ArcGIS在土壤微量元素分布研究中的应用

在野外采样数据的基础上,利用ArcGIS中的GeoStatistical模块,通过克里格插值,对佛山市禅城区土壤中的微量元素含量进行了统计分析,并以可视化的方式展现各种微量元素的空间分布状况,为进一步的土壤微量元素分布研究提供了依据。     

冬小麦冠层氮素的垂直分布及光谱响应

考察了田间条件下冬小麦主要生育阶段冠层氮素、叶绿素的垂直分布及其光谱响应。不同叶层的叶片含氮量按上 (冠层顶部向下至 1 / 3株高处 )、中、下层的顺序呈明显下降的梯度 ,全生育期不同土壤施氮处理平均 ,上、中层间相差 1 3 3% ,中、下层间相差 2 9 5 %。在生育前期 ,各层叶片的含氮量随土壤供氮水平增高而增加 ,但不同叶层间氮素的梯度相对稳定。到生育中后期 ,中、下层叶片间氮素含量梯度增大 ,且随土壤供氮水平增高而加剧 ,最大时可相差 4 5 3% ;冠层内叶绿素 (a b)含量的垂直分布规律与氮素含量的垂直分布相类似 ,但对土壤供氮水平的反应上表现出与氮素不尽一致的趋势。不同叶层的光谱特征表现为 ,在土壤低氮水平下 ,不同叶层间在红光波段、短波红外波段 (1 4 0 0nm— 1 80 0nm及 1 95 0nm— 2 30 0nm)的反射率差异显著 ,下部叶层的反射率显著高于上、中叶层 ,但在土壤高氮水平下 ,上述差异消失 ;在近红外平台处 ,不同叶层间反射率按上、中、下顺序降低 ,梯度分布特征明显。利用近红外波段的冠层反射光谱能够很好地反演中下层叶片的叶绿素含量     

不同含水量土壤偏振光谱特征定量分析

水分含量是影响土壤偏振光谱特征的重要参数之一,研究土壤不同水分含量的偏振光谱特征在土壤偏振遥感波段的选择和图像解释上具有重要意义,为应用偏振遥感信息进行土壤调查及理化性质的分析提供依据。本文通过在350-2500 nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,研究土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,建模并检验其精度,对影响土壤偏振光谱特征的各个因素设计科学的正交实验,研究含水量、偏振角度、探测角和方位角等各个因素及其交互作用对土壤偏振光谱特征的影响。结果表明,含水量与偏振角度的交互作用和含水量本身对土壤偏振光谱的影响最大,显著性最强,其次是探测角与含水量的交互作用的影响,而偏振角对土壤偏振光谱有一定的影响,其他因素对土壤光谱偏振反射的影响不大。     

徐州市九里矿区土壤重金属插值分析及污染评价

通过对徐州市九里矿区的表层土壤进行采样测定,进而对该矿区土壤重金属富集与污染状况进行了分析与评价。结果表明,该矿区表层土壤中5种重金属(Cd、Cu、Zn、Pb、Cr)含量均略高于中国土壤元素背景值,土壤中Cd富集程度较高,污染较严重;Cu、Zn、Pb、Cr富集程度较低,污染程度较轻。在GIS环境下利用空间数据插值方法对重金属的空间分布特征研究发现,该城区土壤重金属含量与该区的工矿活动和交通活动等密切相关。     

黑土地硒含量的航空高光谱综合反演模型

针对单纯利用光谱信息建立土壤硒含量反演模型时,通常会产生模型精度受限、模型参数难以解释的问题,该文基于硒的空间分布影响因素开展综合建模.以黑龙江省海伦典型黑土区为研究区,利用CASI/SASI航空高光谱数据、土壤理化性质和地形因子,在筛选模型变量的基础上采用随机森林法建立综合模型.结果 表明:硒与土壤理化性质的关系非常密切,其中与有机质、全氮、全磷、Al2O3、Fe2O3、MgO、CaO、pH呈极显著正相关,与SiO2、Na2O呈极显著负相关;硒与地形因子的关系相对较弱,其中与起伏度和地形粗糙指数呈显著正相关.在光谱特征上,硒与光谱反射率的相关性主要体现了有机质和铁锰氧化物的光谱吸收特征.将筛选的相关指标按照不同组合方式进行建模和对比讨论,结果显示光谱、理化性质和地形因子均对提升模型精度有贡献,整体上光谱和理化性质占主导地位.当模型自变量为全部3类数据时,模型的建模和验证精度均为最高,表明综合模型不仅提升了硒元素的建模精度,而且改善了模型的稳健性.     

土壤重金属污染风险时空变化模拟与分析

针对稀疏采样无法准确揭示土壤重金属污染时空分布及其健康危害的问题,该文集成协同克里格插值和情景预测模型模拟绘制了2005、2020年我国南方某地土壤表层重金属砷、镉含量的时空分布格局,基于污染场地风险评估导则模拟分析了无突变与乐观情景致癌风险动态变化。结果表明:耦合地理要素的协同克里格插值和情景预测可以客观反映研究区土壤重金属砷、镉含量的时空分布特征与变化趋势;研究区土壤重金属污染对人体存在致癌风险,但风险范围与水平在2020年乐观情景下均会降低。     

矿化蚀变区典型地物光谱特征分析与空间结构研究——以内蒙古突泉县—扎鲁特旗成矿带为例

基于野外实测光谱数据,分析岩石、土壤和植被的光谱反射特征,提出在光谱特征空间研究典型地物的几何结构与空间关系,分析总结中等植被覆盖的矿物蚀变区典型地物在光谱特征空间中的分布形态与空间分布关系,为遥感矿化蚀变信息提取提供科学依据。     

基于GIS的县域土壤重金属生态风险评价

为研究经济快速发展区农田土壤中重金属的含量及污染状况,本文以浙江省慈溪市为研究对象,研究土壤中铜、汞、镉、铅、砷、铬、锌七种重金属含量特征,并采用潜在生态危害指数法对其进行评价,并绘制生态风险危害指数分级图。结果表明:土壤中除汞元素含量较高外,其他各元素含量仅稍高于当地土壤背景值。七种元素的单因子污染指数Cfi值均属于中等的污染参数,综合污染指数Cd上限值已处于高污染指数的范围,但平均值为属于中等污染水平。从潜在生态风险评价结果来看,七种元素的单项潜在生态风险参数Eri的值也只有汞达到了强生态危害,七种元素综合潜在生态危害指数RI刚刚达到中等生态危害水平,说明该区农田土壤尚处于较低的生态风险状态。生态危害指数插值结果表明,慈溪市重金属元素的高风险区分布在中南部人类活动较为活跃、城乡工业较发达的区域,在今后的土地利用中,应高度重视人类活动对土壤重金属污染的影响。     

GIS在土壤重金属污染评价中的应用

针对土壤采样点的重金属含量平均值无法全面、科学地表示区域土壤污染情况进而影响土壤污染评价的问题,该文讨论了利用GIS评价土壤重金属污染的合理性,总结探讨了GIS在土壤重金属污染评价中专题图制作、空间分析、数据管理等方面的具体应用,并结合GIS技术发展,展望了GIS在土壤重金属研究中的应用趋势。结果表明,借助GIS可以揭示土壤重金属空间分布与周围环境的关联性,为土壤重金属污染的预测预警及有效治理提供科学依据。     

GIS的矿区土壤重金属污染评价及空间分布

针对土壤中的重金属含量超标会对人体健康造成极大危害的问题,为检测矿区土壤重金属含量超标状况及空间分布特征,以江西省信丰县4个矿区为例,在28个点位的20~60cm处测定Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni的含量,采用地统计学和地理信息系统相结合的方法进行分析。结果表明,单因子污染指数显示Pb的污染程度最大,污染程度为中度污染;插值分析图显示Cu以西南方向的虎山矿区含量较高,Ni以西南方向的虎山矿区和北部的赤岗矿区含量较高,Pb的污染区域贯穿于整个分布区;重金属含量随深度的增加无明显变化。结合在污染修复方面的经验,建议通过植物修复技术、物理与化学方法进行污染治理和修复。     

基于“天地图·黑土地”的变量施肥研究

以黎明镇境内34 km2的范围为研究区,以1 161个表层土壤样本K,N,P元素含量为研究对象,以1∶2 000航摄影像为基础地理信息数据,利用地统计方法分析研究区内表层土壤养分元素的空间分布特征,并针对分析结果为研究区制作变量处方图。在"天地图·黑土地"平台实现空间插值图、变量处方图的在线展示,有利于提高农业生产效率和耕地的单位面积产量。     

基于GIS的矿区土壤重金属污染评价及空间分布

针对土壤中的重金属含量超标会对人体健康造成极大危害的问题,为检测矿区土壤重金属含量超标状况及空间分布特征,以江西省信丰县4个矿区为例,在28个点位的20~60cm处测定Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni的含量,采用地统计学和地理信息系统相结合的方法进行分析。结果表明,单因子污染指数显示Pb的污染程度最大,污染程度为中度污染;插值分析图显示Cu以西南方向的虎山矿区含量较高,Ni以西南方向的虎山矿区和北部的赤岗矿区含量较高,Pb的污染区域贯穿于整个分布区;重金属含量随深度的增加无明显变化。结合在污染修复方面的经验,建议通过植物修复技术、物理与化学方法进行污染治理和修复。     

基于GIS的矿区土壤重金属污染评价及空间分布

针对土壤中的重金属含量超标会对人体健康造成极大危害的问题,为检测矿区土壤重金属含量超标状况及空间分布特征,以江西省信丰县4个矿区为例,在28个点位的20~60cm处测定Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni的含量,采用地统计学和地理信息系统相结合的方法进行分析。结果表明,单因子污染指数显示Pb的污染程度最大,污染程度为中度污染;插值分析图显示Cu以西南方向的虎山矿区含量较高,Ni以西南方向的虎山矿区和北部的赤岗矿区含量较高,Pb的污染区域贯穿于整个分布区;重金属含量随深度的增加无明显变化。结合在污染修复方面的经验,建议通过植物修复技术、物理与化学方法进行污染治理和修复。     

基于GIS的矿区土壤重金属污染评价及空间分布

针对土壤中的重金属含量超标会对人体健康造成极大危害的问题,为检测矿区土壤重金属含量超标状况及空间分布特征,以江西省信丰县4个矿区为例,在28个点位的20~60cm处测定Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni的含量,采用地统计学和地理信息系统相结合的方法进行分析。结果表明,单因子污染指数显示Pb的污染程度最大,污染程度为中度污染;插值分析图显示Cu以西南方向的虎山矿区含量较高,Ni以西南方向的虎山矿区和北部的赤岗矿区含量较高,Pb的污染区域贯穿于整个分布区;重金属含量随深度的增加无明显变化。结合在污染修复方面的经验,建议通过植物修复技术、物理与化学方法进行污染治理和修复。     

基于GIS的矿区土壤重金属污染评价及空间分布

针对土壤中的重金属含量超标会对人体健康造成极大危害的问题,为检测矿区土壤重金属含量超标状况及空间分布特征,以江西省信丰县4个矿区为例,在28个点位的20~60cm处测定Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni的含量,采用地统计学和地理信息系统相结合的方法进行分析。结果表明,单因子污染指数显示Pb的污染程度最大,污染程度为中度污染;插值分析图显示Cu以西南方向的虎山矿区含量较高,Ni以西南方向的虎山矿区和北部的赤岗矿区含量较高,Pb的污染区域贯穿于整个分布区;重金属含量随深度的增加无明显变化。结合在污染修复方面的经验,建议通过植物修复技术、物理与化学方法进行污染治理和修复。     

资源型城市长时间序列土壤含水量变化分析——以锡林浩特市为例

大规模的煤炭开采活动将对生态环境产生扰动,而土壤含水量是受扰动的生态参数之一,且具有重要意义。现有的土壤含水量产品分辨率较低,不适用于区域尺度的研究,而高精度的微波反演由于数据的局限性无法进行长时间序列的研究。本文以我国的重要产煤基地锡林浩特市为研究区,以2004—2020年的AMSR-E与AMSR-2土壤含水量产品及同期的Landsat遥感影像为主要数据源,采用随机森林方法对AMSR-E/2土壤含水量产品进行降尺度处理,通过标准差椭圆等方法对研究区土壤含水量的变化特征进行分析。结果表明：①被动微波土壤含水量降尺度方法可实现对资源型城市的土壤含水量进行长时间序列、高空间分辨率的监测;②无论在矿区还是非矿区,降水均是影响土壤含水量变化的主导因素;③研究区土壤含水量的整体分布在空间上由西北向东南呈现逐渐升高的变化特征,且此分布格局在长时间尺度上保持稳定;④煤炭开采活动对土壤含水量产生扰动,且不同开采阶段的影响具有不同特征。研究结果可为资源型城市生态环境的评价与保护提供科学依据。     

基于GIS的土壤分布及理化性质与地形因子相互关系研究--以西安市为例

土壤空间分布规律的分析一直是土壤学研究的重要课题。以西安市为样区,应用GIS的复合叠置分析、聚类聚合分析、统计学分析等方法,探索了中尺度土壤分布及土壤理化性质随海拔高度变化而变化及土壤枝形分布规律。研究发现:不同海拔高度,土类分布组合不同;不同海拔高度土壤的pH、阳离子代换量及有机质含量变化较大;研究区枝形分布规律明显。以上研究是对传统土壤学描述性说明方法的突破,进而可以揭示土壤分布更深层次的规律;此外研究所采用的GIS学科特有的复合叠置分析方法把土壤信息与地形信息复合叠置分析,探求两者之间的关系,是对传统土壤学研究的补充。     

特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演

为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径.研究表明,一阶微分变...     

湖南典型矿区耕地土壤重金属空间特征研究

运用GS+及GIS技术,对茶陵县耕地土壤中Cd、Cr、Pb、As、Hg的含量进行了特定阈值的条件概率空间分布特征研究。结果显示,该区耕地土壤Cd超标最为严重,其余4种重金属元素污染较轻,其中Cd、Pb、As含量的空间变异性较强。重金属Cd、Cr、Pb、As、Hg监测值的指示变异函数最佳拟合模型全都为指数模型,Cd、Pb、As和Hg的空间自相关性较强,Cr体现为中等强度的空间相关性。茶陵县耕地土壤Cd污染高风险区域位于八团乡、高垅镇以及平水镇,Cr污染高风险区域位于潞水镇、平水镇;Pb污染高风险区域位于平水镇、七地乡、八团乡、高垅镇、尧水乡以及严塘镇,As污染高风险区域位于高垅镇、桃坑乡、严塘镇以及平水镇;Hg污染高风险区集中在平水镇和秩堂乡。研究结果可为研究区域的重金属污染综合防控和农业安全生产布局提供科学依据。     

基于地面实测光谱的土壤有机质含量预测

以德兴铜矿尾矿坝附近的土壤为研究对象,在实验室内利用ASD便携式光谱仪对研究区内68组土壤样本进行了测定,并通过研究土壤反射光谱特征,选择了反射率的对数微分变换作为土壤有机质(soil organic matter,SOM)预测模型的因变量;通过对土壤有机质含量与土壤光谱特征的相关分析,将402 nm与2 312 nm波段反射率的对数微分变换结果参与模型建立;最终,从多元回归分析和模糊数学2个角度建立了有机质含量的预测模型。结果表明:基于模糊数学的研究方法优于多元线性回归方法,相关系数达到89.3%,平均相对误差较小。因此,地面实测光谱可以用于预测土壤的有机质含量。该方法具有周期短、成本低等特点。