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.     

基于地理探测器和多源数据的耕地土壤重金属来源驱动因子及其交互作用识别

明确耕地土壤重金属来源对土壤健康合理管护及其可持续发展至关重要.利用正定矩阵因子分解(PMF)模型源解析结果(源成分谱和源贡献)、历史调查数据和时序遥感数据,整合地理探测器(GD)、最佳参数地理探测器(OPGD)、空间关联探测器(SPADE)和空间关联交互探测器(IDSA)模型,探讨了土壤重金属来源空间分层异质性研究中可塑性面积单元问题(MAUP),分别识别了分类变量和连续变量中控制土壤重金属来源空间分异的驱动因子及其交互作用.结果表明,中小尺度下土壤重金属来源的空间分异性研究受空间尺度影响,0.08 km²能够作为区域土壤重金属来源空间分异性探测的可选空间单元.连续变量受空间相关性与离散化水平影响,分位数法和中断数为10的离散化参数组合能够减少连续变量在土壤重金属来源空间分异性探测中所受分区效应的影响.分类变量中地层(PD 0.12～0.48)控制土壤重金属来源空间分异,地层和流域的交互作用对各来源解释力为27.28%～60.61%,各来源的高风险区域分别分布在地层中的下震旦系、上白垩系、土地利用中采矿用地和土壤种类中典型强淋溶土区域.连续变量中人口(PSD 0...     

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）...     

区域土壤重金属空间分布驱动因子影响力比较案例分析

土壤重金属空间分布受到自然和人为驱动因子的共同影响,识别并评价各驱动因子对土壤重金属空间分布的影响力,对解析区域土壤重金属污染源、研究重金属迁移规律以及探明重金属空间分布模式具有重要意义.为研究不同自然和人类活动背景下各驱动因子对土壤重金属空间分布影响的差异性,并寻找在异质背景下的高影响力因子,采用地理探测器和随机森林模型,以贵州省安顺市作为土壤重金属高背景值典型地区、辽宁省葫芦岛市作为人类活动高强度典型地区,探讨市域尺度下土壤pH、地面累年值年值气温、坡度、海拔、地面累年值年值降水量（08:00）、夜间灯光指数和县GDP这7个驱动因子的空间分异性,及其对研究区内5种重金属（As、Cd、Cr、Hg、Pb）空间分布的单独及交互驱动力强度.结果表明:安顺市As、Cd、Cr、Hg、Pb这5种重金属的质量分数平均值均高于葫芦岛市,但w（Hg）差异不明显;在市域内采样点平均间距为10 km的尺度下,安顺市和葫芦岛市土壤重金属分布受到自然因子的影响程度均强于人为因子;在异质环境背景下,安顺市和葫芦岛市土壤pH、海拔和县GDP的驱动能力较稳定,并且是对土壤重金属分布影响能力最大的3个因子,适宜在上述地区作为土壤重金属含量多元非线性回归模型的通用参数.研究显示,基于地理探测器的因子驱动力评价方法可以应用于评价其他因子对土壤重金属含量空间分布影响力,以及用于土壤重金属含量回归方程自变量的选择.      

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.     

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.     

基于地理探测器的流域水污染影响因子分析

流域水污染影响因子分析是开展水污染防治的基础工作,研究提出了一种基于地理探测器的流域水污染影响因素定量分析方法,并在滏阳河流域进行了应用。文章利用地理探测器定量探测水污染的重点影响因子,采用标准差椭圆揭示了流域水污染的时空演变特征与重点影响因子的空间分布特征。结果表明：滏阳河流域的工业与环保类因素对水污染空间分布的影响最显著,其中环境治理投资、工业废水排放量、工业企业数影响较大;各个因子对水污染空间分布的影响存在交互增强作用;同类影响因子间对水污染空间分布不存在显著性差异;滏阳河流域水污染空间分布随工业发展,呈现出范围有所扩大,分布重心向西南方向偏移,在地理空间上呈扩张分散化的趋势;同时,流域水污染与影响因子在空间分布上具有相似性。     

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.     

焦化场地内外土壤重金属空间分布及驱动因子差异分析

焦化场地作为典型的工业污染场地,其特征污染物重金属严重危害人体健康,研究其场地内外污染物的空间分布及驱动因子,对于后续的采样设计、风险评估、污染防控等工作具有重要指导意义.本研究基于反距离加权法分析某在产焦化厂内部及外部的重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的空间分布,并利用地理探测器分析焦化厂内部及外部的重金属空间分布驱动因子差异.结果表明,该焦化厂内部及周边除As、Ni和Zn外,其余重金属的超背景值率均在50%以上,且内外部重金属变异系数超过30%,空间分布连续性较差.其中内部平均变异程度为：Hg > Cd > As > Cu > Zn > Cr > Pb > Ni,外部平均变异程度为：Hg > Cu > Cd > As > Zn > Pb > Cr > Ni.根据分异及因子探测结果,理化性质因子中对焦化厂内部及外部重金属空间分布贡献最大的均为土壤全氮、有机质和有效中微量元素含量;距离污染源因子中对内部重金属空间分布贡献最大的为粗苯、冷鼓工段,对外部重金属空间分布贡献最大的为焦炉熄焦工段,并且污染源及土壤理化性质的交互因子对内部重金属空间分布的贡献度略高于外部.根据结果可知,决定焦化厂内部及外部的重金属空间分布的理化性质驱动因子较为一致,其主要基于土壤养分元素对重金属有效性的影响.而决定焦化厂内外部重金属分布的污染源存在差异,内部重金属分布主要受到焦化产品精制工艺中排放含重金属废气及废水等的驱动,外部重金属分布主要受到炼焦制气工艺中排放废气沉降的驱动.     

千河下游水体-沉积物重金属空间分布、风险及影响因素

为了研究千河下游水体-沉积物重金属污染特征、风险程度及其影响因素,采集千河下游表层沉积物19份及水样20份,使用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定8种重金属(As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn)含量,分析了水体中重金属含量和健康风险,对沉积物重金属空间分布及污染特征进行探析,以DEM、气温和降水等11种因子为自变量,结合地理探测器和地理加权回归模型对沉积物重金属污染影响因素进行空间分异探究.结果表明,千河下游8种水体重金属浓度均未超过地表水环境质量标准Ⅱ类水体标准,其中Pb元素变异系数为3.11,浓度高值区主要集中于东岭冶炼公司和凤翔火车站周围.水体成人致癌物Rc均值为7.72E-06,呈较轻风险程度,儿童致癌物Rc均值为1.17E-04,呈强风险程度,成人与儿童非致癌物风险均为可承受风险程度,儿童R总的高值主要集中在凤翔火车站周边,呈较强风险程度;千河下游沉积物重金属除As和Mn外,其余6种元素均超过陕西省土壤背景值,其中Cd元素含量均值为1.12 mg·kg^-1,是陕西省土壤背景值的12倍,Cd、Zn和Pb污染较严重,主要分布在长青村、南湾...     

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...     

基于遥感时-空-谱特征及随机森林模型的土壤重金属空间分布预测

获取土壤重金属的含量特征及空间分布是预防土壤污染和制定环保政策的关键.选取济南市长清区为研究区,系统采集304处表层土壤样品（0~20 cm）,利用多源遥感数据构建土壤重金属的光谱特征、时间特征和空间特征;进一步采用相关分析法选择出与土壤重金属密切相关的时-空-谱特征,并将其作为输入自变量,实测土壤砷（As）含量值为因变量,建立基于随机森林（RF）算法的空间预测模型,完成土壤重金属的含量估算和空间分布预测.结果表明：①As含量均值超出背景值43.17％,低于农用地土壤污染风险规定的筛选值和管控值,表明As在土壤中出现富集,但处于可管控范围内.②在单个遥感特征构建的土壤重金属空间预测模型中,精度由高到低依次为：空间特征（RPIQ=3.87）>时间特征（RPIQ=2.57）>光谱特征（RPIQ=2.50）,空间特征对土壤重金属空间预测最为重要.③基于“时间-空间”、“时间-光谱”和“空间-光谱”组合特征的土壤重金属空间预测模型均优于单个特征构建的模型,其精度系数RPIQ值分别为4.81、4.21和4.70.④利用“时间-空间-光谱”特征组合输入的随机森林模型达到最佳的空间预测精度（R²=0.90;RMSE=0.77;RPIQ=5.68）.⑤As在空间分布上从西北到东南含量逐步降低,主要受到黄河冲淤积和工业活动影响.研究采用的遥感时-空-谱特征结合随机森林算法的土壤重金属空间预测技术,可为土壤污染防治及环境风险管控提供有效的方法支持.     

基于知识图谱的土壤重金属快速监测技术进展

为了解当前国际土壤重金属快速监测研究现状及趋势，以Web of science数据库为基础，以X射线荧光光谱法（XRF）为例利用CiteSpace进行知识图谱可视化分析，并在此基础上对国际土壤重金属快速监测进行研究综述.结果表明，从Web of science数据库资料来看，当前对土壤重金属快速监测的研究机构以中国科学院和西班牙国家科学研究委员会发文量最多，而发文从属国家以美国为最多，中国和德国居其次；研究热点主要集中于快速监测仪器的技术开发、实际应用、定量化监测影响因素的识别及校正等方面；针对土壤重金属污染快速监测的未来研究趋势主要集中于监测仪器的小型化智能化研发、农田土壤重金属快速监测、区域土壤重金属空间分布监测等方面.认清和了解当前国际土壤重金属快速监测研究状况，可为国内相关研究提供参考.     

上海农田土壤重金属的环境质量评价

对上海市农田土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Hg、As进行测定分析,利用不同的评价方法和标准来评价土壤重金属的环境质量状况,并在GIS软件支持下,通过空间插值分析了研究区重金属含量的空间分布特征.结果发现,除As外,各重金属平均含量均高于其背景含量;Cu、Zn、Cd、Cr、Hg和As的浓度均有个别地方的含量超过了国家<土壤环境质量标准>(GB 15618-1995)二级标准限值;从土壤重金属空间分布来看,农田质量整体尚好,土壤优良率为71.4%,合格率为94.9%,不合格率为5.1%;土壤质量受到各种重金属不同程度的影响,存在显著的空间分异,而Zn、Cd、Hg的污染是引起上海地区土壤质量下降的主要原因;各级土壤以城镇建设用地为中心,圈层状分布特征明显,随着上海地区城镇化空间扩展的推进与土地利用方式的变化,可能会导致新污染区的出现与土壤质量的下降.