典型区土壤重金属空间插值方法与污染评价

选择最优的空间插值方法对土壤重金属空间分布特征的反映和污染评价具有重要的意义.以湖北省恩施市典型区表层土壤重金属As和Cd为例,选取常用的反距离权重法(IDW)、径向基函数法(RBF)、局部多项式法(LPI)和普通克里格法(OK)进行空间插值,对比分析了不同插值方法的插值精度及结果差异.同时采用地累积指数和指示克里格法(IK)评价了土壤重金属污染状况.结果表明,不同插值方法对于同一种元素的预测误差相差较小,但对土壤重金属含量的空间分布特征存在明显差异,其中LPI法表现出明显的平滑效应,OK法次之,而IDW法和RBF法极大地保留了元素含量的极值信息,插值结果较详尽.为准确了解局部高背景区土壤重金属的空间分布状况,应优选IDW法或RBF法进行插值.以湖北省深层土壤重金属含量算术均值作为背景值,地累积指数污染评价结果显示:As和Cd的超标样点分别占5.5%和99.0%,研究区Cd污染程度较高.IK法污染评价显示:Cd中度-强污染以上的高概率污染区域主要位于研究区的中部,应重视土壤Cd污染分布,并对其有效治理与修复.     

哈萨克斯坦东部土壤元素组成及其空间影响因素分析

本文对哈萨克斯坦东部地区地表82个采样点土壤样品进行经典统计学及地统计分析,探讨了表层土壤元素组成特征及其空间影响因素。首先对土壤元素含量平均值、变异系数等特征进行了计算,比较了土壤元素含量特征。哈萨克斯坦东部地区表层土壤样品中Co、Be、K、Mg、Na、Ca、Zn等元素的含量偏高,而Al、Fe等其余元素含量偏低。使用SPSS 20.0对元素含量进行聚类分析,通过聚类分析可将20种元素分成2大类,每一类又分为两组。第一大类为Ca、Sr、K、Na、Be、Ba,为表生环境下活泼性较强的元素,其中Ca、Sr为一组,K、Na、Be、Ba 为一组。另外一类为Pb、Zn、P、Fe、V、Al、Co、Ti、Mn、Cr、Ni、Cu、Li、Mg,为活动性相对较差的元素,其中Pb、Zn、P为一组,其他元素为另一组。在此基础之上,采用地统计学方法对这些土壤元素的空间格局及其影响因素进行了研究,并计算了分维数,其大小依次为：Zn>Al>Mg>Li>Be>Ca>P> Pb>Sr>Na>Ti>Co>Cr>Cu(Fe)>Ni>V>Mn>K。Co、Cr、Cu、Fe、K、Mn、Ni、Ti、V在采样尺度下均具有空间相关性,相关程度中等或较强,虽然受到一些随机因素的影响（如区域人类活动等）,但其结构特征并未被破坏。Pb、P空间结构特征不明显,Zn已无空间结构特征,该类元素受到一定程度的人为污染影响,随机因素特别是人为因素如耕作、采矿等方面对其空间分布特征造成破坏。而Al、Li、Na、Be、Mg这些元素在研究尺度上空间结构性差或不存在,影响因素复杂。活动性元素Ca在一个相对较小的范围内存在相关关系,Sr空间相关性较差。最后通过对该区重金属污染状况进行初步评价,发现Zn污染程度为轻度-偏重污染。     

多尺度PM_(2.5)分布特征的空间插值与遥感反演对比

精确识别污染物浓度的空间分布是进行区域大气污染防治的重要基础。利用MODIS卫星数据,采用基于地面气象和环境空气质量监测站点观测数据为基础的反演模型,反演获取2013年12月珠三角地区典型大气污染过程1 km分辨率的PM_(2.5)浓度数据,对比分析遥感反演及基于环境空气质量监测站点观测数据的空间插值方法对区域、城市和乡镇尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现效果差异。结果表明,珠三角地区PM_(2.5)遥感反演结果与地面观测数据的相关性达到0.74,相关性水平较好,遥感反演结果可描述区域、城市和乡镇尺度上PM_(2.5)污染浓度的空间分布特征,识别不同空间位置的污染程度差异;基于站点观测数据的空间插值方法对PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现能力有限,在区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征分析时效果尚可,在站点有限的城市和乡镇尺度分析中效果不佳,容易产生对高浓度污染地区的误判;在需要利用站点观测数据分析区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征时,析取克里金、反距离权重或径向基函数插值方法的效果相对较好。     

中国表层土壤有机质空间分布模拟分析方法研究

气候变化背景下,对土壤有机碳的研究是目前大尺度上土壤性质研究的热点。基于第二次全国土壤普查5 374个典型土壤剖面数据,分析表层土壤有机质(20 cm)与环境因素的相关关系,利用多元回归模型和HASM模型结合的方法模拟中国国家尺度上表层土壤有机质含量的空间分布格局,探讨该方法的模拟误差,为国家尺度上有机碳的估算提供方法参考。研究结果表明,对350个检验点模拟结果的平均绝对误差和平均相对误差为15.61 g.kg-1和56.59%,与普通克里格法相比分别降低了1.61 g.kg-1和20.84%;对样点分布较少以及无样点的西北地区和台湾省的模拟结果也更符合实际情况。建模样点减少一半的情况下,模拟结果的平均绝对误差和平均相对误差仅分别增加了0.14 g.kg-1和1.07%。因此,论文方法可作为模拟国家尺度上有机质空间分布相对有效的方法,同时如何使模型解释更多的土壤有机质空间变异将是进一步提高模拟精度的关键。     

黄土高原沟壑区小流域土壤养分空间变异特征及其影响因素

了解表层土壤有机质与全量养分的空间变异规律及其影响因素,能够为黄土高原生态脆弱带的土壤养分管理提供参考。基于王东沟的93个野外采样点,综合多种地统计学方法,分析了土壤养分的空间变异特征及其影响因素。结果表明:研究区表层土壤养分含量处于中等水平,空间变异大小依次为全磷>全氮>有机质>全钾,均由结构性因素主导;有机质、全氮较全磷、全钾变异尺度小、空间自相关性弱、空间复杂程度高。有机质、全氮的分布格局为南高北低,主要影响因素包括海拔、坡度、曲率和土地利用;全磷呈现相反的北高南低分布,海拔、坡度、土地利用、土壤机械组成和人类活动对其影响较大;全钾则为内部高四周低,分布较破碎,坡向和土壤机械组成作用较强。据此建立了9个环境因子与土壤养分之间的回归预测模型,以期为研究区土壤资源的可持续利用提供数据支持。     

耕种对沙地土壤全磷空间变异性的影响

利用经典统计学和地统计学相结合的方法,以科尔沁沙地东南缘的丘间低地为例,分析了农业耕种对沙地土壤全磷空间变异性的影响.结果表明,草地开垦8年后的耕地同未开垦的草地相比,表层和亚表层土壤全磷量均有明显增加(P<0.05);两层土壤全磷贮量增加7.64%,约增加25.71kg/hm2.耕地同草地相比,土壤全磷空间结构和格局存在明显差异.耕地表层表现为一种随机上下波动的空间分布格局,而草地表现为相对均一的空间分布格局.亚表层耕地同草地相比,基台值、结构方差和变程明显偏大,结构异质性和空间依赖性较强,而随机性较弱的空间分布格局.分数维进一步说明耕地与草地土壤全磷空间变异性的差异.克立格制图直观地反映2种土地利用方式下土壤全磷的空间结构特征.为此,认为耕种易导致沙地土壤退化,退耕还草有利于维持脆弱沙地生态系统的稳定性.     

空间插值模型对土壤Cd污染评价结果的影响

分析和比较了不同插值模型(反距离加权、局部多项式、普通克里格和径向基函数)对土壤Cd空间插值、污染面积估算和污染区空间分布的影响,结果表明,插值方法对极大值都存在不同程度的平滑,交叉验证的Cd极大值插值的相对误差高于45.1%.不同插值模型估算的污染区域面积在0～2.12%之间.根据样点超标率估算的污染面积比插值模型估算的面积高1.53%～3.65%.污染评价结果不确定性较大的区域主要是在局部极大值区域和高值向低值的过渡区域.因此,土壤重金属的空间插值精度对污染评价结果有很大影响,开展土壤重金属污染调查时应注意在浓度过渡区域加大采样密度.     

亚高山草甸土壤呼吸的空间异质性研究

运用传统和地统计学的方法,对山西云顶山亚高山草甸的土壤呼吸、土壤温度、土壤水分和土壤有机碳的空间异质性以及它们的关系进行了分析.传统统计分析表明,土壤呼吸及环境因子均呈正态分布,变异系数在12%~24%之间,属于中等变异;土壤呼吸和土壤有机碳的相关系数(r=0.61)大于和温度(r=0.27)、水分(r=0.26)的相关系数,表明土壤有机碳对土壤呼吸空间分布的影响要远大于土壤温度和水分的影响.地统计学分析结果表明,线性模型能很好地反映土壤呼吸以及环境因子的空间结构特征.土壤呼吸、土壤温度、土壤水分及土壤有机碳的C0/(C0+C)值分别为41%、3%、77%、57%,表明土壤温度具有高度的空间自相关性,土壤呼吸和土壤有机碳具有中等程度的空间自相关性,土壤水分表现出较弱的空间自相关性,结构因素对土壤温度和土壤呼吸的空间分布起着主导作用,而随机因素对土壤水分和土壤有机碳的空间变异则起着主导作用;土壤呼吸、温度和水分的变程均为53.2 m,有机碳的变程为52.1 m;土壤呼吸和土壤温度具有较好的分形特征,存在尺度上的依赖性.分维数从大到小依次为:土壤水分(1.96)>土壤有机碳(1.95)>土壤呼吸(1.85)>土壤温度(1.60),表明土壤水分依赖于尺度的变异最小,空间分布结构最复杂,而土壤温度的空间分布格局最简单;土壤呼吸的空间分布表现出与土壤水分和有机碳相似的特点,并表现出自己的规律性.随着置信水平和估计精度的降低,土壤呼吸及其影响因子所要求的采样数量均出现较大幅度的下降.     

非平稳型区域土壤汞含量的各种估值方法比较

准确地描述土壤重金属含量的空间分布对于防治土壤重金属污染是十分重要的.以分布类型为对数正态分布,同时具有一阶和二阶趋势效应的土壤重金属Hg为例,分别应用普通克立格法(OK),简单克立格法(SK),对数正态克立格法(LNK),泛克立格法(UK),析取克立格法(DK)和距离反比权重法(IDW)等6种内插方法对其进行了估值,综合比较了各种内插方法的预测误差、统计特征值及插值结果分布图.结果表明一阶趋势的OK方法比0阶和二阶趋势的OK方法插值结果要好.一阶趋势的OK方法中半方差函数模型选用高斯型的比选用球状和指数型的插值效果相对要好.由于"压缩"作用,原始数据经过对数转换后的插值效果要比没有经过转换的插值方法要差.带趋势项的插值方法要比不带趋势项的插值方法要好,其中一阶趋势的UK方法插值效果最好,而IDW方法最差.     

陕西渭北旱塬区农田土壤有机质空间预测方法

准确预测土壤有机质(SOM)含量的空间分布对于改善土壤质量、提高区域土壤管理水平具有重要意义.为探索预测陕西渭北旱塬区农田SOM含量的最优模型,借助地理探测器选取与SOM含量密切相关的影响因子作为建模的协变量,选用普通克里格方法(OK)、地理加权回归模型(GWR)、偏最小二乘回归模型(PLS)、地理加权回归扩展模型(G...     

土壤中微塑料对陆生植物的毒性及其降解机制研究进展

微塑料(MPs)作为一种新型环境污染物,自2004年被英国科学家提出以来受到广泛关注.土壤作为微塑料的重要聚集地,随农田灌水和翻耕等农业操作的进行,微塑料污染范围和积累量不断扩大并对陆生植物产生多种毒性,且由于其粒径小、难降解和吸附能力强的特点给土壤微塑料污染治理带来了较大挑战.从微塑料的直接和间接毒性及其与其他污染物结合时产生的联合毒性这3个方面综述了微塑料对陆生植物的毒性,主要表现为微塑料存在对植物造成机械损伤、诱导植物产生氧化应激、细胞毒性和基因毒性,导致植物生长和植物组织代谢受阻等一系列问题.进一步,基于当前研究阐述了微塑料的物理、化学和微生物降解机制：微塑料的物理和化学降解主要通过改变微塑料的粒径大小和表面性质并产生中间产物;而更小粒径微塑料及其中间产物可以在物理、化学和微生物这3种因素同步影响下最终转化为水和二氧化碳,但该过程极其复杂和缓慢.最后,对微塑料的进一步研究方向进行展望,可为未来微塑料的陆地生态系统领域研究重点和污染控制提供资料借鉴.     

土壤中16种多环芳烃测定的准确度控制指标研究

多环芳烃是我国优先控制的环境污染物之一。组织全国22个省的49家实验室在现有仪器条件下分别完成土壤标准样品和实际样品中16种多环芳烃的6次平行测定,以人工筛查和格拉布斯检验统计监测数据,计算土壤标准样品测定的相对误差和实际样品的加标回收率,统计其分布范围,提出准确度控制指标的建议值,并与EPA8270D中自动索氏提取土壤实际样品和微波萃取土壤标准样品的准确度控制指标进行了比较,旨在为环境监测工作提供质量控制依据和质量控制指标。结果表明,标准样品中16种多环芳烃测定的相对误差建议质量控制范围为18.1%~77.6%之间不等,实际样品中16种多环芳烃加标回收率测定的建议控制范围为43.2%~130%之间不等。总体上与EPA8270D自动索氏提取方法所列质控指标基本处于同一水平。     

莲花湖库区红松水源涵养林土壤水分-物理性质的空间分布特征

运用地统计学对莲花湖库区红松水源涵养林表层土壤水分-物理性质进行了空间异质性分析。研究结果表明: 土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度等因子均服从对数正态分布;毛管孔隙度最优拟合模型是球状模型,其它因子均为指数模型。土壤含水量、土壤密度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度块金值、变程、结构比、分数维和空间自相关系数最大值分别为0.311、0.297、0.192、0.293,6.87 m、10.29 m、8.31 m、8.88 m, 0.690、0.694、0.814、0.707,1.968、1.939、1.937、1.945,0.111、0.200、0.246、0.157。可见以上4个因子空间自相关性均较强,随着空间距离的增大,其相关性逐渐减弱。其中毛管孔隙度均一性程度较高;土壤含水量空间分布形态较复杂,破碎化程度高。     

关中盆地县域农田土壤碱解氮空间分异及变化研究

论文以陕西省兴平市为例,采用2009年实测的耕层土壤碱解氮数据,运用地统计学结合GIS技术,建立其最佳半方差函数模型,分析关中盆地农田土壤碱解氮的空间特征、丰缺状况及其含量变化,为土壤培肥和农业生产提供理论基础。结果表明:研究区土壤碱解氮含量介于7.70~82.60 mg·kg^-1,多集中在30~40 mg·kg^-1,平均37.76 mg·kg^-1,较第二次土壤普查下降28.62%。在间距约300 m的采样尺度下,最优理论模型为指数模型,表现为弱的空间相关性,施肥管理、种植制度等随机因素起主导作用。含量高低区域分布明显,大致呈中间高四周低格局。72.67%的农田氮素缺乏,27.33%的农田氮素含量中等。近30 a,原土壤碱解氮1~3级农田区含量显著下降,原5、6级区有所改善,整体集中于4级水平。应进一步实地考察分析具体障碍因素,积极采取分区"补氮"措施。     

沉积物和土壤中胶体对氯霉素吸附行为的影响

天然胶体（NCs）在沉积物和土壤中广泛存在,并可影响抗生素等污染物的环境归趋.以氯霉素（CAP）为抗生素代表,选取不同来源的沉积物和土壤样品,结合切向超滤技术、动态光散射、紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱等多种纳米分析技术和方法,揭示了沉积物/土壤中不同相对分子质量NCs对CAP的吸附能力及其影响因素.结果表明,相对分子质量小的NCs自生源贡献率大且腐殖化程度高,而相对分子质量大的NCs以陆源来源为主,且芳环上含有更加丰富的羧基、羟基和羰基等官能团.平行因子分析共识别出4个荧光组分,其中类腐殖质组分是主要成分.基于传统批处理实验探究了沉积物/土壤不同组分对CAP的吸附行为,结果表明,线性模型和Freundlich模型能较好地拟合土样不同组分对CAP的吸附.原始样品、去除有/无机碳样品中的NCs对CAP的吸附率均值分别为4.46%、3.93%和6.61%,说明NCs中的有机碳对CAP的吸附行为具有重要影响.CAP更易被相对分子质量小的NCs吸附,这可能是因为相对分子质量小的NCs腐殖化程度高,芳环上取代基以脂肪链为主,且NCs中的色氨酸类蛋白物质会抑制其对CAP的吸附.冗余分析结果表明,沉积物和土壤NCs对CAP的吸附主要与其NCs来源、芳香性、芳环上的有氧官能团、腐殖化程度和类腐殖物质有关.     

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%.     

上海城市样带土壤重金属空间变异特征及污染评价

为揭示城市化、工业化等人为活动对土壤环境质量的影响,选择能反映上海城郊乡梯度差异的城市样带,采用地统计学方法对表层土壤样品Cu、Zn、Pb、Cr、Mn共5种重金属的空间变异结构和分布格局进行了分析,并利用单因子指数法和内梅罗综合指数法评价了土壤重金属的污染程度.结果表明:土壤样品Cu、Pb、Zn、Cr、Mn这5种重金属平均含量分别为27.80、28.86、99.36、87.72、556.97 mg.kg-1.表层土壤Cu、Cr、Mn、Pb、Zn均属中等变异,Mn、Cr呈正态分布,Cu、Pb、Zn呈对数正态分布;半方差函数模型拟合结果显示Cu、Pb、Zn、Cr符合线状模型,Mn符合指数模型.通过泛克里格插值得到城市样带表层土壤重金属含量空间分布图,发现Cu呈条带状,Cr、Mn呈岛状,Pb、Zn呈条带和岛状分布相结合的特点.土壤污染评价结果说明土壤Cr、Zn、Pb污染相对严重.土壤Cr、Zn、Pb、Mn和Cu之间呈显著相关,土壤重金属之间表现为复合污染.土壤重金属污染城郊乡梯度差异明显,工业化、城市化与城市土壤重金属空间分布密切相关.     

东莞市农业土壤重金属的空间分布特征及来源解析

对东莞市农业土壤进行了系统采样分析,测定了表层土壤中Cu、Zn、Ni、Cr、Pb、Cd、As和Hg的含量.利用GIS技术和多元地统计结合的方法,研究了上述8种重金属元素的空间分布特征和来源.结果表明,Cu、Zn、Ni、Pb、Cd和Hg的含量均超过广东省土壤背景值,尤其是Hg、Cd和Pb含量分别达到0.24、 0.12和65.38 mg/kg,远高于背景值,说明随着东莞市快速工业化,土壤中重金属呈明显积聚的趋势.上述8种元素可以由3个主因子反映.因子1为“自然源因子”,主要包括元素Cu、Zn、Ni、Cr和As,其高值区主要分布在研究区西部,主要受河流冲积物海相沉积物控制,低值区的空间分布受酸性火山喷出岩风化物和花岗岩风化物影响,因子1的空间分布主要受成土母质控制.因子2为“工业及交通源因子”,主要包括元素Pb和Hg,高值区主要分布在中部过渡区和西部平原区,高值区中心集中在中部过渡区的虎门镇和西部平原区的茶山镇,主要由该区工业污染所致.因子3为“工农业活动因子”,主要包括Cd元素,其空间变异完全受人为随机因素控制.     

塔里木盆地北缘绿洲不同连作年限棉田土壤有机碳组分特征及其与理化因子的相关性

开展绿洲连作棉田土壤有机碳组分研究,有助于阐明干旱区农田土壤有机碳稳定性机制在人地关系作用下变化特征.以塔里木盆地北缘阿拉尔垦区为研究区,以空间代替时间序列法分析了2、5、12、20和35 a等不同连作年限棉田土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳的含量特征,结合冗余分析探讨了土壤有机碳组分与土壤其它理化因子（含水量、容重、pH值、全盐、全氮、有效磷和速效钾）的相互关系,结果表明：①不同年限的连作对研究区土壤有机碳组分含量具有显著影响,土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳含量整体表现为连作12、20和35 a棉田高于连作2 a、5 a棉田和荒草地,ω（土壤有机碳）在20 a棉田达到峰值（7.06g ·kg^-1）,高出荒草地76.91%,各土壤有机碳组分含量均随着土层的加深而下降.②基于对土壤有机碳组分含量与土壤其它理化因子的冗余分析结果表明,土壤有机碳组分含量与全氮、有效磷和含水量呈正相关关系,与pH值和容重呈负相关关系.土壤其它理化因子对土壤有机碳组分含量解释的重要性排序为：全氮>有效磷>pH值>容重>含水量>速效钾>全盐.