| 山区土壤重金属空间插值性能的改进 |
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| 引用本文： | 张榆霞,李宝磊,施择,万国盛.山区土壤重金属空间插值性能的改进[J].中国环境监测,2014,30(5):96-100. |
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| 作者姓名： | 张榆霞 李宝磊 施择 万国盛 |
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| 作者单位： | 1. 云南省环境监测中心站,云南 昆明,650034
2. 云南大学信息学院,云南 昆明,650091 |
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| 基金项目： | 云南省七彩云南保护专项“基于GIS的云南省土壤污染管理与分析信息系统研究” |
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| 摘 要： | 山区土壤重金属监测中,密集均匀的布点采样困难大,成本高。根据稀疏非均匀样本数据准确预测山区土壤重金属空间分布,对可视化描述检测元素的分布及趋势具有重要意义。基于云南省楚雄市南部山区表层土壤中重金属锰、钒的采样数据,对集成径向基函数神经网络(IRBFANNs)和传统插值方法:反距离(IDW)、普通克里格(OK)、径向基函数神经网络(RBFANNs),进行了不同等级采样密度下的插值性能比较。结果表明,样本点数量减少时,传统预测方法的插值精度都有所下降,而IRBFANNs算法在样本点较少情况下能够保持最好的插值精确度和稳定性,有效改进了空间插值性能。
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| 关 键 词： | 集成径向基函数神经网络 空间插值 土壤重金属 山区 |
| 收稿时间： | 2014/1/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/4/13 0:00:00 |
The Research on the Spatial Interpolation of Heavy Metals in Soil by Using an Improved Neural Networks |
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| ZHANG Yu-xi,LI Bao-lei,SHI Ze and WAN Guo-sheng.The Research on the Spatial Interpolation of Heavy Metals in Soil by Using an Improved Neural Networks[J].Environmental Monitoring in China,2014,30(5):96-100. |
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| Authors: | ZHANG Yu-xi LI Bao-lei SHI Ze and WAN Guo-sheng |
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| Institution: | Yunnan Environmental Monitoring Centre, Kunming 650034, China;Infromation School, Yunnan University, Kunming 650091, China;Yunnan Environmental Monitoring Centre, Kunming 650034, China;Infromation School, Yunnan University, Kunming 650091, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | integrated radial basis function neural network spatial interpolation soil heavy metals mountain area |
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