基于神经网络的农田土壤重金属空间分布分析
  • 【DOI】

    10.3321/j.issn:1672-2043.2007.01.043

  • 【摘要】

    以江苏省南通市为研究区,通过野外采样,利用采样点实测数据,在借助神经网络模型进行空间插值的基础上,结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行分析,进而确定农田土壤重金属污染状况.运用Arcgis进行的分析结果显示,在该地区Pb和As造成的污染最严重,其他重金属污染相对较轻,其中南通市区、海门市和启东市重金属富集最严重;南通大部、通州、如东大部分地区含量较少,含量最少的地区是如皋市和海安县.造成... 展开>>以江苏省南通市为研究区,通过野外采样,利用采样点实测数据,在借助神经网络模型进行空间插值的基础上,结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行分析,进而确定农田土壤重金属污染状况.运用Arcgis进行的分析结果显示,在该地区Pb和As造成的污染最严重,其他重金属污染相对较轻,其中南通市区、海门市和启东市重金属富集最严重;南通大部、通州、如东大部分地区含量较少,含量最少的地区是如皋市和海安县.造成这种空间分布变异性的主要原因是经济发达的地区污染源较多而且集中,而经济欠发达区污染源则相对较少而且分散.重金属污染物通过水系导致农田污灌也是重金属产生空间变异性的重要原因. 收起<<

  • 【作者】

    胡大伟  卞新民  李思米  冯金飞  王书玉 

  • 【作者单位】

    南京农业大学农学院

  • 【刊期】

    农业环境科学学报 ISTIC PKU 2007年1期

  • 【关键词】

    人工神经网络模型  3S技术  土壤重金属  空间插值  空间分布 

  • 【基金项目】

    江苏省生态环境安全研究项目