广东省土壤镉含量影响因子解析与评估

影响镉(Cd)含量的因子众多,包括自然影响因子和人为影响因子,而治理Cd污染首先应查明Cd污染来源及其影响因子,这对因地制宜制定Cd污染治理措施及指导相关产业布局具有重要意义.广东省地理状况复杂、经济发达,Cd含量分布区域间差异较大.因此,本文基于Cubist构建土壤Cd含量与相关影响因子关系模型,解析影响广东省土壤Cd含量的主要因子.结果表明:土壤pH值与土壤类型是影响广东省Cd含量最主要的因素,土壤Cd含量与土壤pH值呈正相关关系;赤红壤、砖红壤及紫色土中Cd含量相对较低,潮土、红壤、黄壤、水稻土及石灰土中Cd含量相对较高.Cd含量高值主要出现在第四纪、泥盆纪和石炭纪地质构造运动形成的土壤中.此外,植被指数、土壤粉粒、平均气温、高程、距道路及距河流距离也是影响广东省土壤Cd含量的主要因素.其中,土壤Cd含量与土壤粉粒、高程呈正相关关系,与植被指数、距道路距离、距河流距离呈负相关关系.本文研究结果可为土壤Cd污染治理提供科学的参考依据.     

某大型焦化企业污染场地中多环芳烃空间分布的分异性特征

以我国某大型焦化企业污染场地为研究对象,应用非参数地统计学中指示克里格方法对场地中0～50 cm深度土壤的多环芳烃（PAHs）空间分布进行污染概率分析,并绘制在设定阈值条件下的概率分布图.结果表明,对采样样点数据进行指示转换后,可获取较为稳健的指示半变异函数,但由于样本的空间变异原因,导致样本间空间相关性差;所研究的4种PAHs污染概率在空间分布上具有相似性,概率超过45%的区域主要分布于炼焦、煤气净化、焦油化产品回收等生产工艺的车间中,位于厂区的中部及西北和东南,污染较为严重;概率〈45%的区域主要分布在备煤和煤气净化等生产工艺车间,位于厂区西南和东北区域.污染概率预测结果与该场地污染源的产生和分布状况相一致.研究结果对后续的污染场地修复治理范围确定和土方量估算提供了重要参考。     

广东省土壤Cd含量空间分布预测

土壤重金属的空间格局对土壤重金属污染防治具有重要的指导意义.本文以广东省土壤Cd含量为研究对象,基于"规则"模型——Cubist以及样条插值法、反距离加权法、自然邻域法、普通克里金插值法、局部多项式插值法和径向基函数插值法等6种GIS空间插值方法,选取2 000、1 500、1 000、800、500、300、200、150及90 m这9个不同的格网尺度,构建Cd含量空间格局模型.选择不同方法的最佳预测尺度和最优模型参数,预测广东省土壤Cd含量分布.结果表明:(1)在相同尺度时Cubist方法预测结果都比传统的空间插值结果精度高,格网大小为300 m×300 m时预测精度最高.其次是样条插值法,其在1 500 m插值尺度上精度最高;(2)Cubist模型同时可以识别土壤Cd含量空间分布的驱动因子.结果表明在37个影响Cd含量的自然和人为因子中,地质类型是驱动广东省土壤Cd含量分布差异的主要因子;(3)Cd含量高值主要分布在珠三角地区及粤北少部分地区.广东省土壤Cd含量超过GB 15618~(-1)995中3级和2级标准,即大于1.0 mg·kg~(-1)和0.3 mg·kg~(-1)的面积分别约为160 km~2和2 140 km~2,约占广东省总面积的0.09%和1.18%.     

某焦化场地苯并(a)芘污染空间分布范围预测的不确定性分析

针对目前我国大型工业污染场地调查和污染范围确定过程中的不确定性,以我国某焦化场地为研究对象,选择场地中的特征性污染物苯并(a)芘,分别采用反距离加权模型、Johnson数据正态变换后的普通克里格模型及数据拆分后的组合预测模型,参照北京市污染场地土壤筛选值标准,将大于规定标准0.4 mg·kg-1的区域界定为污染范围,系统阐述空间插值模型对污染范围界定结果的不确定性影响.结果显示,3种插值模型界定的污染范围分别占场地总面积的70.15％、44.78％和57.06％,数据拆分后的组合预测模型插值精度最高,插值结果能较真实地反映场地实际污染情况,通过创建的预测标准误差图显示,预测标准误差大的区域主要集中在污染场地中样点较为稀疏的右上位置和有高值点的中下部区域.本研究结果对分析污染范围界定结果的不确定性和修复治理范围的确定提供了重要参考.     

基于空间信息的露天矿区排土场土地复垦成本计算

使用Map Objects组件和Ⅶ语言，对露天矿区排土场土地复垦的成本构成及计算进行了系统设计，系统包括排土场土地复垦成本计算和排土场空间地理信息管理两大功能。以安太堡露天煤矿为例，建立了成本计算系统，为露天矿区排土场土地复垦的成本计算提供了重要手段，提高了排土场空间信息管理工作的效率。     

多尺度格网的耕地信息无损提取与表达——以山西省芮城县为例

为满足多尺度的耕地资源精细化管理需求,解决面积占优格网化方法(Rule of Max Area,RMA)精度依赖于最佳尺度的问题,提出基于多尺度格网的耕地信息无损提取与表达方法。基于山西省芮城县1∶1万土地利用现状数据,创建32m×32m、64m×64m、128m×128m、256m×256m、512m×512m 5个不同尺度的格网数据,并以32m×32m为基础格网数据集进行耕地信息无损格网化,通过Arc Engine二次开发实现了多尺度格网的耕地信息的快速提取,提出了基于格网耕地纯度指数表达耕地空间分布的方法并制作了专题图。采用耕地面积误差分析方法和标准差椭圆模型对研究成果进行了检验。结果显示:多尺度耕地格网数据中的耕地面积误差均小于0.1m~2,实现了无损格网表达;多尺度耕地格网数据的平均中心相差小于1m,分布方向角平均小于0.1°,表明耕地信息无损提取方法能精确提取耕地的数量信息和分布情况。对比RMA方法格网化结果,基于耕地纯度指数表达方法能定量化表征耕地的空间分布特征,可为多尺度耕地资源管理提供准确的数据支持。     

广东省土壤重金属溯源及污染源解析

近年来土壤重金属污染问题日益加剧,而土壤重金属溯源解析对土壤重金属污染防治具有重要的指导意义.本文采集并测试了广东省土壤表层(0~20 cm)1000个样本中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属元素的含量,选取了可能影响这些重金属元素在土壤中含量的106个因子,将其分为自然和人为两大类,基于回归模型树方法,通过R语言及Cubist模型定量计算这些影响因子对8种重金属元素在土壤中含量的贡献率,筛选不同元素的主要影响因子,进行溯源及污染源解析.结果表明:广东省土壤中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn来源受自然因素作用大于人为因素,土壤中Hg则相反,其主要来源于工业生产,部分来源于农业生产.土壤中Cd和Hg元素的人为源具有同源性.广东省土壤重金属人为源贡献率由大到小分别为土壤As为工业农业交通人口其他;Cd为工业农业交通其他;Cr为农业工业交通、人口其他;Cu为工业农业交通其他;Hg为工业农业交通、矿区人口建筑;Ni为工业农业交通其他;Pb为工业农业其他;Zn为工业农业人口其他.本研究结果有利于指导相关产业减少污染排放,降低土壤环境质量受到的污染风险.