【摘 要】
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为探究水稻籽粒中Cd元素的超标风险及其与环境要素之间的关系,筛选了11个环境因子,基于决策树模型,识别出影响水稻Cd超标的主控因子,并建立超标空间预测技术。结果表明,距交
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,浙江财经大学东方学院,浙江财经大学土地与城乡发展研究院,国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFD0800305);国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF 201803064)
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为探究水稻籽粒中Cd元素的超标风险及其与环境要素之间的关系,筛选了11个环境因子,基于决策树模型,识别出影响水稻Cd超标的主控因子,并建立超标空间预测技术。结果表明,距交通运输用地距离、土壤有机质含量和无定形铁含量为研究区水稻Cd超标的主控因子。经验证,提取的研究区水稻籽粒Cd超标识别规则的精度为85.71%。进一步运用隶属度空间制图法,以有限的样点对研究区水稻籽粒Cd超标进行空间分布预测制图,分类精度达到91.67%,该结果精度比单纯的决策树和传统插值制图方法都有较大提高。构建的决策树模型能较好地预测水
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