湖北恩施地区土壤重金属高光谱反演模型研究

文章以恩施地区土壤重金属As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn为研究对象,利用ASD地物光谱仪采集土壤光谱数据,在光谱预处理和相关分析的基础上,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,构建土壤重金属含量与光谱的反演预测模型.结果 表明,平滑处理、一阶导数、去趋势、归一化处理散射校正(SNV)4种光谱处理方法组合使用可以有效地提高模型反演精度;通过对PLSR模型RMSEC、RMSECV、RMSEP、R2Cal 、R2CV 、R2Pred、6种参数分析发现,As、Pb、Cu相比Cd、Cr、Zn在PLSR模型中的测误差值较小且模型的相关性较高,说明模型可以预测As、Pb、Cu 3种元素,该研究为后期采用高光谱遥感影像数据快速监测恩施地区土壤重金属污染情况提供了技术参考.     

城市交通绿地土壤重金属含量的高光谱反演

以交通绿地区土壤Cr、Pb、Zn为研究对象,分析重金属元素与土壤光谱在一阶、二阶等微分变换下的相关性,突出特征波段,通过多元线性逐步回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法,建立光谱与重金属元素含量的最佳模型,并进行精度检验与模型预测。结果表明:光谱微分变换可以有效地提高土壤重金属含量与土壤光谱反射率间的相关性,土壤Cr、Pb、Zn的最大特征波段分别在1 289.41、1 408.35、1 411.9 nm;从模型稳定性和精确性来看,土壤Cr、Pb、Zn在PLSR模型中的R~2分别为0.986、0.809、0.629,依次是MLR模型的1.32、1.14、1.12倍,土壤Cr、Pb、Zn在PLSR模型中的建模RMSE均低于MLR模型,PLSR模型效果较优;与土壤Cr相比,土壤Pb、Zn的MLR和PLSR模型效果较差,这可能与人为因素影响有关。     

干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R²高于OLS,其中Zn的R²接近0.8,Cu的R²接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R²均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的...     

基于连续小波变换的土壤重金属含量反演模型

文章以博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤重金属Cr、Ni、Zn为研究对象，采用偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络模型，通过连续小波变换，优选高光谱数据与土壤重金属含量的特征波段，构建研究区土壤重金属含量的高光谱反演模型。研究结果表明：（1）连续小波变换后，土壤重金属Cr含量相关性由0.24提高到0.45；土壤重金属Ni含量相关性由0.31提高到0.45；土壤重金属Zn含量相关性由0.31提高到0.51;(2）土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的高光谱特征波段主要位于400～900、1 400～1 600、2 000～2 200 nm。（3）连续小波变换与人工神经网络相结合的模型精度最优，其土壤金属Cr含量的建模集和验证集的R²分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R2分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R²分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R2分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R²别为0.90和0.81,RMSE为5.20和5.93；连续小波变换结合人工神经网络模型比最小二乘和支持向量机2种模型，适合研究区土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的反演。     

基于连续小波变换的土壤重金属镉含量的高光谱估测

选择合理的处理方法可增强土壤光谱中有效信息特征,提高模型估测精度。以新疆渭-库绿洲土壤为研究对象,基于连续小波变换(continuous wavelet transformation, CWT)与传统数学变换相结合的方法进行光谱数据处理并提取特征波段,采用偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVMR)方法构建土壤重金属镉含量估测模型。结果表明：(1)土壤原始光谱曲线趋势基本一致,在600～2 450 nm范围内,随着重金属镉含量增加,其光谱反射率降低,二者呈负相关。(2)CWT与原始光谱一阶微分(R′)相结合的处理效果最佳,|r|值可达到0.586,为极显著负相关(P<0.001),表明数学变换与连续小波变换相结合的处理方法可有效反应光谱细节特征。(3)对比各模型的反演结果,发现CWT-R′-SVMR模型的训练集和验证集的决定系数(R²)大于0.86,均方根误差(RMSE)小于0.02 mg/kg,相对分析误差(RPD)大于2,建模效果较好,可作为最优模型对研究区土壤重金属镉含量进行估测。结合数学变换...     

矿业废弃地复垦土壤-作物硒吸收特征及其对重金属拮抗效应

针对矿业废弃地复垦土壤硒与重金属"双高"现象,为充分开发其富硒土地资源,确保作物安全,本文基于"点对点"采集的土壤和玉米样品,利用反距离权重（inverse distance weighted,IDW）、多元线性回归（multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和随机森林回归（random forest regression,RFR）等方法,开展了西南某硫磺矿复垦区玉米硒元素吸收预测的同时,分析硒（Se）对重金属（Hg、As、Cd和Cr）的拮抗效应.结果表明研究区土壤中硒资源丰富,土壤Se平均含量达到0.83mg·kg^-1,是中国土壤Se平均含量的2.87倍,玉米籽粒硒含量处于0.02~0.16mg·kg^-1之间.由相关性分析和模型预测可知,研究区玉米籽粒硒含量主要影响因素为土壤硒、pH值、有机质和重金属As等,多元线性回归（MLR）对其预测最为有效,决定系数R²为0.52.通过比较研究区土壤硒不同含量梯度下玉米对重金属（Hg、As、Cd和Cr）富集特性,表明了土壤Se对重金属Hg、As、Cd和Cr存在一定的拮抗作用.本研究结果可为今后同类矿业废弃地复垦土地发展特色富硒农业提供依据.     

GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究

本文基于高光谱遥感影像对土壤有机质含量进行反演估算,以哈尔滨与兴安盟交界处的平原地表土壤为试验对象.首先,基于辐射和几何校正等预处理的高分五号（GF-5）高光谱遥感影像,依据五点采样法采集影像覆盖范围的地表土壤样本共100组,在实验室内进行理化分析等一系列处理获取样本土壤有机质含量数据.然后,运用偏最小二乘法建立高光谱影像土壤沙化指数、土壤退化指数、归一化亮度指数和土壤盐分指数反演土壤有机质含量的估算模型.比较基于原始反射率数据、一节微分反射率数据和4种土壤指数构建的反演模型的预测精度,通过65%的建模样本和35%的预测样本验证表明,反演模型中基于土壤指数建立的反演模型的预测验证精度最高,预测集验证中ρ为0.816,RMSE为1.7287.并将该反演模型运用到高光谱影像的土壤有机质含量的反演估算,实际测量的SOM与影像反演SOM含量变化趋势一致,相关性达到80.023%以上,验证了模型的反演估算精度.     

天山北麓土壤有机质高光谱特征分析

随着土壤遥感科学的快速发展,光谱技术及其相关理论分析在农业生产与生态规划领域得到了广泛的应用。通过对光谱反射率进行一阶微分与倒数对数形式的变换,选取相关系数较大的波段构建基于多元逐步回归与偏最小二乘法的反演模型,得到如下基本结论:土壤光谱的一阶微分的变化,显著提高了土壤有机质含量与光谱间的敏感性;在多元逐步回归分析中,反射率一阶微分的多元回归模型的稳定性及预测精度最好;在偏最小二乘法回归分析中,反射率倒数对数模型的决定系数达到了最高的0.962,而总均方根误差为最低的1.082,其模型的稳定性及预算精度优于其他模型;总体上,偏最小二乘法回归模型的稳定性及预测精度优于多元回归模型,能够进一步满足研究区土壤有机质含量估算的实际需求。     

多光谱数据定量反演土壤营养元素含量可行性分析

运用室内光谱模拟多光谱数据,采用回归分析方法建立土壤营养元素含量预测模型,并进行验证.首先,根据光谱响应函数将实验室光谱数据重采样至多光谱传感器（TM和 ASTER）波段;然后,分别利用多元逐步回归（SMLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法,建立建模土壤样本实测光谱以及模拟光谱（TM和ASTER）与土壤营养元素含量间的经验模型;最后,利用检验土壤样本进行模型精度验证.与实测光谱模型相比,模拟光谱模型对土壤营养元素含量的预测精度受光谱分辨率的影响并不大.模拟光谱模型对N、P、K元素含量预测精度最高分别为0.89、0.79和 0.67.土壤N、P、K元素含量SMLR模型的入选波段分别位于2 000～2 300　nm、1 650～1 800　nm和600～800　nm波长附近范围内; 土壤N、P、K元素含量PLSR模型的系数表明,近红外（NIR）波段对总氮和总磷元素含量比可见光（VIS）波段敏感,而VIS对K元素含量预测的贡献更大.利用多光谱数据进行土壤营养元素含量的估测具有理论上的可行性;由于不同元素对不同光谱波段的响应不同,在选择多光谱遥感数据时要充分考虑传感器的波段特征.     

龙口市污灌区铅含量高光谱监测研究

为了研究土壤光谱预测重金属Pb含量的可行性,使用重采样、一阶微分、倒数对数、小波分析和去包络线5种光谱数据处理方法,分别测取了样本点的土壤光谱数据和Pb元素含量,并通过逐步回归模型实现了土壤光谱数据对Pb元素含量的预测。研究发现基于倒数对数数据处理方法建立的回归模型精度较高,这表明使用土壤光谱预测Pb元素含量是可行的。     

基于APCS-MLR和PMF模型解析黄河下游文化公园土壤重金属污染特征及来源分析

选取黄河下游典型人类扰动区——黄河文化公园为研究区域,系统采集表层土壤样品,测定土壤中7种(Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Cd、 Pb和As)重金属含量,利用地累积指数研究公园土壤重金属污染特征,应用克里格空间插值法、绝对因子分析-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型解析黄河文化公园土壤重金属的来源.结果表明,研究区表层土壤重金属(Cd、 Zn、 Cu、 Pb和As)含量平均值高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,分别是背景值的4.62、 1.78、 1.41、 1.08和1.03倍.除Zn外,其他元素含量均低于黄河流域沿线不同区域土壤相应元素值.7种元素地累积指数递减趋势为：Cd>Zn>Cu>Ni>Pb>As=Cr,元素Cd属于偏中污染,在表层土壤中积累明显.空间分布特征及源解析结果显示,Cr、 Ni和Cu为自然源因子,主要受成土母质影响;Cd和Pb为交通源,Zn和As属于受少量人类活动和自然叠加影响的混合源.APCS-MLR的分析结果显示：自然源贡献率为46.67%,交通源贡献率为24.11%,混合源贡献率为16.12%,...     

龙岩市某铁锰矿区土壤重金属地球化学空间分布特征与来源分析

采集了龙岩市某铁锰矿区基岩-不同层位土壤配套样品,测试了其中重金属Pb、Cd和As含量,采用普通克里金插值法,研究了土壤中3种重金属元素的地球化学空间分布特征,分析了Pb、Cd和As的来源.结果表明,研究区地处汇水盆地中,高含量Pb和As主要分布于工作区西部靠近露天采场的区域,中部两支河流交汇处及东部废石堆附近,而Cd大面积集中于西部露天采场周边及选矿厂附近.从水平剖面看,3种重金属在土壤各层位高值区域的含量变化整体表现为随着与矿区水平距离的增加而逐渐降低的趋势.从垂向剖面看,重金属在不同层位土壤间的相关度高.Pb、Cd和As在西部距离露天采场较近的区域,含量随深度增加呈先升高再降低的趋势.在其他高值区域,3种重金属含量随深度增加而降低.不同层位土壤Pb和As含量与花岗岩、闪长岩中的含量均呈显著正相关关系,Pb和As继承了矿床及其周边母岩的特性.研究区重金属As虽受到矿山开采等人为影响,但影响程度不高.部分点位母质（岩）自身具有较高含量的重金属,同时,土壤中重金属Pb和Cd的含量显著高于岩石含量,甚至远远超过土壤风险筛选值,受工矿业、交通运输和农业生产等人类活动影响较大,存在点源污染,需关注其对农产品质量安全、农作物生长及土壤生态环境可能产生的风险.     

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.     

杭州蔬菜基地重金属污染及风险评价

为掌握杭州市蔬菜基地土壤中重金属污染状况,采用野外调查结合室内分析法,就杭州市10个区县30个蔬菜基地中203个土壤样品进行了Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、As和Ni含量的分析及评价,并就重金属含量与土壤理化指标进行了相关分析.结果表明,杭州市菜地土壤中Zn、Cr、As、Ni含量均未超标,但部分土壤中Cu、Pb和Cd含量有超标现象.污染指数评价表明,杭州市菜地土壤重金属综合污染等级多为轻度污染,且主要以Cd污染为主.累积评价表明,杭州市菜地土壤重金属多呈中高度累积,亦主要由土壤Cd累积所致.潜在生态风险评价表明,杭州市菜地土壤中Cu、Zn、Pb、Cr、As和Ni的生态风险轻微,综合潜在生态风险处于中等水平,但Cd存在较强的潜在生态风险.相关分析表明,土壤中Cu、Zn、Pb、As、Cd含量受土壤理化性质影响较大.综上,杭州市要做好菜地土壤重金属的污染防治工作,尤其要防范Cd的污染风险.     

三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属空间分布特征及来源解析

我国各大城市目前正在进行大规模的工业企业搬迁,并产生了众多污染搬迁遗留场地,其中重金属污染尤为严峻.为了分析三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属的污染状况、空间分布和污染来源,采用地统计学分析场地土壤重金属的空间变异规律和分布特征,并利用PMF模型解析场地土壤重金属的主要来源.结果表明,土壤中As、Cd、Cu、Pb、Hg和Ni的平均值远超过河南省土壤环境背景值,As、Cd、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险筛选值,As、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险管控值.Cr的高值区位于废渣堆场北侧,Ni和Cd高值区位于废渣堆场北侧和场地南侧,As的高值区位于废渣堆场南侧与生活区之间,Cu和Pb高值区较为分散,主要集中于中部的原料堆场和炼炉区,Ni和Cd、Cu和Pb具有相同的空间分布特征.基于PMF模型可知,7种重金属有3种主要来源,Cd以废渣堆积源为主,贡献率为87.60%;Cu、Pb和Hg以土壤母质源为主,贡献率分别为92.50%、75.20%和95.40%;Cr、Ni和As以原料粉尘废气源为主,贡献率分别为80.80%、83.30%和62.00%.     

皖江经济带耕地重金属健康风险评价及环境基准

以皖江经济带耕地为研究区对象,采集了水稻和小麦及其根系土样品338组,测定了5种重金属含量(As、 Cd、 Cr、 Hg和Pb),采用地累积指数法和综合污染指数法评价了土壤-农作物污染特征,进行摄入农作物重金属对人体健康风险进行评估,并基于物种敏感分布模型(SSD)反演了区域耕地土壤环境基准值.结果表明,研究区水稻和小麦土壤受到不同程度重金属(As、 Cd、 Cr、 Hg和Pb)污染,其中Cd为水稻首要污染因子,超标率在13.33%,Cr为小麦的主要超标因子,超标率达11.32%;地累积指数显示水稻Cd污染比例达80.7%,小麦Cd污染率为35.85%.与土壤重金属高污染水平相反,仅有17.19%和7.55%的水稻和小麦中Cd超过国家食品安全限量标准,重金属Cd的累积能力为水稻>小麦.健康风险评价表明重金属对研究区成人和儿童具有较高的非致癌风险和不可接受的致癌风险,水稻摄入的致癌风险高于小麦,儿童的健康风险均高于成人.SSD反演得出研究区水稻田土壤的As、 Cd、 Cr、 Hg和Pb基准值HC₅为6.24、 0.13、 258.27、 0.12和53.61m...     

衡阳松江工业园土壤重金属的污染研究

为了研究衡阳松江工业园土壤重金属的污染特征,采集了该园区及其周边土壤23个样品,测定了土壤中重金属Cu、Pb、Cd、Zn、As、Hg的含量,并采用地累积指数法和潜在生态危害指数法对土壤重金属污染程度进行了评价。结果表明:松江工业园土壤中Cu、Pb、Cd、Zn、As、Hg的平均含量分别为63.0 mg/kg、323 mg/kg、9.21mg/kg、373mg/kg、19.7mg/kg、0.287mg/kg,均高于全国土壤元素背景值和湖南省土壤元素背景值;Cd、Pb、Zn分别处于严重、中度、偏中度污染,土壤重金属污染程度的排序为Cd>Pb>Zn>Hg>Cu>As,表明衡阳松江工业园土壤重金属具有很强的潜在生态危害。     

公路两侧土壤和蔬菜中重金属的含量特征

不同公路两侧土壤重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Hg、Pb含量同对照区差异较大 ,但Cu、Pb均为污染区大于对照区。蔬菜重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Hg、Pb含量在不同蔬菜品种表现出不同特征 ,大葱、莴笋大部分重金属含量高于对照区 ,甘蓝大部分重金属含量低于对照区。不同公路两侧土壤和蔬菜重金属含量差异明显。两公路土壤和莴笋重金属Pb含量表现出一致性 ,因此公路边重金属累积较重的元素主要为Pb     

基于乡镇尺度的地质高背景区耕地土壤重金属来源分析与风险评价

西南地区由于广泛发育碳酸盐岩导致土壤重金属具有天然的高背景属性,在重金属地质高背景区开展生态风险评价和识别重金属潜在来源对土壤污染防治、农产品安全保障具有重要意义.基于乡镇尺度,在重庆市奉节县青龙镇采集耕地表层土壤样品307件,分析了土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn重金属含量及pH,采用地统计学,绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区域内8种重金属污染空间分布特征及来源,利用内梅罗指数(P_综)和潜在生态风险指数(RI)开展土壤风险评价.结果表明,耕地土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni和Zn的平均值和中位数超过重庆市土壤背景值,其中Cd、As累积效应较为明显.与农用地土壤筛选值相比,Cd超标率最高,达52.12%.土壤中重金属含量空间分布格局呈现出南部整体高,高值区呈条带状分布;北部整体低,高值区呈点状分布.APCS-MLR模型表明研究区耕地土壤重金属Cr、Zn、Ni和Cu以自然来源为主,主要受地质背景控制,贡献率分别为86.62%、85.46%、76.44%和64.34%;As、Pb和Hg的来源以工业源为主,受煤矿...     

基于APCS-MLR受体模型和地统计法的矿区周边农用地土壤重金属来源解析

为探明矿区周边土壤重金属来源,为地区土壤污染防治提供有效建议,在重庆市黔江区五里乡北部采集表层土壤(0～20 cm)样品118件,分析了土壤中重金属(Cd、 Hg、 Pb、 As、 Cr、 Cu、 Zn和Ni)含量及土壤pH,利用地统计法和APCS-MLR受体模型对土壤重金属空间分布和来源进行了研究.结果表明,土壤重金属含量明显高于重庆市背景值,存在明显的表层累积.Hg、 Pb、 Cd、 As和Zn均表现为极强变异.土壤Cd、 Hg、 Pb、 As和Zn超过风险筛选值的比例分别为47.11%、 6.61%、 4.96%、 5.79%和7.44%,土壤Cd、 Hg、 Pb和As超过风险管制值的比例分别为0.83%、 4.13%、 0.83%和0.83%,土壤重金属超标问题显著.土壤Cd、 As、 Cr、 Cu和Ni主要受到成土母质的影响,对土壤元素总量的贡献率分别为77.65%、 68.55%、 71.98%、 90.83%和82.19%,土壤Hg、 Pb和Zn主要受到汞矿和铅锌矿开采的影响,贡献率分别为86.59%、 88.06%和91.34%.此外,农业活动也会影响土壤Cd和As的含...