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本论文通过运用数理统计和推理运算的方法，对大量的独立实验数据进行系统的、科学处理，研究了土壤中各种因素对稀土的环境化学行为和生物可利用性的影响程度，并建立了相应的数学模型。通过数据处理来验证实验现象，揭示现实规律。运用一元线性回归和最小二乘方法，对实验数据进行线性或非线性拟合，建立单一因素的定性、定量方程。从所得的各个实验方程中，抽取定量的模拟数据，进行数据采集。在从大量的采集样本点中抽取有一定代表性的51组数据作为我们研究对象的样本点。利用相关分析法，讨论了各因素对稀土的小麦富集的单相关系数。并求出个各个因素对小麦富集稀土的偏相关系数，确定了主要影响因素。通过计算对同一因变量（La、Gd、Y在小麦根中的富集），不同自变量（pH值、稀土浓度以及EDTA、FA、HA、SO42-、PO43-等配体）的偏相关系数，来得到在综合因素下，各个因变量对自变量的相关程度，即复相关系数。通过无量纲化的偏相关系数的引入，克服了不同因素量纲上的差异。对于两个自变量，由于实测数据的有限性，没有直接采用偏相关计算中去除其它因素的方法。引用内核重构方法来拟合实验数据，并用MATLAB编程来求解内核方程中的权重系数，建立两个自变量（腐殖酸和pH、腐殖酸和稀土浓度、pH和稀土浓度）对小麦富集稀土的定性定量的数学模型。通过研究，我们发现pH值和EDTA、FA等有机配体的偏相关系数都大于0.9，表明它们对稀土的环境化学行为有重要的影响；而HA和无机配体SO42-,PO43-的偏相关系数都很小。由于磷酸根离子与稀土离子易生成沉淀，对关于磷酸根的实验数据进行分段讨论，发现低浓度的磷酸（c<0.001mol/l）根对小麦富集稀土的量密切相关，而中、高浓度的磷酸根对小麦富集稀土的影响较小。选取重要影响因素，运用多元线性回归方法，推导出以pH值、EDTA、FA、HA和土壤中稀土元素浓度为自变量的综合影响条件下，小麦对稀土La和Gd富集的数学模型。