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基于形态学分析铅锌矿不同功能区土壤重金属元素的分布特征及污染评价 总被引:1,自引:1,他引:0
为掌握尤溪铅锌矿区土壤重金属元素分布特征和污染现状,通过采集尤溪铅锌矿不同功能区0~20cm表层土壤样品,测定土壤中Pb、Zn、Cd、Cu、Cr 5种重金属元素的总量及其化学形态,分析不同功能区土壤重金属污染及分布特征,同时采用次生相与原生相比值法(RSP)进行污染评价。结果表明,尤溪铅锌矿不同功能区土壤中Pb、Zn、Cd含量均超过国家土壤环境质量三级标准,废弃冶炼区土壤Cd、Cu、Pb、Zn含量均最高,分别为标准值的14.78、1.13、3.73、1.34倍,采矿区Cr含量最高,但未超过标准限值。重金属形态结果表明,相比其他元素,Cd弱酸提取态所占比例最高,Cu可交换态比例最高,Pb、Zn、Cr以残渣态为主。RSP法评价表明,不同重金属的污染程度表现为:Cu(1.15)Cd(0.80)Pb(0.59)Zn(0.57)Cr(0.54);不同功能区土壤重金属污染表现为:尾矿库区冶炼区废弃冶炼区采矿区。SPEF法评价表明,尤溪铅锌矿区受人为污染明显,采矿区和尾矿库区Zn污染最为严重,冶炼区和废弃冶炼区Pb污染最为严重,功能区污染顺序为:尾矿库区冶炼区废弃冶炼区采矿区。 相似文献
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星地多源数据的区域土壤有机质数字制图 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。 相似文献
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一种基于规则格网的等值线生成方法 总被引:3,自引:1,他引:2
随着规则格网数据的获取手段不断发展,规则格网数据趋于海量化,而现有的一些软件对于大数据规则格网追踪等值线无法应对。针对传统方法较为占用内存问题,文章研究并提出了一种基于规则格网数据的逐行追踪等值线的方法:通过编程实现,与传统方法对比,该方法在处理大数据规则格网时的速度优于传统方法,在算法执行时,逐行追踪等值线方法对于计算机内存占用与传统方法相比大大减少;为了解决传统的等值线光滑与精简方法中出现等值线交叉的问题,文章提出采用规则格网插值与抽稀的方式来完成。 相似文献
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针对高光谱数据预处理中传统降维算法的不足,文章提出采用线性局部切空间排列(LLTSA)算法进行降维,并在低维空间中,以数据点到背景流形的最小距离为度量进行异常目标检测。面向异常目标检测问题的降维算法,需要考虑计算量和异常污染两个问题:为减少计算量,选择图像中一部分具有代表性的训练数据进行LLTSA降维并求取用于泛化的投影矩阵;为避免异常信息对背景特性的影响,应该选择不含异常的背景训练数据建立背景流形。背景训练点的选择基于递归多层分割算法,结合分割块的大小和分割块被近邻点重构的误差,去除分割结果中可能包含异常的区域并尽可能多地保留背景信息。实验结果表明LLTSA可以利用少数特征有效区分背景和异常,基于LLTSA的检测算法比经典RX和核RX算法具有更好的异常检测性能。 相似文献
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