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摘要
【研究目的】锌(Zn)是一种人体所必需的微量元素。利用区域地球化学调查数据，准确预测农作物中Zn含量，从而开展富Zn农产品开发规划仍存在较大难度。【研究方法】本文选择四川省邻水县为研究区，依据土地质量地球化学调查所获得的表层土壤、农作物及根系土中地球化学指标数据，系统研究了土壤与农作物中Zn含量和空间分布特征，分析了玉米、水稻吸收Zn的影响因素。【研究结果】邻水县表层土壤Zn含量范围为25.00～142.00 mg/kg，平均值为81.93 mg/kg，土壤Zn高值区主要分布在邻水县华蓥山碳酸盐岩和峨眉山玄武岩出露区。研究区玉米、水稻籽实平均Zn含量分别为17.18 mg/kg和11.20 mg/kg，富锌率分别为44.0%和8.2%。利用反向传播神经网络模型分别预测出邻水县富Zn玉米、富Zn水稻种植面积为235.34 km2、30.99 km2。【结论】影响研究区玉米、水稻籽实Zn生物富集主要因素有土壤Fe2O3、Mn、pH、SiO2/Al2O3、CaO、有机质以及营养元素P等；反向传播神经网络模型能较好地模拟籽实Zn元素与土壤理化性质的关系，可以应用于区域农作物Zn含量的计算。
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单位中国地质大学（北京）; 数理学院; 中国地质调查局成都地质调查中心
