不同土地利用方式下土壤粒径分布的分维特征

西安市临潼区杏园、桑园和农田土壤粒径分布的体积分形维数分析结果表明:(1)杏园和农田土壤颗粒的体积分形维数与＜0.002 mm和0.002～0.05 mm颗粒含量呈极显著正相关关系,与0.05～0.1 mm、0.1～0.25 mm颗粒含量呈极显著负相关关系,与0.25～0.5 mm颗粒含量不相关.桑园土壤颗粒的体积分形维数与＜0.002 mm和0 002～0.05 mm颗粒含量呈极显著正相关关系,与0.05～0.1 mm、0.1～0.25 mm和0.25～0.5 mm颗粒含量不相关.(2)桑园和杏园土壤颗粒体积分形维数与土壤有机质含量和pH值复相关达显著水平,而农田土壤颗粒体积分形维数与土壤有机质含量和pH值复相关不显著.     

氡对人体的污染危害及预防对策

氡是天然产生的一种放射性气体，其污染危害是看不见、闻不到的，也是人类最直接的污染物。采取有效措施降低室内氡的浓度，就是减少室内氡的污染危害。有的防治措施是成本低、运行费用小，降氡效果好，即科学，又可行。请大家试一试，对室内环境的改善是非常有利的。     

华北河北水危机及其对策

水是生命之源，没有水就没有生命，中国缺水、华北缺水、河北省严重缺水。抽干了储存了数百年、几千年的地下水，我们的子孙后代怎么办，他们还有活路吗?现在决不能喝净祖宗的水，断了子孙的活路。要珍惜水、节约水、管好水、多蓄水。     

大港油田土壤中PAHs的组成特征及来源分析

采集天津大港油田8个表层土壤样品,采用气相色谱-质谱联用检测16种环境优先控制多环芳烃(PAHs)的含量,分析其组成特征和污染水平,运用环数比值法、特征比值法和主成分析法探讨其污染来源,并初步评价了风险水平。结果表明,16种PAHs在大港油田土壤中均有不同程度的检出。PAHs总量介于2 636.2~11 759.6 ng/g之间,根据Maliszewska-Kordybach出的总量标准,属于重度污染。综合3种源解析方法,推断天津大港油田土壤PAHs主要来自石油污染,其次化石燃料燃烧对PAHs含量也有较大影响。风险评估表明,大港油田点源污染土壤超过了加拿大土壤环境质量标准中的安全限值,具有潜在的生态风险。     

河北省旱涝灾害历史特征研究

通过分析河北省旱涝灾害的历史状况，得出黉灾呈逐年减轻、时灾呈逐年加重的认识，旱灾是河北省的一种主要自然灾害，探讨了该省旱涝灾害的时空分布规律，在时间上具有季节性、持续性和阶段性，在空间上具有地域性，对增强水患意识，防汛抗旱，今后的防灾抗灾提供了科学依据。     

土地生态系统定量评价初探

选取了基本代表土地生态系统质量优劣的土地侵蚀、土地污染、土壤肥力、土地干化-沙化、土地污染盐碱化等指标体系，采用模糊数学方法，对土地生态系统进行定量评价，并以石家庄市为例对评价方法及过程进行了验证。     

基于有机质光谱特征的土壤重金属Pb估算模型研究

为实现土壤重金属含量的高光谱快速监测,以石家庄地表水源保护区土壤样本为研究对象,基于土壤有机质(SOM)敏感波段对应的多种光谱变换指标,采用多元线性逐步回归和偏最小二乘回归方法,构建土壤重金属Pb含量的间接反演模型。结果表明:研究区土壤样本Pb平均值为19.729mg/kg,SOM与Pb含量的R达到0.740,两者存在一定的吸附赋存关系。SOM在土壤反射率中的敏感波段为798nm,各种光谱变换指标中土壤反射率倒数对数一阶微分(ATFD)与SOM含量的相关性最大,R达到-0.754。基于建模样本和验证样本分析,多光谱变换指标偏最小二乘回归(M-PLSR)模型优于单光谱变换指标多元线性逐步回归(U-MLSR)模型和多光谱变换指标多元线性逐步回归(M-MLSR)模型,建模样本和验证样本R~2分别为0.876和0.801。基于SOM光谱诊断特征建立M-PLSR模型来间接反演土壤重金属Pb含量是可行的,可为该地区土壤重金属Pb的快速监测提供参考。     

实施可持续发展战略的防灾减灾对策

通过阐述灾害的自然生态、社会经济成因及危害,说明可持续发展跨世纪人类发展战略的根本变革,防灾减灾是实施可持续发展战略的重要环节,提出了防灾减灾对策。     

基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例

基于研究区2001年Landsat7ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDV I、DV I、RV I、IPV I、SA VI)和9种波段比值指数(Index1I-ndex9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDV I、DV I、IPV I、SAV I、R VI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。