假设等大数据技术，开展区域企业用地污染识别与风险评估研究，以期为实现企业用地的分类管理和风险管控提供科学依据。