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为降低土壤重金属研究中人工采样成本,宏观掌握大尺度研究区内土壤重金属污染的空间分布特征,本研究以贵阳市、遵义市和毕节市为研究区,以镉(Cadmium,Cd)元素为研究对象,提出利用随机森林(Random Forest,RF)分析评估影响因子的贡献率,并根据贡献率进行影响因子筛选后构建极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)模型,即RF-XGBoost模型,用以预测研究区内土壤Cd污染的空间分布特征。结果表明：研究区内土壤Cd含量平均值仅比贵州省背景值高出0.02 mg·kg-1,污染程度较低,变异系数为125.37%,属于强变异;研究区内对土壤Cd污染贡献率最高的影响因子为土壤侵蚀程度、高程和年平均气温,贡献率分别为0.100、0.088和0.084,说明在大尺度研究区中自然环境对土壤Cd富集影响最大;RF-XGBoost模型的精度和稳定性高于RF和XGBoost模型,准确率提升了0.039 3,Kappa系数分别提升了0.059 2、0.091 4,F1＿score分别提升了0.250 4、0.270 1;研究区内土壤C... 相似文献
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