基于空间自相关和概率论的土壤重金属异常值的 识别方法王景云 杨军 杨俊兴 雷梅 万小铭 周小勇 陈同斌 张红日 赵相伟1. 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590 2. 中国科学院地理科学与资源研究所 环境修复研究中心北京 100101图1 北京市土壤采样点分布地球信息科学学报201719(5):

基于空间自相关和概率论的土壤重金属异常值的 识别方法王景云 杨军 杨俊兴 雷梅 万小铭 周小勇 陈同斌 张红日 赵相伟1. 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590 2. 中国科学院地理科学与资源研究所 环境修复研究中心北京 100101图6 Cd异常点原始数据与复测数据含量对比图地球信息科学学报201719(5):

第二节 土壤中重金属的迁移和转化 一土壤中的重金属 土壤背景值 土壤本身含有微量的金属元素其中很多是作物生长必需的微量营养元素如MnZnCu等不同地区土壤中重金属的种类和含量也有很大差别 在研究重金属对土壤的污染时首先要调查各地区土壤重金属含量的背景值 因此土壤背景值就是指在未受污染的情况下天然土壤中的金属元素的基线含量 土壤背景值中含量较高的元素为：MnCrZ

茶园土壤重金属乡镇尺度下空间异质性分析——以江浙优质名茶种植园为例董立宽 方斌1. 南京师范大学新型城镇化与土地问题研究中心南京 210023 2. 南京师范大学地理科学学院南京 210023 3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京 210023 4. 江苏省物质循环与污染控制重点实验室南京 210023图7 基于DEM数据的土壤硒Kriging插值图地理研究201736(2)

生活区表层土壤重金属间的相关系数As Cd Cr CuHgNi Pb Zn As 1.0000 Cd 0.3805 1.0000 Cr 0.2385 0.3492 1.0000 Cu0.5312 0.4987 0.3759 1.0000 Hg0.2934 0.3971 0.1505 0.1979 1.0000 Ni 0.6053 0.2826 0.5271 0.4341 0.2114 1.0

GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的应用江振蓝 杨玉盛 沙晋明1. 福建师范大学地理科学学院福州 350007 2. 闽江学院地理科学系福州 350108图1 研究区与采样点分布地理学报201772(3):

基于空间自相关和概率论的土壤重金属异常值的 识别方法王景云 杨军 杨俊兴 雷梅 万小铭 周小勇 陈同斌 张红日 赵相伟1. 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590 2. 中国科学院地理科学与资源研究所 环境修复研究中心北京 100101图2 数理统计校验异常点分布地球信息科学学报201719(5):