北京耕作土壤重金属含量的空间自相关分析

以北京市耕作土壤中重金属元素为例,采用Moran's I统计量研究了土壤重金属含量的空间自相关关系、空间相关尺度以及空间分布规律.结果表明:北京市耕作土壤中8种重金属含量均存在空间自相关性.Cr、Ni、Zn、Hg、Cu、Pb、As、Cd的空间自相关尺度分别为57、75、57、55、55、65、74、37km.以cr和Hg为例,用区域空间自相关指标结合Moran散点图分析了重金属含量空间聚集区和空间孤立区在研究区内的分布规律.其中高-高空间聚集和低-高空间孤立区域存在潜在的污染风险,对土壤重金属环境质量评价和重金属污染防治有着重要的作用.     

某磷矿城镇土壤重金属污染及空间变异特征

文章以南方某磷矿城镇为研究对象,采用现场采样与实验室分析方法测定了土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、Ni、Cr、As和Hg的含量,并对当地土壤重金属污染现状、潜在生态风险及空间变异特征进行研究。结果表明,该研究区内土壤综合污染程度较低,但As和Cd存在一定风险。污染指数法评价结果表明,该地区土壤以清洁和尚清洁为主,局部地区存在中度和轻度污染;土壤中各元素的污染程度为As>Cd>Cu,Ni、Zn、Pb、Cr、Hg无污染。潜在生态风险评价法结果表明,研究区部分土壤样品Cd存在中等风险,其他元素均处于低风险水平。地统计半方差函数结果表明,土壤中8种重金属具有中等程度的空间相关性,虽受人为因素的影响,但未破坏原有空间格局,其中As主要受自然因素影响,Cd同时受自然和人为因素的影响。在置信水平95%,允许相对误差10%的要求下,该研究的采样分析样品数能反映当地土壤的实际情况,为磷矿城镇土壤污染防治提供了依据。     

某磷矿城镇土壤重金属污染及空间变异特征

文章以南方某磷矿城镇为研究对象,采用现场采样与实验室分析方法测定了土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、Ni、Cr、As和Hg的含量,并对当地土壤重金属污染现状、潜在生态风险及空间变异特征进行研究。结果表明,该研究区内土壤综合污染程度较低,但As和Cd存在一定风险。污染指数法评价结果表明,该地区土壤以清洁和尚清洁为主,局部地区存在中度和轻度污染;土壤中各元素的污染程度为As>Cd>Cu,Ni、Zn、Pb、Cr、Hg无污染。潜在生态风险评价法结果表明,研究区部分土壤样品Cd存在中等风险,其他元素均处于低风险水平。地统计半方差函数结果表明,土壤中8种重金属具有中等程度的空间相关性,虽受人为因素的影响,但未破坏原有空间格局,其中As主要受自然因素影响,Cd同时受自然和人为因素的影响。在置信水平95%,允许相对误差10%的要求下,该研究的采样分析样品数能反映当地土壤的实际情况,为磷矿城镇土壤污染防治提供了依据。     

官厅水库周边土壤重金属空间变异特征及风险分析

在官厅水库周边2～10 km范围内系统测定了8种重金属元素的含量,利用GIS技术和地统计分析方法,研究了重金属元素的空间变异特征及环境风险.结果表明,Cd是该区域主要的污染物,检测值（0.68±0.17） mg/kg相当于国家1级标准的3.4倍,40%的区域超过国家2级标准.土壤中7种重金属（Ni除外）的空间变异主要缘自于施肥、耕作及种植制度等人为活动引起的随机性因素,空间格局呈现西高东低,并呈洋河至怀来县区段污染最重的趋势.单因子污染指数和单因子生态危害系数Cd均显著高于其他重金属元素,复合污染指数呈库北高于库南,西部高于东部的空间趋势,复合生态风险指数南北向也有类似分布特征,东西向集中在怀来县、延庆县和中部北辛堡镇3个区域,说明高环境污染区将伴随高的生态风险,人口密集、工业化程度较高的城镇区域更容易引起生态危害.     

基于Cokriging的土壤重金属空间变异研究——以昆山市为例

土壤重金属来源及空间分布是土壤学及环境学研究的热点问题。地统计学是土壤元素空间变异研究的有效方法以昆山市土壤重金属分布为例,先利用多元回归分析方法,提取与重金属含量显著相关的因子,再利用协同克里格方法研究了土壤理化性质和土壤重金属含量的相互关系,最后比较协同克里格与普通克里空间预测的精度。研究表明Hg、As、Cu、Pb的精度分别提高了2.75%、2.13%、0.17%和0.43%,cr、Zn和Cd 3种元素空间预测精度没有显著提高。     

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.     

山东省典型金矿区土壤重金属空间特征分析与环境风险评估

以山东省典型金矿区——焦家式金矿带为研究区,系统采集了77个表层土壤样品并对Cu、Pb、Zn和Cr的含量进行了测定;采用空间统计分析方法对重金属的空间变异结构、分布规律及潜在污染风险进行了研究.Cu、Pb、Zn和Cr的平均含量分别为19.41、27.32、49.81和39.27 mg·kg-1.半方差函数拟合表明Cu和Pb属于中等空间自相关,空间分布呈岛状;而Zn和Cr为结构性空间变异,受自然因素的控制,空间分布呈带状和岛状.热点分析与指示克里金插值结果表明,金城镇、辛庄镇与蚕庄镇的交界地带重金属环境风险较高,南部则为安全区,其中Pb的超标概率最大且中高风险区分布范围广泛.研究结果可为研究区土壤重金属污染评价和调控提供参考和依据.     

城市表层土壤重金属与磁化率的多尺度空间变异分析

采集徐州市城区167个表层土壤的样品,并分别测定了磁化率χ的数值及其5种重金属(Cu、Zn、Mo、Cd和Pb)的含量.利用多元因子克里金分析上述研究变量在局部尺度(1 km变程)和区域尺度(5.5 km变程)的空间变异特征.研究表明,徐州城市表土中的磁化率与重金属在局部尺度上主要受到交通、工业和农业等人为因素的影响,在区域尺度上,则以土壤母岩等自然因素为主导.磁化率#与Cu、Zn、Mo、Cd、Pb在局部尺度上的结构相关性较高,在此尺度内选择适当的采样间隔,有助于提高磁化率作为上述重金属污染替代指标进行空间制图的精度.     

北京市大兴区土壤重金属含量的空间分布特征

在面积为1039km2的北京市大兴区布设了70个取样点,测定了其表层土壤重金属Cu、Zn、Pb、Cr、Cd、Ni、As、Se、Hg和Co的含量.统计结果表明,除As和Se外,其它重金属平均含量均高于其背景含量.只有个别地方Cd的含量超过了国家二级标准限值,而其余重金属含量均没有超过其二级标准.通过半方差函数分析,发现10种重金属元素在一定范围内均存在空间相关性.采用Kriging最优内插法得到了表层土壤重金属含量的空间分布图,发现土壤重金属含量与土壤质地和有机质含量关系密切.目前大兴区土壤重金属的主要来源是污灌,特别是来自凉水河、新凤河和凤河的污水,应重点对这些河流周围的排污企业进行治理,严格执行达标排放.     

安徽庐江县砖桥潜在富硒土壤重金属元素空间变异与来源

为查明安徽省庐江县砖桥村周边潜在富硒区土壤中重金属及Se元素的空间分布特点及来源,采集该区域范围内430个表层（0~20 cm）土壤样品,测定土壤中w（OM）、w（TN）、w（TP）、w（K₂O）、w（TS）、w（TFe₂O₃）、w（As）、w（Cd）、w（Cr）、w（Cu）、w（Hg）、w（Pb）、w（Ni）、w（Se）和w（Zn）,并运用GIS、地统计学和主成分分析等方法进行土壤重金属元素空间变异特性与来源分析.结果表明:研究区土壤中w（Cr）、w（Ni）均低于GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》中的土壤污染风险筛选值,只有1个采样点的w（As）、w（Hg）和极少数采样点的w（Cd）、w（Pb）、w（Zn）以及部分采样点的w（Cu）超过GB 15618-2018土壤污染风险筛选值,但农产品不存在Cu污染风险.土壤重金属和Se的质量分数的变异系数为0.23~0.80,属中等程度变异.土壤中w（Cr）与w（Ni）,w（As）与w（Se）,w（Cu）与w（Pb）、w（Zn）、w（Hg）、w（Cd）的空间分布特征相似,w（Zn）、w（Se）、w（Cu）、w（Cr）、w（Ni）的空间自相关性均较强,w（Pb）、w（As）、w（Hg）、w（Cd）的空间自相关性均处于中等水平,提取的5个主成分累计方差贡献率为71.677%.土壤中Se主要来源于富硒岩矿石,Cu、Zn主要来源于地质背景（矿脉发育）,Cr、Ni主要来源于成土母质,Pb、Cd、Hg主要受到地质背景和农业活动的共同影响,As受到富硒岩矿石和农业活动的共同影响.研究显示,综合土壤元素含量、变异强度、空间自相关及其提取的主成分,能有效识别成土母质、地质背景及农业活动等对农田土壤中重金属的影响;研究区内富硒岩矿石可持续为区域土壤提供Se源,土壤质量可满足地方发展特色富硒农业的要求.      

城市污水回用于山地绿化灌溉土壤重金属的空间变异性

新疆乌鲁木齐市雅玛里克山国家级绿化示范基地的灌溉用水为雅玛里克山污水厂一级出水(乌鲁木齐生活污水出水). 在面积为59 hm2的污灌区布设了61个采样点,测定了表土(0～20 cm)中Cu,Zn,Ni,Cr,Pb,Cd的含量和pH,有机质(OM)含量,阳离子交换量(CEC)等土壤理化参数,并在此基础上进行了尼梅罗综合污染指数评价和基于地理信息系统(GIS)及地统计学的研究. 结果表明,6种重金属的平均含量均低于国家二级标准(GB15168-1995)限值;采样区的土壤重金属总体上属于轻度污染. Zn,Cr,Pb和Cd含量变异函数曲线的理论模型符合指数模型;Ni和OM含量及CEC的理论模型表现为高斯模型;Cu含量和pH的理论模型为球状模型. Pb,Ni,Cr,OM含量和pH,CEC表现为中等强度的空间自相关,Cu,Zn和Cd含量均表现出强烈的空间自相关. 重金属a值最大的是Pb (450 m),而其他重金属的a值多集中在100～200　m,采用普通克立格最优内插法对未测点重金属,pH,OM含量和CEC进行最优估计,绘制了空间分布图,更直观地反映出了重金属元素及土壤理化参数的空间变异特征.      

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%...     

典型城市化区域土壤重金属污染的空间特征与风险评价

随着我国城市化的快速发展,土壤环境面临着较高的生态环境风险.本文以我国南方某典型城市化区域土壤环境作为研究对象,共采集表层(0～20 cm)土壤样品106份,亚表层(20～40 cm) 96份并测定其重金属含量,然后采用内梅罗综合污染指数法和潜在生态危害法评价其生态风险程度,最后通过空间插值探讨其生态风险空间分布.结果表明,表层土壤Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的含量范围分别为2. 87～84. 64、1. 40～56. 00、2. 75～125. 05、15. 05～201. 39、1. 46～89. 92、0. 001～0. 92、15. 29～160. 07和0. 006～0. 52 mg·kg~(-1);亚表层土壤的含量范围为3. 56～75. 14、1. 65～71. 58、3. 28～290. 04、17. 99～296. 94、3. 07～65. 67、0. 02～1. 00、11. 10～97. 59和0. 01～0. 41 mg·kg~(-1).依据农用地土壤污染风险管控标准,表层土壤中Cd、Cu、Pb、As和Zn的超标率分别为71. 70%、40. 57%、4. 72%、3. 77%和0. 94%,亚表层土壤中Cd、Cu、As、Zn、Pb和Ni的超标率分别为72. 92%、39. 58%、6. 25%、3. 13%、3. 13%和1. 04%,可见区域主要重金属污染因子为Cd和Cu,土壤重金属空间分布特征显示超标区域集中在区域北部.基于两种评价结果可以看出,北部地区污染程度和生态风险较高,其中Cd为风险指数偏高的主要驱动因子,风险评价空间分布特征与Cd的含量空间分布特征类似,说明区域土壤Cd污染应该引起重点关注.     

典型冶炼行业场地土壤重金属空间分布特征及来源解析

以韶关某冶炼厂为冶炼行业典型工业区,对冶炼厂区内土壤中的Cd、Pb、Hg、Sb、As、Zn、Cu、Cr和Ni等9种重金属元素的总量和有效态含量进行了测定,利用ArcGIS 10.2进行了冶炼厂地土壤中重金属空间分布的插值分析,采用的污染状况评价方法有单因子污染指数法、富集因子法和潜在生态危害指数法,重金属来源分析方法有...     

兰州市耕地表层土壤重金属的积累特征及其影响因素分析

以兰州市耕地表层土壤中的As、Cd、Cr、Hg和Pb为研究对象,运用描述性统计、单因子积累指数、综合积累指数、地统计学方法和地理加权回归模型（GWR）相结合的方法,探究其积累现状、空间分布和其影响因素,为研究区重金属积累风险的精准管控提供科学依据.结果表明：①单因子积累指数显示,研究区Hg和Cd的积累程度最大,其次为Pb和As,Cr的最小;综合积累指数显示,重金属的积累率高达98.11%,其中54.81%为轻度积累,43.30%为中度和以上积累;可见,虽然兰州市耕地表层土壤不存在重金属污染问题,但是普遍存在积累现象,少部分地区有潜在的污染风险.②空间自相关分析显示,Cr、Hg和Pb单因子积累指数的空间自相关性中等,表明其受随机性因素和结构性因素的共同影响;其它2种重金属的空间自相关程度弱,表明其主要受随机性因素的影响,其中人为因素的影响较大.As和Cr单因子积累指数由西向东递减,Cd则由西向东递增,Hg单因子积累指数中间高四周低;综合累积指数从西北向东南增加,从中间向两边降低.③GWR分析表明,海拔高度、坡长、距河流距离、土壤有机质（SOM）含量、降水量、气温和地表温度都表现为正向驱动作用,其余因子都表现为负向驱动,并表现出显著的空间异质性和不稳定性（P<0.05）.因子影响的大小依次为：土壤特征>地形特征>气候特征>位置特征>社会经济特征>植被特征,其中SOM含量的贡献率最大,海拔高度和气温的次之,NDVI值的最小;与其它特征因子相比,位置特征因子影响的空间异质性更强.     

香港海域表层沉积物重金属空间分析

利用多元统计方法和空间内插值方法分析香港海域表层沉积物重金属的空间分布特征, 为优化香港沉积物重金属监测网络和控制香港地区重金属污染提供支持. 结果表明:①香港海域表层沉积物采样点在D_link/D_max<0.36处明显分为3类, 大致可分别代表轻度、中度、重度污染3种类型;②后退式判别分析具有良好的指标降维能力, 仅需6个显著性重金属指标(Zn, Pb, Cu, Cd, Fe和V)即可反映整个区域重金属空间分布差异性, 且具有84.50%的正确判别率;③基于GIS的反距离权重法(IDW)得到的显著性重金属指标的空间连续分布显示,V和Fe为B组采样点区域的特征元素, Zn, Pb, Cu和Cd在易受人类活动影响地区富集;④显著性指标富集因子的区域多项式内插模拟(LPI)显示,人类活动对Zn, Pb, Cu和Cd分布的强烈影响, 形成以长洲(SS7)、维多利亚湾、吐露港和后海湾为热点逐渐扩散的分布模式.      

上海宝山区农用土壤重金属分布与来源分析

以上海宝山区为典型区域,在获取216个农用表层土壤样品重金属实测数据的基础上,运用多元统计和地统计相结合的方法,对上海宝山区农用土壤重金属的含量水平、分布特征和来源进行系统分析.结果表明,上海市宝山区农用土壤重金属Cd、Hg、As、Cr、Pb、Cu、Zn的平均含量值分别为0.195、0.148、7.44、82.5、29.1、33.2、124.5 mg.kg-1,均没有超过国家土壤环境质量二级标准,但Cd、Zn、Cr、Pb、Cu、Hg元素平均含量值超过上海市土壤背景值,其中Cd、Hg、Zn最为显著,分别是对应背景值的1.50、1.48、1.45倍,呈现出明显的累积趋势.相关分析和因子分析结果显示,各元素的来源可分为三类,Zn、Cd、Hg和Pb为一类,Cr和Cu为一类,As单独为一类;前两类元素含量远高于对应元素背景值,来源主要受各种人为活动影响,As元素含量与背景值相当,各样品含量的变异程度最低,来源主要与成土母质有关.空间结构分析表明,As元素以土壤母质、地形等结构性变异为主,其它元素主要受人为活动等随机因子影响;通过对临界值概率等值线的分布分析发现,Cd、Zn、Cr、Cu、Hg来源以点源为主,来源较为集中,Pb来源相对较为分散.     

耕地土壤重金属健康风险空间分布特征

以江苏省某市为研究区域,借助ArcGIS和SPSS分析工具,利用US EPA健康风险评估模型评估耕地土壤重金属Cr、 Pb、 Cd和Hg的健康风险,从地理学的视角构建包含地理探测器及优化后的位序-规模理论模型的健康风险分析方法体系,分析其健康风险空间分异度及风险水平差异.结果表明,研究区域Cr、 Pb、 Cd及Hg这4种耕地土壤重金属含量均值分别为65.207、 25.486、 0.238和0.045 mg·kg^-1,均低于耕地土壤污染风险的最低筛选值; Hg和Cd的健康风险均处于可接受范围内,Cr和Pb的儿童非致癌风险均值以及Cr的成人及儿童致癌风险指数均值分别为2.914 385、 1.337 503、 4.312 679×10^-6及8.137 130×10^-6,均超过可接受范围;不同耕地重金属健康风险q值的范围为0.005 523～0.204 238,高风险特征因子需要进一步引起关注;研究子区域1、子区域2、子区域3和子区域4的Cr与Pb的儿童非致癌风险及Cr的致癌风险的R值较大,均接近或超过1,其他研究子区域的R...     

西湖景区土壤典型重金属污染物的来源及空间分布特征

西湖景区由于其特殊的社会价值和地理位置,其土壤重金属污染问题备受关注.本研究通过对景区网格布点采样,采用数学统计学和Arcgis手段进行西湖风景区土壤重金属污染物的来源及空间分布特征分析.结果表明,景区土壤重金属Cu、Zn、Pb有明显人为累积,为景区的主要重金属污染物,浓度范围分别是4.6~197、11.1~885、11.7~346 mg·kg-1.Cu、Pb、Zn含量最高25%的区域都在景区东北部西湖周围绿地面积比例较小、交通道路密度大、城市化程度较高的区域;不同土地利用类型之间这3种重金属污染物含量的多重比较及空间聚类与离散分析的结果表明,交通排放是这3种重金属污染物的主要来源.本研究的结果为城市交通排放重金属污染土壤生态风险评价及城市环境管理提供了基础数据与理论依据.