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沘江水体重金属污染的沿程变化特征
被引量：
9
1
作者
易琦
窦小东
+1 位作者
赵筱青
黄茜蕊
《安徽农业科学》
CAS
2013年第15期6848-6852,共5页
为研究沘江水体重金属污染现状及其沿程迁移变化特征与动力因素,于2010年1月在金顶铅锌矿区上、下游共采集了25个水样和底泥样,运用单因子评价法和内梅罗综合指数法评价了水体污染程度。结果表明,枯水期矿区下游水质均为地表水Ⅲ类,但...
为研究沘江水体重金属污染现状及其沿程迁移变化特征与动力因素,于2010年1月在金顶铅锌矿区上、下游共采集了25个水样和底泥样,运用单因子评价法和内梅罗综合指数法评价了水体污染程度。结果表明,枯水期矿区下游水质均为地表水Ⅲ类,但其受重金属的污染仍较严重,治理难度很大,少量重金属污染物已扩散进入澜沧江干流。究其原因,发现金顶矿区是沘江水体重金属的根本污染源。通过分析水体中Zn、Pb和As浓度沿河程的变化态势,发现随与矿区距离的增加,其下游水体重金属含量趋于降低,降速趋于减缓;但因在水体-底泥间迁移转化特性方面的差异,水体中Zn、Pb和As浓度的沿程减少过程不尽相同。在此过程中,河道上的拦河坝对Zn和Pb的迁移转化过程干扰大,对As则不显。此外,流域内潜在的其他污染源引起了局部河段水体中Pb、尤其是As浓度的异常变化。
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关键词
沘江
重金属污染
单因子评价
内梅罗综合指数
吸附-解吸平衡
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职称材料
基于混合自组织映射神经网络的云南省山洪灾害危险性区划
2
作者
高耀
陈俊旭
+4 位作者
徐佳
吕丽花
梁宗玲
赵璐沅
王子尧
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1067-1077,共11页
开展云南省山洪灾害危险性区划工作,以自组织映射神经网络为基础,混合Ward、PAM、CLARA、K-means和HK-means的5种方法进行二阶聚类,应用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)、轮廓系数(silhouette coefficient,SC)、聚类模型评估...
开展云南省山洪灾害危险性区划工作,以自组织映射神经网络为基础,混合Ward、PAM、CLARA、K-means和HK-means的5种方法进行二阶聚类,应用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)、轮廓系数(silhouette coefficient,SC)、聚类模型评估指数(Calinski-Harabaz index,CH)确定最佳聚类方案,之后以变异系数和变异系数一阶拆分确定最佳区划数量.结果显示:①SOM(self organizing map)+CLARA(clustering LARge applications)方法通过聚类有效性检验效果最好,其DBI值为1.0、SC值为0.9、CH值为0.3334,基于该方法得到云南省山洪灾害危险性最佳聚类数为5类,呈现类别空间分离,灾害属性相似的特征;②通过变异系数(coefficient of variation,CV)值变化及变异系数一阶差分(first-order difference,FOD)最低取值确定云南省山洪灾害危险性最佳区划单元为16个,具有形状上与地貌单元相近、数量上与行政单元相同,内部灾害发生机理相似的特征;③通过山洪灾害点、降水量、高程地貌的可视化比较,地理探测器定量分析,表明区划结果有较高的区内一致性和区间异质性.
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关键词
区划
山洪灾害危险性
两阶段混合聚类
自组织映射神经网络
云南省
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职称材料
题名
沘江水体重金属污染的沿程变化特征
被引量：
9
1
作者
易琦
窦小东
赵筱青
黄茜蕊
机构
云南大学
喀斯特
国际
联合
研究
中心
云南大学
资源环境与地球科学学院
云南
省气象局
云南
省国土资源职业学院环境地质系
出处
《安徽农业科学》
CAS
2013年第15期6848-6852,共5页
基金
云南省应用基础研究面上项目(2009CD022
2010CD012)
文摘
为研究沘江水体重金属污染现状及其沿程迁移变化特征与动力因素,于2010年1月在金顶铅锌矿区上、下游共采集了25个水样和底泥样,运用单因子评价法和内梅罗综合指数法评价了水体污染程度。结果表明,枯水期矿区下游水质均为地表水Ⅲ类,但其受重金属的污染仍较严重,治理难度很大,少量重金属污染物已扩散进入澜沧江干流。究其原因,发现金顶矿区是沘江水体重金属的根本污染源。通过分析水体中Zn、Pb和As浓度沿河程的变化态势,发现随与矿区距离的增加,其下游水体重金属含量趋于降低,降速趋于减缓;但因在水体-底泥间迁移转化特性方面的差异,水体中Zn、Pb和As浓度的沿程减少过程不尽相同。在此过程中,河道上的拦河坝对Zn和Pb的迁移转化过程干扰大,对As则不显。此外,流域内潜在的其他污染源引起了局部河段水体中Pb、尤其是As浓度的异常变化。
关键词
沘江
重金属污染
单因子评价
内梅罗综合指数
吸附-解吸平衡
Keywords
Bijiang River
Heavy metal pollutants
Single-factor evaluation
Nemerow pollution index
Adsorption-desorption balance
分类号
S181.3 [农业科学—农业基础科学]
K903 [历史地理—人文地理学]
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职称材料
题名
基于混合自组织映射神经网络的云南省山洪灾害危险性区划
2
作者
高耀
陈俊旭
徐佳
吕丽花
梁宗玲
赵璐沅
王子尧
机构
云南大学
地球科学学院
云南大学
喀斯特
国际
联合
研究
中心
云南
省中老孟缅自然资源遥感监测
国际
联合
实验室
出处
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1067-1077,共11页
基金
云南省科技厅基础研究计划(202301BF070001-004)
云南省研究生优质课程立项建设项目(SJYZKC20211110)
云南大学研究生科研创新基金(KC-23235433).
文摘
开展云南省山洪灾害危险性区划工作,以自组织映射神经网络为基础,混合Ward、PAM、CLARA、K-means和HK-means的5种方法进行二阶聚类,应用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)、轮廓系数(silhouette coefficient,SC)、聚类模型评估指数(Calinski-Harabaz index,CH)确定最佳聚类方案,之后以变异系数和变异系数一阶拆分确定最佳区划数量.结果显示:①SOM(self organizing map)+CLARA(clustering LARge applications)方法通过聚类有效性检验效果最好,其DBI值为1.0、SC值为0.9、CH值为0.3334,基于该方法得到云南省山洪灾害危险性最佳聚类数为5类,呈现类别空间分离,灾害属性相似的特征;②通过变异系数(coefficient of variation,CV)值变化及变异系数一阶差分(first-order difference,FOD)最低取值确定云南省山洪灾害危险性最佳区划单元为16个,具有形状上与地貌单元相近、数量上与行政单元相同,内部灾害发生机理相似的特征;③通过山洪灾害点、降水量、高程地貌的可视化比较,地理探测器定量分析,表明区划结果有较高的区内一致性和区间异质性.
关键词
区划
山洪灾害危险性
两阶段混合聚类
自组织映射神经网络
云南省
Keywords
regionalization
flash flood hazard
two-stage hybrid clustering
self-organizing mapping neural networks
Yunnan Province
分类号
P343.2 [天文地球—水文科学]
X43 [天文地球—地球物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
沘江水体重金属污染的沿程变化特征
易琦
窦小东
赵筱青
黄茜蕊
《安徽农业科学》
CAS
2013
9
下载PDF
职称材料
2
基于混合自组织映射神经网络的云南省山洪灾害危险性区划
高耀
陈俊旭
徐佳
吕丽花
梁宗玲
赵璐沅
王子尧
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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