基于BME方法融合两种测定数据的土壤重金属空间预测

发布时间：2017-11-24 05:27

  本文关键词：基于BME方法融合两种测定数据的土壤重金属空间预测

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【摘要】：空间分布预测是区域土壤重金属污染评价的重要一环,而土壤密集采样及重金属含量测定是保证空间预测精度的基础。目前,土壤重金属含量测定主要方式有两类:一是以ICP等仪器测定为代表的传统实验室测定方式,优点是误差小、准确率高,缺点是过程复杂、周期长、费用高;二是以X-Ray仪器测定为代表的快速测定方式,优点是试样制备过程简短、分析时间短、多元素即时测定等,缺点为精度差,结果具有模糊性。因此,如何在土壤重金属空间建模及预测中综合利用这两类不同精度的数据,达到分析成本和计算精度的平衡值得研究。鉴于此,本研究选取武汉市七大主城区之一——青山区作为实验区域。首先,采集96个20厘米以内的表层土壤样品,用两种方式测定土壤中重金属Cu和Zn的含量:用X-Ray和ICP测定38个样品,用X-Ray测定剩余58土壤样品。然后,基于同时用两种方式测定的土壤重金属含量数据,分析两种方式所测结果的相关性。结果表明,对于Cu和Zn含量,X-Ray所测结果与ICP所测结果相关系数分别为0.634和0.887,均为极显著相关,因此X-Ray所测结果可以可靠的作为软数据运用于空间预测分析。最后,为比较在不同数据的利用方式下,不同空间预测方法的优劣,本文选用5种空间预测方案,分别是:只使用ICP所测结果的普通克里格(HOK);使用ICP所测数据和X-Ray硬化后数据的普通克里格(HMOK);以ICP所测数据为主变量,以X-Ray硬化后数据为辅助变量的协同克里格(CK);以X-Ray所测的推荐值为中值,X-Ray所测的误差值组成均一分布形式的软数据,联合ICP所测数据(硬数据),使用贝叶斯最大熵(BME)方法进行预测(BME_I);以X-Ray所测的推荐值为期望值,考虑X-Ray所测的误差值组成高斯分布形式的软数据,联合ICP所测数据(硬数据),使用BME方法进行预测(BME_N)。空间预测表明:(1)各种方法所得结果中,重金属含量的空间分布形式类似,Cu和Zn含量都是北部区域高于南部区域;(2)BME方法所得结果能克服克里格类方法的平滑效应。而精度验证与比较的结果表明:(1)对于Cu和Zn,BME方法所得结果的精度明显优于克里格类方法所得结果的精度;(2)BME方法中,BME_N的精度要高于BME_I的精度,说明相较于均一分布,高斯分布可能更接近于X-Ray测定结果所表达的信息。本研究的意义在于:拓展了空间地统计方法,而且基于X-Ray的软数据利用方式也拓展了BME方法的应用方式;X-Ray所测数据的有效利用,降低了土壤重金属含量测定成本,同时保证了一定的空间预测精度水平,为区域土壤重金属评估提供了基础。
【学位授予单位】：华中农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X833

【参考文献】

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本文编号：1221197