【摘 要】
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预测土壤重金属空间分布对于识别高污染区域、进行污染来源解析和制定预防控制策略具有重要意义。本文选取浙江省杭州市为研究区,以土壤母质类型作为辅助信息,通过贝叶斯最大
【机 构】
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浙江省农业科学院数字农业研究所,农业农村部农产品信息溯源重点实验室,浙江大学海洋学院,武汉大学遥感与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFD0200600）;国家自然科学基金（41801302）
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预测土壤重金属空间分布对于识别高污染区域、进行污染来源解析和制定预防控制策略具有重要意义。本文选取浙江省杭州市为研究区,以土壤母质类型作为辅助信息,通过贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)法,预测土壤重金属的空间分布,并与传统的克里金方法的预测结果进行比较。结果表明:BME在土壤重金属含量空间预测方面精度更高,其残差分布区间、平均绝对误差和均方根误差更小。研究区内重金属污染风险相对较低,其平均值均低于二级土壤环境质量标准值,但镉和砷的含量高于当地背景值,分别是背景值的1
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