资江河口区农田土壤重金属污染评价及来源分析

资江是洞庭湖的第二大支流，其中上游锑(Sb)矿采矿冶炼工业发达，给资江下游及洞庭湖区带来了严重的重金属污染风险。以资江河口区为研究区，采集了132个农田土壤样品及7个资江水样，综合采用多种污染评价方法、空间分析、多元统计分析方法对研究区重金属进行了污染评价及来源分析。结果表明，研究区农田土壤重金属平均质量分数表现为Zn>Cr>Ni>Pb>Cu>As>Sb>Cd，旱田土壤重金属平均质量分数除Pb外均高于水田。Sb、As、Cd为主要污染元素，Sb达到了中等污染和中等生态风险的程度，总体处于轻微-中等生态风险程度。资江水体Sb质量浓度较高，平均为10.51 μg/L。Sb主要来源于中上游的锑矿工业，受高锑质量浓度地表水灌溉、垃圾填埋场以及燃煤等人为活动的控制；Cd主要来源于农药化肥、生活垃圾和城镇废水等人为活动；Cr主要来源于成土母质，而Cu、Zn、As、Ni、Pb受成土母质和人为活动的双重控制。      

IPCC AR5 全球气候模式模拟的中国地区日平均降水精度评价

本文利用中国区域660个站点逐日地面降水资料,评估了由IPCC（the Intergovernmental Panel on Climate Change）数据中心于2014年最新发布的15个全球气候模式（Global Climate Models, GCMs）以及多模式集合（Multi-Model Ensemble, MME）对中国降水的模拟精度。首先,从全球范围数据集中读取研究区范围内的GCMs降水模拟数据;然后,提取各个气象站点处的GCMs模拟值;其次,将GCMs在同一站点的模拟值取平均,得到MME模拟值;最后,以气象站点实际观测值为基准,对GCMs的模拟值精度进行评估。研究结果表明：IPCC AR5 GCMs 1996-2005年平均日降水模拟值偏差在中国地区的空间分布均呈现出西北向东南逐渐减小的特征,东部地区平均相对误差较小,平均相对误差较大的点主要分布在西部,但均方根误差呈现出从西北向东南增加的趋势;MRI-CGCM3有82.3%的日平均降水模拟值偏差都比较小,偏差介于-0.5到0.5之间;对于中国地区1996-2005年平均日降水量,BNU和MIROC-ESM模拟精度最低;MME模式模拟值的相关系数>0.5、平均相对误差<0.5和均方根误差<4 mm的百分率均为最高,分别达到64.8%、25.8%和86.4%,偏差介于-0.5到0.5之间的比例为56.7%,说明MME对中国地区日平均降水的模拟精度优于大部分模式,MME模式可在一定程度上减少单个模式未来情景模拟的不确定性。     

基于普通克里金外推的迭代维纳滤波法向下延拓

在利用普通克里金方法外推的基础上，通过频域径向平均功率谱估算噪声方差，采用迭代维纳滤波法获取较为稳定的重力场向下延拓结果，并分别利用模拟算例和实际数据进行实验。对于模拟算例，外推后的均方根误差由6.72 μGal下降到1.89 μGal，相对误差由9.26%下降到4.44%。对于实际数据，外推后延拓结果不仅可避免边缘失真现象，而且能更好地反映浅源高频异常特征信息。     

农用地土壤中7种重金属可提取态的测定

该文以氯化钙溶液进行提取,采用电感耦合等离子体质谱法和原子荧光光谱法,测定农用地土壤中Cd,As,Pb,Cr,Cu,Zn,Ni等7种重金属可提取态,检出限在0.003~0.06 mg/kg之间。该方法用于4个可提取态质控样品的测定,测定值与推荐值基本相符,测定的相对标准偏差(n=8)在3.3%~9.1%之间。基于800余件农用地土壤样品的测定数据,对7种重金属可提取态与土壤pH值及重金属总量之间的关系进行了初步考察。结果表明,7个重金属可提取态和总量关系无明显相关性,仅在土壤酸性条件下可提取态Cd与总量Cd呈正相关性。7种重金属提取率大小顺序为Cd>Zn>Ni>Cu,As>Pb>Cr,其中Cd,Zn,Ni,Cu,Pb的提取率随土壤pH值的增大而迅速下降,而As,Cr在土壤碱性条件下的提取率略高于中酸性条件下的提取率。     

日照市土壤地球化学元素分布规律及成因探讨

在日照市开展多目标区域地球化学调查,获取了表层土壤和深层土壤地球化学数据,通过对获得的地球化学参数进行统计分析,确定了日照市土壤地球化学基准值和背景值,认为日照市除部分元素或指标外,大部分元素或指标土壤地球化学基准值和背景值与全省土壤地球化学基准值和背景值接近。研究发现,日照市As,Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,Pb,Zn等8种重金属元素背景值含量低于国家土壤环境质量标准的土壤一级标准限值,日照市土壤质量基本保持自然背景水平;而受工业化生产和城市化建设等后期人为活动影响,日照市表层土壤中Cd,C,Hg,N,P,S,Se,Corg等元素或指标出现明显富集,应引起重视。     

山东日照地区土壤重金属环境质量评价

通过系统生态地球化学调查与评价,在山东日照地区共采集了5 323个表层土壤样品,获取了表层土壤重金属元素地球化学分析数据。以表层土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属元素为研究对象,按照《土壤环境质量标准》(GB 15618—1995),采用单因子指数和综合评价指数对土壤环境质量进行评价。土壤单因子环境质量评价结果表明:As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种元素Ⅰ类土壤的面积比例分别为100.00%、98.21%、94.14%、98.10%、99.90%、89.18%、96.61%和98.37%,说明山东日照地区土壤环境质量良好;土壤单因子环境质量平均达到Ⅰ类土壤的占调查区土壤总面积的96.81%,Ⅱ类土壤占3.17%,Ⅲ类土壤仅占0.02%。表层土壤重金属元素污染综合评价结果表明:表层土壤环境质量属于Ⅰ类土壤(清洁—较清洁)的占调查区土壤总面积的86.39%,属于Ⅱ类土壤(轻度污染)的占13.55%,属于Ⅲ类土壤(中度污染)的占0.06%,说明山东日照地区表层土壤重金属综合污染很少,土壤环境质量总体状况良好。土壤重金属元素综合指标评价结果显示,未富集区面积累计占区域总面积的5.50%,弱富集区占38.63%,中度富集区占53.27%,重度富集区占2.60%,说明区域表层土壤中污染物已有积累趋势,虽未达到有害程度,亦应引起重视。     

黄土高原区SRTM1 DEM高程误差校正模型构建及对比分析

对SRTM1 DEM高程误差进行校正可有效提高其应用精度。以具有典型地貌特征的黄土高原作为研究区域，以ICESat-2/ATL08陆地高程作为参考数据，引入主流机器学习算法建立SRTM1高程误差与影响因子之间的关系模型对高程值进行校正；通过分析模型性能指标、误差频数分布、校正误差空间格局以及典型剖面误差分布，以此得到不同地貌类型区的高程误差校正模型适用性。实验结果表明：在平原、风沙丘陵和黄土塬地貌区随机森林模型高程校正效果最佳，平均绝对误差分别降低0.49、0.82和1.2 m，同时校正误差在空间分布上异常值较少，低起伏度的平原和风沙丘陵地貌区典型剖面误差与原误差较为贴合；山地区支持向量机模型适用性更强，均方根误差和平均绝对误差分布降低了6.79 m和5.43 m，可大幅提升误差绝对值较小的点位频数，同时在空间格局和典型剖面验证效果最佳；黄土丘陵地貌区弹性反馈神经网络模型效果最优，均方根误差和平均绝对误差分别降低了2.3 m和2.04 m，空间分布上误差降低效果显著，典型剖面误差异常值较少；土石丘陵地貌区卷积神经网络模型效果更理想，均方根误差与平均绝对误差分别降低4.14 m和3.5 ...     

地形扫描数据TIN模型生成DEM的误差计算方法

由地表三维空间数据生产的数字高程模型(DEM)的误差包括从数据误差传递来的误差和因数据数量不足以反映地形起伏造成的信息损失误差。本文给出了由三维空间数据的不规则三角网(TIN)模型栅格化为DEM过程中,通过线性插值将数据随机误差传递到DEM栅格上的随机误差的解析解,同时利用地基激光扫描仪测量的冲沟地形数据点云,分析得出因信息损失产生的DEM系统和随机误差的估算方法。结果显示信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差都与有效测点密度有关,其中有效测点由TIN中包含DEM栅格中心点的所有三角面的3个顶点组成;信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差除与有效测点密度相关外,还与地形特征有关,平均高程系统误差与地形整体凹度参数有关,随机误差与地形整体起伏程度参数有关。建立了分辨率为0.1 m×0.1 m的DEM误差估算模型。     

近50年中国地表净辐射的时空变化特征分析

基于GIS空间分析技术与Mann-Kendall趋势分析方法,对中国陆地区域699个气象站点1961-2010年逐年、季平均地表净辐射进行时空变化特征分析,结果表明:(1)参数拟合后的FAO Penman修正式对模拟站点逐日地表净辐射的总体精度较高,均方根误差为27.9W.m-2,相关系数为0.85,平均相对误差为0.13;(2)全国近50年站点平均地表净辐射在年、季均呈现出较明显的下降过程,年均降幅为0.74W.m-2.10a-1,不同季节的下降幅度存在差异,夏季降幅最大;(3)逐站点分析显示全国大部分站点(59.8%)年均地表净辐射呈显著下降趋势(0.05),东部趋势变化比西部明显,夏季在地表净辐射年际变化中的贡献最大,华北、华中、华南地区的站点在春夏秋季均呈显著下降趋势。     

山东省茌平县土壤元素地球化学特征与质量评价

以茌平县土壤为研究对象,通过系统的地球化学调查,获取了土壤20余项指标含量数据;在此基础上计算了茌平县土壤中背景值和基准值等系列地球化学参数,圈定地球化学异常区,评价了土壤养分和环境地球化学等级、土壤质量地球化学综合等级。结果表明,与山东省土壤背景值平均值相比,茌平县土壤中K、Mn、Pb、V、Mo、I等元素偏低,而有机质、As、Cd、Hg、B等元素偏高。调查区7类异常区域均有分布;土壤质量综合评价以优质等级为主,约占全区面积的73.96%,良好等级约占全区面积的24.67%。     

Evaluation on environmental quality for heavy metal elements of Xihe soil

According to ＂Environmental quality standard for soil＂ and using As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, Zn elements as evaluation index, the author evaluated soil environmental quality in Xihe area of Shenyang. The results show that the soil in Xihe area is polluted rifely by heavy metal elements. The polluted areas are mainly distributed near the upstreams of Xihe River, Shenxin River and Shenliao irrigation canal. There exist large distinctions among the heavy metal elements to the pollution degree. Cd pollution area is the biggest and the most serious in pollution degree.     

Evaluation on environmental quality for heavy metal elements of Xihe soil

According to "Environmental quality standard for soil" and using As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, Zn elements as evaluation index, the author evaluated soil environmental quality in Xihe area of Shenyang. The results show that the soil in Xihe area is polluted rifely by heavy metal elements. The polluted areas are mainly distributed near the upstreams of Xihe River, Shenxin River and Shenliao irrigation canal. There exist large distinctions among the heavy metal elements to the pollution degree. Cd pollution area is the biggest and the most serious in pollution degree.     

章丘区北部土壤重金属地球化学特征及潜在生态风险

以山东省济南市章丘区北部表层土壤中As等8种重金属元素为研究对象,利用多元统计进行重金属来源分析,采用污染负荷指数法及潜在生态危害指数法进行污染评价,结果表明:研究区表层土壤重金属元素含量低于济南市土壤背景值,Cd和Hg元素含量为强度变异,在表层土壤产生一定的富集;不同土地利用类型下重金属元素含量具有差异性。土壤中Cr,Cu,Ni和Zn来源于土壤母质,Cd和Pb元素来源于人类活动,As元素来源复杂。土壤综合污染以轻度污染为主,重金属元素污染程度大小为AsNiPbZnCrCuCdHg。综合潜在生态风险以轻微和中度为主,潜在生态风险强弱程度为HgCdAsCuPbNiCrZn,建议防范Hg和Cd元素污染及生态风险。     

水稻土有机碳密度的空间预测分析——以浙江省长兴县为例

准确预测未采样区域SOC密度,是研究SOC演变趋势和探索土壤固碳作用对缓解全球气候变化的基础。采用泛克里格法(Universal Kriging,UK)和土壤类型法(pedological professional knowledge-based method,PKB),分别对长兴县水稻土有机碳密度进行了预测,其中,UK直接以长兴水稻土剖面资料为源数据、PKB以长兴水稻土剖面数据和长兴1∶5万数字土壤图为源数据进行预测。根据平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)大小,评价了两种方法在县域尺度土壤有机碳密度空间预测效果。结果表明:UK的MAE(31.2)、RMSE(52.5)均大于PKB的MAE(24.7)、RMSE(43.1),说明PKB法的预测效果较好,UK法相对较差。研究表明,对土壤类型、土壤母质,以及剖面点位置等信息的综合考虑能使PKB法更好地表达土壤属性的空间特征,也更适于县域尺度土壤有机碳密度的空间预测。     

镉在棕壤上的吸附过程及其对土壤酶活性的影响

土壤对镉的吸附过程是影响镉在土壤溶液中的浓度、迁移性、潜在毒性的重要因素。土壤微生物活性作为土壤质量的重要指标之一,对土壤重金属的含量具有较好的指示作用。该文研究了重金属镉在棕壤中的吸附过程,及在此过程中土壤酶活性的变化。结果表明,随着溶液中Cd2+含量的增大,两种土壤对Cd2+吸附量逐渐增大,且吸附反应符合Freundlich模型。随着镉初始浓度的增加,土壤中脲酶和过氧化氢酶的活性均出现抑制现象,其中脲酶对镉的反应更加敏感。     

青岛城区土壤重金属现状评价及趋势预测

通过对青岛城区土壤进行调查取样,运用单因子评价和内梅罗指数法对青岛表层土壤8种重金属元素(As,Cd,Cr,Cu,Ni,Hg,Pb和Zn)的测试结果进行评价,查明了土壤环境质量现状及其污染程度:青岛市土壤环境质量总体较高,绝大部分地区土壤环境保持在清洁水平;污染区域以孤岛状零星分布于青岛市内,区内胶州湾入海口污染指数偏高,很可能是由于河流上游污水排放导致的。通过对未来20年城区土壤在大气降尘影响下重金属Cd,Zn的累积情况进行了预测,结果表明:随着时间的推移,土壤有害元素含量会有所增高。其中,大气降尘中Zn元素对青岛市区土壤影响明显。该研究对于正确认识青岛区域地球化学特征和地质环境具有一定的指导意义。     

典型石漠化峰丛洼地土壤重金属的空间分异特征及其影响因素

研究石漠化峰丛洼地土壤重金属空间分异特征及其影响因素,对推动区域土壤重金属污染防治、石漠化综合治理具有重要的指导意义和实践价值。以广西平果市典型石漠化峰丛洼地土壤为研究对象,通过调查采样分析以及综合运用地统计学、地质累积指数、潜在生态危害指数和地理探测器等方法,分析探讨土壤重金属的空间分异特征及其影响因素。结果表明,研究区8种重金属元素的空间分布总体呈东北向西南降低的变化格局,研究区东北部和东南部为重金属高值叠加区的集中分布区,Cr, Cd元素呈现中等的空间相关性,其他6个重金属元素表现为强空间相关性;研究区受Cd, As, Cr, Cu, Zn等元素不同污染程度的影响,且以Cd的影响尤为突出,其地质累积指数和潜在生态危害指数分别高达1.34和107.73;pH、地层、Fe₂O₃、土地利用、P、CaO、Mn、到断层距离、石漠化程度是影响研究区土壤重金属空间分异的主要因子,而且不同因子组对土壤重金属空间分异的交互作用以双因子增强型和非线性增强为主。因此认为不同因子对石漠化峰丛洼地土壤不同重金属元素空间分异特征的影响程度存在差异,Cd是石漠化峰丛...     

滨州海岸带土壤和海底沉积物重金属空间分布特征

通过对滨州近海海域海底沉积物测试数据及海岸带陆域土壤地球化学分析,对滨州海岸带陆域土壤和海底沉积物中7种重金属(Hg,Cd,Pb,Cu,Zn,Cr,Ni)的空间分布特征进行了研究,并绘制了各指标含量陆海联合分区图。分析结果表明,滨州市海岸带重金属元素含量基本上均低于国标规定的海洋一类沉积物的最高标准,仅有个别元素含量超过一级标准值,表明局部存在一定的重金属污染。从滨州海岸带重金属含量空间分布上来看,除Hg元素外,其余重金属元素含量呈现一定的规律,基本上陆域含量高于海域含量,且大部分元素都呈现出陆域城镇值高,郊区值低的态势。区内化工企业较发达,Ni,Cr属于中度变异区,Cd,Hg,Pb属于高度变异,受人为影响因素较大,考虑区内土壤及海底沉积物重金属富集主要来源于工业"三废"。     

资源三号卫星DEM数据与全球开放DEM数据的误差对比

全球开放DEM数据为数字地形分析提供了重要数据源。与已有的全球开放DEM数据相比,资源三号卫星具有更高的空间分辨率、更大的覆盖范围和更好的现势性。将资源三号卫星生成的DEM数据与全球开放DEM数据进行误差对比则为基于资源三号卫星的全球DEM数据研制提供科学依据。本文以山西省中部太原市为研究区,基于高精度激光点云数据生成DEM为参考数据,对资源三号卫星影像生成的DEM数据与全球典型的开放DEM数据(AW3D30、SRTM1和ASTER GDEM)的误差进行了对比分析,并获得了其在不同坡度等级下绝对误差与相对误差的平均值、平均绝对值、均方根值和标准偏差值。研究结果表明:①4种DEM数据的误差分布均具有较好的对称性。同时,平均误差接近于0 m,SRTM1和ASTER GDEM数据更是如此。因此均方根误差值与标准偏差值近似一致;②资源三号DEM具有最高的精度,误差最小(均方根误差4.6 m)。其次为AW3D30数据(均方根误差5.6 m)和SRTM1数据(均方根误差8.8 m)。ASTER GDEM数据误差最大(均方根误差12.6 m),精度最差;③资源三号DEM、SRTM1和ASTER GDEM数据的误差均随坡度的变大而增大,而AW3D30数据误差随着坡度增加呈现先减小后增大的趋势。总体上,与其他3种DEM数据相比,资源三号DEM在所有坡度范围均具有最小的误差值。