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基于原位PXRF数据的土壤锰、锌污染分布协同克里金插值与高分地图绘制
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作者 赵曼颖 赵玉鑫 +5 位作者 沈铁志 李淑 姚光远 陈曾思澈 刘玉强 徐亚 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期599-609,共11页
高分辨率土壤重金属污染绘图(HRMMs)有助于准确识别需要进行风险管控或修复的区域.传统HRMMs基于网格模式土壤采样,开展化学分析并采用地质统计插值方法绘制污染分布地图,成本高、速度慢,且不适合高度异质性污染场地.该研究提出了一种... 高分辨率土壤重金属污染绘图(HRMMs)有助于准确识别需要进行风险管控或修复的区域.传统HRMMs基于网格模式土壤采样,开展化学分析并采用地质统计插值方法绘制污染分布地图,成本高、速度慢,且不适合高度异质性污染场地.该研究提出了一种通过多元非线性回归改善便携式X射线荧光分析(PXRF)数据,采用改进的PXRF数据进行协同克里金插值,以及HRMMs地图绘制和重金属污染分布预测的新方法.为了支持模型的建立和验证,选择我国西北某锰、锌污染场地开展研究.结果表明:(1)引入PXRF数据作为协同克里金插值的辅助变量能有效提高插值精度,而校正的PXRF数据可进一步提高空间刻画精度.重金属Mn和Zn的校正PXRF协同克里金插值较原始PXRF协同克里金插值的平均误差分别降低了4.5%和78.2%.(2)主变量点位密度的变化会改变校正后PXRF协同克里金插值的精度.以Zn为例,当主变量点位密度大于4个/(10^(4)m^(2))时,校正后的PXRF协同克里金插值的精度显著降低.(3)增加辅助变量点位密度可显著提高协同克里金插值精度.当辅助变量点位密度增至7个/(10^(4)m^(2))时,校正后PXRF协同克里金插值的平均误差与均方根误差分别降低了92.4%和34.7%.研究显示,通过对PXRF数据的校正可有效提高污染物协同克里金插值的精度,同时协同克里金插值需要满足一定量的主变量点位密度要求,且辅助变量点位密度越高,协同克里金插值的精度越高. 展开更多
关键词 协同克里金插值 主变量点位密度 辅助变量点位密度 PXRF辅助变量
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