基于大数据分析的矿区土壤重金属污染评价

• 作者: 欧莉华 郝强 钱利军 陈莹 黄孝斌
• 来源期刊: 矿产勘查
• 学科: 经济
• 关键词: 大数据分析 矿区 土壤重金属污染 评价
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 勘查技术
• 页码范围: 2036-2040
• 页数: 5页
• 分类号: F124.5
• 字数: 4020字
• 语种: 中文

摘要

通过以矿区土壤重金属污染评价作为主要研究对象,采用大数据分析技术,在结合具体调查矿区实际情况的基础上,建立相应的矿区土壤重金属污染评价模型.并对评价结果进行分析,可知评价矿区土壤重金属污染情况对落实矿区生态保护工作,维护整体生态系统以及人体健康安全具有重要意义.结果 显所建立的单因子污染指数模型、综合污染指数模型以及污染负荷指数模型与潜在生态危害模型,得出的评价结果基本一致.在该矿区土壤中存在严重的重金属污染,包括Cd污染、Cu污染以及轻微的Ni等污染.相比于矿区周边区域,采场中的污染问题更为严重,因此需要在矿区后续工作中加大生态修复力度,重点加强对Cd污染与Cu污染的防治处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄孝斌	成都理工大学工程技术学院	12	5	2.0	2.0
2	郝强	成都理工大学工程技术学院	19	48	4.0	6.0
3	钱利军	成都理工大学工程技术学院	34	126	7.0	10.0
4	欧莉华	成都理工大学工程技术学院	30	110	7.0	10.0
5	陈莹	成都理工大学工程技术学院	6	7	2.0	2.0