基于双层神经网络与GIS可视化的土壤重金属污染评价

发布时间：2018-10-13 11:53

【摘要】：针对土壤重金属污染进行评价,以四川省川芎主产区为例,对川芎主产区—都江堰、崇州、新都等15地土壤的重金属元素取样检测分析,采用双层组合神经网络和GIS空间分析技术综合评价川芎主产区土壤重金属污染。结果表明研究区大部分区域处于轻度重金属污染状态,处于中度污染状态的区域为崇州、都江堰和彭州。基于双层组合BP神经网络和GIS的研究方法,可以在只具有少量数据的情况下对数据进行比较精确的空间分析,能够在满足一定精度分析的原则下适当的降低采样分析成本,得到比单因子指数评价准确度更高的空间分布图。
[Abstract]:Based on the evaluation of soil heavy metal pollution, taking Sichuan Chuanxiong main production area as an example, the sampling and analysis of heavy metal elements in the soil of 15 places, such as Dujiangyan, Chongzhou and Xindu, were carried out. The pollution of heavy metals in the soil of Ligusticum chuanxiong was evaluated by double layer combined neural network and GIS spatial analysis. The results showed that most of the areas in the study area were slightly polluted by heavy metals, while the regions in the moderate pollution state were Chongzhou, Dujiangyan and Pengzhou. The research method based on two-layer combined BP neural network and GIS can be used to analyze the data accurately with only a small amount of data, and the cost of sampling and analysis can be properly reduced under the principle of satisfying the principle of certain precision analysis. The spatial distribution map with higher accuracy than single factor index evaluation is obtained.
【作者单位】：中国气象局成都高原气象研究所;成都市温江区气象局;成都信息工程学院资源环境学院;南京大学地理信息科学系;
【基金】：四川省气象局重点科研课题(2008-07)
【分类号】：X825

【参考文献】

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【共引文献】

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