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为解析湖北省枝江、当阳两市农田土壤重金属来源及贡献率,采集了研究区水稻田表层土壤和成土母质、沟渠底泥、降水、大气降尘、化肥这5类投入品样品,测定了砷（As）、铬（Cr）、铅（Pb）、镉（Cd）和汞（Hg）5种元素含量.同时,对农田土壤重金属含量进行主成分分析、空间分析,并利用UNMIX、PMF模型对比验证使源解析结果在源分配上更为可靠,再结合对投入品的描述性统计分析,从源与汇两个角度对比分析并选择更符合研究区实际情况的源解析结果,定量解析农田土壤重金属的来源.结果表明：As、Cd和Pb含量均值分别为土壤背景值的1.14、1.51和1.12倍,Hg和Cr含量最大值分别为背景值的17.63和1.35倍.除Hg存在少部分最大值高于风险筛选值外,土壤中As、Cr、Cd、Pb含量均低于风险筛选值.5种重金属均表现为中等强度变异,其空间分布图也表明存在空间变异性.UNMIX和PMF模型的解析结果在源分配上基本一致,结合对投入品的描述性统计分析,确定PMF模型的解析结果更符合研究区实际情况.PMF的解析结果表明：Hg主要来源于农药施用和废弃物混合源,该源的相对贡献率为14.68%;Pb和Cr主要来源... 相似文献
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建立土壤重金属空间分布预测模型对确定农田土壤安全性具有重要意义.为了提高空间分布预测精度,结合金枪鱼群算法优化核极限学习机(TSO-KELM)和自适应增强算法AdaBoost,构建了基于AdaBoost-TSO-KELM的土壤重金属空间分布预测模型,选取湖北省宜昌市农田土壤中5种重金属(As、Hg、Cr、Cd和Pb)进行研究,并与其他4种建模方法进行了对比分析.结果表明：(1)研究区内As、Cd和Pb元素的均值均超过当地土壤重金属背景值,分别为背景值的1.14倍、1.40倍和1.12倍,其他两种元素的均值没有超过当地土壤重金属背景值.(2)AdaBoostTSO-KELM模型在5种重金属的预测中预测精度最高,As、Hg、Cd、Cr和Pb重金属的验证集决定系数(R2)分别为0.7839、0.6579、0.6732、0.7690和0.7175,均方根误差(RMSE)分别为1.6986、0.0120、0.0256、4.8637和2.2757,相比较于传统的KELM模型,5种重金属的预测精度分别提高了19.52%、22.54%、28.55%、17.03%、16.59%.研... 相似文献
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