机译:使用稳健的绝对主成分评分-稳健的地理加权回归(RAPCS-RGWR)受体模型对土壤重金属进行源分配
Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences;
Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences;
Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences;
Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences;
Pollution sources; Outliers; Spatial heterogeneity; Source contributions; Source identification;
机译:利用稳健的地统计学和鲁棒空间受体模型,增强土壤重金属的点和漫射源的分摊,具有分类土壤型数据
机译:地理加权主要成分分析评估土壤重金属弥漫性污染源:在西北西班牙粗山区的应用
机译:多元受体模型和稳健的地统计学方法可估算土壤中重金属的来源分配
机译:使用地理加权回归探索重金属表面与地下土壤浓度的关系
机译:通过比较主成分分析和Unmix受体模型(Texas),对科珀斯克里斯蒂市的环境细颗粒物(PM(2.5))进行源分配。
机译:稳健的主成分分析和地理加权回归:明尼苏达州的双城都市区的城市化
机译:随机模型在大面积表层土壤重金属污染源识别与分配中的应用
机译:受体模型技术系列。第6卷。源分配中使用因子分析和多元回归(Fa / mR)技术的指南