简介:结合北京市采矿废弃地土壤地质环境情况,选取密云区西坨古金矿尾矿土、密云区冯家峪铁矿尾矿土和门头沟区桑峪煤矸石堆为研究对象,进行植物修复研究。共开展4种类型的修复试验,即选用高羊茅、紫花苜蓿和三叶草3种修复植物分别进行修复,同时与板蓝根、桔梗、波斯菊和薄荷等中草药进行混合种植修复,在植物生命周期的不同阶段采集样品分析测试。结果表明:在4种修复类型中,高羊茅对金矿尾矿土中Pb、Zn、Cr、Cd去除效果最好,最大去除率达到18.10%、14.57%、13.81%、18.12%;混合种植对铁矿尾矿土中Cr、Ni、As、Hg去除率达到4种修复类型的最大值,分别为14.81%、9.80%、37.25%、50%。三叶草对煤矸石修复效果最好,对Cr、Pb、Zn、Cd的去除率分别为5.65%、37.15%、15.15%、20%,是4种修复模式去除率的最大值。在生命周期的不同阶段,对比4种修复模式对采矿废弃地土壤中8种重金属的去除效果,均发现有去除率先升后降的现象,因此可对修复植物的进行定期收割,为提高植物吸附土壤重金属的效率,提供一定科学依据。
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。