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。     

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。     

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的土壤重金属数据库构建及应用

本文首先探讨了利用GIS技术构建上海市基本农田土壤重金属数据库的方法,该数据库集空间数据、采样点监测数据和元数据于一体,对于土壤重金属信息的管理、应用服务等具有重要的基础作用,是农产品安全生产环境认证和土壤环境长效管理的重要依据;接着,基于数据库进行了重金属元素的描述性统计、动态累积和Kriging插值分析;结果表明,除As外,其余重金属平均含量均高于该区域的背景值含量,尤其是Cd、Hg、Zn、Cu累积指数较高,是上海市农田土壤重金属污染的主要元素。     

模拟多光谱的土壤重金属含量反演研究初探

根据多光谱传感器的光谱响应函数,采用实测ISI921VF反射光谱数据模拟Landsat卫星ETM+传感器多光谱数据,在模拟光谱的基础上,通过光谱特征提取、构建土壤指数对土壤重金属Cu,Pb,As进行预测分析。研究显示,Cu,Pb与模拟ETM+光谱的B2,B3波段显著相关,As与DSI,RSI,NDSI相关系数在0.6以上,基于模拟多光谱建立的Cu,As模型精度较高,平均相对误差分别为7.9%,2.7%,表明模拟的Landsat卫星ETM+传感器多光谱具有预测耕地土壤重金属的潜力,为实现大范围监测土壤重金属污染提供新思路。     

矿区土壤重金属Pb、Cd污染状况高光谱分类建模

针对矿区土壤重金属含量高度变异性及样本不均衡导致重金属污染状况分类误差较大的问题,本文在光谱预处理及光谱变换基础上,采用主成分分析（PCA）对光谱进行降维处理,并通过SMOTE算法生成虚拟样本均衡各污染等级样本,最后应用随机森林（RF）对Cd、Pb进行回归与分类。研究结果表明：定量反演重金属Pb、Cd含量精度很低;在定性分析试验中对降维前光谱样本应用SMOTE算法,土壤重金属Pb、Cd污染等级分类精度较原始样本分类精度均有较大提升,且少数类别误判率也降低明显。其研究为大面积监测矿区土壤重金属污染状况提供了一种有效、精确的方法。     

空间插值方法对土壤重金属污染格局识别的影响

针对广东省某地区土壤中采样样品点的重金属污染物砷(As),文章选取统计学中具有代表性的反距离加权(IDW)、样条函数(Spline)、普通克里格(OK)3种空间插值方法,对比分析不同空间插值方法下研究区土壤中As浓度估算精度、污染特征识别和污染格局空间区划的差异。结果表明:3种空间插值方法在研究区土壤As浓度的估算中,IDW表现最佳;3种插值方法所识别的研究区As污染空间分布特征和污染格局均存在差异,但相对于OK法,IDW和Spline两种方法的结果更加相近。研究表明,在基于点状离散数据采用空间插值方法分析区域土壤重金属污染特征的过程中,应首先考虑结合区域数据样本的数量和特征,开展各空间插值方法的精度评价。     

临潼区绿化带土壤重金属污染与健康风险评价

针对城市绿化带土壤重金属污染问题,该文利用射线荧光光谱仪测量重金属含量,引用单因子与负荷污染指数法并依据国家标准进行污染评价;引入人体暴露风险评价模型,对致癌和非致癌健康风险进行评价。结果表明,研究区土壤重金属污染较严重;经手-口直接摄入是健康风险的主要暴露途径,儿童总的非致癌风险为0.573,成人总的非致癌风险为0.088,均未超过限制1,表明8种重金属不存在明显的非致癌风险;Cr、Co、Ni、As的致癌风险均低于美国环境保护部推荐标准10~(-6),表明重金属的致癌风险均在可接受范围内。研究区内土壤重金属含量及污染状况空间分异显著。研究结果对城市绿化带内土壤重金属污染评价有一定借鉴意义。     

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。     

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,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R²为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。     

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。     

洎水河流域重金属污染区五节芒叶片光谱特征响应研究

利用污染物富集因子和污染指数对洎水河流域采样点河滩表层土壤重金属污染状况进行评价。通过分析五节芒叶片重金属富集率,发现五节芒对Cu、Zn、Cr等金属元素有较强的吸收能力,而且,重金属富集率与河滩表层土壤的重金属污染程度呈相反的变化趋势。将五节芒叶片光谱特征参数——可见光波段(450~670 nm)反射率积分值(A1)、近红外波段(760~980 nm)反射率积分值(A2)与五节芒叶片中3种重金属(Cu、Zn、Cr)的质量分数进行相关分析,分别建立2个谱段的光谱特征参数与3种重金属质量分数的多元线性回归方程。结果表明,五节芒叶片中重金属Cu、Zn和Cr的质量分数可以很好地模拟(复相关系数R20.93)五节芒叶片在重金属胁迫下的光谱特征变化。     

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。     

不同类型土壤Cu含量高光谱联合反演建模

为探明不同类型土壤重金属Cu的敏感波段及构建普适性高光谱定量反演模型,该文以湖南省红壤、水稻土和潮土3种主要类型土壤为研究对象,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析和逐步回归筛选重金属Cu敏感波段,并分别构建一元回归和逐步回归联合反演模型。结果表明,相较于原始光谱,组合变换光谱与土壤重金属相关性明显提高;通过逐步回归筛选重金属Cu的敏感波段位于400～850 nm和1 800～2 200 nm区域;相较于一元线性回归,逐步回归模型预测精度显著提升,应用对倒一阶微分光谱中400、590、620、670、790、850、1 790、2 270 nm波段反射率构建逐步回归模型反演精度达到最优,满足重金属Cu含量监测精度需求,同时为发展基于高光谱影像大面积反演不同土壤类型重金属Cu含量提供理论支撑。     

耕地自然质量空间分布及其影响因子分析——以北京市大兴区为例

定量分析耕地质量的空间分布特征,是制定与实施耕地保护措施的重要依据。本文以耕地质量等级补充完善成果为基础,以自然等指数为空间变量,采用空间自相关分析方法对北京市大兴区耕地自然质量的空间分布特征进行了研究,并采用变异系数、二元相关分析和偏相关分析方法对其影响机制进行分析,揭示了耕地自然质量空间差异的主导影响因子。研究结果表明:大兴区耕地自然质量在200~900m尺度范围内呈显著的空间正相关性,正相关HH型高等地明显聚集分布,LL型低等地面积较大且聚集性较低,负相关类型(HL和LH型)耕地无明显集中区域,零星分布。土壤有机质、表土质地和土壤剖面构型是影响耕地自然质量空间分布格局的主导因子,但影响程度有所差异。     

基于GIS/AHP集成的浙江省洪涝灾害风险评估

将GIS技术引入洪涝灾害风险评估,可以弥补传统方法评估结果空间化显示不足的缺点。本文针对浙江省洪涝灾害的发生特点,从危险性和易损性两方面选择了浙江省洪涝灾害的影响因素,包括降雨量、地形、河网密度、人口密度和耕地百分比等因子。运用GIS空间分析技术对各因子进行空间化,结合层次分析法（AHP）确定各影响因素的权重,进行浙江省洪涝灾害风险评估和制图,并基于SuperMap iObjects平台设计与开发了浙江省洪涝灾害风险评估系统。研究结果表明：浙江省发生洪涝灾害的风险普遍偏高,高风险区域位于浙北和浙东南的沿海地带,较高风险区域位于浙东、浙南和浙北地区及金衢盆地中间地区,中等风险区位于浙南的西面、浙北及浙西地区。本文分析结果可为浙江省洪涝灾害预防和管理提供决策依据。     

基于PCA的江苏省资源环境承载力分析评价

从资源和环境2个层面选取9个指标构建江苏省资源环境承载力评价指标体系,运用主成分分析法和K均值聚类分析法,分别对2018年江苏省13个设区市的市辖区及下辖县市进行资源承载力和环境承载力单要素评价,以及资源环境综合承载力评价。研究表明:环境承载力对资源环境综合承载力的影响超过了资源承载力,是影响综合承载力的重要因素;江苏省单要素承载力水平以及综合承载力水平均具有较强的空间分异性。资源承载力呈中部最高,北部地区高于南部地区的特点,环境承载力和综合承载力呈南高北低的特点。综合承载力较高的区域为长江以南苏锡常镇四市,较低的区域为连云港市区及其下辖县、泗洪县等地区。