【摘 要】
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重金属砷广泛存在于地壳中,它的开采及使用造成了对农田土壤的污染,进而危害人体健康。Kriging地统计学方法是解决基于少量样本估计大面积内物质异质性分布的主要手段。但是
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州科学院,广东海洋大学农学院,贵州省分析测试研究院
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重金属砷广泛存在于地壳中,它的开采及使用造成了对农田土壤的污染,进而危害人体健康。Kriging地统计学方法是解决基于少量样本估计大面积内物质异质性分布的主要手段。但是由于传统的Krining方法对变异函数的拟合的主观性和局限性影响对物质分布的估计。为解决这一问题,引入了支持向量机（SVM）方法对变异函数进行拟合并将这一方法应用于对农田土壤重金属砷的分布的估计,即基于在目标地块实地取样获得的少量数据来估计砷在农田内的分布,结果表明：SVM回归的拟合优度为0.944,高于其他两种传统方法的拟合优度（0.84
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