融合自然-人为因子改进回归克里格对土壤镉空间分布预测

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掌握土壤重金属的空间分布对于科学制定土壤污染风险管控策略具有重要支撑作用.针对目前重金属空间模拟较少考虑影响因素且平行变量间存在多重共线性,导致预测精度较低问题,选取自然-人为的23个影响因素,采用OK(普通克里格法)、NRK(仅基于自然因子的回归克里格法)和NARK(基于自然-人为因子的回归克里格法)对土壤镉空间分布进行模拟,评估预测精度,以冶炼厂周边区域实证研究.结果表明:该区土壤镉点位超标率达85.93%,对土壤镉空间异质性的影响表现为冶炼厂大气排放>钢铁厂大气排放>pH>有机质>与道路的欧氏距离>与河流的欧氏距离.NARK对土壤镉预测结果的均方根误差和平均绝对误差较OK法分别降低26.86%和30.56%,模型决定系数R2由0.78提升到0.88;较NRK分别降低24.15%和24.23%,R2由0.81提升到0.88.融合自然和人为因素的回归克里格模型明显提高了土壤镉空间分布模拟精度,增加人为因素作为辅助变量对模型精度的提升贡献很大,尤其是大气点源污染排放.
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