【摘 要】
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本文以徐州市泉山、云龙、鼓楼、九里4个城区的表层土壤为研究对象,利用BP神经网络模型结合GIS技术对徐州市表层土壤重金属空间分布进行了研究。结果表明:BP神经网络模型能够
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室; 徐州师范大学城市与环境学院;
【基金项目】
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徐州师范大学科研基金资助项目(07XLB13)
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本文以徐州市泉山、云龙、鼓楼、九里4个城区的表层土壤为研究对象,利用BP神经网络模型结合GIS技术对徐州市表层土壤重金属空间分布进行了研究。结果表明:BP神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够对各个空间插值点处的重金属含量和污染状况进行预测和评价。运用ArcGIS进行插值分析显示:该城区表层土壤5种重金属含量均略高于中国土壤元素背景值,土壤中Cd富集程度较高,污染较严重;Cu、Zn、Pb、Cr富集程度较低,污染程度较轻。
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