【摘 要】
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受自然环境因素、人为活动因素综合作用,土壤环境质量在空间上具有明显分层异质性,基于采样点进行环境质量分区是土壤环境质量管理中的关键问题。本文提出一种基于采样点与辅助因素的土壤环境质量分区方法,在采用地理探测器分析土壤环境质量主要影响因素的基础上,运用高斯混合模型对土壤采样点进行属性聚类,结合河流道路等对聚类结果进行边界调整,形成环境质量分区。以北京市顺义区采样数据为例开展方法验证,结果表明:本方法的分区结果优于SOFM聚类、K-means聚类,适用于人为和自然活动综合影响的环境质量分区。
【机 构】
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华南农业大学,北京农业信息技术研究中心,长沙理工大学交通运输工程学院,中国矿业大学（北京）
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(2019B020218002),国家自然科学基金面上项目(42077001),北京市农林科学院科技创新能力建设专项(KJCX20200414),国家重点研发计划项目(2017YFD0801205)。
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受自然环境因素、人为活动因素综合作用,土壤环境质量在空间上具有明显分层异质性,基于采样点进行环境质量分区是土壤环境质量管理中的关键问题。本文提出一种基于采样点与辅助因素的土壤环境质量分区方法,在采用地理探测器分析土壤环境质量主要影响因素的基础上,运用高斯混合模型对土壤采样点进行属性聚类,结合河流道路等对聚类结果进行边界调整,形成环境质量分区。以北京市顺义区采样数据为例开展方法验证,结果表明:本方法的分区结果优于SOFM聚类、K-means聚类,适用于人为和自然活动综合影响的环境质量分区。
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