【摘 要】
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随着我国工业农业迅速发展，土壤表层重金属污染问题凸显，科学、合理地评价污染程度是前提。本文采用自适应模糊C均值聚类（FCM）挖掘土壤重金属的污染程度信息，实现污染程度分类数的自动获取，确保类别划分的合理性，更能真实地反映重金属污染的空间聚集特征。本文以江苏省南京市炼油厂及生活区为研究对象，采集土壤中Cr、Cd、Ni、Pb、Zn、Cu重金属浓度值，首先运用自适应FCM对浓度值进行聚类分析，然后利用地
【机 构】
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东华理工大学江西省数字国土重点实验室
【基金项目】
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东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目（DLLJ202101）； 国家自然科学基金项目（42101430）；
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随着我国工业农业迅速发展，土壤表层重金属污染问题凸显，科学、合理地评价污染程度是前提。本文采用自适应模糊C均值聚类（FCM）挖掘土壤重金属的污染程度信息，实现污染程度分类数的自动获取，确保类别划分的合理性，更能真实地反映重金属污染的空间聚集特征。本文以江苏省南京市炼油厂及生活区为研究对象，采集土壤中Cr、Cd、Ni、Pb、Zn、Cu重金属浓度值，首先运用自适应FCM对浓度值进行聚类分析，然后利用地统计学空间插值，揭示污染的空间聚集性，聚类结果显示研究区存在不同程度的污染。研究表明，自适应FCM算法比传统聚类算法能更合理地划分重金属污染程度，挖掘出样本潜在的污染信息，为分析污染成因及土壤环境治理修复提供一定依据。
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