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.     

四川盆地典型农耕区土壤重金属含量、污染及其影响因素

以重庆市江津区为研究区,采集247件表层土壤样品,综合运用污染指数法、GIS和地理探测器等分析方法以便探明四川盆地典型农耕区土壤重金属含量、污染特征及其影响因素.结果表明：(1)表层土壤中Cd、Cu和Zn的算术均值分别是渝西地区土壤背景值的1.22、1.10和1.98倍.(2) 6种重金属含量高值区主要分布于研究区北部、西部和中部局部地区,低值区分布于东部和南部.(3)土壤污染指数整体以安全和警戒为主,内梅罗综合污染指数(NPI)评价显示污染样点占总样点的22.1%,NPI最高值位于北部鼎山街道,最低值位于南部四面山镇.(4)地层对土壤重金属含量分布的单因子解释力最强,其次是地形因子;地层和地形因子对土壤重金属含量分布的交互影响作用最强.研究结果发现地层和地形因子是影响研究区土壤重金属含量分布的关键因素.     

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.     

基于地理探测器的城市要素对街尘累积和磷污染空间分异影响特征分析

量化分析城市要素对街尘及其负载磷素空间分异的影响特征可帮助指导大尺度空间城市非点源磷污染管控.本研究结合地理大数据（兴趣点等）与实地采样数据,利用地理探测器定量探究武汉市汉阳区城市要素对街尘累积量及街尘负载多形态磷素含量空间分异的解释能力.结果表明：① 街尘累积量及街尘中磷素含量的空间分异程度随街尘粒径和磷形态变化.粒径<150 μm街尘累积量的空间分异程度相对较高;铝结合态磷（Al-P）、闭蓄态磷（Oc-P）和有机态磷（Or-P）的空间分异程度整体较高,而碎屑态磷（De-P）和总磷（TP）的空间分异程度则相对 较低;Oc-P和Or-P的空间分异程度随街尘粒径变化不大.② 单因子条件下,车站类（POI I）、住宅学校类（POI II）和工厂汽修类（POI III）要素对街尘累积量和多种形态磷含量空间分异的解释力较强;路网（ROAD）主要对粒径<150 μm街尘中部分磷素含量的空间分异有较强的解释力;餐饮商场类（POI IV）、娱乐休闲类（POI V）和医院类（POI VI）要素主要对>150 μm街尘中磷素含量的空间分异有明显的解释力;景点类（POI VII）要素则对街尘累积量和磷素含量空间分异的解释力较弱.③ 城市要素交互往往增强其对街尘累积量和街尘磷素含量空间分异的解释力,但路网（ROAD）、车站类（POI I）和景点类（POI VII）要素与部分城市要素交互容易对其解释力产生非线性减弱或单因子非线性减弱作用. ④ 基于城市要素布局对不同形态磷设置差异化的控制策略有利于街尘磷污染控制.     

贵阳市喀斯特地区表层土壤Cd空间分异特征及其影响因素

为探究地质高背景区土壤Cd含量的空间分异特征及其变异规律,以贵阳市喀斯特地貌区表层土壤为研究对象,采集14 421件表层土壤,综合运用全局Moran''s I指数、冷热点分析、半方差函数与克里金插值等方法,揭示土壤Cd含量的空间结构和分布规律,并通过方差分析与地理探测器分析环境因子对土壤Cd含量的影响及其主控因子. 结果表明：①贵阳市喀斯特表层土壤ω（Cd）范围介于0.03~1.36 mg·kg^-1之间,平均值为0.440 mg·kg^-1,分别为贵州省土壤Cd背景值和中国土壤Cd背景值的1.77倍和5.95倍;土壤Cd超标率为30%,是我国土壤Cd超标率（7%）的4.29倍. ②土壤Cd含量存在显著的空间正相关性,全局空间上呈现聚集分布,而局部区域上东北和西南地区表现为热点区,北部为冷点区;土壤Cd含量的块金系数为10.37%,表明土壤Cd主要受结构性因素影响. ③空间分布上,土壤Cd呈现不同的累积趋势,息烽县、修文县、清镇市、花溪区和南明区等区域部分块状土壤ω（Cd）小于0.3 mg·kg^-1;土壤ω（Cd）介于0.3~0.6 mg·kg^-1分布面积最广,白云区、乌当区、观山湖区和云岩区土壤Cd整体上介于这一含量范围;土壤ω（Cd）介于0.6~0.9 mg·kg^-1集中分布于清镇市西南部、花溪区南部以及开阳县北部,而土壤ω（Cd）介于0.9~1.2 mg·kg^-1主要聚集在清镇市西南部;土壤ω（Cd）极值（ > 1.2 mg·kg^-1）多分布于开阳县、修文县、清镇市和花溪区等地区. ④方差分析与地理探测器结果表明,不同环境因子对土壤Cd空间分异影响显著,但对土壤Cd含量的解释力具有差异,其大小依次为：地层（0.176 5） > 土壤类型（0.0260） > 有机质（0.0251） > 海拔（0.0105） > 母岩（0.0073） > 土地利用（0.0064） > pH（0.001 3）,并且地层与任意环境因子的交互作用均最大,因此地层是影响土壤Cd含量空间分异的主要因子.     

基于地理探测器的流域土壤磷流失影响因素分析

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和地理探测器,定量分析了甘肃白龙江流域土壤磷流失的空间分异及其影响因素.结果表明:①2014年流域平均土壤磷流失量为0.214 t·km~(-2)·a~(-1),流失总量为3945.38 t·a~(-1);②磷流失空间分布较为破碎,热点区集中于迭部北部和舟曲东北部等高山区及舟曲、文县和武都三区县交界的低山河谷区,冷点区集聚于宕昌北部耕作区和文县南部森林保护区;③流域磷流失的空间分异主要受土地利用和地形的影响,农牧业生产也发挥了一定作用,磷流失整体表现为随海拔和坡度的抬升而增加,草地林地耕地;④流域及其内部冷热区影响因素差异较大,这是由各区地理环境协同差异所致,最大交互因子分别为土壤类型∩景观破碎度、土壤类型∩植被覆盖度、降水∩第一产业从业人口比重.在流域磷流失治理中,应合理安排农牧业生产,在提高植被覆盖度的同时降低景观破碎度.     

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.     

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.     

庞泉沟自然保护区土壤呼吸空间分异性影响因素探测

土壤呼吸是维持全球碳平衡的重要过程.以庞泉沟自然保护区为研究区域,基于实地测量的土壤呼吸（R_s）数据,结合海拔（ELE）、土壤温度（T）、土壤水分（SWC）、归一化植被指数（NDVI）、坡度（slope）、土壤全碳（C）、总氮（N）和土壤容重（BD）,运用地理探测器模型分析了R_s空间分异的主要驱动力及其交互作用.结果表明：①研究区R_s及其影响因子的空间变异均为中等变异.R_s与NDVI、T和土壤N呈极显著正相关（P<0.01）,与ELE、slope和SWC呈极显著负相关（P<0.01）,R_s与BD显著负相关（P<0.05）,与C相关性不显著（P>0.05）.②NDVI和T构成的多元线性模型可以解释R_s空间分异的64.3%.③ELE、T和NDVI为研究区R_s空间分异性的主导驱动力,可以解释64%、59%和48%的空间变异.④双因子的交互作用均能增强对R_s空间分异性的解释力,最大交互因子分别为ELE∩BD （q=0.73）和T ∩ slope （q=0.74）.因此,在R_s的估算过程中,结合地形及环境条件,应考虑多种因子之间的交互作用.     

贵阳市花溪区表层土壤硒空间分异特征及其影响因素

探究区域性土壤硒的空间分异特征及其变化规律,分析不同环境因素对土壤硒水平空间分异的影响,对于增强富硒优质资源的精准管理、预防土壤硒环境问题等方面具有重要意义.以贵阳市花溪区2019个表层土壤（0~20 cm）样品为对象,综合运用全局Moran''s I指数、冷热点分析、半方差函数和克里金插值等方法,从不同角度揭示花溪区土壤硒的空间结构特征和分布规律,并通过方差分析和地理探测器,系统分析了环境因子对其空间分异特征的影响.结果表明：①花溪区土壤硒含量为0.121~8.180 mg·kg^-1,平均值为0.643 mg·kg^-1,变异系数为56.9%,具有中等程度变异性;依据不同土壤硒含量分级标准,研究区土壤均以富硒为主.②土壤硒在全局空间上呈聚集性分布,局部区域中热点（高值）区集中分布在西北部、北部、西南部、南部;块基比（20.6%）表明土壤硒在空间上具有强烈的空间自相关性,结构性因素是主要影响因素.③在空间分布上,除东北部、东南部集中分布含硒土壤外,其余乡镇均分布大面积的富硒土壤,共计面积占比87.7%,其中特级、一级土壤资源主要分布在西北部、北部;北部及东南部零星分布着硒过剩土壤.④地理探测器结果表明,不同环境因子对土壤硒的空间变异解释能力从大到小依次为：土壤类型（11.7%）＞母岩类型（8.1%）＞有机质含量（6.4%）＞海拔高度（3.5%）＞pH（1.1%）＞土地利用方式（0.8%）,并且土壤类型和母岩类型与其他因子交互作用的q值均较大,因此土壤类型和成土母岩是引起花溪区土壤硒空间变异的主控因子.     

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.     

典型小城市土壤重金属空间异质性及其风险评价:以临安市为例

城市土壤是城市生态系统不可分割的一部分,与城市居民的人体健康和生活质量密切相关.本研究以浙江省典型小城市——临安市为研究样区,共采集62个土壤表层样品(0~15 cm,样品采样密度:5个·km~(-2)),基于多元统计学、地统计学结合GIS技术研究该地区土壤重金属的污染特征、空间变异结构与分布规律.土壤重金属Mn全量、Cu全量、Zn全量、Pb全量、Cr全量、Cd全量的平均含量分别为439.42、42.23、196.80、62.55、63.65、0.22 mg·kg~(-1),与浙江省土壤背景值及环境质量标准相比较,这些重金属在临安市存在不同程度的累积,局部污染严重.单个重金属潜在生态风险危害指数表明,Pb的潜在生态危害指数最高.p H与大部分重金属全量以及重金属全量之间存在显著相关关系.研究区土壤Pb、Zn和Cu主要来自于城市交通运输工具的使用和尾气排放,而Mn和Cr主要来自于母岩,Cd主要由市区工厂的长期有害物质排放.研究区土壤重金属全量及其有效态均具有较强的空间自相关性[C_0/(C_0+C)50%],其空间分布特征受人为活动的影响极为明显.     

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.     

汞矿区周边土壤重金属空间分布特征、污染与生态风险评价

为探明汞矿开采对周边土壤环境及人体健康的影响,在重庆市酉阳县某汞矿聚集区周边采集表层土壤组合样42件,分析了土壤中重金属(Cd、Hg、Pb、As、Cr、Cu、Zn和Ni)的含量及pH,对土壤重金属含量的空间分布特征、污染程度和生态风险进行了研究.结果 显示,研究区土壤重金属表层富集明显,参照《土壤环境质量农用地土壤污染...     

基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测

以江苏省常州市金坛区为例,借鉴传统LUR模型思路,考虑土壤重金属的源汇关系,加入土壤属性因子,构建LUR-S模型模拟预测了研究区土壤重金属含量空间分布,并与传统LUR模型及普通克里格插值模型结果进行对比,结果表明:(1)研究区土壤重金属含量受到以土地利用为主的源因子及反映重金属在土壤中赋存环境的汇因子的共同影响.就源影响因子而言,土壤Cu、Zn含量分别与2 000 m缓冲区内交通用地面积、2 000 m缓冲区内城市建设用地面积极显著相关(P0.01);就汇影响因子而言,土壤Cr、Cu、Zn含量与OM、Corg、TC、TN极显著相关(P0.01).(2)研究区土壤重金属Pb、Cr、Cu、Zn空间分布预测的LUR-S模型方程R2较传统LUR模型分别提高了0.041、0.406、0.102、0.501,精度检验R2较普通克里格插值模型分别提高了0.147 7、0.011 6、0.231 0、0.081,RMSE较普通克里格插值分别减少了2.413、0.631、1.112、2.138,表明考虑了源汇关系的LUR-S模型预测精度高于传统LUR模型和普通克里格插值模型;(3)LUR-S模型对污染较低、变异较小重金属空间分布预测的适用性较好,而对污染较高、变异较大重金属则较差.