基于随机森林与神经网络的高光谱土壤重金属Zn含量反演

在河北省保定市白洋淀区域采集115个土壤样品进行重金属含量分析和室内光谱测量,分别将BP神经网络、随机森林、决策树、多元线性回归、K近邻回归、AdaBoost回归和偏最小二乘回归法应用于全部原始波谱数据和基于双层随机森林选择后的波段数据。结果表明,基于原始波谱数据的土壤重金属Zn元素含量的反演模型精度较低,而通过双层随机森林选择出光谱数据中与土壤重金属Zn信息相关的波段,减轻了网络模型的过拟合问题,提高了模型预测精度;与其他模型比较,结合双层随机森林和BP神经网络构建的反演模型对研究区土壤重金属Zn含量预测效果最佳。     

基于地理加权回归模型的葡萄园土壤砷含量高光谱反演

以吐鲁番盆地葡萄园土壤中砷(As)为研究对象,分析15种光谱变换下的土壤光谱反射率数据与土壤As含量的相关性,构建土壤As含量预测的偏最小二乘回归(PLSR)模型和地理加权回归(GWR)模型.结果表明:葡萄园土壤原始光谱率(R)经一阶微分( FD)、平方根一阶微分(SRFD)、平方根二阶微分( SRSD)、倒数二阶微分...     

基于实测光谱的海河悬浮物浓度反演研究

悬浮物浓度是评价水质优劣的重要指标之一。以天津滨海新区海河为研究区域,进行光谱数据测量和水体样本采集,并在实验室进行水质参数提取,得到归一化光谱反射率和光谱一阶微分数据。然后对光谱测量数据和悬浮物浓度实测值进行相关性分析,发现896 nm归一化光谱反射率和光谱反射率比值(R_(896)/R_(546))与悬浮物浓度相关性较好。最后,分别建立单波段、波段比值和一阶微分函数拟合模型,进行对比分析。结果表明,基于R_(896)/R_(546)的二次多项式模型拟合效果最好,方差齐性检验(F)值也是最高的,可用于该地区水体的悬浮物浓度反演和预测。     

高光谱遥感在土壤重金属污染监测中的应用

综述了高光谱遥感直接监测土壤重金属污染及利用植被重金属胁迫光谱数据间接监测重金属污染区域的各种方法,分析了反演模型存在的问题,提出了引入人工智能技术、高维矩阵和数据挖掘算法,以及寻求更好的数据同化模型等提高反演精度的后续研究方向。     

基于实测光谱的烟台四十里湾水体叶绿素a遥感反演

水体叶绿素a含量是二类水体水色遥感反演的主要参数之一。通过分析烟台近海水体实测反射光谱曲线,选取了特征波段及波段组合,建立了研究区叶绿素a含量遥感反演模型。通过对比不同反演模型可知：三波段模型是烟台近海水体叶绿素a遥感反演的最优模型,决定系数为0?6608,均方根误差（RMSE）为0?59μg／L;其次是归一化荧光高度模型和反射峰面积模型,决定系数分别为0?6213和0?5589,RMSE分别为0?62μg／L和0?67μg／L。     

渭-库绿洲耕层土壤砷含量高光谱估测研究

以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,通过对原始光谱反射率(R)、包络线去除(CR)和一阶微分(R′)变换光谱数据结合连续小波变换生成小波系数,筛选出与砷含量具有极显著相关性的特征波段(P<0.001),运用偏最小二乘回归、BP神经网络、随机森林回归及支持向量机回归分析方法建立耕层土壤砷含量的高光谱估测模型。结果表明,经一阶微分结合连续小波变换处理后,光谱数据与砷含量之间的相关性提升尤为明显。综合考虑各模型估测精度及稳定性,认为R′-CWT-2⁶-SVMR模型可作为研究区耕层土壤砷含量的最佳估算模型,其训练集和验证集的决定系数(R²)分别为0.753和0.740,均方根误差(RMSE)分别为1.350 mg/kg和1.819 mg/kg,相对分析误差(RPD)分别为2.03和2.00。     

ICP-AES法同时测定新疆石灰性土壤中多种有效元素含量

报道了用全谱直读等离子发射光谱法（ICP-AES）同时测定新疆石灰性土壤中有效元素Cu、Fe、Zn、Mn的分析方法.选择合适的分析线,采用基体匹配法与背景扣除法进行校正.该方法与国家标准方法相比较,结果均十分符合,并具有准确、灵敏度高、操作简便快速等优点.     

基于HRS和GIS的城市污染场地动态监测原理分析

选择有代表性的城市场地,运用网格法土壤采样,并通过实验室化学分析得出土壤的重金属等污染物质含量,运用地物光谱仪在实验室设定条件下测定土壤反射光谱,应用偏最小二乘法（PLS）建立高光谱遥感（HRS）影像定量反演模型,预测场地土壤中各种污染物的含量,并在遥感影像中直观表示。结果表明,HRS技术能提供大量、连续性的光谱信息;PLS模型为大尺度城市场地污染快速评价与监测提供了可能性;并通过结合G IS技术可实现城市污染场地的动态监测,为城市公共管理提供决策支持。     

基于光谱技术的土壤多参数快速检测进展与展望

传统的土壤采样和实验室分析方法往往工作量大、前处理复杂、测定周期长、时效差、费用高,因此,迫切需要寻找快速、准确的土壤多参数检测方法,以实现多尺度土壤属性数据的快速获取与更新。系统梳理了便携式X射线荧光光谱(PXRF)、可见光-近红外反射光谱(Vis-NIR)、激光诱导击穿光谱(LIBS)和电弧发射光谱(AES)等光谱技术的原理、特点以及在土壤多参数快速检测中的应用及其研究进展。提出,未来在提高现有土壤多参数光谱检测精度和适用性的基础上,应结合ICP-MS等传统实验室方法,综合应用多种光谱技术以及化学计量学、现代信息技术和空间分析技术等,实现区域多种土壤属性的快速获取与实时监测,以满足我国当前土壤多参数、高精度快速检测及土壤质量精细化管理的需要。     

基于高光谱分形分析的水稻镉污染动态监测

水稻中过量镉会影响叶绿素含量和细胞结构,进而改变水稻在光谱维上的特征表现.利用长春郊区实测大田水稻高光谱数据和同步测量的土壤、水稻生化参数,系统分析水稻冠层光谱曲线的分形特征及不同镉污染胁迫程度下光谱分维与两类光谱指数的变化情况,构建光谱分维、光谱指数与水稻叶片镉浓度的空间分布图,探讨光谱分维与光谱指数在提取镉污染胁迫等级信息中的相互关系及物理机制.研究表明,光谱分维相对于光谱指数能够更好地综合反映镉污染胁迫下水稻生理特征参数的变化,因而为有效地大范围动态监测水稻镉污染提供诊断依据.     

白银矿区土壤重金属及可培养细菌重金属耐受性研究

对白银矿区土壤重金属进行分析研究,分离、筛选和鉴定了受污染土壤中的可培养细菌,并考察其对土壤中重金属胁迫的耐受性。结果表明：白银矿区王岘镇尾渣堆和东大沟河沟土壤重金属污染Pb＞Zn＞Cu;从污染最严重的土壤中分离、筛选出砖红色微杆菌（Microbacterium testaceum）、特基拉芽孢杆菌（Bacillus tequilensis）和解单端孢菌素微杆菌（Microbacterium trichothecenolyticum）3种细菌,其中菌株M1（Microbacterium testaceum）对Pb、Zn、Cu、Cd的胁迫具有明显的耐受性。     

采煤沉陷区人工林地土壤肥力质量的空间特征

以焦作市韩王矿沉陷区林地土壤为研究对象,测定不同沉陷部位和不同深度土壤中8项肥力指标,基于隶属度函数和灰色关联度分析法,对沉陷区土壤肥力质量进行评价。结果表明：沉陷区林地土壤硝氮、全氮、速效钾、全钾和有机质含量在不同层位之间存在显著性差异（P＜0.05）,上层（0 cm～20 cm）硝氮、速效钾和有机质含量显著高于下层（20 cm～40 cm）;土壤肥力质量在空间上呈现出明显的变化特征,坡中处最高,坡底处最低;速效磷是影响沉陷区土壤肥力质量提升的限制性因子。     

铅锌矿区耕地重金属污染土壤环境磁学监测方法研究

用环境磁学方法对甘肃徽县铅锌矿区典型耕地污染土壤、自然土壤和修复土壤进行监测研究,结果表明：污染土壤的磁化率（χlf）与频率磁化率（χfd）呈显著的负相关,表明污染土壤磁性增强主要由铅锌矿厂在选矿冶炼过程中释放的含铁矿物所致;污染土壤χlf值在0 cm～30 cm深度范围内最高,污染严重;χlf值在30 cm～60 cm深度范围内明显降低,污染程度减弱;在60 cm～70 cm深度范围内与自然土壤的χlf值接近,污染基本消失。土壤污染程度随深度增加而降低,污染深度范围为0 cm～60 cm;从污染土壤、修复土壤到自然土壤χlf值依次降低,且污染土壤χlf值与重金属元素Pb、Zn等的变化趋势一致。     

生态修复后某矿区下游农田土壤金属污染特征与风险评价

为研究广东省某矿区开展生态修复多年后下游农田土壤的金属污染状况,选取该矿区下游某村周边农田土壤及灌溉水渠作为研究对象,对该区域采集了40个土壤表层样本和8个水体样本,利用Arcgis软件对农田土壤样品中As、Cu、Cd、Pb、Zn、Mn和Fe₂O₃的质量分数进行克里金空间插值,解析该区域农田土壤金属的空间分布特征;采用综合污染指数法和潜在生态风险指数法对该区域耕作层土壤中As、Cu、Cd、Pb、Zn和Mn进行风险评价。结果表明,40个土壤样品中As、Cd、Cu、Zn和Pb的超标率分别为77.5%、70%、87.5%、27.5%和67.5%,说明调查区域农田土壤污染属于多金属复合污染,且对农作物的生产和安全产生巨大的威胁。部分土壤样品中As、Pb和Cd含量超过了中国农用地土壤污染风险管制值,需采取严格管控措施。通过分析土壤金属的空间分布,发现土壤金属含量超标点位主要位于灌溉口与受污染河流周边,且含量与离灌溉口距离成反比。结合目前灌溉水样中的金属均未超标的情况,得出该区域农田土壤污染是由该矿区生态环境修复前所产生的含金属灌溉水导致土壤中金属的积累...     

复杂污染源下采煤沉陷区土壤重金属分布及行为特征

采用数理统计学、克里金插值等方法研究安徽淮北采煤沉陷区土壤中Cu、Zn、Cd、Cr、Ni、Pb、As和Hg等元素空间分布及其行为特征.结果表明:土壤中Zn平均值是农用地土壤污染风险筛选值的1.1倍,其他元素未超过筛选值.Cu富集在工业园区南部,Zn、As富集在两河交汇处、工业园区南部,Cd、Pb和Hg富集在沉陷区西部,Cr、Ni富集在沉陷区东部、西部;土壤剖面上Cu最大值出现在80 cm处,Ni最大值在40 cm处,其他元素最大值均在20 cm处.土壤中元素迁移程度为Cu最高,Zn、Cr、Hg和As最低;土壤中Cd活化率较高,达到27.1％,易被植物吸收富集.     

江苏省土壤修复产业发展现状及对策分析

简述了江苏省土壤修复市场发展情况及土壤修复技术发展现状.从营商环境、市场竞争力、标准法规建设等方面分析存在的市场问题,提出应规范市场环境、培育企业竞争力,加强标准制定、模式创新和人才培养的建议.针对场地环境调查与风险评估技术有待提升、地下水修复技术研发工作投入不足、修复后土壤监测和安全再利用问题突出等技术问题,提出,应...     

Soil contamination of heavy metals in the Katedan Industrial Development Area, Hyderabad, India

Studies on quantitative soil contamination due to heavy metals were carried out in Katedan Industrial Development Area (KIDA), south of Hyderabad, Andhra Pradesh, India under the Indo-Norwegian Institutional Cooperation Programme. The study area falls under a semi-arid type of climate and consists of granites and pegmatite of igneous origin belonging to the Archaean age. There are about 300 industries dealing with dyeing, edible oil production, battery manufacturing, metal plating, chemicals, etc. Most of the industries discharge their untreated effluents either on open land or into ditches. Solid waste from industries is randomly dumped along roads and open grounds. Soil samples were collected throughout the industrial area and from downstream residential areas and were analysed by X-ray Fluorescence Spectrometer for fourteen trace metals and ten major oxides. The analytical data shows very high concentrations of lead, chromium, nickel, zinc, arsenic and cadmium through out the industrial area. The random dumping of hazardous waste in the industrial area could be the main cause of the soil contamination spreading by rainwater and wind. In the residential areas the local dumping is expected to be the main source as it is difficult to foresee that rain and wind can transport the contaminants from the industrial area. If emission to air by the smokestacks is significant, this may contribute to considerable spreading of contaminants like As, Cd and Pb throughout the area. A comparison of the results with the Canadian Soil Quality Guidelines (SQGL) show that most of the industrial area is heavily contaminated by As, Pb and Zn and local areas by Cr, Cu and Ni. The residential area is also contaminated by As and some small areas by Cr, Cu, Pb and Zn. The Cd contamination is detected over large area but it is not exceeding the SQGL value. Natural background values of As and Cr exceed the SQGL values and contribute significantly to the contamination in the residential area. However, the availability is considerably less than anthropogenic contaminants and must therefore be assessed differently. The pre- and post-monsoon sampling over two hydrological cycles in 2002 and 2003 indicate that the As, Cd and Pb contaminants are more mobile and may expect to reach the groundwater. The other contaminants seem to be much more stable. The contamination is especially serious in the industrial area as it is housing a large permanent residing population. The study not only aims at determining the natural background levels of trace elements as a guide for future pollution monitoring but also focuses on the pollution vulnerability of the watershed. A plan of action for remediation is recommended.