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摘要:
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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内容分析
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文献信息
篇名 徐州市区土壤重金属空间分布研究
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 BP神经网络模型 土壤重金属 空间插值
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 地理国情监测
研究方向 页码范围 82-84,89
页数 4页 分类号 P208|X53
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾和和 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室 73 576 14.0 19.0
2 纪亚洲 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室 19 296 10.0 17.0
4 李保杰 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室 14 226 7.0 14.0
8 于法展 徐州帅范大学城市与环境学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络模型
土壤重金属
空间插值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
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