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J-GLOBAL ID：201902217638269680   整理番号：19A1988742

データロバスト性に基づく農地土壌重金属の空間分化研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Spatial Variation Characteristics of Agricultural Land Soil Heavy Metals based on Data Robustness

著者 (3件)： Liu Peijia (鄭州大学公共管理学院,河南 鄭州 450001;社会治理河南省協同創新中心,河南 鄭州 450001) ,  Wu Kening (中国地質大学(北京)土地科学技術学院,北京 100083;自然資源部土地整治重点実験室,北京 100035) ,  Luo Ming (自然資源部国土整治中心,北京,100035)
資料名： Zhongguo Tudi Kexue  (Zhongguo Tudi Kexue)
巻： 33  号： 5  ページ： 86-94  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2266A  ISSN： 1001-8158  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文の目的は,地域農地の表層土の重金属の空間的差異を科学的に分析し,汚染源を正確に追跡し,土地資源を合理的に安全に利用するために合理的なデータサポートを提供することである。伝統的統計,データロバスト性,空間的変動,空間的内挿法に基づいて,土壌重金属の空間分離法システムを構築した。研究結果:江蘇省某市を例として、6種類の農地表層土壌の重金属As、Cd、Cu、Hg、Pb、Znの統計特徴、データロバスト性、空間変異特徴及び空間分布状況を検討した。結果は,これらの6つの重金属のオリジナルデータが正規分布に合致せず,右の強烈な変異を示し,自然と人為的要因の共同作用を受けることを示した。NormalScoreTransformation(NST)のロバスト処理後のデータは、元のデータと同じ内部変異構造を保持でき、それにより、逆距離加重法(IDW)による空間補間予測効果が最もよい。研究結論:この方法体系はデータ頑健性の概念を取り入れて、従来の土壌重金属の空間分化研究における局部異常値に対する処理構想を補充し、また後続のこの類の研究に更に系統的な研究構想を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規分布 ,  *重金属 ,  *農地 ,  変異 ,  異常値 ,  内挿法 ,  *ロバスト性 ,  安全性 ,  予測 ,  表層土 ,  空間分布 ,  汚染源
準シソーラス用語： 加重 ,  江蘇省 ,  *空間分化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト性 ,  農地 ,  土壌 ,  重金属 ,  空間分化 ,  研究