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北京市土壤中Cr,Ni含量的空间结构与分布特征 总被引:44,自引:0,他引:44
本文以一个完整的省级行政单元(北京市)为例,进行系统的、大尺度的土壤Cr,Ni含量的空间分布与污染评价研究,通过地统计学方法分析揭示了北京市土壤中Cr,Ni的空间结构与分布特征,并探索其主要成因,为全面了解北京市的土壤环境质量和开展大规模的土壤环境质量评价研究等提供方法学借鉴和参考.结果表明:土壤Cr,Ni含量的空间结构具有较好的可迁性特点;指数模型拟合效果较好,变程分别为174.6km和15km;半变异函数的方向性分析表明,Cr,Ni均为各向同性,土壤中Cr,Ni具有中等程度的空间相关性.土壤中Cr含量的分布特征为空间相关范围较大,从总体趋势来看,土壤Cr含量的分布较为连续,呈明显的东高西低的分布趋势,大致可以分为3个大的斑块,西北方向(太行山山脉)土壤Cr含量较低,而东南方向(冲积平原)土壤Cr含量相对居中,东北部(燕山山脉)的土壤Cr含量最高.土壤Ni含量的空间分布比较零散,其分布大致表现为东北部地区最高,西南部居中,中部地区最低.研究还揭示,北京市土壤中Cr,Ni含量目前仍主要受成土母质的影响,但是个别地区也存在明显的Cr,Ni含量严重偏高现象. 相似文献
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A pedogeochemical exploratory survey of gold deposits was carried out in the region of São Sepé (southernmost Brazil). The region comprises a predominantly metamorphosed belt of volcanoclastics, sediments, serpentinites, basalts, gabbros, chert, tuffs, and banded iron formation of the Proterozoic age. The anomalies were identified first by stream sediment heavy mineral survey at the regional scale of exploration. Once spatial continuity was modeled, ordinary block kriging was performed to generate geochemical maps. Indicator block kriging also was used as an alternative in analyzing and interpreting geochemical data. A novel approach is proposed, which combines both ordinary and indicator kriging for delineating geochemical anomalies. Probability maps proved to be appropriate for selecting new sites for further exploration. Gold anomalies in soils trending NE were well defined by geostatistical analysis and subsequently confirmed by drilling. 相似文献
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在利用普通克里金方法外推的基础上,通过频域径向平均功率谱估算噪声方差,采用迭代维纳滤波法获取较为稳定的重力场向下延拓结果,并分别利用模拟算例和实际数据进行实验。对于模拟算例,外推后的均方根误差由6.72 μGal下降到1.89 μGal,相对误差由9.26%下降到4.44%。对于实际数据,外推后延拓结果不仅可避免边缘失真现象,而且能更好地反映浅源高频异常特征信息。 相似文献
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The kriging update equations and their application to the selection of neighboring data 总被引:1,自引:0,他引:1
Xavier Emery 《Computational Geosciences》2009,13(3):269-280
A key problem in the application of kriging is the definition of a local neighborhood in which to search for the most relevant
data. A usual practice consists in selecting data close to the location targeted for prediction and, at the same time, distributed
as uniformly as possible around this location, in order to discard data conveying redundant information. This approach may
however not be optimal, insofar as it does not account for the data spatial correlation. To improve the kriging neighborhood
definition, we first examine the effect of including one or more data and present equations in order to quickly update the
kriging weights and kriging variances. These equations are then applied to design a stepwise selection algorithm that progressively
incorporates the most relevant data, i.e., the data that make the kriging variance decrease more. The proposed algorithm is
illustrated on a soil contamination dataset. 相似文献
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指示克立格是一种非参数统计方法,它能在不舍弃特异值的条件下进行有效的空间估计,协同克立格以协同区域化变量的研究对象,充分考虑了变量空间相关性和变量间的统计相关性,有着单变量克立格法可可比拟的优点,因而,本文提出协同-指示克立格法这一方法,在指示克立格中考虑多变量的空间相关性和变量间的统计相关性,使指示克拉立格与协同克立格相互补充,模拟现实,提高预测精度,并以胜利油田罗家砂四上砾岩为例进行参数预测, 相似文献