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基于复合指纹图谱和贝叶斯模型的茅尾海悬浮颗粒物源解析
被引量:
2
1
作者
刘海霞
李素霞
+6 位作者
刘广龙
黄凯旋
杨斌
苏静君
王杰
张晋谊
侯景耀
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2844-2851,共8页
为明确茅尾海中悬浮颗粒物的来源,采集了茅尾海流域红树林土壤、堤岸土、河口颗粒物、茅尾海沉积物以及湾外颗粒物等悬浮颗粒物潜在源样品.基于多元统计复合指纹图谱方法,筛选出最佳指纹因子组合,进而通过贝叶斯混合模型得出五种潜在源...
为明确茅尾海中悬浮颗粒物的来源,采集了茅尾海流域红树林土壤、堤岸土、河口颗粒物、茅尾海沉积物以及湾外颗粒物等悬浮颗粒物潜在源样品.基于多元统计复合指纹图谱方法,筛选出最佳指纹因子组合,进而通过贝叶斯混合模型得出五种潜在源对茅尾海悬浮颗粒物的贡献率.结果表明:Mg、Al、Mn、Pb、Fe五种指纹元素可作为最佳指纹因子组合,累计判别正确率为78%.贝叶斯混合模型结果显示,茅尾海悬浮颗粒物主要来源于河口和湾外输送,贡献率最高达到58.9%和68.6%.其中,靠近河口区域主要受河流汇入影响,其贡献率达到42.2%~58.9%;靠近湾外区域则以湾外颗粒物贡献为主,贡献率达到44.9%~68.6%.各点位的沉积物贡献率均较低,红树林土壤和堤岸土的贡献率都在10%左右.总的来说,由河口汇入和潮汐作用带入的颗粒物是茅尾海悬浮颗粒物的主要来源.
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关键词
贝叶斯模型
复合指纹图谱
颗粒物
源解析
下载PDF
职称材料
题名
基于复合指纹图谱和贝叶斯模型的茅尾海悬浮颗粒物源解析
被引量:
2
1
作者
刘海霞
李素霞
刘广龙
黄凯旋
杨斌
苏静君
王杰
张晋谊
侯景耀
机构
桂林理工大学环境科学与工程学院
北部湾大学资源与环境学院
北部湾大学
华中农业大学资源与环境学院
中国科学院生态环境研究中心
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2844-2851,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(31960242)
广西自然科学基金资助项目(2020GXNSFAA297080,2016GXNSFAA380242)。
文摘
为明确茅尾海中悬浮颗粒物的来源,采集了茅尾海流域红树林土壤、堤岸土、河口颗粒物、茅尾海沉积物以及湾外颗粒物等悬浮颗粒物潜在源样品.基于多元统计复合指纹图谱方法,筛选出最佳指纹因子组合,进而通过贝叶斯混合模型得出五种潜在源对茅尾海悬浮颗粒物的贡献率.结果表明:Mg、Al、Mn、Pb、Fe五种指纹元素可作为最佳指纹因子组合,累计判别正确率为78%.贝叶斯混合模型结果显示,茅尾海悬浮颗粒物主要来源于河口和湾外输送,贡献率最高达到58.9%和68.6%.其中,靠近河口区域主要受河流汇入影响,其贡献率达到42.2%~58.9%;靠近湾外区域则以湾外颗粒物贡献为主,贡献率达到44.9%~68.6%.各点位的沉积物贡献率均较低,红树林土壤和堤岸土的贡献率都在10%左右.总的来说,由河口汇入和潮汐作用带入的颗粒物是茅尾海悬浮颗粒物的主要来源.
关键词
贝叶斯模型
复合指纹图谱
颗粒物
源解析
Keywords
Bayesian model
composite fingerprinting
particulate matter
source resolution
分类号
X55 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复合指纹图谱和贝叶斯模型的茅尾海悬浮颗粒物源解析
刘海霞
李素霞
刘广龙
黄凯旋
杨斌
苏静君
王杰
张晋谊
侯景耀
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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