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土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法
被引量:
1
1
作者
管祥楠
董士伟
+3 位作者
刘玉
张欣欣
潘瑜春
卢闯
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期4791-4801,共11页
识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影...
识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影响因素;最后设置与相关性分析方法和已有研究的对比试验,评估影响因素识别方法的有效性.结果表明人类活动因素加剧了研究区域内土壤重金属含量的变化:①在单目标水平探测上,土地利用类型是Cr、Cu和Zn含量变化的主要影响因素,而年沉降通量影响As的含量变化;交互探测结果显示各个因子间均具有增强效应,人类活动因素的交互作用占主导;②多目标水平探测结果涵盖单目标水平探测结果且能够识别出更多的影响因素,土地利用类型影响Cu、Zn、Cr、Ni和As的含量变化,As和Zn含量变化受到年沉降通量影响;③耦合地理探测器和主成分分析的多目标识别方法可以更加有效地识别出土壤重金属含量变化的影响因素,比单个土壤重金属相关性分析方法更为有效.研发的重金属含量变化影响因素多目标识别方法可为区域土壤重金属污染监测与宏观管理提供技术支撑.
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关键词
重金属
空间分析
影响因素
地理探测器
主成分分析(PCA)
地块尺度
原文传递
题名
土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法
被引量:
1
1
作者
管祥楠
董士伟
刘玉
张欣欣
潘瑜春
卢闯
机构
长安大学土地工程学院
北京市农林科学院信息技术研究中心
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期4791-4801,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1500203)
北京市自然科学基金项目(8192015)。
文摘
识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影响因素;最后设置与相关性分析方法和已有研究的对比试验,评估影响因素识别方法的有效性.结果表明人类活动因素加剧了研究区域内土壤重金属含量的变化:①在单目标水平探测上,土地利用类型是Cr、Cu和Zn含量变化的主要影响因素,而年沉降通量影响As的含量变化;交互探测结果显示各个因子间均具有增强效应,人类活动因素的交互作用占主导;②多目标水平探测结果涵盖单目标水平探测结果且能够识别出更多的影响因素,土地利用类型影响Cu、Zn、Cr、Ni和As的含量变化,As和Zn含量变化受到年沉降通量影响;③耦合地理探测器和主成分分析的多目标识别方法可以更加有效地识别出土壤重金属含量变化的影响因素,比单个土壤重金属相关性分析方法更为有效.研发的重金属含量变化影响因素多目标识别方法可为区域土壤重金属污染监测与宏观管理提供技术支撑.
关键词
重金属
空间分析
影响因素
地理探测器
主成分分析(PCA)
地块尺度
Keywords
heavy metal
spatial analysis
influencing factors
geographical detector
principal component analysis(PCA)
patch scale
分类号
X53 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法
管祥楠
董士伟
刘玉
张欣欣
潘瑜春
卢闯
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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