土壤重金属铅含量空间分布及空间聚集性研究

利用地理统计学方法对南通市727个无公害农产品生产基地的土壤样点重金属铅含量进行空间分析,拟合半方差函数进行克吕格插值得到铅的空间分布图。发现海门市、启东市、如东县土壤含铅量普遍超过国家土壤含铅量的一级标准,其中海门市土壤含铅量聚集较为显著。其他地区土壤铅含量在国家土壤环境质量标准一级以内。     

基于神经网络的农田土壤重金属空间分布分析

以江苏省南通市为研究区，通过野外采样，利用采样点实测数据，在借助神经网络模型进行空间插值的基础上。结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行分析，进而确定农田土壤重金属污染状况。运用Arcgis进行的分析结果显示．在该地区Pb和As造成的污染最严重，其他重金属污染相对较轻，其中南通市区、海门市和启东市重金属富集最严重；南通大部、通州、如东大部分地区含量较少，含量最少的地区是如皋市和海安县。造成这种空间分布变异性的主要原因是经济发达的地区污染源较多而且集中，而经济欠发达区污染源则相对较少而且分散。重金属污染物通过水系导致农田污灌也是重金属产生空间变异性的重要原因。     

基于GRNN网络模型的土壤重金属空间分布的研究

以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助GRNN神经网络模型并结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行了深入研究。结果表明,GRNN神经网络模型能够智能地学习各个采样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系,并能够稳健地对各个空间插值点处的土壤重金属含量进行预测;结果显示南通市农田土壤重金属污染总体较轻,但也存在局部地区的严重污染。在运用GRNN神经网络模型进行空间插值了解重金属空间动态分布的基础上,可以根据污染的状况确定农产品的生产布局和规划。