基于BP神经网络的土壤重金属污染评价方法——以包头土壤环境质量评价为例

为了克服国标(GBl5618—1995)内梅罗综合污染指数评价土壤环境质量时存在的缺点,借助BP神经网络模型,并结合GIS技术对包头土壤重金属污染的空间分布进行研究。实地调研获得221个土壤样,利用原子荧光光谱法和等离子体质谱法测试得到8种重金属含量数据。统计结果表明,研究区主要为Pb、Zn污染,考虑研究区特异性构造神经网络学习样本,建立基于特征模式的BP神经网络土壤环境质量评价模型。根据采样点评价结果,利用Kriging插值法绘制包头土壤环境质量专题图,分析得出包头土壤环境呈沿昆都伦河被污染的条带特点。结果表明,根据采样统计量信息利用BP神经网络模型,能够有效建立特殊研究区土壤中各种重金属含量与环境质量之间的非线性映射关系,为土壤污染的来源、分布、累积效应和主要影响因素以及污染链的阻断提供依据。