陕北某化工企业周围污灌区土壤-作物系统重金属积累特征及评价

对陕西北部某化工企业污灌区土壤-作物系统的重金属积累状况及空间分布进行了深入研究.结果表明,污水排放导致了周围农田土壤中Cd和Cu的聚集,其中Cd的积累量超过国家土壤环境二级标准;土壤Cu、Zn和Pb的单因子污染指数均小于1,Cd的单因子污染指数为1.21,属轻度污染,4种重金属综合污染指数为0.74,属警戒线等级.在剖面上,所有重金属元素均表现出明显的表聚现象,主要聚集在土壤表层0~10 cm范围内,在空间分布上,污水排放企业污灌区土壤和作物重金属Cu、Zn和Cd的强烈聚集区出现在企业排污口附近100 m范围内,而Pb集中在200 m范围内,并随着距企业距离的增加重金属含量呈降低趋势.在企业污水灌溉的影响下,玉米籽粒中Cu、Pb和Cd的平均含量分别为4.74、0.129和0.036 mg·kg-1,明显高于对照区,其中Pb达到5.7%的超标率.玉米籽粒中重金属单因子污染指数均小于1,大小为PbCuZnCd,综合污染指数为0.53,属安全清洁等级;4种重金属元素中,除Cd在作物中与土壤中有效态和全量之间均呈现极显著的正相关关系外,其余元素作物中和土壤中含量相关性均未达到显著水平.因此,该化工企业周围,尽管由于污灌引起重金属在土壤中的累积,但由于在农作物中的积累有限,暂时未对人体健康造成威胁,但由于交通及烟尘引起的Pb的超标应引起重视.     

氧化与还原条件下水稻土重金属形态特征的对比

还原状态下的水稻土被风干处理后氧化还原等性质发生明显变化,对重金属的形态特征产生影响,进而影响对作物有效性的评价.利用BCR连续萃取法研究了张家港市南部不同pH水稻土在还原和氧化条件下Cu、Pb、Ni和Cd的形态变化状况.结果显示,氧化还原对重金属形态分配具有显著影响,而pH对Ni在还原状态下的形态分配有显著影响,对Cu、Pb和Cd形态分布影响不显著.样品经风干氧化处理后,氧化物结合态重金属均表现为不同程度的降低;Cu残渣态比例增加25%,氧化物结合态和有机结合态比例有所降低;Pb有机结合态比例增加33%,残渣态减少33%,酸可提取态和氧化物结合态变化不大;Ni受氧化还原条件影响更为强烈,表现为酸可提取态所占比例降低超过25%,氧化物结合态亦明显降低,残渣态提高超过60%;对Cd的影响主要表现为有机结合态所占比例降低约15%,残渣态提高约35%,酸可提取态和氧化物结合态变化不明显.氧化状态下的重金属形态并不是重金属在田间的真实状况,可能高估了Pb,低估Cu、Ni和Cd重金属在土壤中的危害性.     

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.      

多重密度布点对土壤有机质空间特性的解析

论文以张家港市耕层土壤有机质（Soil organic matter, SOM）为目标变量,通过网格布点建立11种样点密度梯度,运用经典统计学和地统计学方法研究其空间特性随布点密度变化的趋势规律。结果表明,各密度下SOM的变异系数稳定在21.70%~23.12%之间,表现出中等程度变异;随着布点密度降低,SOM的块基比和分维数分别由37.52%、1.838波动降至18.70%、1.714,Moran’s I则由0.485起伏升高至0.857,相应地其空间变异中结构变异组分增多、随机变异贡献减少,空间自相关性也逐渐增强;SOM呈现西南-东北递减分布,随着样点密度减小,其空间格局趋于简化。论文以布点密度为视窗,揭示了SOM的多重空间尺度特征,可为解析土壤属性的层级结构提供参考依据。     

基于遥感与随机森林算法的陕西省土壤有机质空间预测

遥感数据作为反映土壤组成结构及植被生长状况的数据源,借助辅助环境因子的土壤属性预测在数字土壤制图中日益受到重视。论文运用随机森林（Random Forest,RF）算法,基于AWIFS（分辨率56 m）和MODIS（分辨率250 m）遥感数据及501个实测样点数据对陕西省土壤有机质空间分布状况进行预测,并对预测精度进行估算。结果表明陕西省土壤有机质含量以南部的秦岭山地区和大巴山区为最高,土壤有机质含量大于25 g·kg^-1,黄土高原南部处于中等水平,大部分在16~25 g·kg^-1之间,关中平原和汉中低山丘陵区含量偏低,大部分在13~25 g·kg^-1,而黄土高原北部和风沙滩区含量大部分低于10 g·kg^-1。基于AWIFS影像的预测效果要优于MODIS影像,成像日期对有机质预测的影响不大。基于RF模型的土壤有机质预测精度在设定的不同抽样百分比条件下,独立验证数据集的平均误差大部分不超过3 g·kg^-1,预测值与实测值的相关系数在0.7以上。高程是影响土壤有机质预测的最重要因子,当影像的分辨率降低时,样点分布的地理经纬度和坡度对土壤有机质预测的影响上升,植被因子的影响程度下降。     

黄土台塬不同土地利用土壤有机碳与颗粒有机碳

为了探讨土地利用方式对土壤有机碳固定的影响,论文以乔木、灌木、草地和农田等不同植被类型,纯林和混交两种栽培模式的黄土台塬为研究对象,进行了土壤有机碳(SOC)和颗粒有机碳(POC)分析。结果表明:不同土地利用方式土壤SOC和POC在0~100 cm土体中均存在差异,尤以0~40 cm深度突出,其中灌木林地和天然草地在整个剖面上可积累更多的SOC和POC;不同土地利用方式土壤细颗粒有机碳(FPOC)含量、分配比例及其在剖面上的分布变化均小于粗颗粒有机碳(CPOC),在0~100 cm土体中,CPOC敏感性指标分别为SOC、FPOC和POC总量的2.66~13.56、3.75~5.99和2.58~4.17倍;不同土地利用方式土壤SOC与POC极显著相关,耕地SOC与POC相关性相对较小,乔灌混交林地和乔木林地最大。因此,CPOC和FPOC均可作为衡量土地利用方式转变对于土壤影响的评价指标之一。