著作名称：农用地土壤重金属污染风险估测预测研究

作者：夏芳

出版社：中国农业科学技术出版社

出版时间：2022年8月

农用地土壤重金属污染对粮食安全、生态环境和人类健康构成重大威胁，开展农用地土壤重金属污染风险监测研究意义重大。当前土壤重金属污染风险监测往往依赖于传统调查手段和实验室理化分析，不仅成本巨大、过程复杂且周期冗长；同时，由于受到诸多人为因素如工农业生产、交通活动及居民生活等的综合影响，土壤重金属具有较强空间异质性，基于传统地统计方法进行空间分布预测面临较大不确定性。如何快速、可靠地估测预测土壤重金属污染风险，是本著作研究的目标和重点。

本书以长三角典型工业强县--浙江省富阳区为例，综合采用近地传感技术、遥感技术、地统计和机器学习等方法，开展了农用地表层土壤(0~20cm)重金属镉(Cd)、铅(Pb)、铬(Cr)、汞(Hg)、砷(As)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)含量估测研究，提出了基于多传感融合的土壤重金属含量快速估测方法；开展了基于星地协同数据和机器学习的土壤重金属空间预测研究，提高了土壤重金属空间分布制图精度；开展了综合多种算法的源解析研究，拓宽了土壤重金属污染源空间解析思路。在此基础上，进一步对研究区开展了基于人工神经网络模型的土壤重金属污染风险区划研究，提出了农用地土壤重金属污染风险分区分类管控策略。