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1. 研究目的与意义

随着现代化工农业迅速发展，在人类取得大规模生产效益的同时，土壤表层中累积的重金属污染物也使生态环境进一步恶化。

因此，及时、高效地分析、评价土壤重金属污染程度是生态保护急需解决的问题。

就单因子评价模型而言并不能完全可靠地评价污染的真实现状，本研究借助gis技术将基于模糊数学、神经网络理论下的评价模型统一到一个软件平台下，既能够发挥gis在对评价结果进行空间分析方面的优势，又可以简化多种模型复杂的评价过程，在对评估结果比对的同时有效揭示出研究区真实的污染现状，从而为土壤表层重金属污染的防控和治理工作提供辅助信息。

2. 国内外研究现状分析

见附件

3. 研究的基本内容与计划

本系统根据gis软件工程的原理和方法，结合模糊数学综合评判、自适应模糊c均值聚类及bp人工神经网络模型的应用特点，分别构建出相应的土壤重金属污染评价模型，在gis基本功能实现的基础上，实现土壤重金属污染多模型评价功能。最后以南京市土壤表层重金属为例，以cr、cd、ni、pb、zn、cu为污染指标，利用本系统进行研究区污染现状的多模型评估，并结合gis地学统计方法，对评价结果结合实地现状进行对比分析，验证评价系统的良好和稳定性。

(1)2014.1.1～2014.1.23 收集相关数据资料，完成开题工作；

(2) 2014.1.23～2014.4.13 完成课题研究方法、技术路线设计，采集样本数据；

1) 2014.1.23～2014.2.28 明确研究方法，构建系统总体设计框架；

4. 研究创新点

(1)系统开发过程中，在使用ArcEngine组件的基础上，调用Matlab进行综合的二次开发，Matlab中众多的库函数为模糊数学、BP神经网络多模型评价功能的实现提供有力的支持；

(2)考虑到已有《土壤环境质量标准》（GB156181995）中土壤重金属各污染等级的标准值已不能完全适应目前土壤环境质量的评价要求，系统中利用自适应模糊C均值聚类算法，获得能反映研究区整体重金属污染水平的特征样本，并以此特征样本所代表的质量等级为评价依据，对研究区土壤表层重金属污染程度进行评估。