基于地理探测器的土壤重金属空间分异及其影响因素分析研究进展

地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,由于其既能揭示单一因素对因变量的影响,也能评价双因素相互作用的影响,且不需要考虑线性,还能避免多变量共线性的影响,没有较强的模型假设,解决了传统方法在分析类别变量时的局限性,在土壤重金属空间分异领域研究的应用越来越广泛.通过收集40篇关于地理探测器在土壤重金属空间分异领域的研究报道,梳理了采用的自变量离散化方法、研究尺度、因变量和自变量类型、因子探测、交换探测、风险探测和生态探测等内容,并提出下一步的应用研究急需明确的问题,为地理探测器在土壤重金属空间分异领域深层次应用提供支撑.     

基于地理探测器的镇域尺度土壤重金属含量空间分异及其影响因素分析

为揭示镇域尺度规模土壤重金属含量的空间分异及其影响因素,以成都平原腹心地带某镇为研究区域,采集788份表层土壤样品,利用地累积指数法对土壤Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn和Ni的污染进行评价,基于地理探测器,以土壤性质、地形和距离等15种因子为自变量,各重金属含量为因变量,探析土壤重金属含量的空间分异及其影响因素.结果表明,研究区土壤Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量平均值是成都市土壤背景值的1.06~1.93倍,Cd含量低于背景值;除Hg呈现轻度污染外,其余7种重金属处于清洁状态.8种重金属空间分布存在显著差异,且各重金属间存在显著相关性,并与土壤性质存在显著相关性.因子探测发现,总磷（TP）、总钾（TK）、pH、总有机碳（TOC）、高程和距铁路距离对8种重金属含量的解释力最显著.交互作用探测发现,土壤性质与其他因子交互作用是重金属空间分异的最主要影响因素,高程、距住宅区距离、距铁路距离和距工业用地距离也是重要影响因子.风险探测发现,Hg在高程和距铁路距离的子区域的差异最显著,其余7种重金属在土壤性质影响因子子区域的差异最显著.镇域尺度规模土壤重金属的空间分布差异显著,这与研究区的土壤性质、地形和人类活动密切相关.     

基于空间尺度效应的西南地区植被NPP影响因子探测

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统质量的重要参数,研究植被NPP时空演变特征及其驱动力对区域生态环境保护和可持续发展具有重大意义.基于MODIS NPP数据、气象数据、 DEM数据、人口密度数据、 GDP数据和土地利用类型数据,采用一元线性回归分析、 R/S分析和地理探测器模型,分析西南地区及其六大地貌单元植被NPP时空演变特征及未来变化趋势,探究植被NPP空间分异的影响因子.结果表明,2000～2020年西南地区植被NPP整体呈极显著上升趋势.地貌单元中,除青藏高原南部外,其余地貌单元植被NPP均表现为改善态势,其中四川盆地和云贵高原表现为极显著改善.西南地区的植被NPP变化斜率整体呈现“东高西低”的分布格局.西南地区及各地貌单元植被NPP呈上升趋势的区域面积均大于呈下降趋势的区域面积,但未来植被NPP变化趋势均以下降为主.地理探测器结果表明,除云贵高原植被NPP空间分异主要受气温影响外,海拔是西南地区及各地貌单元植被NPP空间分异的主导因子.交互探测结果表明,影响因子之间的交互作用均表现为双因子增强或非线性增强,其中,海拔∩温度对西南地区植被NPP空间分异的解释力最大.地...     

都柳江上游沿岸喀斯特地区土壤重金属污染及健康风险分析

以贵州省都柳江上游沿岸喀斯特地区为研究对象,根据空间系统法布设样点,共采集62个表层土壤样品.运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、人体健康风险评价模型、克里金插值方法和地理探测器模型,研究土壤重金属Sb、As、Cd、Pb和Cu的污染及人体健康风险空间分布特征.结果表明,研究区土壤Sb和Cd含量分别是贵州省土壤重金属背景值的6.58和1.95倍.土壤重金属总体属于轻度污染,土壤Sb和As的轻度及以上污染面积分别占总面积的24.62%和20.97%,Cd轻度污染面积分布最广,占总面积的44.55%.研究区土壤重金属人体健康风险为低风险等级,儿童健康风险大于成人,Cd和Sb是人体健康风险的主要影响元素.由地理探测器分析可知,所有因子中地层对土壤中Sb和Cd人体健康风险空间分异的解释力最大,其余因子对土壤Cd的人体健康风险空间分异解释力大小依次为：土壤类型>海拔>距河流远近>土地利用类型>坡度;而其余单一因子对土壤中Sb人体健康风险空间分异的解释力均较低,其空间分异可能受到多重因子的复合影响.地层与Cd对成人和儿童的致癌健康风险呈显著正相关（p<0.05）...     

金华市耕地土壤重金属来源解析及健康风险空间分异

不合理的人类活动可能会导致重金属元素在耕地土壤中富集,最终威胁到土壤环境质量、农产品安全及人类健康.以金华市耕地土壤重金属为研究对象,采集了209个表层土壤样品,测定了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的含量,并采用随机森林模型探讨了金华市耕地土壤重金属的来源.同时,结合人体健康风险评估模型、地统计分析和地理探测器对金华市耕地土壤重金属的健康风险及空间分异进行了评估.结果表明：①金华市耕地土壤中Cd、Cu、Hg、Pb和Zn元素的平均含量超过了浙江省土壤背景值,存在一定程度的积累;②随机森林模型分析表明,As、Cr和Ni主要为自然来源,Hg主要为大气沉降源,Pb和Zn主要为交通来源污染,Cu为农业和工业的共同污染;③健康风险结果显示,金华市耕地土壤重金属污染对儿童总的致癌风险已超过安全阈值,高值区主要出现在金华市的中西部和北部区域;④地理探测器结果显示,金华市相关管理部门有必要对耕地土壤的As、Pb、Cd 、Cr和Cu元素实施分区管控,以降低其健康风险水平.     

宝鸡市区土壤重金属污染影响因子探测及其源解析

为深入分析工业城市土壤重金属污染的影响因子及来源途径,本文以宝鸡市区采集的62份表层(0～20 cm)土壤样品为研究对象,使用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定重金属(Cd、As、Cu、Pb、Zn、Cr、Mn和Ni)含量,基于地统计方法及地理探测器模型,以土壤重金属污染负荷指数(PLI)为主导指标,探测土壤重金属污染的影响因子,并使用Unmix6. 0受体模型进行重金属源解析.结果表明:①宝鸡市区表层土壤重金属Cd、Pb、Cu、Zn、As、Cr、Mn和Ni含量均值分别为0. 77、16. 75、40. 52、261、17. 03、49. 18、331和30. 52 mg·kg~(-1),其中Cd和Zn均值超过了国家二级标准,是陕西省土壤背景值的8. 2倍和3. 8倍,Cu、As和Ni均值也超过了陕西省土壤背景值,Cd和Zn在城区土壤中存在重度污染现象.②宝鸡市区表层土壤重金属区域总污染负荷指数(PLI_(zone))达1. 36,为轻度污染,经地理探测器分析,土壤质地和铁路距离对污染分布的解释力最强,P_(D,H)分别为0. 040和0. 026,交互解释力均达0. 099.③Cd、Cu和As主要为工农业活动所致的"人为源",Zn和Ni为交通排放造成的"人为源",Cr、Pb和Mn主要为"混合源".研究区表层土壤重金属主要来源为"混合源",为轻度污染级,土壤质地和距铁路距离是土壤重金属污染的主要影响因子.本研究可以为宝鸡市土壤重金属污染与防治提供科学依据.     

中国八大经济区GPP变化及影响因子协同机制

以中国和八大综合经济区为研究区,全面分析人文因子、土地利用类型、气候因子和地形因子对植被总初级生产力(GPP)空间分异的影响差异.利用MODIS GPP数据、气象数据、土地利用类型、DEM数据、夜间灯光和人口密度数据等,基于Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和地理探测器模型,在全国和经济区尺度上分析2000～2020年植被GPP时空变化特征,探测植被空间分异的影响因子及影响因子间的协同机制.结果表明,2000～2020年中国及八大经济区植被GPP整体呈波动上升趋势,呈上升趋势的区域占总面积的84.46%,其中,呈极显著上升区域占19.86%,主要分布在黄河中游综合经济区中部和大西北综合经济区东部.影响因子探测结果表明,湿度、日照时数、降水和土地利用类型是中国植被GPP空间分异的主要影响因子,其中,湿度的影响力最高,q值为0.64.经济区尺度上,湿度、日照时数、降水是影响东北、黄河中游、大西南和大西北综合经济区植被GPP空间分异的主导因子,而人文因子对东部和南部沿海综合经济区植被空间分异的影响较大.交互作用探测结果表明,中国植被GPP空间分异主要...     

土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法

识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、 Cr、 Cu、 Ni、 Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影响因素;最后设置与相关性分析方法和已有研究的对比试验,评估影响因素识别方法的有效性.结果表明人类活动因素加剧了研究区域内土壤重金属含量的变化：①在单目标水平探测上,土地利用类型是Cr、 Cu和Zn含量变化的主要影响因素,而年沉降通量影响As的含量变化;交互探测结果显示各个因子间均具有增强效应,人类活动因素的交互作用占主导;②多目标水平探测结果涵盖单目标水平探测结果且能够识别出更多的影响因素,土地利用类型影响Cu、 Zn、 Cr、 Ni和As的含量变化,As和Zn含量变化受到年沉降通量影响;③耦合地理探测器和主成分分析的多目标识别方法可以更加有效地识别出土壤重金属含量变化的影响因素,比单个土壤重金属相关性分析方法更为有效.研发的重金属含量变化影响因素多目标识别方法可为区域土壤重金属污染监测与宏观管理提供技术支撑.     

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%,...     

兰州市耕地“五毒”重金属的风险评价与归因分析

耕地土壤的重金属有可能通过食物链网迁移转化危害生态环境和人体健康.目前,人们对兰州市耕地土壤重金属的生态环境和人体健康风险还不够清楚,从而影响对其有效管控.因此,以兰州市耕地表层土壤为研究对象,采用潜在生态风险危害指数评价As、Cd、Cr、Hg和Pb共5种重金属的生态环境风险,以USEPA提出的健康风险模型和推荐的标准评估其人体健康风险,用地理探测器探究风险空间分异的主要影响因子,以便为研究区重金属污染风险的精准管控提供科学依据.结果表明,研究区耕地表层土壤重金属对生态环境风险主要为中风险（65.25%）,少部分为低风险（13.80%）和高风险（20.95%）,低风险区主要位于永登县东南部、榆中县中部和北部以及皋兰县西南部;中等风险区在三县五区均有分布;高风险区位于永登县北和东南部、城关区南部、七里河东北部、西固区东部和榆中县中部.5种重金属不同暴露途径的非致癌与致癌风险均为：经口摄入>皮肤接触>呼吸摄入,总体上儿童高于成人.但是,"五毒"重金属的非致癌风险HI均小于1,表明它们对当地居民不存在不可接受的非致癌风险.As的致癌风险分别大于1×10^-5（儿童2.04×10^-5）和小于1×10^-4（成人1.91×10^-5）,说明其对当地居民存在可接受的中等致癌风险,且儿童的大于成人.地理探测器分析表明,采样季平均降水量对As和Cd人体健康风险空间分异的影响最大,GDP对Cr风险空间分异的影响最大,距铁路距离对Hg和Pb风险空间分异的影响最大;交互作用探测表明,各因子之间均为双因子增强,除主导因子起作用外,pH值、坡度和海拔高度等其它因子也会增强主导因子对耕地土壤重金属风险空间分异的影响程度.     

基于EBK插值预测和GDM模型的襄州区耕地土壤重金属时空分布及来源变化分析

为探讨襄州区重金属空间格局时空变化及其来源变化,于2009年11月和2019年11月分别在襄州区耕地土壤采集395个和326个土壤样品,测得两年铬（Cr）、铅（Pb）、砷（As）、汞（Hg）和镉（Cd）含量,采用经验贝叶斯克里金法（EBK）得出两年5种土壤重金属含量空间格局情况及变化量分布情况,并利用地理探测器模型（GDM）计算19种环境因子和5种重金属含量q解释力并比较两年变化情况.结果表明,与2009年相比,2019年襄州区Cr、Pb、Hg和As这4种土壤重金属含量整体趋于降低,Cd整体含量增加;2019年襄州区土壤重金属含量空间分异情况较2009年趋于复杂,Pb、Hg和Cd在南部、Hg在中部市区及周边地区也表现为含量增加;各元素向北及西北部地区表现为含量降低.2019年自然因子和污染企业距离对5种土壤重金属含量单因子解释力均有所下降,且单因子主控下对其含量的影响力显著性降低,而人类活动因子尤其是居民点用地距离、道路距离、污染企业用地和环境因子对土壤重金属元素的叠加影响力增强.说明2019年土壤重金属来源变化由以结构性因素为主要影响因素趋于复杂,污染企业的排放对重金属元素影响力降低,而人类活动对重金属含量影响增加.     

洞庭湖南缘农田土壤重金属特征及源解析

基于网格布点法于2020年4～8月在洞庭湖南缘农田中采集了1 589件表层土壤样品,采用ICP-MS、 ICP-OES、 HG-AFS和ISE方法测定土壤中As、 Cd、 Pb、 Cu、 Zn、 Ni、 Cr、 Hg元素含量及pH,重点研究了区内土壤重金属含量、潜在生态风险、空间分布特征及其来源解析.结果表明,土壤重金属ω(Zn)、ω(Cr)、ω(Pb)、ω(Cu)、ω(Ni)、ω(As)、ω(Cd)和ω(Hg)平均值依次为：118.18、 82.21、 52.1、 33.76、 32.81、 18.25、 0.42和0.13 mg·kg^-1.各重金属均处于中、高度变异,土壤以弱酸性为主,pH介于3.96～7.90之间,Hg和Cd存在较高的生态风险.各重金属元素空间分布规律均呈西南高东北低的趋势.采用PMF和PCA方法对8种重金属元素进行来源解析及贡献率计算,PMF结果表明,研究区土壤重金属来源贡献率依次为：农业活动源(36.98%)、自然源(32.94%)、水土交换源(17.05%)和大气干湿沉降源(13.03%),而PCA结果表明研究区土壤重金属主要来源于农业...     

中国农田土壤重金属空间分布特征及污染评价

土壤是农业生产过程中不可或缺的自然资源,掌握农田土壤重金属的空间分布特征及污染水平,对于农田生态系统安全及人类健康具有重要意义.基于2002年来中国各行政区农田土壤重金属实测数据,探讨了农田土壤Cr、Cd、Pb、Zn、Cu、As和Hg等7种重金属的空间分布特征,并采用地累积指数法对污染状况展开评价.结果表明中国农田土壤重金属的空间分布特征差异较为明显,南方农田土壤重金属含量明显高于北方;平均值统计结果表明,湖南、云南、贵州、四川、福建、广西以及上海的农田土壤重金属含量较高;污染评价结果显示7种重金属的污染程度大小依次为Cd>Hg>Pb>Cu>Zn>As>Cr,其中福建、广东、海南、浙江、湖南、陕西、甘肃、河南、重庆、山西、天津、内蒙古和安徽的富集程度较高.     

矿区耕地土壤重金属污染评价模型与实例研究

为对湘南某矿区耕地土壤重金属污染情况作出客观实际的评价,将层次分析理论用于环境评价领域,引入重金属毒性响应系数和重金属在粮食中限量值双重准则,以确定重金属元素之间的权重,并结合加权平均法建立综合评价模型.同时,结合GIS对耕地土壤重金属空间分布、重金属富集特征及综合污染情况进行分析.对该矿区4种重金属Pb、Cd、Cu和Zn的综合污染评价结果表明,该矿区耕地土壤重金属综合污染情况严重,综合污染指数变化范围为1.25～427,属重度污染.因子分析结果表明,4种重金属的来源具有一定相似性,主要来源于矿区有色金属采选冶炼活动.空间分析表明,4种重金属的含量及综合污染的空间分布特征呈明显富集.该评价模型可用于对矿区耕地土壤重金属污染评价的研究,为土壤重金属污染评价提供了新的思路.     

PCA-APCS-MLR和地统计学的典型农田土壤重金属来源解析

人类活动往往会增加表层土壤重金属含量,进而影响了区域土壤重金属的精确定量与评估.为系统研究浙江省西部石煤矿山周边典型农田土壤重金属污染源的空间分布特征及其贡献率,采集并分析了耕地表层土壤样品和农产品中Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni等重金属,重点探讨各元素地球化学特征并对农产品进行生态风险评价.采用相关性分析、主成分分析(PCA)和绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR),解析了该地区土壤中重金属污染的来源和源贡献率,并采用地统计学分析法对土壤中Cd、 As的空间分布特点进行了分析.结果表明,研究区内6种土壤重金属(Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni)含量都超过风险筛选值,其中Cd和As含量超过风险管制值,其超标率分别为36.11%和0.69%,而农产品中Cd也存在严重超标.通过分析认为研究区土壤重金属污染源主要有2个：源1(Cd、 Cu、 Zn和Ni)为矿业活动源和自然源,对Cd、 Cu、 Zn和Ni的贡献率分别为78.53%、 84.41%、 87%和89.13%;源2(Hg和As)以工业源为主,对Hg和As的贡献率分别为83.22%和82.41%...     

基于UNMIX模型的地质高背景地区土壤重金属源解析

采矿活动和高地质背景被认为是造成喀斯特地区土壤重金属污染的重要因素. 为了探究采矿活动和成土母质对喀斯特地区土壤重金属积累的影响,利用UNMIX模型和空间分析相结合的方法对广西北部典型金属工业区—刁江流域105个土壤样品中重金属(Cd、As、Pb、Cr、Ni)的分布特征与主要来源进行了研究,并将UNMIX模型源识别结果直接纳入GIS进行空间分析,对比采样点的主导源空间分布与污染源之间的关联性. 结果表明:①研究区土壤中w(Cd)、w(As)、w(Pb)、w(Cr)、w(Ni)的平均值为1.21、19.4、42.1、80.9、31.9 mg/kg;研究区土壤污染以Cd和As复合污染为主,个别采样点存在轻度的Pb污染. ②母质类型、土壤类型、土壤pH和工矿企业是影响重金属积累的重要因素. 对比分析可知,由碳酸盐岩母质发育而来的土壤和偏碱性土壤中重金属的平均含量较高;人为土中Cd、As和Pb的积累较明显,铁铝土中会出现Cr和Ni的共富集;污染影响区内w(Cd)、w(As)、w(Pb)偏高. ③源解析分析显示,研究区土壤重金属存在两类污染源,分别为土壤母质源(源1)、工农业混合源(源2),占比分别为68.45%和31.55%;土壤母质源(源1)对Cr和Ni的贡献占主导作用;工农业混合源(源2)对As、Pb的贡献高于其他重金属;研究区Cd的积累由土壤母质源(源1)和工农业混合源(源2)共同主导. 研究显示,研究区土壤重金属污染水平整体较高,这既与碳酸盐岩中固有的高重金属浓度有关,也与碳酸盐岩风化过程中残留富集导致的浓度放大效应有关,并且研究区多年的工矿业活动与河水灌溉进一步加剧了研究区农田的重金属污染程度.      

淮河流域典型癌病高发区土壤和地下水重金属积累及健康风险

分别采集淮河沿岸某癌病高发区土壤和地下水样品,分析和探讨了土壤和地下水重金属的含量、分布和季节变化,以及土壤和地下水重金属积累的生态与健康风险.结果表明,除Zn外,土壤和地下水重金属含量旱季均高于雨季,癌病高发村庄高于其他村庄,河流污染是沿岸土壤和地下水重金属积累的主要原因.除土壤Cd达到中度潜在生态风险外,土壤中其余重金属的潜在生态风险总体为轻微级.癌病高发村庄居民饮水中重金属致癌和非致癌健康风险明显高于其他村庄居民,均为其他村庄居民的2倍以上,其中,重金属非致癌健康风险达到93.09×10-10a-1,接近国际健康组织推荐的最大可忽略风险,重金属致癌健康风险达到27.82×10-5a-1,分别为ICRP和US EPA推荐的最大可接受风险的5倍和2倍以上.各种重金属中,Pb和Cr是主要的非致癌健康风险因子,Cr是主要的致癌健康风险因子.癌病高发村庄土壤和地下水重金属积累明显,存在较高的饮水重金属暴露健康风险.     

包头某铝厂周边土壤重金属的空间分布及来源解析

以包头市某铝厂周边500 m内土壤为研究对象,土壤按0~5 cm、5~20 cm、20~40 cm和40~60 cm分层取样,共采集64个土壤样品,测试了Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Ni、Mn共7种重金属含量,运用相关性分析和主成分分析区分厂区周边重金属的来源.结果表明Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Ni和Mn含量分别为32.9、50.35、69.92、43.78、0.54、554.42和36.65 mg·kg~(-1),受测的7种重金属与内蒙古背景值相比均超标;重金属空间分布表明,重金属在西南方向明显富集,且在表层土壤(0~5 cm)重金属含量最高,重金属含量随深度的增加而降低,在20 cm以下的土层趋于稳定;来源分析表明,土壤周边重金属Cu、Zn、Cr和Mn的来源可能受铝厂及周边工业活动的影响;Pb和Cd来源可能主要与道路交通有关;Ni的主要来源可能受农业活动和土壤母质共同作用.