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期刊信息/Journal information
地球与环境
地球与环境

欧阳自远

双月刊

1672-9250

dqyhi@mails.gyig.ac.cn

0851-5891741

550002

贵州省贵阳市观水路46号

地球与环境/Journal Earth and EnvironmentCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《地球与环境》（原名《地质地球化学》）为核心学术刊物，以环境地学为主要学科方向，主要报道与人类生存环境密切相关的地球大气－植物－土壤－水－岩石圈层之间物质运移的地质地球化学过程，以及人类、生态系统和地球相互作用所产生的各种环境问题，包括环境地质学、环境地球化学、第四纪地质学、环境水文学、灾害地质学、环境监测与评价、环境与健康等，设有“专题综述”、“研究成果”、“应用研究”、“实验研究”、“新理论、新技术、新方法”、“问题讨论”等栏目。
正式出版
收录年代

    基于变量筛选与机器学习算法的渭-库绿洲土壤有机质含量估测研究

    李顿王雪梅李坤玉安柏耸...
    375-385页
    查看更多>>摘要：选择合适的变量筛选方法和模型可有效提升土壤有机质含量的估测精度.本研究以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区,基于哨兵2号(Sentinel-2)卫星影像和实测土壤有机质,通过对土壤有机质与遥感影像波段及多种光谱指数进行相关分析,结合Boruta算法和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)进行变量筛选,构建随机森林(Random Forest,RF)模型和BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型进行表层土壤有机质含量的估测.结果表明:(1)波段B3、B4、B5、B7和B8A以及转换植被指数(Transformed Vegetation Index,TVI)、颜色指数(Color Index,CI)对土壤有机质含量的估测具有重要作用;(2)单独使用Boruta算法和SPA算法筛选的变量集建模效果要优于全变量集以及结合算法筛选的变量集,Boruta算法优于SPA算法;(3)RF模型的估测能力优于BPNN模型,最优估测模型训练集和验证集的决定系数(R2)均大于0.74,模型拟合效果较好,均方根误差(RMSE)小于2.0g/kg,相对分析误差(RPD)大于1.6,能够较好地进行土壤有机质含量的估测.采用Boruta算法结合随机森林模型可较好地反演绿洲表层土壤有机质的空间分布,为该区域土壤养分评价提供参考.

    Boruta算法连续投影算法随机森林BP神经网络土壤有机质

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    基于主成分分析的豫北平原浅层地下水化学特征

    陈焕雄郭林李静林小敏...
    386-396页
    查看更多>>摘要：地下水是豫北平原的重要工农业水源.为调查豫北平原北部地下水水质的空间分布、成因及其主要影响因子,采集了 660个地下水样品,利用水化学分析及数学统计方法得出:研究区地下水TDS值为170.02～6 970.30 mg/L,78％的地下水样品为淡水,22％的水样为微咸水、咸水.淡水的水化学类型以HCO3-Ca·Mg、HCO3·Cl-Ca·Mg为主,微咸水、咸水水化学类型以Cl·SO4-Ca·Mg为主.从西北到东南,地下水盐度逐渐增大,咸水呈条带状沿卫河流向展布.采用主成分分析法得出地下水水质的5个主成分,代表了含水层中碳酸盐、硅酸盐以及石膏等矿物的溶解,工农业污染,含锰、氟、铁矿物溶解的原生地质污染以及蒸发浓缩作用.依据主成分得分对地下水控制因素进行划分,发现区内地下水主要受到水岩作用影响,部分区域存在原生地质污染,而在城市周边地下水主要受到人为污染的影响,受污染的地下水零散分布.

    地下水主成分分析影响因子豫北平原

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