退役电镀重金属场地重金属污染空间风险预测方法

本发明公开退役电镀场地重金属污染深度空间风险预测方法，旨在提供高效、精准且经济的预测方案，融合Stacking集成学习模型、表层数据预测深层污染、考虑敏感受体的空间风险评价三大创新点，解决传统方法依赖大量钻探、成本高、无法全面评估生态与健康风险的痛点。方法包括：1.获取场地历史调查、表层环境特征及关键点位垂向剖面多源数据；2.用污染负荷指数法对表层土壤风险分级，地累积指数法量化垂向剖面风险；3.构建两阶段混合模型，Stacking预测表层风险分布，BP神经网络结合表层风险预测深层垂向污染；4.生成三维风险分布图，精准识别预警高风险区。该方法结合水平与垂向预测，全面精准评估三维风险，为场地修复、管控及再开发提供科学依据。