【英文题名】
Spatial Variability and Distribution Pattern of Groundwater Nitrate Pollution in Farming Regions of Shandong Province
【作者】
许晶玉 ;
【导师】
刘兴权 ;
【学位授予单位】
中南大学 ;
【学科专业名称】
地图学与地理信息系统
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
中南大学
【网络出版投稿时间】
2011-10-17
【关键词】
地下水硝态氮污染 ;
空间分布与空间变异 ;
地统计 ;
协克里金插值法 ;
神经网络 ;
【英文关键词】
groundwater nitrate nitrogen pollution ;
Spatial variability and distribution ;
Geostatistics ;
Co-Kriging ;
Artificial Neural Networks ;
【中文摘要】
近年来,我国部分地区地下水硝态氮污染十分严重,特别是集约化种植区由于施用大量氮肥导致的地下水硝态氮污染更为严重。为控制污染,应明确地下水硝态氮污染的空间变异规律与分布特征。
本文基于2009年山东省502个地下水硝态氮实测数据,分析了不同地域、不同采样井深度、不同土地利用类型、不同用途水井的地下水硝态氮污染的规律,并且收集整理了相关的土壤数据、地下水资源模数数据、氮肥施用量数据、降水数据以及高程坡度等数据,并对这些数据与地下水硝态氮的相关性进行了分析。在此基础上,采用地统计学方法和神经网络两种方法,对山东省种植区地下水硝态氮含量数据进行空间分布以及空间变异分析。由地统计方法得出不同区域地下水硝态氮含量存在一定的差异,并存在明显的趋势效应以及变异性。参考相关性分析,将与地下水硝态氮含量相关性较高的两个因子(土壤粗砂含量和全氮含量)作为协克里金(Co-Kriging, CK)插值方法中的协同因子,对山东省地下水硝态氮污染进行插值。经比较分析,协克里金法比普通克里金法(Ordinary Kriging, OK)的精度高。另一方面,参考相关分析的结果,将与地下水硝态氮污染的相关程度比较大的因子(地下水资源模数...
【英文摘要】
In recent years, groundwater nitrate pollution in some regions of China is very serious. Especially, nitrate pollution in intensive cultivation areas is more serious because of the application of a large number of nitrogen fertilizer. To control pollution, spatial variability and distribution pattern of groundwater nitrate pollution should be made clear.
Detailed field data on groundwater NO3--N concentration have been collected at 502 farming sites in 2009. Based on the data, the pattern of groundwater...
【更新日期】
2011-11-30
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