基于 SOM 神经网络的土壤重金属空间分异性研究

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2017年第1期北京时间：

作者：马媛媛 , 王淑芬 , 赖营帅 , 王卫 , 洪成林 , 石磊

单位：（1 石河子大学化学化工学院/新疆兵团化工绿色过程重点实验室，新疆 石河子 832003；2 石河子大学理学院，新疆 石河子 832003）

摘要：以新疆玛纳斯河流域（简称玛河流域）为研究区域，运用层次聚类分析及自组织映射神经网络（SOM）法，对研究区域119个表层土壤样本中的As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn8种重金属做空间差异性和相似性分析，并对重金属污染空间分布特征作出评价。结果表明，研究区域8种重金属含量平均值分别为4.342、0.115、96.882、44.710、750.235、24.058、8.427、97.007mg/kg，均低于土壤环境质量国家二级标准值；层次聚类分析及SOM神经网络法的分析结果显示，工业区土壤污染最重，其次是城区土壤，与内梅罗污染指数法相比，神经网络显示出更高的准确性；根据空间差异性分析结果，研究区整体可优化减少43个采样点。

关键词：土壤；重金属；自组织映射神经网络；环境评价；玛河流域

基金资助：国家自然科学基金项目（21267020、21467026）