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随着我国工业化程度的不断提高,城郊农田的重金属污染变得越来越严重,对土壤重金属含量的监测防治工作已经迫在眉睫,但是传统采样分析的监测手段需耗费巨大的监测成本,导致其监测能力有限。本文使用人工神经网络来建立非线性映射关系,根据本项目组在武汉市周边六个城郊区域(蔡甸区、东西湖区、汉南区、黄陂区、江夏区和新洲区)采取的1161个采样点训练神经网络预测模型,通过函数计算的手段利用有限的采样监测点来预测由于监测成本有限而未能得到有效监测的地方的土壤重金属含量信息,从而弥补了传统采样分析方法因监测能力有限而导致