【摘 要】
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土壤重金属来源广泛,其污染风险受到多种因素综合影响,常与影响因素存在非线性关系.Logistic回归法可克服普通线性回归法的应用限制,对土壤污染风险的影响因素识别和污染风险预测中具有良好的应用潜力.以浙江某人类活动强烈影响区域土壤为研究对象,选择坡度、坡向、海拔、人口密度、道路距离、非矿工业加权距离和到矿区距离为自变量,以土壤Cu污染风险分类为因变量,采用二分类Logistic回归模型,识别土壤Cu污染风险影响因素并预测污染风险.结果 表明:土壤Cu污染风险受到人口密度、矿点距离、道路距离和非矿工业加权距
【机 构】
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合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥230009;自然资源部平原区农用地生态评价与修复工程技术创新中心,浙江杭州311200;合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥230009;安徽省矿产资源与
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土壤重金属来源广泛,其污染风险受到多种因素综合影响,常与影响因素存在非线性关系.Logistic回归法可克服普通线性回归法的应用限制,对土壤污染风险的影响因素识别和污染风险预测中具有良好的应用潜力.以浙江某人类活动强烈影响区域土壤为研究对象,选择坡度、坡向、海拔、人口密度、道路距离、非矿工业加权距离和到矿区距离为自变量,以土壤Cu污染风险分类为因变量,采用二分类Logistic回归模型,识别土壤Cu污染风险影响因素并预测污染风险.结果 表明:土壤Cu污染风险受到人口密度、矿点距离、道路距离和非矿工业加权距离的影响显著,但土壤Cu污染风险与人口密度、矿点距离和道路距离均无简单线性关系,密集矿点的叠加作用显著改变了距离对土壤污染风险的影响.区内土壤Cu污染高风险区主要位于铜矿采选及其尾矿库影响区域,中风险区位于破碎带金矿、铁矿区及交通运输影响范围内,低风险区位于低密度人口和高密度人口区域.
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