基于高光谱的邯郸市土壤重金属统计估算模型研究

土壤重金属富集严重制约城市发展,对居民健康造成潜在威胁。该研究旨在定量估算土壤重金属含量,提高土壤重金属监测时效性,从而为土壤保护管理工作提供决策参考和理论支持。该文依据化学检测所得土样重金属含量与地物光谱仪(ASD)获取的土壤反射光谱数据,通过对土壤重金属光谱特性的分析,确定光谱反演特征波段,研究并建立了邯郸市土壤重金属基于不同光谱变换指标的多元逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)统计估算模型,通过模型验证与对比,探索邯郸市土壤各重金属含量的最优反演模型。结果表明:(1)微分处理能普遍改善模型预测效果,二阶微分指标的PLSR与MLSR模型效果较佳;(2)PLSR与SMLR两种建模方法相比,总体上PLSR建模和预测的均方根误差RMSE较小、模型修正系数Adjust R~2较大,表明PLSR模型预测效果更好;(3)基于反射率倒数对数的二阶导数的PLSR模型反演效果较优,其中Cu、Ni、Zn、Hg,检验精度Adjust R2均超过0.8。     

锡林郭勒露天煤矿矿区草原土壤重金属分布特征

在内蒙古典型草原上,以锡林郭勒胜利煤田西一号和西二号露天矿为研究对象,采用野外样带取样和室内分析相结合的方法,研究了露天煤矿区土壤重金属含量(Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb元素)的空间分布特征,并探讨土壤重金属来源,旨在为典型草原露天矿区土壤重金属防治和草原生态系统可持续发展提供科学理论依据。结果表明:研究区土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb的平均质量分数分别为27.53、16.17、353.49、14.78、44.65和3.44 mg·kg~(-1),低于国家土壤环境质量二级标准,仅Cu含量高于内蒙古背景值;矿区东北方向样带,所有采样点的土壤重金属含量高于内蒙古背景值;露天矿开采对周围土壤重金属空间分布有显著影响,土壤重金属元素含量在矿区中心处最高,并向四周逐渐降低;矿区周围0.5 km范围内土壤重金属含量均超过内蒙古自治区背景值。统计分析(相关分析、主成分分析和聚类分析)结果显示,土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni和Zn来源可划归为一类,Pb单独为一类。     

基于超限学习机的矿区土壤重金属高光谱反演

近年来采用可见光近红外光谱反演矿区土壤重金属受到重视,但土壤中重金属含量微小,光谱特性非常脆弱,对反演模型提出了较高要求。针对复垦矿区的土壤重金属反演研究,引入超限学习机(extreme learning machine,ELM)方法进行反演建模,与传统的偏最小二乘(partial least squares regression,PLS)方法和支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行分析比较。通过对光谱数据进行预处理和相关性分析后,对30个土壤样本数据运用3种模型进行反演,并对其中10个预测样本进行模型检验。结果表明,ELM对于重金属Zn、Cr、Cd和Cu的预测精度要高于SVM和PLS,对重金属As和Pb的预测能力与SVM基本相当。     

内蒙古土壤重金属的空间异质性及污染特征

内蒙古矿产资源丰富,随着工业化程度的提高,内蒙古地区重金属污染问题日益严重。为全面了解内蒙古地区土壤重金属的空间特性以及不同条件下的响应,并为土壤治理维护提供理论依据,利用内蒙古16个样点的土壤剖面样品,通过微波消解的前处理方法,采用电感耦合等离子光谱发生仪以及电感耦合等离子体质谱仪测定所有土壤样品中的Ni、Mn、Cr、Cu、Zn、As和Pb重金属的浓度。在此基础之上分析7种重金属含量的变异性特征、水平和垂直分布格局、各重金属元素以及自然条件之间的相关性,并以内蒙古土壤环境背景值为参照标准,采用单因子污染指数法和综合污染指数法对内蒙古土壤中重金属污染特征进行评价。结果表明,土壤样品中Ni、Mn、Cr、Cu、Zn、As和Pb重金属的平均含量水平分别为31.52、188.76、35.62、27.72、33.65、45.35、35.62 mg·kg-1;所有重金属类型变异性均较高,意味着影响土壤重金属含量的自然和人为因素的区域分异极为强烈;西部地区Ni、Mn、Cr、Zn含量较高,而东部地区Cu、Pb较高;不同重金属类型的剖面分布大体表现为两种不同格局,显示出明显的纵向迁移能力差异;各样点土壤中Ni和Cr、Ni和Zn、Mn和Cu、Cr和Zn、Cu和Pb具有显著的共生特征,Zn、As、Pb对自然条件变化表现出明显的反应;表层土壤7种重金属污染依次为:AsPbCuNiCrZnMn;3种草原类型的综合污染指数均属于严重污染,荒漠草原Ni、Cr、Zn污染较高,草甸草原对Cu、Pb有富集作用,典型草原As较高。     

徐州煤矿混推复垦区土壤重金属分布特征及潜在风险评价

以徐州煤矿混推复垦区为研究对象,采用Tessier连续提取法,对该复垦区土壤Zn、Pb、Ni、Mn、Cu、Cr等6种重金属含量进行分析和风险评价.结果表明,除Cr外,复垦区土壤Zn、Pb、Ni、Mn和Cu的含量均大于当地土壤背景值,但均未超过国家土壤环境质量二级标准,不同复垦年限下土壤重金属含量差异较大,Zn、Mn总体上随复垦年限延长,积累越明显.形态分析表明,Pb和Mn以铁锰氧化物结合态为主;Zn、Ni、Cu和Cr以残渣态为主.徐州煤矿复垦区土壤重金属的生物可利用系数(BF)的平均值大小为MnPbCuZnCrNi.各重金属的生态风险程度大小为PbCuNiMnCrZn.徐州煤矿复垦区土壤重金属的潜在生态风险指数范围是16.71—25.94,平均值为21.56,属于轻微生态危害.不同复垦年限下土壤重金属的综合潜在生态风险指数大小为1997年复垦2006年复垦1987年复垦2010年复垦塌陷未复垦未塌陷,各复垦年限下土壤重金属均属于轻微生态风险.     

成都市工业区绿地土壤重金属形态分布特征及生态风险评价

为了解成都市工业区绿地土壤中重金属的形态分布特征及生态风险情况,以成都市各区县工业区绿地土壤为研究对象,分析了土壤重金属Cr、Cd、Pb、Cu、Zn的赋存形态特征,并选用了基于形态分析的原生相与次生相比值法(RSP)和风险评价编码法(RAC),对研究区内土壤重金属的生态风险进行了评价与讨论。结果表明:(1)成都市工业区绿地土壤中Cr、Pb、Cu和Zn的赋存形态几乎都以残渣态为主(Pb:48.7%—84.25%、Cu:63.82%—94.45%、Zn:67.54%—95.58%、Cr:81.73%—92.49%),但Cd的赋存形态分布差异较大(Cd:0.00%—93.02%);(2)由次生相与原生相比值法评价结果可知,除Cd为中度污染外(RSP=2.84),Cr、Pb、Cu和Zn次生相与原生相比值均小于1,这表明研究区内Cd污染较其余几类重金属更严重;(3)根据风险评价编码法评价结果,研究区内重金属生态风险强弱顺序为Cd (14.62%)Pb (1.61%)Cu(1.29%)Cr(1.02%)Zn(0.86%),其中中部东南侧Cd的生态风险相对较高。综合上述评价结果,成都市工业区绿地土壤中主要重金属污染因子为Cd,且其生态风险远高于其他重金属,在今后的风险管控及土壤修复过程中应被重点关注。     

上海市居民区与工业区大气颗粒物重金属生物可给性与健康风险评估

采用具有代表性的体外模拟呼吸系统Gamble方法研究上海市两大功能区——工业区、居民区不同大气颗粒物包括PM_(10)和PM_(2.5)中重金属生物可给性和健康风险.结果表明,两大功能区大气颗粒物中均检出重金属Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、Cr和Cd,其浓度从高到低依次为:ZnPbCuMnNi≈CrCd,工业区大气颗粒物中重金属Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的平均浓度均高于居民区,且两大功能区PM_(10)中重金属浓度均大于PM_(2.5).居民区大气颗粒物中Cu和Ni的生物可给性低于工业区,Mn和Pb的生物可给性高于工业区,而Zn、Cr和Cd的生物可给性在两大功能区则较为接近,且PM_(2.5)中重金属生物可给性高于PM_(10).成人致癌风险高于儿童,非致癌风险低于儿童.其中Cr和Cd的致癌风险较低,Ni的致癌风险可忽略.除去Pb元素,其余重金属元素均表现为工业区非致癌风险高于或接近于居民区,不同重金属的非致癌风险值大小为:PbCdZn≈CrCuNiMn,均远小于1,可忽略.但是,Pb的人体健康风险相对其他重金属较高,Cd在大气颗粒物中的重金属浓度较低,但非致癌风险值相对较高,也应当引起重视.     

上海市不同土地利用方式绿地土壤中Cu、Zn、Pb和Cr的污染评价

通过对上海市不同土地利用方式下绿地土壤中重金属Cu、Zn、Pb和Cr的调查研究,发现工业区和交通区绿地土壤中Cu、Zn、Pb、Cr的平均含量均显著高于大学、公园及居民区。与上海市土壤环境背景值相比,不同土地利用方式中4种重金属均存在一定富积。就单项污染指数而言,Cu、Pb和Cr的污染程度大小依次为工业区>交通区>大学≈公园≈居民区,而Zn为交通区>工业区>大学≈公园≈居民区;就内梅罗综合污染指数而言,工业区和交通区污染较严重,分别有54.17%和67.9%的土壤达重度污染;而公园、大学及居民区绝大部分土壤为轻度污染,分别为73.1%、100%和60%。     

宝鸡市不同功能区土壤重金属污染特征、来源及风险评价

以宝鸡市城市土壤为研究对象,选择老工业区、交通区、商业区、居民区和高新工业区5个不用功能区,共采集了200个表层土壤样本,通过ICP-MS测定了样品中重金属Cr、Ni、Mn、Cu、Zn、Pb、Cd含量,利用GIS空间插值及主成分分析等方法研究了土壤重金属元素的空间分布特征与源解析,并采用污染负荷指数法(PLI)和潜在生态风险评价法(RI)评价了不同功能区土壤重金属污染风险。结果表明:重金属Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb平均质量分数分别为93.63、1 097.19、58.23、59.22、311.20、0.76、50.86 mg?kg-1,分别是陕西省土壤背景值1.50、1.97、2.02、2.77、4.48、8.04、2.38倍。不同功能区土壤重金属污染差异表现为老工业区商业区交通区居住区高新工业区,老工业区和商业区重金属污染达到重度污染和强潜在生态风险水平。7种重金属的平均潜在生态风险程度大小顺序为:CdCuPbNiZnCrMn,综合生态风险值RI为286.58,为中等生态危害水平。Cd为最主要的污染因子和最主要的潜在生态风险因子,贡献率达80%以上,应引起重视。土壤重金属空间分布趋势表现为城市西部高于城市东部,渭河北岸高于南岸,老城区、老工业区高于新城区、新开发区。相关分析及主成分分析表明,重金属Cu、Zn、Pb、Cd为人为源因子,主要受工业、交通、燃煤等人为活动影响;Cr、Ni、Mn主要由自然源贡献。     

宝鸡市街道灰尘重金属污染的健康风险评价

对宝鸡市工业区、交通区和商业区等不同功能区所采集的街尘样品应用美国EPA人体暴露风险评价方法对灰尘重金属进行健康风险评价.结果表明,As、Hg、Pb、Cu、Zn、Cr、Co、Ni、Mn、V这10种重金属平均含量均高于陕西土壤背景值,其中Hg、Pb平均含量分别为陕西土壤背景值的37倍和20倍.健康风险评价表明,灰尘中10...     

三峡库区主要粮食作物和土壤中重金属的相关性及富积特征分析

采用野外采样和室内分析,试验结果表明三峡库区土壤中重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Fe、Cr的变异系数小于50%,重金属的含量比较稳定。稻谷（Oryza sativa）中Cu、Zn、Pb、Cd、Fe、Mn、Cr,玉米（Zea mays）中Pb、Cd、Fe、Mn、Cr和小麦（Triticum aestivum）中Cu、Pb、Cd、Fe、Mn、Cr的变异系数大于50%。土壤、稻谷、玉米、小麦中大部分重金属呈偏态分布。土壤中重金属间均为正相关,且极显著正相关性明显。稻谷、玉米、小麦中重金属间有正相关,也有负相关,但正相关明显多于负相关;稻谷、玉米、小麦中Mn同其它重金属间均有显著正相关性,协同作用明显。稻谷、玉米、小麦中Pb、Cd、Cr的样本超标率较大,污染明显,并且稻谷中Cd与土壤中Cd有直线关系。     

包头市南海湿地土壤重金属污染评价及来源解析

包头市南海湿地位于中国西北地区的高纬度寒旱区,具有独特的河流湿地生态系统。以南海湿地土壤为研究对象,对湿地28个点位表层土壤(0~20 cm)中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb、Zn 8种重金属进行检测分析,采用环境质量指数与Hakanson环境生态潜在风险指数相结合的方法,探讨土壤中8种重金属的累积污染现状及潜在生态风险,利用相关性分析、主成分分析和聚类分析区分了南海湿地重金属的来源,以期为南海湿地土壤环境保护提供理论依据。结果表明,As、Cd、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb和Zn重金属平均值分别为75.18、1.27、56.98、111.18、87.67、622.71、54.10和209.33 mg·kg~(-1)。以包头市南海公园树木林土壤重金属含量为评价基准,南海湿地土壤重金属普遍超标,研究区域所有样方中As、Cd、Cu、Mn和Pb均超标,Cr有64.29%的样点超标,Ni有96.43%的样点超标,Zn有89.29%的样点超标。单因子污染指数表明,Cd处于中度污染;As、Cu、Pb和Zn处于轻度污染;Cr、Ni和Mn处于轻微污染。农田区和景观大道两侧处于重污染水平,鱼塘区和湿地植物区处于中污染水平。潜在生态风险指数表明,Cd处于强风险等级;As、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb、Zn处于低风险等级。;研究区整体上都属于中等风险等级。来源解析表明:As、Cd、Cu、Ni、Mn的来源受到周边工业活动和农业活动的影响;Pb和Zn的来源与道路交通有关,Pb还受到工业活动的影响;Cr来源与土壤母质和农业活动有关。     

基于多模型优选的区域土壤重金属含量空间预测方法研究

土壤重金属含量空间预测研究对实现区域土壤资源的优化利用以及土壤环境的保护和污染防治具有重要意义。以江苏省常州市金坛区为例,基于源、汇和空间分异因子,利用BP神经网络(back-propagation network)建模方法,分别构建了源汇模型(BP-S)、空间分异模型(BP-K)和改进的多因素综合模型(BP-SK),模拟预测了区域土壤重金属Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间分布,并对各模型预测精度进行对比分析。针对不同模型在不同区域和元素间预测精度的差异,优选出预测精度最高的模型组合,以此探求区域重金属含量空间分布最优预测结果。结果表明:(1)BP-SK模型对Cd、Cr、Cu和Zn含量预测精度均高于BP-S和BP-K模型,仅在对Pb含量的预测中BP-S、BP-K模型精度高于BP-SK模型,BP-SK模型比其他模型更能突出局部特征,包含的信息更丰富。(2)优选后最优模型预测精度较原单一模型均有不同程度的提高,对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的预测精度分别提高15.15%、20.71%、19.19%、1.75%和9.24%。(3)各模型对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间预测高值区均位于区域中部和东北部,低值区位于西部丘陵山区,BP-SK模型在人为影响剧烈的地区预测效果更好,而BP-K模型在自然因素影响较大的丘陵山地区的适用性更好。     

太原市土壤重金属污染空间分布及评价

以太原市土壤作为研究对象,系统研究了太原市城市土壤及工业区土壤中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb的污染水平和分布,并对污染状况进行了评价.研究表明,太原市土壤中重金属的含量分别为Cr:35.35—848.80mg·kg-1,Ni:4.00—99.57 mg·kg-1,Cu:4.89—266.99 mg·kg-1,Zn:45.16—677.01 mg·kg-1,As:0.66—35.46 mg·kg-1,Cd:nd—1.00 mg·kg-1,Pb:15.61—1240.41 mg·kg-1.其中城市土壤重金属含量较低,工业区土壤重金属含量较高,受到多种重金属的复合污染.以土壤环境质量国家二级标准值作为评价标准,用单项污染指数和综合污染指数对太原市土壤重金属污染进行评价,结果显示太原市大部分城市土壤未受7种重金属污染,只有6.7%的地区处于轻污染水平;工业区土壤污染严重,污染程度从高至低为化工厂(重污染)热电厂(重污染)化肥厂(重污染)第一电厂(中度污染)建筑工地(中度污染)焦化厂(轻污染).7种重金属在太原市土壤中的空间分布规律不同,且均与工业区分布相关,工业区是太原城市土壤重金属污染的重要来源.     

重工业区户外灰尘重金属含量水平及其生态和健康风险评估

以常州的一个重工业区为例,2018年4月采集了工业区内居住区、学校、公园、超市等4个区域的户外灰尘样品共31份,并对其重金属Cd、Cr、Cu、Mn、Ni和Pb的含量进行测定,以探究灰尘重金属污染的潜在生态和健康风险.结果表明,灰尘中Cu、Zn、Pb、Ni、Cd和Cr含量均值分别为203.49、1184.52、442.21、124.51、4.82、289.24 mg·kg~(-1),均大于江苏省土壤背景值, Ni、Cr含量略高于土壤背景值,Cu、Zn、Pb含量为背景值的8.7—20.1倍,Cd含量为背景值的56.7倍.灰尘中Cd的富集程度为强烈,富集系数为25.47, Pb和Zn为显著富集, Cu为中度富集,其影响可能来自于自然源、交通源和区域工业源,Ni和Cr富集系数较小,影响可能主要是自然源.潜在生态风险评价结果表明,Cd的潜在生态风险极强,对生态风险起主导作用,其它重金属潜在生态风险为轻微.健康风险评价结果表明,Cr和Pb对儿童的非致癌健康风险值超过1,其它重金属对成人与儿童非致癌风险和致癌风险均低于安全阈值.     

基于多元统计技术的赣江沉积物重金属污染评价

赣江是鄱阳湖重要入湖河流,为了解赣江流域沉积物重金属空间分布及污染状况,本文布设了29个采样点,对赣江沉积物重金属(Cu、As、Cd、Pb、Hg、W、Cr、Mn、Zn)含量和序列组分进行了测定及分析,并运用污染负荷指数(PLI)、地累积指数(Igeo)和潜在生态风险(RI)指数评价沉积物重金属污染程度.结果 表明,Mn、Cu、Zn、As、Cd、W、Hg和Pb的平均浓度分别超出本底3.8、4.1、5.2、3.0、22.7、5.0、11.8、1.6倍.其中,章江(Z)分布较高的Cu、As、Cd、Pb、Hg、W;桃江(T)分布较高的Cr和Mn;赣江(G)分布较高的Zn.所有采样点的PLI值均大于1,表明所有采样点均受到重金属污染;Igeo评价结果表明,赣江沉积物重金属Igeo依次为Cd(3.4)＞Hg(1.7)＞Zn(1.6)＞Cu(1.2)＞Mn(1.0)＞As(0.4)＞W(0.3)＞Pb(-0.1)＞Cr(-3.7);其中Cd的污染程度最高,Zn、Hg、 Cu,As、W、Pb为轻度污染,沉积物中Cr的Igeo＜0,表明赣江未受到Cr的污染.RI均值均大于150,表明赣江水系沉积物重金属均存在潜在风险,且赣江沉积物重金属污染对鄱阳湖构成严重威胁.     

长期温室菜地土壤重金属累积状况及污染评价

为研究温室菜地种植对土壤重金属含量的影响,以中国农业大学曲周实验站长期定位试验土壤为研究对象,分析了土壤重金属含量累积变化特征并对其进行了污染评价.结果表明,与河北省重金属土壤背景值相比,0—40 cm土壤重金属Cd、Cr、Cu、Zn、Pb的含量均有不同程度的累积,其中Cd和Cu累积程度最高;除As和Ni外,0—20 cm土壤重金属Cd、Cr、Cu、Zn、Pb的含量均有随种植年限的增长而增加的趋势;0—20 cm土壤Cd、Cu、Zn含量均分别显著高于20—40 cm土壤Cd、Cu、Zn含量(P0.05),0—20 cm土壤As含量显著低于20—40 cm土壤As含量;0—20 cm土壤中,重金属Cu、Pb、Ni、Cr与土壤p H呈显著负相关关系(P0.05).根据《土壤环境质量标准》(GB15618—1995)二级标准限值评价,2016年曲周实验站温室菜地0—20 cm土壤重金属环境质量处于轻污染状态,其中重金属Cd是主要的污染因子.     

煤炭资源型城市街尘重金属富集与时空变化特征:以宿州市为例

为研究煤炭资源型城市街尘中重金属富集与时空变化特征,以宿州市为例,选取23个采样点进行了1 a连续采样。利用X射线荧光光谱分析仪对采集的276个街尘样品进行了Cr、Cu、Zn和Pb等含量检测,并分别用富集因子法和Origin等高线图对重金属富集和时空分布特征进行了研究。结果表明,Cr、Cu、Zn和Pb含量均值分别为112.9、27.5、225.3和45.2 mg·kg~(-1),分别是安徽省土壤背景值的1.7、1.3、3.6和1.7倍,与研究区其他环境介质(土壤和沉积物)的对比分析表明,街尘Cr和Zn含量相对较高。富集因子分析结果表明,Zn为中度富集,Cr、Cu和Pb均为轻度富集。4种重金属季节变化总体不明显,其中Cr含量夏季高于春季;Cu含量表现为春季高于夏、秋季,冬季高于秋季;Zn含量表现为夏季高于秋季;而Pb含量无显著季节差异。空间分布结果分析表明,Cr高值区主要位于新工业区附近及采煤矿区方向,而Cu、Zn和Pb高值区多分布在人为活动较频繁的交通运输区和中心城区。结合数理分析发现,Cr可能主要来自工业活动,而Cu、Zn和Pb可能主要与交通活动有关。冬季燃煤以及区域风向、风速对重金属的空间分布有重要影响。     

京北城区公路绿化带土壤重金属污染

为了解北京市公路绿化带土壤的环境质量,对北部城区环线公路附近不同植被类型土壤重金属的含量和污染指数进行了分析。研究表明:土壤Zn和Pb在不同公路绿化带中的分布极不均匀,变异系数分别达到了108.79%和99.56%。北二环路公路带土壤Pb、Cu、Zn、Ni、Mn、Co的含量均显著高于北五环区域土壤的重金属含量,而北四环和北五环各土壤重金属含量无显著差异。不同土壤重金属种类的污染程度不同,土壤中的Pb处于清洁水平,Cr和Cu处于轻度污染水平,Zn和Co处于中度污染水平,而Ni和Mn处于警戒限水平。综合来看,土壤重金属的综合污染指数为1.81,土壤环境质量达到了轻度污染的程度。     

荻港镇某水泥厂周边不同介质中重金属含量、来源及潜在生态风险分析

以芜湖市荻港镇某水泥厂区周边农田土壤、地表灰尘、叶面尘为研究对象,测定Cr、Cu、Ni、Mn、Pb和Zn等6种重金属含量,运用相关性分析和主成分分析区分不同介质中重金属的来源,运用潜在生态风险指数法,评价重金属生态风险.结果表明,3种环境介质中除地表灰尘Ni,叶面尘中Cr和Ni外,各介质中其余重金属含量均高于当地土壤背景值,呈现出不同程度的累积;Cr、Pb、Zn主要来源于水泥生产活动和交通活动,Cu主要源自交通污染,Mn和Ni主要来自于自然源,地表灰尘中Mn主要来源于建筑物的风化;土壤和地表灰尘综合潜在生态风险处于强烈生态风险,叶面尘处于很强生态风险,土壤中Ni、Pb、Cu,地表灰尘和叶面尘中Cu和Pb为主要的致险因子.