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土壤污染防治工作已成为提升耕地质量、保护国土生态安全的重要任务之一。为了科学预测我国大宗农作物(如水稻、小麦)与土壤重金属含量的关系,减少安全利用类农用地的大量农产品与土壤的协同监测,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究以重金属Cd为例,选取对水稻、小麦Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、土壤阳离子交换量(CEC)和土壤有机碳(OC)含量作为输入因子,水稻、小麦Cd含量作为输出因子,分别建立了多元回归模型与神经网络模型。结果表明:水稻、小麦Cd含量与土壤Cd含量呈现正相关关系;模拟出的水稻、小麦与土壤Cd的多元线性回归模型的预测能力分别为67.8%和83.8%;利用神经网络构建了水稻、小麦Cd含量预测模型,在训练集、验证集和测试集中都表现出很好的预测能力,R值均大于多元线性回归模型,且MSE(均方误差)值较小,神经网络对水稻、小麦Cd含量预测具有很好的适用性,模拟精度总体优于多元回归预测模型。研究结果可为污染农用地的安全利用评价及优化配置提供一定的理论依据和参考。 相似文献
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混合酸比例对ICP-MS/OES测定地球化学样品中多元素的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
应用电感耦合等离子体质谱/发射光谱仪(ICP-MS/OES)测定地球化学样品中的多元素时,通常采用混合酸(盐酸-硝酸-氢氟酸-高氯酸)分解试样,但不同比例的混合酸对试样的分解效果影响极大,导致测试结果中经常出现铬、锰、铁、铝、钛及部分稀土元素测定结果偏低、精密度不理想的情况。本文通过改变混合酸中各类酸的混合比例,采用逆王水-氢氟酸-高氯酸分解试样,逆王水提取,使上述元素获得了较为理想的分解效果,特别是这些元素含量较高的样品分解效果的改善尤为显著。实验证明:当取样量为0.100 g时,采用8 mL逆王水、6 mL氢氟酸、3 mL高氯酸分解试样,8 mL逆王水提取,用国家一级标准物质进行验证,测试结果的相对标准偏差(n=6)为0.34%~4.02%,本方法精密度和准确度均满足地质实验室质量管理规范要求,可快速、准确、批量测定地球化学样品中的多元素。 相似文献
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