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基于贝叶斯最大熵和辅助信息的土壤重金属含量空间预测

文献类型： 中文期刊

作者： 费徐峰 1 ; 任周桥 1 ; 楼昭涵 2 ; 肖锐 3 ; 吕晓男 1 ;

作者机构： 1.浙江省农业科学院数字农业研究所

2.浙江大学海洋学院

3.武汉大学遥感信息工程学院

关键词： 土壤重金属;土壤母质;贝叶斯最大熵法;克里金法;空间分析

期刊名称： 浙江大学学报(农业与生命科学版)

ISSN： 1008-9209

年卷期： 2019 年 45 卷 004 期

页码： 452-459

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 预测土壤重金属空间分布对于识别高污染区域、进行污染来源解析和制定预防控制策略具有重要意义.本文选取浙江省杭州市为研究区,以土壤母质类型作为辅助信息,通过贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)法,预测土壤重金属的空间分布,并与传统的克里金方法的预测结果进行比较.结果表明:BME在土壤重金属含量空间预测方面精度更高,其残差分布区间、平均绝对误差和均方根误差更小.研究区内重金属污染风险相对较低,其平均值均低于二级土壤环境质量标准值,但镉和砷的含量高于当地背景值,分别是背景值的1.59倍和1.31倍.铅和汞在该研究区东北部的城市地区含量较高,城市化、工业化和交通运输可能是其污染来源;镉和砷在西南部和中西部农村地区含量较高,农业活动可能是其污染来源.此外,镉在中东部还存在一块明显的高含量区域,这与当地矿业活动密切相关.铬主要受自然因素的影响.

  • 相关文献

[1]黄岩主要菜地土壤重金属环境质量特征分析. 冯先橘,林媚,温明霞,张伟清,平新亮,王天玉,姚周麟. 2017

[2]路桥主要菜地土壤重金属环境质量与评价. 冯先橘,林媚,张伟清,王天玉,姚周麟,平新亮. 2016

[3]不同高粱品种对土壤重金属Cd的积累差异. 邵建均,楼振邦,徐立军,谢炜,卢华兵,喻曼. 2022

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