大连市农地土壤重金属污染及潜在风险评价

我国的耕地土壤重金属污染越来越严重,进行区域土壤重金属污染评价对于制定土壤重金属污染防治政策具有重要意义.旨在探究大连市典型农地土壤重金属污染状况,调查大连市农地表层土壤中的镍(Ni)、铬(Cr)、锌(Zn)、铜(Cu)、铅(Pb)、汞(Hg)和锰(Mn)7种重金属元素的含量,并定量评价研究区土壤重金属污染水平.研究选择大连市典型农地样地,等间距采集土壤表层样品,采用单因子指数法、内梅罗指数法和潜在生态风险指数法对研究区土壤样品进行污染状况评价和环境风险评价,以期为大连市农地土壤重金属污染的有效防治和农产品的安全健康生产提供科学依据.结果显示:①土壤样品中镍(Ni)、铬(Cr)、锌(Zn)、铜(Cu)、铅(Pb)的元素含量平均值分别为84.74、156.56、89.71、46.74和53.23mg/kg,均符合《土壤环境质量标准》(GB15618—1995)二级标准;②Hg的变异系数>0.5,污染源为点源污染,推测为人类活动导致;③单因子指数法表明Ni的富集作用最为严重,结合研究区实际情况推测其来源为人为源.内梅罗指数表明大连市土壤存在轻度污染.潜在生态风险指数表明大连市农地土壤存在轻微危害.④大连市农地土壤污染状况相对较轻,土壤质量总体水平较高,但仍需要采取相关措施防止重金属的富集,减少重金属对大连市农地土壤的负面影响.

基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测

本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。

金沙江干热河谷区土壤侵蚀时空演变及其定量归因分析:以云南楚雄元谋地区为例

金沙江干热河谷区土壤侵蚀的时空演变对于生态安全和下游水利水电的安全运行具有重要的意义。本文基于GIS技术和RUSLE模型分析区内云南省元谋县2015—2021年土壤侵蚀时空变化特征,利用地理探测器模型定量分析影响元谋县土壤侵蚀分布格局的主导因子。结果表明:(1)2015—2021年研究区年均土壤侵蚀模数与土壤侵蚀总量整体呈减小趋势,期间土壤侵蚀模数降幅为16.53%。(2)土壤侵蚀空间分异显著,基本特点为北高南低,集中分布在金沙江沿岸。从侵蚀强度看,微度和轻度侵蚀所占面积在95%以上,其它侵蚀面积较小。(3)2015—2021年,元谋县土壤侵蚀强度较高的区域有向微度侵蚀转化的趋势,表明近年来区域退耕还林还草、小流域水土流失治理等工程的实施一定程度上缓解了水土流失强度。(4)坡度为影响元谋县土壤侵蚀分布格局的主导因子,其解释力最强(25.66%)。金沙江沿岸、1200~1800 m高程带、>25°坡度带、30%~40%植被盖度带是土壤侵蚀的高风险区,可加强这些区域的生态恢复及水土保持措施建设。

数字土壤制图方法研究进展

数字土壤制图是基于土壤成土学、地理学和数学理论知识,借助3S技术手段而产生的一种新型高效的土壤制图技术。国内外学者从环境协同变量的生成、样点数据的获取、数字土壤制图模型或方法的选择及土壤图的产生与验证这4个方面已有大量的研究,尤其是对制图方法的研究。本文介绍了数字土壤制图的五类方法,分别是地统计学方法、确定性插值、数理统计、机器学习和专家知识模型。同时基于不同方法的特征,从样本的密度和分布状况、地形地貌特征及目标变量等方面考虑,选择适用于研究区域的制图方法。数字土壤制图未来的发展方向包括将人类活动因子加入环境协同变量;基于机器学习与数据挖掘建立更有效的采样方法;新型建模方法的应用(深度学习和多模态方法)。

基于物理化学属性的土壤物证分析及溯源研究

土壤物证是犯罪现场最常见的物证之一,具有易转移、地域特征明显等特点,对犯罪现场土壤进行地理溯源能够为认定犯罪事实提供有力证据.以不同源地的土壤物证样品为研究对象,通过建立综合检验方法,采用激光粒度分析仪、便携式X射线荧光光谱仪和X射线粉末衍射仪等多种检测技术手段对土壤物证的理化性质和矿物学性质进行检测,并对未知土壤物证样品的来源进行分析.研究结果表明,不同源地的土壤物证样品的物理性质(土壤颜色、土壤颗粒组成)、化学元素组成以及矿物组成均存在显著差异;通过将未知样品与6种已知地理位置土壤样品相比,发现未知土壤样品其粒径特征、化学组成以及矿物组成等与菜园2一致,表明二者具有相同地理位置来源.通过土壤理化属性的分析可以实现土壤物证的溯源,该方法的研究可为案件侦破提供有力的理论支撑.

近30年河南省耕地土壤有机碳的三维变化与关键因素研究

详细的土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)时空变化信息是评估土壤固碳能力的基础。但多数研究聚焦耕层SOC,对深层SOC变化的敏感区域、深度区间和关键因素理解不足。基于1982和2010两期土壤调查数据,以分位数随机森林构建环境协变量与SOC关系模型,研究了1982—2010河南耕地土壤0~15 cm、15~30 cm、30~60 cm和60~100 cm的SOC变化。研究表明0~15 cm土层SOC增长主要发生在平原和盆地,增幅为2~4 g·kg^(–1);15~30 cm土层SOC增长主要发生在沿黄河潮土区和褐土、水稻土的零星地区,增幅为0~2 g·kg^(–1);30 cm以下土层SOC变化的概率较低;总体上,生物气候因素对SOC变化的影响较土壤质地和pH更大。28年间1 m土体SOC储量增长7.04%、年均增长率为2.43‰;随着SOC增加和全球变暖,下阶段SOC增速较难实现第21届联合国气候变化峰会(the 21st Conference of the Parties,COP21)倡导的4‰目标。

从技能培养到综合育人:以自然地理与资源环境专业西北野外实习为例

野外实习是很多高等院校地理类专业的必修课程,是使学生接触自然现象、理解专业知识、锻炼野外技能的绝佳机会.在当前“立德树人”培养理念的引领下,如何利用好野外实习的机会,实现从技能培养到综合育人的提升,是高校地理教育者需要重点思考的问题.本文以自然地理与资源环境专业近年来开展的西北野外实习为例,重点介绍了在实习动员、实习路线和实习作业3个阶段的育人举措.通过这些举措的实施,使课程思政育人理念贯穿整个实习过程,让学生完全融入其中,不仅学会了野外实践的技能,还真正“爱”上了地理学.通过学生的成绩和反馈发现,野外实习培养了他们团队协作的品质和合作交流的能力,并坚定了他们深入创新的科研志趣,达到了良好的培养效果.据此提出了野外实习在综合育人方面的三大优势,可以作为未来设计、组织和实施野外实习时的切入点.

中国过去2000年耕地的时空变化及其可持续利用策略

明确中国历史时期耕地时空变化及其可持续利用策略,可为当前及未来国土资源开发和保护提供历史经验和借鉴之处。本研究集成过去2000年中国农耕区分布和耕地空间重建成果,概括了过去2000年间中国耕地的时空变化特征;进一步针对不同历史时期耕地扩展过程中遇到的突出问题,探讨了耕地的可持续利用策略。主要结论如下:①过去2000年中国耕地面积在波动中增加,公元初至公元8世纪维持在3.33×10^(7) ha上下,11世纪末接近5.33×10^(7) ha,17世纪初超6.67×107 ha,清末(1910年)达9.33×10^(7) ha,1980年后逾13.33×10^(7) ha。②过去2000年中国农耕区经历了3次扩展:西汉时期耕地扩展至长江以北,唐宋时期长江以南地区的耕地开发奠定了现代中国耕地分布的主体格局,清以来耕地变化以平原地区垦殖加深,以及对山地、边疆地区的开垦为主要特征。③中国历史上因地制宜地主动对耕地进行适应性改造,涵盖水利、农具等农业生产技术和耕作方法、作物选种等田间管理技术等诸多方面,是维系中国历史时期精耕细作的小农经济长期存在和发展的重要因素。

崩岗崩积体坡面初始产流时间影响因素及其临界阈值

崩岗崩积体坡面原位模拟降雨试验研究还不多见。明确不同雨强、坡度和土体初始含水率对崩积体坡面初始产流时间的影响及其临界阈值,可加深对崩岗产汇流的认识,为合理配置水土资源和完善崩岗治理提供指导。以广东德庆县8个崩积体为试验地点,基于前期对崩积体土体理化性质的测定,采用便携式野外模拟降雨装置、无线自计气象仪和土壤剖面水分测定仪,在面积1 m×2 m的崩积体坡面径流场内,通过9种雨强(0.8—3.8 mm·min^(-1))、8种坡度(9°—38°)、12次10 cm深度土体初始含水率(0.2%—20.5%)的不同组合,进行了12场野外模拟降雨及崩积体坡面产流试验。结果表明,初始产流时间随降雨强度的持续增大而逐渐缩短,没有表现出明显的阈值现象。当坡度<26°—30°时,初始产流时间随坡度的增大而缩短;当坡度>26°—30°时,初始产流时间随坡度的增大而略有加长,初步判断26°—30°的坡度是影响初始产流时间的临界坡度。当10 cm深度土体初始含水率<7.8%—8.3%时,初始产流时间随10 cm深度土体初始含水率的变化没有明显的规律性;当10 cm深度土体初始含水率>7.8%—8.3%时,初始产流时间随10 cm深度土体初始含水率的升高而缩短,因而7.8%—8.3%的10 cm深度土体初始含水率可能是影响初始产流时间的临界阈值。在影响崩积体坡面初始产流时间的3个主要因素中,降雨强度对初始产流时间影响最大,土体初始含水率的影响次之,坡度的影响相对最小。土壤条件也是影响崩积体坡面产汇流的关键因素之一,开展不同区域土壤质地、土壤类型、土壤状况下崩积体坡面产汇流过程的对比分析,是今后需要加强的研究方向。该文初步发现的坡度和10 cm深度土体初始含水率的临界现象,也需要开展更多的试验和实证研究。

四川水浇地和旱地空间转变下的土壤资源结构特征

为进一步揭示四川农区耕地土壤资源的过去和现状,以四川省雨养旱地和水浇地2种主要耕地类型为研究对象,探讨1985—2020年2种耕地类型的面积、空间分布和土壤资源组成的演变特征,评价土壤资源供给农业生产的多样性演变规律。结果表明:(1)1985—2020年四川省雨养旱地面积整体呈现减少趋势,水浇地面积整体呈现增加趋势。(2)川东、川中丘陵区雨养旱地面积表现为减少趋势,而攀西地区表现为增加趋势。(3)成都平原区水浇地减少,而川东、川中丘陵区表现为增加趋势。(4)雨养旱地减少的区域和水浇地增加的区域具有明显的重叠性,其发生区域的土壤资源主要从属于初育土纲、铁铝土纲和人为土纲。(5)随着雨养旱地空间分布的改变,耕地中紫色土、黄壤和水稻土占比呈现显著减少趋势。上述结果明确了四川农区耕地转移导致区域土壤资源供给农业生产的结构发生改变,也暗示了大尺度上的农田水肥管理应强化考虑水分供给能力和土壤类型变化。

课程思政背景下“地质年代学”教学中思政教育融入研究

课程思政是落实“立德树人”这一根本教育任务的有效路径.本文以“地质年代学”教学为研究对象,基于“价值追求”、“科学素养”与“职业品格”三大核心课程思政元素,从学生的知识积累、能力培养、素质提升与未来职业发展角度出发,重构“地质年代学”课程育人体系,建立课程思政案例库,实现专业课程教学与思想政治教育的多元融合,推动教学向教育的转变.

“地球系统科学”课程思政建设探索

课程思政融入大学专业课程是落实“立德树人”根本任务的重要举措,其实施需要以学生为中心,将思政元素融入到专业课程教育教学的全过程.“地球系统科学”是将地球作为一个完整系统来研究的学科,具有跨学科性、理论与实践并重的学科特点.在地球系统科学的课程思政建设中,注重跨学科整合的同时融入思政元素,不仅要坚持知识传授、人才培养,同时也要将思政教育贯穿始终.作为一种注重实践、跨学科整合的教育理念,STEAM教育为思政教育融入“地球系统科学”提供新的视角和手段,能较好地将专业知识传授与价值引领深度融合.此外,将成果导向教育理念(OBE)运用于“地球系统科学”课程思政的评价体系,有利于检验其实施效果,还有助于课程知识目标和技能目标的达成.

“土壤地理学”课程思政教学改革探索

课程思政是新时代思想政治教育发展的重要方向,是高校落实立德树人根本任务的有效途径.本文以自然地理与资源环境的专业主干课“土壤地理学”为例,在全面剖析其开展课程思政改革可行性的基础上,提出了该课程思政改革的思路和实现路径,并基于典型教学案例“强还原土壤修复技术让设施病土重焕新生”对部分课程思政改革成果进行了介绍.最后,期望本文可以为其他专业课的课程思政改革提供借鉴和参考.

样点规模与采样方法对表层土壤pH空间预测精度的影响

土壤空间预测与数字化制图的精度受土壤样点规模、采样策略、预测模型选择、目标区域地貌与成土环境复杂程度、协变量数据质量等多种因素共同制约。选择河南省为研究区,基于9种土壤样点规模、5种采样方法,应用5种最具代表性的机器学习(Machine learning,ML)算法对耕地表层土壤pH实施空间预测与数字化制图,用以对比分析不同样点规模与采样方法对ML模型的性能表现及土壤pH预测精度的影响。结果表明:(1)当研究区土壤样点规模从200个经由400个、800个、1200个、1600上升至2000个时,无论使用何种采样方法,所有ML模型的性能表现与预测精度均呈快速上升的总体趋势;当样点规模达到并超过2000个时,大多数ML性能表现及预测精度趋于稳定,表明2000个土壤样点可能是这些ML模型预测研究区耕地表层土壤pH的样点规模阈值。(2)5种ML模型性能表现及其土壤pH预测精度存在明显差距,基于树结构的随机森林(Randomforests,RF)和Cubist表现最好,无论使用哪种采样方法,这两种模型预测结果的决定系数(R2)均可稳定在0.75~0.80之间、RMSE保持在0.50以下。(3)当土壤样点规模足够大时,采样方法对ML模型性能和土壤pH预测精度的影响很小,五种采样方法的效果相差不大。当土壤样点规模小于2000个时,采样方法的影响逐渐凸显。比较而言,条件拉丁超立方采样在样点规模较小时具备优势。当样点规模为1000个时,条件拉丁超立方采样仍可使随机森林和Cubist预测的R2维持在0.80左右;在样点规模小至200个时,条件拉丁超立方采样方法下5种ML模型预测的R2均在0.55以上。(4)不确定性分析结果显示,平均73.9%的验证样点表层土壤pH观测值落入随机森林模型90%预测区间,表明该模型的可靠性被轻微高估,但处于可接受范畴。此外,数据显示模型预测的不确定性与样点规模无明显关联。

矿区遥感监测及土壤侵蚀研究进展

水土流失已成为全球面临的生态环境问题,而持续剧烈的矿产资源开采使得矿区的土壤侵蚀加剧,原有生态遭到严重破坏。矿区的生态环境监测越来越得到政府和学者的重视,土壤流失是矿区开采导致最为直观和严重的生态环境问题。RS和GIS技术的发展给矿区生态环境遥感监测带来了新的机遇,快速、准确获取矿区占地和地物信息的同时,可以对矿区进行全天候、全天时和长时间序列的监测。同时,RUSLE等众多土壤流失计算模型的提出,能够高效、科学地计算和评价矿区土壤侵蚀强度,为开采过程中的问题解决和开采后的矿区生态恢复提供重要保障。

焉耆盆地土壤养分系统敏感性空间分异特征研究

在全球变化背景下,揭示土壤养分系统对气候和人类耕地利用活动变化的响应对于农业可持续发展至关重要。基于焉耆盆地的气候、耕地利用强度(LUI)和土壤养分数据,采用敏感性、贡献率和GIS方法分析了土壤养分系统对气候和人类耕地利用活动变化的敏感性及其空间分异特征。结果表明:焉耆盆地气候暖湿化趋势明显(气温倾向率为3℃/(10a),降水量倾向率为39 mm/(10a)),LUI微幅上升;土壤养分系统对气候和LUI变化的敏感性存在显著的空间差异和响应差异。土壤养分系统对气温变化敏感性的空间异质性更高,对LUI变化敏感性更具有响应深度;气候和LUI对土壤养分系统变化的贡献率空间分异明显,并且LUI的贡献率大于气候;土壤养分系统的敏感性及其空间布局是自然环境和人类耕地利用活动相互调节和空间分异的综合结果。研究结果可为提高区域土壤养分系统应对气候变化的能力和耕地精准高效管理提供科学依据。

基于GIS、模糊逻辑和专家知识的土壤制图及其在中国应用前景

详细的土壤空间与属性的信息已成为环境模型和土地管理的基本参数,传统的以类别多边形和手工编制为基础的传统土壤制图效率低精度也较差。本文基于GIS、模糊逻辑和专家知识,建立了土壤一环境推理模型(SoLIM),通过基于土壤一环境关系模型的土壤相似度模型与对该模型进行赋值的推理技术来编制土壤图,从而克服了传统土壤制图中的简化。通过两个小区的研究表明,与传统土壤制图相比,通过SoLIM得出的土壤信息在空间详细度和属性精确度都有较大的提高,也能够大量减少调查的时问和经费,从而大大提高土壤调查的效率。SoLIM方法在我国推广十分必要且具有一定的条件,但仍需要进一步完善。

应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究

在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子,建立环境因子数据库;对环境因子进行模糊聚类,得到环境因子组合隶属度分布图;根据隶属度值确定野外采样点;将环境因子组合与土壤类型对应,进而提取土壤-环境关系知识。为检验该方法的有效性,应用所得知识进行土壤制图,通过独立采样点对土壤图进行精度评价。本文在黑龙江鹤山农场一个研究区的应用结果表明,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的土壤-环境关系知识,为预测性土壤制图提供必需的依据,同时也显著提高了野外采样的效率。

全新世黄土-古土壤序列色度特征及气候意义——以关中平原西部梁村剖面为例

利用K-MinoltaCR-400色度仪分别测试研究剖面土壤色度指标(亮度、红度和黄度),并与研究剖面其他常用气候替代指标磁化率、CaCO3和Rb/Sr比等进行对比分析,结果发现:红度和亮度指标对气候响应敏感,能够揭示全新世早中晚三个阶段千年尺度的季风演变和气候变化,对于次级变化即百年尺度的变化也有明显指示;红度指标对气候响应更为敏感,变化幅度大,波动多,有助于揭示气候的转折和弱成壤古土壤的存在,但也具有一定的气候局限性;亮度指标大致可揭示区域降水量的多少;黄度指标在本剖面对气候的响应有限.

运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例

通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。