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。     

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。     

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。     

土壤重金属铬含量高光谱灰色关联度估测

快速、准确地测定土壤重金属含量,对防治土壤重金属污染、改善土壤环境和保障食品安全有着重要意义。以山东省烟台市采集的70个土壤样本为基础,首先分析土壤重金属铬含量的分组光谱特性;然后利用6种变换方法对土壤光谱反射率进行变换,根据极大相关性原则选取反演因子;最后利用灰色关联度模型初步估测铬含量,并对估测结果进行修正,采用决定系数和平均相对误差评价模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随铬含量的升高而降低,二者呈负相关性;利用灰色关联度模式识别方法对重金属铬含量进行估测后的决定系数为R~2=0.656,平均相对误差为16.590%,而利用灰色关联度修正模型对估测值进行修正后,决定系数为R~2=0.912,平均相对误差为6.632%。研究表明,利用灰色关联度修正模型定量估侧土壤重金属铬含量有效。     

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。     

徐州市区土壤重金属空间分布研究

本文以徐州市泉山、云龙、鼓楼、九里4个城区的表层土壤为研究对象,利用BP神经网络模型结合GIS技术对徐州市表层土壤重金属空间分布进行了研究.结果表明:BP神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够对各个空间插值点处的重金属含量和污染状况进行预测和评价....     

土壤重金属污染灰色综合评价模型

针对稀疏采样难以准确估测区域土壤重金属综合污染情况和迁移变化规律的问题,提出基于GIS的多属性决策组合赋权灰色综合评价模型。首先采用GIS技术揭示土壤重金属空间变异和污染分布格局;然后利用最大化熵理论集成主客观因素,架构优化组合赋权的土壤重金属污染灰色综合评价体系;最后以试验区土壤中8种(铜、锌、铅、镉、砷、铬、汞、镍)重金属的综合污染情况为例,检验该方法应用效果。结果表明:最优组合权重的灰色综合分析方法兼顾主观偏好和客观属性,其评价结果具有更高的可信度和风险辨识度,提高了综合评价的合理性与有效性,可为土壤重金属污染监测提供方案参考。     

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。     

土壤重金属污染评价与可视化研究

土壤重金属污染评价时,研究人员只使用一种评价模型,无法进行择优选择;在土壤数据获取受限制的情况下,数据可得性、可调整性较差;依据少量采样点数据直接开展重金属污染评价,不利于评价整体影响效应。针对上述问题,本文开展了土壤重金属污染评价与可视化研究,采用克里金法对采样点数据进行转化,结合单因子评价模型、内梅罗指数模型和加权平均指数模型,通过将公式程序化,实现重金属污染快速评价,并结合开源WebGL技术,以污染程度分级形式进行高效可视化。研究结果表明,本文方法不仅能让用户按需选择评价模型和插值精度,还具有较高的数据可得性,有利于评价研究区整体污染状况,得出面域评价结果。     

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。