《基于神经网络的污染场地重金属空间分布三维可视化研究》为作者：李飞最新的研究成果，本论文的主要观点为为准确界定污染场地重金属的空间分布范围，以某热镀锌场为研究对象，分层采集土壤样本，利用RBF神经网络进行三维插值获取不同深度下Zn含量。通过交叉验证比较3种径向基函数（高斯核函数、反常S型函数和逆多二次函数）的空间插值精度，筛选最佳函数模型。并基于ArcGIS Engine组件实现插值结果的三维可视化，从而快速界定污染边界、了解重金属Zn空间分布特征。结果表明：高斯核函数是Zn含量三维空间插值的最佳模型；研究区Zn污染主要集中在场地中部及其东、西方向上；垂直方向上随着深度的增加，Zn含量有减小的趋势。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。