塔里木盆地东南缘绿洲区土壤砷空间分布及农作物砷富集特征

以新疆塔里木盆地东南缘的巴音郭楞蒙古自治州的若羌县、且末县和和田地区的民丰县、于田县的绿洲区为研究区,采集表层土壤3487组、土壤剖面采样点35组,农产品及根系土壤采样点93组,综合采用数理统计方法、地统计学和GIS技术,研究土壤As的空间分布特征,探讨各类农产品对As富集的影响,比较空间自相关性显著区域和空间自相关性无显著区域内农产品和根系土壤中As的含量特征.结果表明土壤As含量较低,农用地和非农用地土壤As含量均值分别为9. 81mg·kg~(-1)和7. 94 mg·kg~(-1).表层土壤As含量超过新疆土壤背景值的采样点个数为568个,占总取样点数的16. 3%;超过风险筛选值的采样点个数为5个.土壤As空间自相关的莫兰指数均大于0,空间聚集类型主要以高-高型和低-低型为主,其中高-高型聚集区主要位于各县农用地范围内.GIS空间分布显示,土壤As含量高值区呈片状集中或岛状零散分布.标准差椭圆显示,若羌县土壤As含量变化趋势方向为南北方向,且末县和民丰县土壤As含量变化趋势方向为西南-东北方向,于田县土壤As含量变化趋势方向为西北-东南方向.若羌县农用地土壤垂向剖面上As含量从地表到深层存在波动,其余各县都相对稳定.研究区农作物对As的富集能力表现为:根茎类蔬菜核桃小麦玉米红枣,玉米和红枣的As含量与根系土的As含量在0. 05水平下呈现显著正相关.空间自相关性显著区和空间自相关无显著区的农产品中的As含量无显著性差异,而两个区域根系土壤的As含量存在显著性差异.     

紫色土小流域不同土地利用类型的土壤氮素时空分异特征

以紫色土区12.10 km²的万安小流域为研究区域,于2011年4月(旱季)和8月(雨季)小麦和玉米收获期共采集552个表层土壤(0~15 cm)样品,利用传统统计学和地统计学相结合的方法对流域土壤全氮和硝态氮的时空变异特征进行研究.结果表明,不同土地利用类型土壤全氮含量差异显著,并呈以下顺序:水旱轮作田>林地>旱地;同一土地利用类型旱季、雨季土壤全氮含量不存在显著差异.其中,4月和8月林地、旱地、水旱轮作田土壤全氮含量分别为1.16、0.90、1.21 g·kg^-1和1.13、0.94、1.29 g·kg^-1.但旱季和雨季土壤硝态氮含量差异显著,其中,4月和8月林地、旱地、水旱轮作田硝态氮含量分别为12.08、24.22、31.22 mg·kg^-1和3.98、11.18、2.27 mg·kg^-1,表现出土壤硝态氮旱季累积、雨季流失的特点;受到内部因素和外部因素共同作用,旱地、水旱轮作田土壤全氮空间分布具有中等空间相关性,而林地土壤全氮的强烈空间相关性主要受到内部因素的影响.本研究分析了紫色土区不同土地利用类型条件下的流域土壤氮素的时空变异特征,将会为流域土地资源管理和环境修复提供较好的科学依据.     

青海三江源地区退化草地土壤全氮的时空分异特征

在第二次土壤普查和2009、2010年实地采样的基础上,运用地统计学和GIS技术研究了青海三江源地区1980～2010年退化草地0～10 cm、10～30 cm、30～50 cm全氮的时空分异特征.结果表明,进行特异值处理后,两期的土壤全氮的均值都表现出从表层到底层下降的趋势.从同一土层对比来看:2010年的土壤全氮的含量平均值及变异系数比1980年低.经对数转换后两期数据符合正态分布,经过半方差函数模型的拟合得出,两期同一层次上的块金效应2010年都比1980年小,表示三江源地区各分层上全氮的空间分布的自相关性在加强,结构性因素对土壤全氮的空间分布起着越来越重要的作用.普通克里格插值结果表明,30年来三江源地区土壤全氮的含量变化存在地区差异,南部、中部、东部以递减为主,西部的部分地区以增加为主.     

耕地质量监测中合理样本量配置及不确定性分析——以陕西省宝鸡市为例

耕地质量监测样本量的优化配置对降低成本,实现可持续土地资源监测与利用有重要指导价值。以陕西省宝鸡市为例,采用2018年耕地质量监测数据,运用传统统计学和地统计学方法,探讨耕地质量监测中土壤监测指标的合理样本量及不确定性。研究表明：样本变异性大小与样本量的关系并不是绝对的。样本代表性评价方法和地统计学方法较Cochran方法能有效降低样本的不确定性;样本代表性评价法适用性更广,但研究结果缺乏稳定性;地统计学方法的适用性存在局限性,可降低中等变异性指标的不确定性,但对低、高变异性指标适用性较低。中等变异性指标宜采用地统计学方法确定合理样本量;低、高变异性指标宜采用代表性评价方法确定合理样本量。     

福建西部山地水土流失区土壤呼吸的空间异质性

土壤呼吸(Rs)作用的空间异质性对于准确估算水土流失区碳收支具有重要意义.通过对长汀县河田镇59个样地的土壤呼吸及土壤全氮(TN)、碳氮比(C/N)、有机碳含量(SOC)、叶面积指数(LAI)、土壤温度(T_(10))、土壤湿度(W)等影响因子测定的基础上,运用传统和地统计学的方法分析了土壤呼吸及其影响因子的空间异质性.结果表明,Rs及其影响因子的变异程度大小依次为:LAISOCTNRsC/NT_(10)W;Rs与T_(10)呈极显著正相关(P0.01),与TN呈显著正相关(P0.05),与其他因子的相关性不显著(P0.05);TN、SOC和T_(10)这3个因子可以解释土壤呼吸27%的空间变化.地统计学分析结果表明:Rs具有中等程度的空间自相关性,结构性因子引起的空间异质性占52.89%,与随机因素的占比(47.11%)相当;Rs及其影响因子的分维数大小依次为:RsLAIC/NT_(10)SOCWTN;Rs的空间分布格局与TN和T_(10)的空间分布格局较为一致,而与C/N、SOC、LAI的空间分布格局不同.在95%置信水平和90%估计精度下,Rs的合理采样数量为62个.     

小流域土壤有机质和全磷空间变异分析——以安徽省舒城县龙潭小流域为例

为了解土壤的地域差异性,基于地统计学半方差函数理论和GIS空间克立格插值定量分析了安徽省舒城县龙潭小流域有机质、全磷的各向同性、各向异性变异特征及分布格局.结果表明,有机质、全磷的半方差拟合模型均为指数模型,两者的分布都显示了强烈的空间自相关,自相关距离分别为642 m、435 m.有机质、全磷变异的各向异性都比较显著,有机质在0°、50°方向上变异程度明显大于90°、145°方向;全磷则在0°、145°方向的变异程度更加突出.有机质、全磷的分布呈明显的块状和带状,其中有机质中部含量高,南部、西部含量低;全磷则是南部、西北含量高,西部、东北含量低.     

工业发达城市土壤重金属时空变异与源解析

采集了宁波市区2003和2013年两期共1 130个土壤样品,测定了8种典型重金属元素的含量,运用污染指数评价法对土壤重金属污染程度进行了评价,运用地统计学方法剖析了污染的时空变异特征,并分别运用主成分分析和UNMIX受体模型解析了重金属的污染来源.结果表明:(1)除了As,两期重金属元素的含量均值都超过了浙江省土壤背景值和国家土壤背景值,说明土壤普遍存在重金属污染;从2003～2013年,所有元素的含量均值都不同程度地增大,说明10年间重金属污染普遍加剧;(2)单因子污染指数的评价结果表明,Hg为重度污染,Cd、Cu、Pb为中度污染,Zn、Cr、Ni为轻度污染,As为非污染状态;所有采样点的内梅罗综合污染指数都超过了警戒值,10年间综合污染指数 3、呈重度污染的样本显著增加.(3)同种元素不同时期的污染空间格局相近,不同元素则呈现一定差异,Pb和Hg,Cr、As、Cu、Zn和Ni的空间分布特征具有相似性,高值区主要集中在污染企业分布密集和人类活动频繁的海曙、江北、江东、镇海四区;(4)研究区重金属污染源主要包括两类,即以Ni、As、Cr、Zn、Cd为主要成分的工业污染源,以Pb和Hg为主要成分的生活污染源,前者源自工业废水、废气和废渣的排放;后者源自于生活垃圾、汽车尾气及道路磨损造成的颗粒物和粉尘污染.     

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.     

基于地统计学的北京市可吸入颗粒物时空变异性及气象因素分析

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染物.为分析北京市采暖期大气中可吸入颗粒物的污染水平及其气象因素的影响作用,以大气可吸入颗粒物PM0.3,PM3.0,PM5.0为研究对象,于2007～2009年采暖期间在北京市城区设立了93个采样点进行定点采样监测,利用地统计分析工具和指示克里格方法,模拟分析了北京市城区2007～2009年采暖期PM0.3、PM3.0、PM5.0的时空变异性,并建立起可吸入颗粒物浓度与气象条件(风力、温度、湿度)的对应关系,由此分析气象因素对大气颗粒物污染水平的影响程度.结果表明:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染水平自2007年以来污染程度与污染面积均呈减小趋势,影响范围主要集中在西南部,西北次之,近郊区污染重于城区;气象条件是影响可吸入颗粒物污染程度的重要因素,在不同年份不同气象因子对颗粒物的影响是不同的.但另一方面,由于污染原因季节冷暖程度的不同,气象条件对颗粒物浓度的影响有不确定的一面,但仍可找到一些规律.     

徐州市主城区个人生态足迹空间变异性研究

为揭示徐州市主城区个人生态足迹的空间变异性并分析引起其空间变异的原因,采用问卷调查和克里格插值法对个人生态足迹及其组分的空间分布进行了分析。结果表明:①徐州市主城区个人生态足迹分别是中国和全球个人生态足迹的1.48倍和1.18倍,其中商品服务足迹所占比例最大(51.1%),徐州市主城区处于弱不可持续发展状态;②经过实验半变异函数交叉验证,球状、指数和高斯模型可以较好模拟个人生态足迹及其组分的空间变异,其中,个人生态足迹、住宅足迹和商品服务足迹的块基比均小于25%,表现出强烈的空间相关性,碳足迹和食物足迹处于25%至75%之间,表现出中等空间相关性;③个人生态足迹、碳足迹、食物足迹和商品服务足迹总体上呈南高北低趋势,以市中心为峰值逐渐向周围递减,住宅足迹呈多峰值分布,最高值位于远离市中心的郊区。对个人生态足迹及其驱动因素进行空间相关分析,发现,调查对象的社会经济背景和空间特征对个人生态足迹及其组分的空间变异特征具有重要影响。