简介:将改进的非线性技术(GA-SVM)应用于成矿预测,为成矿有利度预测方法提供一种新思路。在分析哈图矿集区成矿有利度基础上,选取28个学习样本、10个与成矿有关的地质变量,应用基于遗传算法(GA)寻优的支持向量机(SVM)方法,对成矿有利度进行建模,并与BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明,GA-SVM回归预测模型能很好地拟合成矿有利度与各地质变量间的非线性关系。样本数量有限时,GA-SVM比BP神经网络具较高的拟合精度,更适合非线性成矿预测工作,具较强的推广意义。
简介:山区岩石与水系沉积物,对山前平原土壤物质组成具有控制作用。土壤地球化学调查,查明北京某地区土壤存在着大面积同心圆状的镉、铜、铅等多金属元素异常。研究表明,西北侧山区分布着种类繁多的岩浆岩、变质与沉积岩,但与山前土壤具有高度正相关的元素组合特征的主要是燕山期中酸性岩浆杂岩体,而且杂岩体周边及其下游的BY沟水系沉积物中的多金属元素也呈现出明显的高背景含量特征。同时,铅同位素组成亦指示山前平原土壤铅与山区岩浆岩铅、沉积岩铅具有一致的物质来源,从而证实山前土壤多金属元素异常主要来源于山区岩浆杂岩体。由于山前平原土壤呈现为碱性且农田仅种植旱地作物,故富含多金属的土壤对农作物生长的生态风险程度低下。
简介:为了研究潮白河流域某段土壤重金属环境质量现状及潜在生态风险评价,系统采集了42件土壤样品,对其7种重金属(Cu、Pb、Zn、Cr、Ni、Cd和As)进行了测试分析,利用《土壤环境质量标准》评价土壤重金属污染现状,并参考北京市土壤重金属背景值,采用环境质量指数与环境潜在生态危害指数、内梅罗综合指数法相结合的方法,探讨土壤中7种重金属的累积污染现状及潜在生态风险.研究表明,土壤样品中Cu、Zn、Cr含量超标分别为97.62%、100%、100%;Cu、Zn、Cr含量重度污染等级以上的分别占2.38%、2.38%、4.76%;潜在生态危害指数法评价表明,Cu、Zn、Cr含量处于轻微生态危害等级分别占97.62%、100%、100%,Cu含量2.38%处于强生态危害等级.内梅罗综合指数法评判表明,所有样点均已污染,其中达到轻度污染、中度污染、重度污染的样点分别占28.57%、42.86%、28.57%;而潜在生态危害指数法评价显示土壤样品点中97.62%处于轻微生态风险等级,根据悲观原则可以判断该段流域重金属污染均处于轻度污染以上.
简介:按照测量不确定度评定方法,对氢化物发生.原子荧光光谱法测定地球化学样品中铋结果进行不确定度评定。研究发现原子荧光光谱法测定地球化学样品中铋含量的不确定度主要来源于样品制备过程、标准溶液配制过程、校准曲线拟合过程、重复性测量以及分析仪器的不确定度等。通过对各分量的不确定度进行量化,得出合成标准不确定度和扩展不确定度。结果表明最大的不确定度来源于样品制备过程。当样品中铋含量为24.76μg/g时,其扩展不确定度(k=2)为1.40μg/g。