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基于BME方法融合两种测定数据的土壤重金属空间预测

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
1 引言第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10页
    1.2 土壤重金属含量测定方法第10-12页
        1.2.1 原子吸收光谱法第11页
        1.2.2 原子荧光光谱法第11页
        1.2.3 电感耦合等离子体质谱法第11页
        1.2.4 X射线荧光光谱法第11-12页
        1.2.5 小结第12页
    1.3 土壤重金属空间预测方法第12-14页
        1.3.1 经典地统计学及克里格方法第12-13页
        1.3.2 贝叶斯最大熵第13-14页
    1.4 研究目的与意义第14页
    1.5 研究内容与技术路线第14-16页
        1.5.1 研究内容第14-15页
        1.5.2 技术路线图第15-16页
2 土壤重金属采样与含量测定第16-25页
    2.1 研究区简介第16页
    2.2 土壤重金属样点布设与采集第16-18页
        2.2.1 土壤重金属野外采集与方法第16-17页
        2.2.2 土壤样品制备与保存第17-18页
    2.3 基于ICP的土壤重金属含量测定第18-22页
        2.3.1 ICP土壤重金属测量工作原理及优势第18页
        2.3.2 实验试剂第18-19页
        2.3.3 实验理化仪器第19页
        2.3.4 其它实验器材第19页
        2.3.5 ICP方法测定样品的制备及预实验第19-21页
        2.3.6 土壤重金属浓度测定第21-22页
    2.4 基于X-Ray方法的土壤重金属含量测定第22-25页
        2.4.1 X-Ray方法测量土壤重金属的工作原理与优势第22页
        2.4.2 实验主要仪器及器材第22-23页
        2.4.3 X-Ray土壤重金属含量测定第23-25页
3 空间预测方法第25-38页
    3.1 普通克里格第25-28页
        3.1.1 区域化变量及本征假设第25页
        3.1.2 正态分布检验第25页
        3.1.3 实验半方差函数计算第25页
        3.1.4 理论半方差函数第25-26页
        3.1.5 普通克里格估值第26-28页
    3.2 协同克里格第28-32页
        3.2.1 协同区域化变量第28-29页
        3.2.2 交叉协方差函数和交叉变异函数的性质第29-32页
    3.3 贝叶斯最大熵(BME)第32-36页
        3.3.1 贝叶斯最大熵方法第32-33页
        3.3.2 空间随机域第33页
        3.3.3 最大熵原理第33-34页
        3.3.4 贝叶斯理论第34-35页
        3.3.5 软数据分类第35页
        3.3.6 BME软件第35-36页
    3.4 比较分析和预测精度第36-38页
4 结果与讨论第38-47页
    4.1 样点数据统计分析第38-40页
    4.2 基于HOK的土壤重金属空间预测第40-42页
    4.3 基于HMOK的土壤重金属空间预测第42页
    4.4 基于CK的土壤重金属空间预测第42-43页
    4.5 基于BME的土壤重金属空间预测第43页
    4.6 结果分析与精度比较第43-47页
        4.6.1 图形结果分析第43-44页
        4.6.2 精度比较第44-47页
5 结论与展望第47-49页
    5.1 结论第47-48页
    5.2 展望第48-49页
参考文献第49-56页
研究生期间发表的论文汇总第56-57页
致谢第57页

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