外文摘要：
NOVELTY - The method involves sampling multiple to-be-detected agricultural product samples to obtain a product sample. Pesticide residue detection process is performed on the product sample to obtain a pesticide residue detection result. A rose graph of agricultural products is drawn according to data attribute. Visualization results of pesticide testing data of agricultural products are calculated and obtained. Multi attribute comparison is performed based on the results to obtain visual analysis conclusion. Pesticide residue detection data contrast visualization process is completed.
USE - Multi attribute pesticide residue detection data contrast visualization method.
ADVANTAGE - The method enables realizing simple and intuitive multi-attribute visual analysis of pesticides and agricultural products of multi statistics.
主权项：
1.一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征在于：主要针对以下四个 目标进行可视化：
1)不同时间段的各农产品采样样本数的对比关系；
2)各种农产品中检出的不同毒性农药的占比情况；
3)同一农产品在不同时间段上的农药检出情况对比关系；
4)不同农产品类别间的农产品采样量和农药检出情况的对比关系；
为实现上述目标，本发明提出的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，包 含如下步骤：
步骤1：对多种待检测农产品进行采样，获得农产品采样样本；
步骤2：针对步骤1中采集的待检测农产品采样样本，依次对其进行农残检测，得出农残 检测结果；
步骤3：根据步骤2的农残检测结果，将已检测的农产品采样样本，根据检出农药类别和 农残检测结果进行分类，将所有农产品样本根据农残检测结果分为8个类别；
步骤4：根据步骤2的农残检测结果和步骤3对所有农产品样本的农残检测结果分类，从 农残检测数据集中获取P1至P8数据属性；
步骤5：根据步骤4输出的P1和P2数据属性，映射为所有农产品可视化结果的横纵坐标；
步骤6：针对步骤4输出的P1数据属性，即：各农产品名称，将步骤4中的P3数据属性采用 气泡图的形式展现不同农产品名称的总采样量；
步骤7：根据步骤4输出的P5数据属性，在步骤6中各农产品名称对应的气泡下绘制相应 农产品名称在不同时间段的有农药检出类样本数的堆积条形图；
步骤8：针对步骤4中P8数据属性，绘制所有农产品在所有时间段中的农残检测结果玫 瑰图；
至此，经过步骤6到步骤8，计算并获得所有农产品的农残检测数据可视化结果，每种农 产品的可视化结果形成一个区域块；即：针对农残检测数据集，完成了针对农残检测数据的 可视化效果；
步骤9：基于步骤8输出的可视化结果，进行多属性对比，得出可视分析结论；
至此，从步骤1到步骤9，完成了一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法。
2.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：
步骤1中，每种待检测农产品对应1个以上采样样本。
3.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：
步骤2中，每个采样样本对应1种以上农药化学品污染物的残留量检测值，简称农药检 测值，所有农产品采样样本的所有农药化学品污染物残留量检测值数据，称为“农残检测结 果”；农残检测结果及其相关的农药分类、农产品分类在本发明中称为“农残检测数据集”。
4.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：
步骤3中根据检出农药类别和农残检测结果进行分类，是在整个农残检测结果范围内， 针对所有农产品采样样本中是否检出一种或一种以上农药化学品污染物残留，进行分类， 其中对某一个农产品采样样本的检测过程，具体为：
步骤3.1测定当前农产品采样样本中是否无任何农药化学品污染物残留时，若是，则将 该农产品样本归类为“无检出类样本”，并跳至步骤3.3；若不是，跳至步骤3.2；
步骤3.2将该农产品样本即归类为“有检出类样本”，再进行如下操作：
针对“有检出类样本”，再根据农药化学品污染物毒性进行分类，分类方法为：
3.2A当检出类农产品采样样本中检测出的农药化学品污染物中，有1种或1中以上属于 高毒或剧毒农药化学品污染物，则将该农产品采样样本进一步归类为“高剧毒检出类样 本”；
3.2B当检出类农产品采样样本中检测出的农药化学品污染物中，均不属于高毒或剧毒 农药化学品污染物，则该农产品采样样本称作“中低毒检出类样本”，并根据MRL标准再次分 类，具体分类方法为：
3.2BA当中低毒检出类农产品采样样本中检测出的所有农药的检测值均低于MRL值，则 将该农产品采样样本归类为“未超标检出类样本”；
3.2BB当中低毒检出类农产品采样样本中检测出的1种以上农药的检测值超过MRL值， 则将该农产品采样样本归类为“超标检出类样本”；将超标检出类样本中，按照最大检出量 的农药所属类别，具体分为有机氮类、有机硫类、有机氯类、有机磷类、拟除虫菊酯类、氨基 甲酸酯类共6类；
其中，3.2BA和3.2BB中的MRL标准即农药最高残留限量标准，不同国家或地区有不同标 准，本发明中选取中国MRL标准；
其中，农药化学品污染物的毒性是根据世界卫生组织推荐的农药危害分级标准确定， 具体为：根据农药化学品污染物的急性经口和经皮LD50值，分固体和液体两种存在形态对 农药产品的危害进行分级，如下表1所示：
表1 世界卫生组织的农药危害分级标准
步骤3.3：将步骤3.1中无检出类样本和3.2BA中未超标检出类样本合并归为“安全检出 类样本”；
步骤3.4：重复执行步骤3.1到步骤3.3，将所有农产品样本根据农残检测结果被分为8 个类别；
其中，8个类别分别为高剧毒检出类、有机氮类、有机硫类、有机氯类、有机磷类、拟除虫 菊酯类、氨基甲酸酯类以及安全检出类样本。
5.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：
步骤4中，P1至P8数据属性及其含义如表2所示；
其中，表2中P8的“各农产品名称不同时间段的不同检出类样本数”对应着步骤3.4中所 有农产品样本根据农残检测结果被分为8个类别的样本数；
表2 各农产品名称的数据属性及其含义
数据属性 含义 P1 各农产品名称 P2 各农产品名称所属分类 P3 各农产品名称所有时间段的采样样本数，即总采样样本数 P4 各农产品名称不同时间段的采样样本数 P5 各农产品名称不同时间段的有农药检出类样本数 P6 各农产品名称所有时间段的安全检出类样本数与P3的比值 P7 各农产品名称不同时间段的安全检出类样本数与P4的比值 P8 各农产品名称不同时间段的不同检出类样本数与P4的比值
6.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：
步骤5中，P1为所有农产品可视化结果的横坐标，P2为所有农产品可视化结果的纵坐 标。
7.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：步骤6中，将气泡图绘制为灰色，也可绘制为其他颜色或其他纹理，只要保证和后续绘 制图形不冲突即可，其生成方法为：
将气泡对应农产品的总采样量映射为气泡的圆形半径，半径计算方法如公式(1)：
r a d i u s . i = p 3. i * ( m a x - m i n ) ( p 3. m a x - p 3. m i n ) + ( m i n - ( m a x - min ) * p 3. m i n ( p 3. m a x - p 3. min ) ) - - - ( 1 )
其中，min和max分别是根据绘图区域大小定义一个合适的半径闭区间[min，max]的两 端；所有农产品名称的P3数据属性值集合为{p3.1，p3.2，…，p3.n}，p3.max为所有农产品名 称的P3数据属性值集合的最大值，p3.min为所有农产品名称的P3数据属性值集合的最小 值，p3.i为第i个农产品名称的P3数据属性值，radius.i为第i个农产品名称的半径映射值。
8.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：步骤7具体绘制过程如下：
步骤7.1：根据公式(2)确定每个农产品名称的条形总长值：
b a r . l e n g t h . i = p 5. i * ( max - min ) ( p 5. m a x - p 5. m i n ) + ( m i n - ( m a x - min ) * p 5. m i n ( p 5. m a x - p 5. min ) ) - - - ( 2 )
其中，所有农产品名称的P5数据属性值集合为{p5.1，p5.2，…，p5.n}，p5.max为所有农 产品名称的P5数据属性值集合的最大值，p5.min为所有农产品名称的P5数据属性值集合的 最小值，p5.i为第i个农产品名称的P5数据属性值，bar.length.i为第i个农产品名称的条 形总长值；
步骤7.2：确定条形图每一段条长；根据P7数据属性值与P6数据属性值的比值确定各分 段条长，见公式(3)，
t i j . l e n g t h = b a r . l e n g t h . i × t i j . p 7 t i j . p 6 - - - ( 3 )
其中，t ij.length为第i个农产品名称的第j个时间子分段对应的条长，t ij.p7、t ij.p6分 别对应第j个时间子分段的P7和P6数据属性值。
9.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：步骤8具体根据时间段的先后顺序使用上至下的布局方式，展现多个时间段的农残检 测结果，为农残检测结果添加时间维度上的对比；
其中，玫瑰图，即南丁格尔玫瑰图，表示半径不同的扇形图，它用扇区的角度和半径分 别反映2个度量；
优选的玫瑰图被绘制为纹理图，也可以绘制为和气泡图不同颜色，以及和堆积条形图 图案及玫瑰图各扇区纹理不重合的图形；
具体，针对每一种农产品在指定时间段中的玫瑰图绘制方法可描述如下：
步骤8.1：玫瑰图中包含8个扇区，8个扇区以圆心垂直向上方向为起始线，按顺时针排 列，依次对应步骤3.4中的高剧毒检出类、有机氮类、有机硫类、有机氯类、有机磷类、拟除虫 菊酯类、氨基甲酸酯类以及安全检出类8种样本的农药检出情况；
步骤8.2：将当前农产品当前时段中的采样样品数量，映射为玫瑰图标准半径；
其中，玫瑰图标准半径的计算如下公式(4)，
r a d i u s . i j = p 8. i j * ( max - m i n ) ( p 8. max - p 8. m i n ) + ( m i n - ( m a x - m i n ) * p 8. m i n ( p 8. m a x - p 8. min ) ) - - - ( 4 )
其中，min和max为根据绘图区域大小定义的半径区间[min，max]的两个端点值；所有农 产品名称的P8数据属性值集合为{p8.1，p8.2，…，p8.n}，其中，p8.max为所有农产品名称的 P8数据属性值集合的最大值，p8.min为所有农产品名称的P8数据属性值集合的最小值， p8.ij为第i个农产品名称的第j个时间段的P8数据属性值，radius.ij为第i个农产品名称 的第j个时间段半径映射值；
步骤8.3：计算高剧毒检出类对应扇区的半径；计算方法为：
步骤8.3.1针对高剧毒检出情况，根据毒性与农药含量划分为8个不安全等级级别；
其中，等级是根据玫瑰图标准半径划分为8个分段确定；
步骤8.3.2将高剧毒检出量与采样量的比值来决定其所在区间，并且根据所在区间确 定高剧毒扇区半径；
步骤8.3.3根据级别所在区间确定高剧毒扇区半径，将最高不安全等级映射为半径R1；
步骤8.3.4将R1半径长度均分为8个分段，由最长至最短，每个分段代表一个级别区间， 各区间所代表的不安全等级为由高到低；设定不安全等级最低的扇区半径为0；
步骤8.4：确定高剧毒检出类农产品所对应扇区的扇区角；
其中，高剧毒检出类农产品所对应扇区的扇区角固定为α，α的取值范围为30到60度；
步骤8.5：根据当前农产品中除高剧毒检出类外的7个类别的农产品样本数，确定7个扇 区的扇区结束角，各扇区角度映射公式见公式(5)，
θ i = x i x 2 + x 3 + ... + x n * ( 2 π - α ) + θ i - 1 , i ∈ [ 2 , 8 ] - - - ( 5 )
其中，n为区间数8，i取值区间为[2，8]，x i为第i个区间对应的相应农药类检出的样本 数，第i个扇区的扇区角度为[θ i-1，θ i]，θ 0为步骤8.1中说明的圆心垂直向上方向，θ i为第一 个扇区(即高剧毒检出类扇区)的结束角度α。
10.根据权利要求1所述的一种针对农残检测数据的多属性对比可视化方法，其特征还 在于：步骤9中，可视分析结论包括：
(1)通过各农产品可视效果图的最顶端气泡，可以对比分析多农产品的总采样量情况；
(2)通过某一农产品名称在不同时间段的堆积条形图，可以根据每一段条形的长度对 比各时间段安全检出样本占所有安全检出样本的占比情况，进而估计安全检出情况；
(3)通过各农产品在某一时间段的玫瑰图，可以对比分析各个农产品在单一时间段内 的采样量情况、农药类别检出情况以及高剧毒检出情况；
(4)通过某一农产品名称在不同时间段的玫瑰图，可以根据扇区的半径大小对比各时 间段该农产品采样量的多少；根据农药类扇区的各部分占比可对比各时间段该农产品的各 农药类型检出情况；根据高剧毒扇区的半径可对比各时间段的该农产品的高剧毒检出情 况；
(5)通过综合考虑纵坐标轴的农产品分类，可对比各类农产品的总采样情况、各时间段 的安全及超标检出情况、各时间段的采样量情况、农药类别检出情况以及高剧毒检出情况。
申请号： CN201610847738.0
公开/公告号：CN107870231A
申请日：2016-09-26
公开/公告日：2018-04-03
申请/专利权人：北京工商大学
发明/设计人：陈红倩;杨倩玉;方艺;许继平;刘瑞军
分类号： G01N33/48 G06F17/30
主分类号： G01N33/48
法律状态：审中-实质审查
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