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基于多尺度地理加权回归的土壤镉污染局部影响因子分析 被引量：6
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作者 吴子豪 刘耀林 +2 位作者 冯向阳 陈奕云 闫庆武 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期573-587,共15页
探明土壤镉(Cd)在不同空间位置的影响因子和污染来源,对于防控土壤Cd污染、保障粮食安全和城市居民健康有重要意义。多尺度地理加权回归(Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR)在传统地理加权回归模型的基础上考虑了不... 探明土壤镉(Cd)在不同空间位置的影响因子和污染来源,对于防控土壤Cd污染、保障粮食安全和城市居民健康有重要意义。多尺度地理加权回归(Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR)在传统地理加权回归模型的基础上考虑了不同解释变量的差异化作用尺度,是识别目标变量局部影响因子的有效方法,但尚未应用于土壤重金属污染研究。因此,本研究在武汉市黄陂区采集了110个土壤样本,通过对多元线性回归、地理加权回归和MGWR进行模型评估来验证MGWR的有效性,进而使用MGWR模型探究Cd与11个解释变量间的空间异质关系,据此确定各点位Cd的影响因子和污染来源,最后结合污染现状和来源划定4类Cd污染风险区,提出相应的Cd污染管控措施。研究结果可以概况为3点:(1)模型评估的结果表明MGWR模型最优,其建模R2为0.733;(2)MGWR结果显示不同解释变量的有效带宽差异较大。此外,从整体上看,p H、黏粒含量和地形湿度指数是Cd空间分布的主要影响因子,城镇化和土壤母质是Cd的主要来源;从各点位来看,不同空间位置Cd的局部影响因子和主要来源差异较大;(3)研究区55.5%的样本存在Cd污染;结合污染源类型和污染情况划定了高、中高、中、低4类风险区,并分别提出Cd污染防控建议。本研究证实了MGWR模型的有效性和考虑解释变量差异化带宽的必要性,研究成果可以为其他地区土壤重金属污染的局部影响因子探究、污染来源确定和防控措施制定提供参考。 展开更多
关键词 土壤镉污染 多尺度地理加权回归模型 空间异质性关系 局部影响因子 污染来源 风险区划定
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