序贯高斯法模拟新沂、东海农业区土壤砷空间变异性

采用序贯高斯条件模拟值法,研究了江苏省新沂、东海农业区土壤砷含量空间变异性.结果表明,研究区土壤砷为正偏态分布,经高斯非线性转化后,符合二阶平稳假设.其经验半变异函数表现为各向同性.采用加权多项式法,对经验半变异函数拟合结果进行评价,并根据结果选择了带块金效应的高斯模型作为拟合模型.对研究区砷分布情况进行了100次模拟,模拟结果平稳.根据模拟数据与实际监测数据的关系,采用相关系数法选择最终模拟结果.研究区西北部土壤砷含量最高,中北部最低.     

某铅酸蓄电池污染场地表层土壤重金属Pb空间分布预测研究

为准确界定某典型蓄电池企业污染场地土壤中特征性污染物Pb的空间分布范围,分析和比较了数据拆分后的分区预测模型(OKLG+TIN)、数据正态变换后克里格模型(OKBC)、反距离加权模型(IDW)以及样条函数模型(Spline)对土壤Pb污染空间分布预测和污染评价的影响.结果表明,原始数据集具有高偏倚特征,局部区域存在较大的空间变异性;分区预测模型取得了最高的预测精度,预测的污染物空间分布比较符合场地实际污染状况,其它3种模型受适用原理及数据特征影响,预测精度较低,预测结果不能很好反映高污染区域的细部变化特征,不适合该场地Pb的空间分布预测与制图.研究结果对于此类型工业污染场地后续的修复范围确定和修复治理决策制定提供了参考.     

金积水源地地下水体重金属空间分布及来源

地下水体重金属含量受其赋存介质和渗流路径共同影响,为查清金积水源地地下水体重金属分布及来源,综合运用多元统计法和地统计法对吴忠市金积水源地土壤及水体砷、镉、铬、铜、铅、镍、锰7种重金属含量及其影响因素进行分析,通过变量相关性分析和R型聚类分析探索各土壤重金属空间分布相似性与差异性,结果显示砷、铜、铅、镍、锰间呈现出较强的相关性,镉、铬与其他重金属相关性不明显。进一步采用地统计法拟合半方差函数探讨土壤重金属空间结构变异性和随机变异性,解析土壤重金属来源,拟合参数显示镉元素块金系数大于75%,随机变异占主导地位,其余重金属在空间上表现出强烈的结构性变异,主要受土壤母质影响。在土壤重金属影响因素分析基础上,对地表水、企业污水以及地下水中重金属空间分布及影响因素进行了分析,查明地下水体重金属来源及影响因素。     

典型农区耕作土壤重金属空间变异的稳健性分析

以鲁西北典型农区禹城的耕作土壤重金属Cr、Pb含量为例,针对其偏态分布特点与变异函数的非稳健性,研究了克瑞西-豪金斯法(C-H)、中位调节法(MA)、中位数中位偏差法(MMD)和位置的Huber估计(HB)4种稳健统计方法对土壤重金属变异函数的稳健处理效果,交叉检验了各稳健处理变异函数模型用以克里格估值的精度,分析了该地区耕作土壤重金属的空间分布特征。结果表明:研究区土壤Cr、Pb含量变异性较强且其频数分布均呈强烈偏态特征;稳健处理使得变异函数的块金值、基台值总体降低,块金值/基台值和拟合精度均不同程度升高;C-H法和MMD法稳健处理下,土壤Cr、Pb含量克里格空间预测的精度最高,是较优的稳健处理方式;研究区土壤Cr、Pb含量的空间分布呈现局部斑块状的分布格局,目前耕地土壤环境质量良好。该研究结果为该地区耕地环境质量评价和重金属污染防控提供科学依据。     

山西临汾煤焦铁铸工厂周边土壤磁化率和有效态微量重金属含量的空间变异性

通过对黄土高原山西临汾煤焦铁铸工厂周边农田土壤小尺度60个表层土样的分析测定,采用经典统计学和地统计学理论,研究土壤磁化率和金属Cu、Zn、Fe、Mn有效态含量的空间变异性。结果表明：土壤pH值、低频磁化率、频率磁化率百分含量、有机质、有效Cu、有效Zn和有效Mn含量符合正态分布,而高频磁化率和有效Fe含量符合对数正态分布;除pH值为弱变异外,其余土壤性质为中等变异水平;土壤各属性的半方差函数理论模型能用球状和高斯模型来拟合;土壤pH值和频率磁化率百分含量空间自相关部分起主要作用,由结构因素所引起的变异性占主导地位,受人为因素影响较小;而土壤低频磁化率、有效Cu、有效Zn、有效Fe、有效Mn含量空间变异性主要受人为因素影响较大。     

电脑散热风扇灰尘中多溴二苯醚的污染特征和环境健康风险评价

不同模型对土壤污染物空间分布预测精度具有重要影响,针对现有方法不能较好模拟土壤污染物较强的空间变异特征以及缺乏对影响污染物空间分布的关键环境因子识别,本研究基于随机森林（RF）模型,通过融合多源环境要素,开展了某冶炼厂周边农田土壤砷含量空间分布预测研究,并与反距离加权（IDW）和逐步线性回归模型（STEPREG）相比较.结果表明,研究区农田土壤砷污染范围较广,污染严重区域主要分布在研究区南部,3种模型模拟的砷污染空间分布虽总体趋势相似,但局部区域差异明显,IDW和STEPREG模型不能很好地反映研究区土壤污染的强空间变异特征,RF模型模拟结果较好的表达局部高污染区域的细部变化.不同环境要素对农田土壤砷含量空间分布影响的重要性不同,研究区环境变量和地形变量是影响土壤砷含量空间分布的关键环境因子.交叉验证结果表明,RF模型相对IDW和STEPREG模型具有最小的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均误差（ME）和最大的R²,RF模型的RMSE、MAE、ME较IDW模型分别降低了10.8%、5.5%和88.1%,较STEPREG模型分别降低了17.8%、18.4%和94.7%,表明采用RF模型对研究区农田土壤砷含量预测精度最高,取得了最优的预测效果.本研究结果能够为土壤重金属污染空间分布制图提供方法学参考.     

吉林省农田黑土中Cd、Pb、As含量的空间分布特征

利用地统计学方法研究了吉林省黑土区耕层土壤(0～20cm)中Cd、Pb、As含量的空间结构及其分布特征.结果表明,研究区土壤Pb含量属中等程度的空间相关,而Cd、As含量属空间弱相关.3种元素含量的空间变异主要受人为的随机性因素的影响.利用半方差函数的分析结果经普通克立格插值得到了3种元素含量的空间分布图.结果显示,在空间分布上,受不同污染源的影响,土壤Cd、Pb、As含量表现出不同的分布特征.土壤Cd含量较高的地区主要分布于煤矿区周围;土壤Pb含量高的样点主要分布于城郊及公路两侧;煤矿区周围及城郊农田土壤中As含量相对较高.     

普通及指示克里格法在水稻禁产区筛选中的应用

在对农产品产地进行监测基础上,以川东南水稻生产区为研究对象,探讨了普通克里格法及指示克里格法在农产品产地禁产区筛选中应用的可行性.研究区土壤监测统计结果表明,川东南水稻生产区以重金属Cd污染为主,区域Cd最高值为0.53mg·kg-1;监测点超过<土壤环境质量标准>(GB 15618-1995)2级标准值的比例达34.98%.探索性分析结果显示,研究区土壤Cd异常值较少,土壤Cd监测值及指示值实验半变异函数均为各向同性,采用人工干预条件下的基台值自动拟合法拟合普通及指示克里格实验半变异函数,并根据交叉验证结果确定分别采用带块金值的指数模型及带块金值的球形模型套合结构拟合普通及指示克里格实验半变异函数.通过普通和指示克里格插值结果筛选水稻禁产区后,应用误判率法评估了两种方法应用于水稻禁产区筛选的优缺点.结果表明,普通克里格法训练数据集的误判率为3.89%,验证数据集误判率为26.09%;指示克里格法训练集的误判率为0.78%,验证数据集误判率为21.73%,指示克里格法的估计精度要优于普通克里格法,更适合于研究区水稻禁产区的筛选.     

天津市郊区土壤细粒径空间分布及变异性分析

为研究天津市郊区土壤细粒径的空间分布及变异性,以郊区土壤细颗粒中位粒径为研究对象,基于Arcgis和geoda平台,运用地统计学方法,在对数据进行空间相关性分析的基础上,采用普通克里格插值法,由采样点土壤粒径数据创建该区域土壤粒径预测表面,得出天津市郊区土壤细粒径的空间分布特征:总体来看,天津市蓟县、宝坻区、武清区、北辰区、西青区、静海县等土壤粒径较大,其中个别小区域土壤粒径较小,而天津市宁河县,汉沽区、东丽区、塘沽区、大港区、津南区土壤粒径较小,其中个别小区域土壤粒径较大;半变异函数分析可知郊区土壤细粒径具有中等程度的相关性,土壤粒径产生的变异是耕作,种植制度等随机因素和地形、土壤类型、母质等结构性因素共同作用的结果。     

基于多源辅助数据和神经网络模型的稻田土壤砷空间分布预测

合适的方法和多源的辅助数据对于准确预测土壤重金属的空间分布具有重要意义.该研究提出一种径向基函数神经网络结合普通克里格法的模型(RBFNN_OK),由主成分分析(PCA)提取的地形因子、遥感数据和邻近信息等多源辅助数据作为自变量,预测江西省都昌县稻田土壤砷空间分布.为验证RBFNN_OK的可行性:首先在全县范围内采集144个稻田表层(0～20 cm)土壤样品,运用ArcGIS地统计模块随机抽取115个(80%)采样点作为测试集,29个(20%)采样点作为验证集.其次多源辅助数据包括地形因子、遥感数据和邻近信息等14个定量因子作为预测变量,将预测变量进行主成分分析,得到前10个主成分的累积贡献率达到97.62%.再次一个特定的RBFNN_OK被用来预测土壤砷空间分布.最后将RBFNN_OK模型的预测结果与径向基神经网络模型(RBFNN)、回归克里格模型(RK)和多元逐步线性回归模型(MSLR)进行比较.结果表明,RBFNN_OK的测量值标准偏差与均方根误差的比值(RPD)较其它3种方法分别提高了14.92%、35.71%和44.67%.此外,RBFNN_OK还提供了更加真实且有关土壤砷空间分布的细节信息.RBFNN_OK取得最优效果可能归因于引入多源辅助数据,考虑多源辅助数据和土壤砷之间的多重共线性和非线性关系.该方法可为稻田土壤砷调查与环境保护提供更为精准的信息.     

秦巴中部山区耕地土壤速效钾空间变异及其影响因素

为探究土壤速效钾空间异质性及其影响因素,以秦巴中部山区的碑坝镇、福成乡、白玉乡为研究区,基于104个耕层土壤采样点,运用经典统计学和地统计学方法揭示速效钾的空间变异特征,并利用相关分析、方差分析、冗余方差分解法研究不同因素对其空间变异的影响.结果表明:研究区土壤中w（速效钾）为55~156 mg/kg,平均值为125.99 mg/kg,表现出中等程度变异性（变异系数为14.07%）.地统计分析显示,各理论模型中以高斯模型对w（速效钾）的拟合效果最佳,块金效应为16.95%,变程达1 454 m,具有强烈空间自相关性,其空间变异中结构变异占优、随机成分较少;速效钾呈地带性分布,自中部河谷低地向东西部山地丘陵呈增加趋势.定量分离结果表明,各类因子总体解释了48.67%的变异信息,土壤因子（土壤类型、土壤质地、成土母质、pH）、地形水文因子（海拔、坡度、地下水深度、地表产水量）、人为因素（施钾量、种植制度、耕层厚度、到村中心距离）的综合解释能力依次为35.39%、17.14%、9.96%;就单因子而言,施钾量、土壤类型、海拔、pH、土壤质地、成土母质的解释能力达35.35%、31.02%、28.39%、26.23%、21.96%、20.74%,并在P < 0.001水平上表现出强烈显著性,是土壤速效钾变异的主要因素.      

Estimating yields of tropical maize genotypes from non-destructive,on-farm plant morphological measurements

Maize is the main grain crop grown in the highlands of sub-Saharan Africa, on a broad range of soil fertility and management conditions. Important yield variability has been reported at different scales, reflecting the intensity and spatial distribution of growth-limiting and growth-reducing factors. Maize yield estimation represents a valuable tool to assess within-farm variability in soil fertility through crop performance. The objective of this study was to develop mathematical relationships between plant morphological attributes and grain yield of tropical maize genotypes, based on plant allometric characteristics. These models were used to estimate maize yields and the estimates were validated against independent data collected from experimental and farmers’ fields in western Kenya. Three commercial hybrids and three local varieties were considered. Multiple linear regression models including plant height and either ear length or ear diameter as explanatory variables, and simple linear regressions including only plant height, were the most accurate to estimate both total aboveground biomass and grain dry matter yields per plant (r²: 0.76–0.91). Average values for the harvest index ranged between 0.34 and 0.42, varying with the total aboveground biomass produced per plant. Yield estimations on ground area basis for farmers’ fields were acceptably accurate. Plant height measurements can be easily taken at any moment after maize flowering and used in simple models to estimate maize yield. This approach proved also a valuable tool to discuss yield variability with farmers.     

华北引黄灌区粮食产量与农业土壤资源质量时空分布特征

明确作物产量和土壤养分时空变异可以更好地掌握农田生产力和土壤质量情况,对农业资源合理配置以及提高生产力可持续性有着非常重要的意义。利用华北平原引黄灌区下游农田作物产量数据和耕地质量监测数据,对华北平原引黄灌区下游作物产量的演变以及有机质和养分的空间分布进行分析,阐明该地区作物产量、土壤养分的空间分布特征。结果表明：灌区的农田生产力水平存在显著的空间和时空差异。20世纪80年代末以来,农田生产力水平整体呈上升趋势,冬小麦高产田分布在黄河下游北岸中部地区的齐河县和下游南岸三个县,范围是6084.0~6861.0 kg/hm²,夏玉米产量空间分布整体上呈现出中间高两端低的特征,其中齐河县的产量最高,为7524.0 kg/hm²。灌区农田土壤有机质、氮、磷、钾养分具有明显的时空分布差异,有机质和速效钾含量最高的德州市分别为16.30 g/kg和202.40 mg/kg,全氮含量最高的淄博市为1.17 g/kg,有效磷含量最高的泰安市为34.56 mg/kg。研究表明,灌区的生产力水平一直不断在提升,仍有很大的增长空间。掌握养分分布特征和土壤肥力的空间差异来制定合理的施肥措施,可为今后该地区实现精准农业和高产稳产提供科学依据。     

环渤海西部地区表层土壤中的多环芳烃

利用加速溶剂提取和GC-MS分析技术,测定了采自环渤海西部地区302个表层土壤样品中16种多环芳烃的含量.结果表明,区域表土中16种多环芳烃的浓度范围为(546±854)ng·g-1.16种多环芳烃表现出典型的土壤谱分布形式,即三、四环化合物含量较高.高浓度样点多分布在京、津、唐地区,河北省西部包括邯郸西部、邢台西部、石家庄西部、张家口南部,以及山东省的济南和淄博;而浓度低值点-般位于河北省北部包括张家口和承德北部地区以及山东西北部的冲积平原地带.这些分布特征与区域排放源分布相关.低分子量多环芳烃在土壤中的浓度变异幅度小于高分子量组份.     

川中丘陵县域土壤氮素空间分布特征及其影响因素

根据四川仁寿县555个表层土壤样点数据,采用地统计学和回归分析方法,对该区土壤全氮和碱解氮的空间变异特征进行分析,并探讨了不同因素对其空间变异的影响程度.结果表明,研究区土壤全氮(TN)含量在0.34~2.57 g·kg-1之间,平均值为1.12 g·kg-1,处于中等水平;碱解氮(AN)含量在25.86~184.17 mg·kg-1范围内,平均值为74.35 mg·kg-1,处于较缺乏水平.土壤TN和AN的块金效应分别为0.608和0.790,TN具有中等空间相关性,受结构因素与随机因素共同影响,而AN则主要受随机因素影响.空间上,TN和碱解氮均表现出北高南低趋势.成土母质可独立解释6.3%和1.0%的TN和AN空间变异;土壤类型对研究区TN和AN的空间变异的独立解释能力分别在26.5%~36.1%和27.7%~28.7%之间;地形条件对TN、AN空间变异的独立解释能力分别为5.5%、6.1%;土地利用方式对TN、AN空间变异的独立解释能力分别为37.7%、40.0%.土地利用方式对氮素空间变异的独立解释能力最高,是引起研究区土壤氮素空间变异最主要的因素.     

成都平原核心区土壤砷空间变异特征及影响因素

掌握土壤污染物的空间变异特征及其影响因素是开展土壤污染防治的前提.基于189个表层（0~20 cm）土壤样品,运用经典统计学和地统计学方法分析了成都平原核心区土壤中w（As）的空间分布特征,并探讨了成土母质、水系和土地利用方式对土壤中w（As）的影响.结果表明:①研究区土壤中w（As）在3.74~35.32 mg/kg之间,平均值为14.64 mg/kg,其中超过GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》风险筛查值的采样点仅占总采样点的7.53%.②地累积指数分析结果表明,研究区土壤As处于无污染至轻度污染状态.③研究区土壤中w（As）总体呈西高东低的趋势,高值主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部以及邛崃市与新津县接壤处.土壤As的块金系数为26.60%,属于中等程度变异,受结构性因素和随机性因素的共同影响.④由于人类活动的增强,成土母质对土壤中w（As）的影响已经不显著.距水系越近,土壤中w（As）越高.土地利用方式对土壤中w（As）空间变异的影响程度最大,不同土地利用方式下土壤中w（As）差异显著,表现为园林地>农林地>水稻-小麦轮作>水稻-油菜轮作>水稻-蔬菜轮作.研究显示,成都平原核心区土壤中w（As）总体偏低,高值区主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部和邛崃市与新津县接壤一带;土地利用方式对土壤中As空间变异的影响超过水系和成土母质.      

黄河三角洲典型地区耕地土壤养分空间预测

掌握土壤养分的分布特点是实现养分优化管理的重要基础。论文选择黄河三角洲典型地区山东省垦利县为研究区,通过田间采样与实验室化验分析获取了1 278个样本（0~20 cm）的土壤碱解氮、有效磷、速效钾数据。在经典统计分析的基础上,用地统计学方法分析了土壤养分的空间变异特征,并拟合了养分的变异函数模型。利用普通克里格法（OK）、反距离权重法（IDW）、泛克里格法（UK）、径向基函数法（RBF）和局部多项式法（LP）5种方法进行空间插值,并采用独立数据集验证对插值结果进行精度评价,进而分析了各养分空间分布规律。为深入探索各方法的适用性规律,基于AN数据设计了离散、随机、聚集3种空间分布模式的数据,利用各模型的自动优化进行试验,对比分析了不同插值方法在土壤养分空间预测中的自适应性。结果表明：1）研究区碱解氮、有效磷、速效钾均为中等强度的空间变异和中等程度的空间自相关,其变异函数模型分别为球状模型、指数模型和球状模型,决定系数依次为0.951、0.892和0.787;2）在空间分布上,土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量与地形和土地利用类型等有关,西南部地势较高,以水浇地和旱田为主,东北部沿黄农田受黄河淡水影响,耕地质量较好,而中部地区地势低平,以水田为主,养分含量偏低;3）相对于块金系数/基台值,Moran’s I是更为稳健有效的衡量土壤养分空间自相关性的方法;4）论文认为,空间分布模式、样本量、空间自相关性和空间聚集程度（最近邻比）均影响插值精度。在离散模式下,各方法自适应性均较差;在随机模式下,IDW与RBF自适应性优于OK和LP;在聚集模式下,各方法自适应性与样本量和空间自相关性有关,直至样本足够多时,4种插值方法精度接近。论文探明了研究区主要土壤养分的最佳插值预测方法,分析了土壤养分的变异特征和空间分布规律,为黄河三角洲典型地区耕地土壤养分利用管理和农业可持续发展提供了理论依据。     

内蒙古某矿区土壤中砷的分布及赋存形态研究

本文以内蒙古某矿区土壤环境为研究对象,利用Ag-DDC比色法测定了研究区不同位置土壤中砷的含量,分析了该矿区土壤砷的分布特征;采用化学逐级提取法对土壤中砷的赋存形态进行了研究。结果表明:研究区土壤样品中总砷含量平均值为8.35 mg/kg,低于国家二级标准,但土壤中砷含量及分布与煤矿开采密切相关;开采高砷煤矿,其周边土壤中的砷含量会相应增加;土壤中各形态砷含量存在差异,所占比例依次为:残渣态砷(62.79%) > 钙型砷(15.74%) > 铁型砷(12.47%) > 铝型砷(7.17%) > 交换态砷(1.56%) > 水溶态砷(0.27%);且非有效态砷含量(62.79%)要高于有效态砷(37.21%)。