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环境监测技术应用及质量控制
Application and Quality Control of Environmental Monitoring Technology

（七）人工神经网络法
人工神经网络法是一类模拟生物体神经系统的信息处理系统，其能通过相应方式
来解决非线性、不确定性等问题，人工神经网络应用于土壤污染环境评价主要分为以
下几个步骤：数据的合理选择、建立网络对象、数据仿真。人工神经网络法评价过程

简单、结果可靠，有一定推广价值。翟航等应用 BP 人工神经网络模型对土壤重金属
污染进行了评价，将评价结果与模糊综合评价结果进行了比较，发现该模型能大大提
高评价结果精度，是切实可行的。

二、土壤环境评价面临的问题及优化措施

（一）土壤环境评价面临的主要问题
1.法律制度技术规范正在逐步完善阶段
2019 年 1 月 1 日，《中华人民共和国土壤污染防治法》正式实施，土壤环境保

护和评价有了专项法律的支撑；2019 年 7 月 1 日，中国土壤环评导则：《环境影响评
价技术导则 土壤环境（试行）》正式实施，土壤环境影响评价正式有了技术导则的指
引。土壤保护的法律和土壤环评的导则都出台的比较晚，生态环境行政工作人员和环
评技术人员需要进一步实践，这对土壤环境评价工作的科学性、准确性有一定影响。

2.科学数据较为零散
中国科学家和相关工作人员已经针对土壤环境评价工作做了很长时间的调查研
究，也掌握了大量关于各种各样土壤环境的数据，但是这些数据较为零散，没有集中
化处理，很难做出准确的数据分析，中国土壤环境质量普查方面也起步比较晚，土壤

环境质量现状资料还待完善。而且，这些土壤环境评价数据集中体现在农业土壤和农
业污染方面，并没有很好地体现土壤污染物方面的信息，所以这会导致土壤质量评价
的准确程度受到影响。

3.标准值修订难度大
经过大量的工作和数据采集后，还是很难制定准确的土壤环境评价标准。所以
说，制定土壤环境质量标准难度较大。标准研究中包含着生态效应法和地球化学法。
从理论上讲，土壤中有害物质的含量浓度拥有最大允许值叫作最敏感因子，但是，在

实际调查工作中，需要综合分析微生物、酶学指标、产量指标等指标因素，因为这些
指标在实际土壤环境保护中有非常重要的影响。
4.信息公开不全面
目前，中国的大气和水体等监测数据公开程度远远大于土壤环境监测数据的信息

公开程度。公开程度小则公众关注度就会低，进而公众对土壤环境保护的意识就不强
烈，而且对企业来讲，其就不会全力以赴地尽到保护土壤环境的义务。所以说，土壤

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