本发明涉及土壤分析及改良，具体涉及露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法。
背景技术：
1、露天煤矿是一种开放式采矿方式，通常用于煤炭开采。在露天煤矿中，煤炭位于地表以下，矿工通过从地表开始逐步挖掘，将覆盖在煤炭之上的土壤和岩石逐渐移除，直到露出煤炭。相比于地下采矿，露天煤矿的特点是采矿过程更加直观，设备使用相对简单，但也面临着对环境的更大影响以及安全隐患。
2、露天煤矿复垦区指的是在露天煤矿采矿结束后，对矿区进行环境恢复和土地复垦的过程和区域。由于露天煤矿采矿过程中通常会对地表造成破坏，包括矿区植被的破坏、地貌的改变等，因此在采矿结束后，对矿区进行复垦是十分重要的。
3、复垦工作通常包括植被恢复、地貌重塑、水土保持、生态环境修复等方面的工作。这些工作旨在使矿区恢复成为可持续利用的土地，使其能够重新支持生态系统、农业、林业或其他经济活动。但传统的土壤成分分析方法需要耗费较长时间，包括样品制备、化学分析等步骤，分析速度较慢，不能满足复垦区快速修复的需求，且需要大量的化学试剂和昂贵的仪器设备，分析成本较高，增加了项目的经济负担，同时传统方法中的样品制备、化学分析等步骤较为繁琐，需要专业的实验操作和复杂的实验流程，存在操作风险和误差可能性。
技术实现思路
1、本发明提供了露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，解决了以上所述的技术问题。
2、本发明解决上述技术问题的方案如下：
3、露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，包括以下步骤：
4、s1、采样和样品处理：利用高分辨率遥感影像数据和gis技术，确定复垦区域内的采样点位，确保采样点位的代表性和可比性，并在确定的采样点位采集土壤样品，根据实际情况确定采样深度，土壤样品包括表层土壤和下层土壤，并进行样品处理，去除杂质和大颗粒物，然后将样品分为不同深度的层次，以便于后续分析；
5、s2、土壤成分分析：利用近红外光谱和红外光谱，快速、非破坏性地分析土壤样品的有机质含量、氮、磷、钾关键成分，并同时检测土壤中的重金属污染物含量；
6、s3、土壤性质评价：根据光谱分析结果，评价土壤的有机质、氮、磷、钾关键养分的含量，来评价土壤的肥力状况，分析土壤中重金属污染物的含量，评估土壤的污染程度，根据土壤成分和污染程度，评价土壤的适宜植被类型和生长状况，为后续改良方案的制定提供依据；
7、s4、改良方法选择：综合考虑土壤性质评价结果、地形地貌、植被类型的因素，制定针对性的改良方案；
8、s5、改良措施实施：根据选定的改良方案，实施相应的改良措施，包括施肥、土壤覆盖、生物修复的操作，对施肥和水分管理进行精准监测和调控；
9、s6、监测与评估：利用基因组学和生物信息学技术对改良后的土壤微生物群落结构和功能进行分析和处理，评估改良效果，并根据监测结果调整改良策略，同时实时监测土壤养分、水分、温度关键指标，建立土壤改良效果的动态评估模型，持续跟踪土壤生态系统的演变过程。
10、在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
11、进一步，s1中在采样点位的选择上，除了考虑地形和植被覆盖外，还利用遥感影像数据分析历史矿区的分布情况，优先选择不同历史矿区的典型代表点位，以便全面了解不同区域的土壤状况，样品处理时，对土壤样品进行干燥、粉碎预处理步骤，并利用声波处理、离心过滤的方法提高样品处理的效率和质量，确保采样过程中不受外界污染的影响，以提高光谱分析的准确性。
12、进一步，s2中在近红外光谱和红外光谱分析中，利用化学计量学方法对光谱数据进行处理和分析，建立预测模型，预测土壤成分的含量，并根据预测模型建立土壤光谱数据库，实现快速准确地预测土壤成分，数据处理和模型建立通过对大量样品数据的分析，建立了光谱和土壤成分之间的数学模型，实现了对土壤成分含量的快速预测。
13、进一步，s3中除了常规的土壤养分含量和重金属污染评价外，还结合基因组学和生物信息学技术，深入研究土壤微生物的功能和代谢活性，评估土壤生态系统的稳定性和健康状况。
14、进一步，s4中改良方案包括纳米材料的施用、生物修复的引入，利用纳米复合材料修复土壤结构，提高土壤通透性和保水能力；利用生物传感技术监测土壤微生物群落变化，指导生物修复和植物种植方案。
15、进一步，s5中在实施改良措施时，结合纳米技术和生物传感技术，利用纳米复合材料和生物传感器设备，实现对土壤的定向修复和监测，提高改良效果的可控性和持久性。
16、进一步，s6中通过智能农业技术实现实时监测和数据采集，建立土壤改良效果的动态评估模型，持续跟踪土壤生态系统的演变过程，及时调整和优化改良策略，确保改良效果的稳定和持续性。
17、本发明的有益效果是：
18、快速性和效率高：利用近红外光谱(nirs)和红外光谱(ftir)等光谱技术进行土壤成分分析，这些技术具有快速、非破坏性的特点，可以在较短的时间内完成土壤样品的分析，大大提高了分析的效率和速度。与传统的化学分析方法相比，光谱技术无需进行样品的处理和化学试剂的添加，省去了样品制备和实验操作的时间，使分析过程更为简便和快速。
19、准确性和精度高：通过建立光谱和土壤成分之间的数学模型，可以实现对土壤成分含量的准确预测，分析结果更为精确可靠。光谱技术能够快速获取土壤样品的大量光谱信息，利用化学计量学方法建立的模型可以通过对光谱数据的分析和处理，准确预测土壤中不同成分的含量，避免了传统化学分析中可能存在的人为误差和实验偏差。
20、全面性和综合性：综合利用了多种新技术，包括遥感技术、光谱技术、智能农业技术等，可以全面评估土壤的性质和环境状况，为后续的改良方案制定提供了更为全面的数据支持。光谱技术能够快速获取土壤的多维信息，包括有机质含量、养分含量、重金属污染等，结合遥感技术可以获取复垦区域的地形地貌和植被信息，为土壤环境的综合评价提供了多层次的数据支持。
21、可持续性和环保性：在改良方法选择和实施阶段，采用了纳米技术、生物修复等环保技术，不仅可以有效改良土壤，而且对环境友好，具有较高的可持续性。纳米技术和生物修复技术可以精准修复土壤的结构和功能，减少了对化学药剂的使用，降低了对环境的污染和生态系统的破坏，有利于土壤生态环境的恢复和保护。
22、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例详细给出。
1.露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法1.，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s1中在采样点位的选择上，除了考虑地形和植被覆盖外，还利用遥感影像数据分析历史矿区的分布情况，优先选择不同历史矿区的典型代表点位，以便全面了解不同区域的土壤状况，样品处理时，对土壤样品进行干燥、粉碎预处理步骤，并利用声波处理、离心过滤的方法提高样品处理的效率和质量，确保采样过程中不受外界污染的影响，以提高光谱分析的准确性。
3.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s2中在近红外光谱和红外光谱分析中，利用化学计量学方法对光谱数据进行处理和分析，建立预测模型，预测土壤成分的含量，并根据预测模型建立土壤光谱数据库，实现快速准确地预测土壤成分，数据处理和模型建立通过对大量样品数据的分析，建立了光谱和土壤成分之间的数学模型，实现了对土壤成分含量的快速预测。
4.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s3中除了常规的土壤养分含量和重金属污染评价外，还结合基因组学和生物信息学技术，深入研究土壤微生物的功能和代谢活性，评估土壤生态系统的稳定性和健康状况。
5.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s4中改良方案包括纳米材料的施用、生物修复的引入，利用纳米复合材料修复土壤结构，提高土壤通透性和保水能力；利用生物传感技术监测土壤微生物群落变化，指导生物修复和植物种植方案。
6.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s5中在实施改良措施时，结合纳米技术和生物传感技术，利用纳米复合材料和生物传感器设备，实现对土壤的定向修复和监测，提高改良效果的可控性和持久性。
7.根据权利要求1所述露天煤矿复垦区土壤成分分析及改良方法，其特征在于：s6中通过智能农业技术实现实时监测和数据采集，建立土壤改良效果的动态评估模型，持续跟踪土壤生态系统的演变过程，及时调整和优化改良策略，确保改良效果的稳定和持续性。