【摘 要】
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为查明场地污染分布特征,需对场地土壤和地下水进行钻探取样,按规范的检测指标进行逐一测试。在初查和详查阶段将获得大量的土壤和地下水污染数据,数据样本数量大、监测指标
【机 构】
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表生地球化学教育部重点实验室/南京大学地球科学与工程学院,自然资源部国土（耕地）生态监测与修复工程技术创新中心/江苏省地质调查研究院,常州市环境科学研究院
【基金项目】
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自然资源部国土(耕地)生态监测与修复工程技术创新中心开放课题,国家自然科学基金项目(41672229)。
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为查明场地污染分布特征,需对场地土壤和地下水进行钻探取样,按规范的检测指标进行逐一测试。在初查和详查阶段将获得大量的土壤和地下水污染数据,数据样本数量大、监测指标多,数据结构复杂,如何从场地大数据中提取价值信息已成为研究热点。以某有机污染场地为例,基于自组织映射神经网络(SOM)和K均值算法开展大数据分析,深入探讨地下水和土壤中各污染指标间的相关性。结果表明:(1)基于自组织映射神经网络的大数据分析可快速挖掘复杂多维的污染场地监测数据,有效完成关键信息的提取;(2)地下水中污染检出指标存在显著的聚类特征,
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