关键词:
环境监测
风险评估
文物保护
PCA算法
贡献图
变量定位
摘要:
在博物馆文物保护中,对环境风险监测和风险变量的及时定位有重要意义。然而,由于各个文物展馆的差异性,很难将某一展馆的环境风险划分标准应用于其他展馆,甚至无法应用到同一展馆的不同类型文物。除此之外,当风险出现时,博物馆无法及时锁定影响因素,延长了风险排除所需的时间。因此,结合上海博物馆江南文化艺术临展的连续监测数据,提出了一种针对纸质文物的环境风险状态评估二级监测框架,并按需求划分为“优、良、中、差”四个等级进行风险监测。首先,使用“优”数据集建立主成分分析(principal component analysis,PCA)模型并构建控制限用以挑选“优”数据,“差”数据集通过已有的PCA模型得到判断“差”等级的控制限;然后,使用“非优非差”数据集建立ReliefF-PCA模型并得到“良”“中”等级划分的控制限;最后,对应PCA模型和ReliefF-PCA模型分别使用贡献图和基于ReliefF算法计算权值的加权贡献图,以此量化风险,初步定位对环境指标存在影响的风险变量。通过两个评价模型构建的监测框架,为文物保存环境质量的评估和后续馆藏环境调控提供了一种更为科学的方案,有助于提高整个文物保护系统的效率。