【摘 要】
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为揭示环境因素与小麦Cd 超标风险的关系,综合考虑了小麦Cd 富集的7 个影响因素(土壤Cd 浓度、污染企业、城镇村及工矿用地、交通运输用地、土壤类型、土壤有机质含量(SOM)和
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,浙江财经大学土地与城乡发展研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFD0800305)
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为揭示环境因素与小麦Cd 超标风险的关系,综合考虑了小麦Cd 富集的7 个影响因素(土壤Cd 浓度、污染企业、城镇村及工矿用地、交通运输用地、土壤类型、土壤有机质含量(SOM)和土壤pH 值),采用ID3 算法与朴素贝叶斯算法,建立起5 棵贝叶斯决策树.提出了15 条小麦Cd 超标风险的识别规则,将超标风险分为5 级并确定了小麦Cd 富集的3 个主控因子:污染企业、土壤pH 值和土壤Cd 浓度.经检验,5 棵决策树风险识别的平均精度为81.14%,而使用风险识别规则和贝叶斯算法后识别精度提高为89.32%
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