【摘 要】
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基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20 km2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间
【机 构】
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土壤与农业可持续发展国家重点实验室（中国科学院南京土壤研究所）,中国科学院研究生院,成都理工大学核技术及自动化学院,香港中文大学地理与资源管理系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40571065);中国科学院知识创新工程重要方向(KZCX3-SW-427);国家自然科学基金项目(40235054)资助
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基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20 km2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间普通克里格插值,实现样区土壤重金属浓度和污染状况的空间预测。结果表明,样区土壤中重金属Cu、Zn、Cr、As和Cd的浓度均低于国家土壤环境质量标准,未发生污染;受工业、交通排放的影响,样区左侧和南部Cu、Zn、Cr、As较高,个别区域有Zn、Cr富集现象。Hg为样区主要的土壤重金属污染元素,土壤Hg污染主要发生在蔬菜基地及滁河流经区,较为严重的Hg污染土壤集中分布在样区中部的蔬菜基地。与利用样点测定数据直接插值的空间预测方法相比,基于模糊集理论的土壤污染空间预测方法可获得较好的预测效果。
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