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为科学预测作物重金属含量,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究利用地理探测器选取对作物Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、与交通主干线的距离等10个因素为输入因子,农作物可食部分Cd含量作为输出因子,分别建立小麦、水稻、油菜籽、蔬菜可食部分Cd含量的BP神经网络预测模型,对作物种植污染情况进行预测分析,划分作物安全利用种植区。研究结果表明：① BP神经网络模型预测精度明显优于多元回归预测模型;② 对小麦、水稻和油菜籽的可食部分Cd含量预测结果进行评价,得到作物污染可能的空间分布及特征;③ 依据评价结果,对3种作物进行配置,划分得到4种作物适宜种植区,并提出管控策略。研究可为污染农用地的安全利用及作物种植调整提供思路和依据,兼具理论和现实意义。 相似文献
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大型复杂污染场地的污染治理修复是国内外环境领域面临的重大难题。大型复杂污染场地具有影响范围广、污染物种类多、生态环境威胁大等特征,这类场地污染物的环境行为认知和高效治理修复都面临巨大挑战,其中土壤和地下水污染的形成机制、污染源的精准识别、智能决策优化等关键科技问题亟待解决。我国大型复杂污染场地在京津冀、长江经济带、珠江三角洲等经济发达地区呈集群式分布,涉及化学品制造业、石油等燃料加工业、黑色金属冶炼等行业。基于我国国情,文章提出了大型复杂污染场地修复治理的关键“三步曲”（TSRTCM）,从调查评估与科学认知、方案决策与技术筛选、工程实施与监测评价3方面着力破解修复治理难题。大型复杂污染场地环境修复能有力支撑污染防治攻坚战,有助于区域经济社会绿色发展。 相似文献
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