模糊c-均值聚类法在土壤重金属污染空间预测中的应用

模糊c-均值聚类法在土壤重金属污染空间预测中的应用

摘要： 基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁厂附近总面积约14 km2样区内的土壤重金属污染状况进行了空间预测.结果显示,样区北部及东北角区域的土壤遭受重金属元素Cu、Zn、Cr、Cd的轻微污染,样区西侧沿长江呈带状分布的土壤由于其重金属环境容量较低,存在潜在污染风险,样区其它区域的土壤未发现由上述重金属元素导致的污染现象.样区东北角土壤Pb、Hg污染严重,并与Cu、Zn、Cr、Cd污染在空间上重叠,是土壤重金属污染控制与土壤修复的重点区域.样区的东部和东北部区域土壤受Pb、Hg中度污染,在梅山集团的北部土壤轻微污染.研究表明,与直接对重金属浓度分析数据实施插值分析的常规克里格方法相比,模糊c-均值聚类结合地统计学方法获得的空间预测结果蕴含信息更加丰富,而模糊集理论及其相关算法在土壤学诸多领域中也具有极大的应用潜力. 作 者： 檀满枝    陈杰    郑海龙    张学雷    TAN Manzhi    CHEN Jie    ZHENG Hailong    ZHANG Xuelei   作者单位： 檀满枝,TAN Manzhi(中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100039)

陈杰,张学雷,CHEN Jie,ZHANG Xuelei(中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室,南京,210008)

郑海龙,ZHENG Hailong(香港中文大学地理与资源管理系) 

期 刊： 环境科学学报  ISTICPKU   Journal： ACTA SCIENTIAE CIRCUMSTANTIAE  年，卷(期)： 2006, 26(12)  分类号： X53  关键词： 模糊c-均值算法    连续分类    空间预测    土壤污染    重金属   

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