干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.

基于COPSO-GRNN的土壤重金属含量预测模型

土壤重金属含量预测是土壤污染治理的重要一环,为提高预测准确性,文章提出一种基于COPSO-GRNN的土壤重金属含量预测模型。该模型针对广义回归神经网络(GRNN)的平滑因子难以确定的问题,使用余弦优化粒子群算法(COPSO)对其进行优化,优化过程中除了为种群个体增加小种群比较策略之外还采用了余弦加速系数来扩大搜索范围并避免陷入局部最优,之后引入适应准则来提高算法收敛速度。对该模型与几种常见的土壤重金属含量预测模型进行对比实验,实验结果表明该模型的预测值更接近于真实值,具有更好的预测性能。

福建省耕地土壤重金属含量和可浸提性研究

测定了福建省 6市、县耕地土壤中的Cu、Zn、Cd、Ni、Pb、Hg、As等 7种重金属元素的全量和可浸提态含量 ,并对测定结果进行了数理统计 .结果表明 ,福建省耕地土壤存在着不同程度的重金属污染 ,但依元素不同而不同 ,重金属可浸提态含量占全量的 10 .0 %～ 5 2 .2 % ,也依不同元素而不同 .全省土壤中 ,Cu、Zn、Cd、Pb、Ni的可浸提态含量与全量之间的相关达极显著水平 ,Zn、Cd、Pb、As等 4元素含量之间存在着显著正相关 ,而Ni则只与Zn元素有极显著正相关 。

崇明东滩盐沼土壤重金属含量的高光谱估算模型

高光谱遥感技术现已被广泛应用于地表矿物成份的识别以及它的含量、植物化学成份的估测,土壤调查等方面的研究。利用地物光谱仪测定了长江口崇明东滩盐沼土壤的光谱信息,根据EO-1卫星Hyperion高光谱仪的波段设置,提取各波段平均波长的光谱反射率,并结合实验室实测的土壤重金属含量,应用偏最小二乘法(PLS),预测盐沼土壤重金属含量。结果表明,盐沼土壤重金属Zn、Cr、Cu预测值与实测值相关系数分别达到0.822**、0.761**和0.775**,均为极显著相关,其实测值与预测值的平均相对误差为4%、3%和4%。研究结果可以为高光谱遥感技术反演盐沼土壤重金属含量,进一步应用空间或航空遥感进行大尺度环境污染遥感、遥测信息提取和反演提供技术支撑。

乐安河流域土壤重金属含量高光谱间接反演模型及其空间分布特征研究

选取江西省乐安河及其支流流域作为研究区域,探讨了使用土壤高光谱数据间接反演其重金属(Cu、Zn、Pb)含量的方法。选用偏最小二乘模型对土壤有机质含量进行高光谱反演,引入人工神经网络回归模型建立土壤有机质含量与重金属含量的相关关系,从而提取出土壤中痕量级的重金属元素,并针对其空间分布情况进行关联分析和对比分析。实验结果表明,此方法在反演Cu、Zn元素时可有效反映其空间分布特征,具有在类似泛滥平原区域推广的适宜性,也为该区域土壤及水文生态环境监测提供了相关参考。

三峡库区消落带土壤重金属含量特征及污染评价

以三峡库区蓄水位从175m回落至163m后的云阳段消落带土壤为研究对象,进行重金属Cu、Zn、Pb、Cd和Cr的含量与剖面分布特征及评价研究。结果表明:消落带土壤Cu、Zn、Pb、Cd和Cr的含量分别为58.09mg/kg、108.93mg/kg、15.18mg/kg、0.46mg/kg和71.81mg/kg。重金属剖面分布特征呈规律性变化:0～10cm土层Cu、Cr和Zn含量高于10～20cm土层,而在干湿交替处Zn、Cr含量却表现为0～10cm土层低于10～20cm土层;Pb和Cd剖面分布特征均呈现出0～10cm土层含量低于10～20cm土层,而在干湿交替处呈相反趋势。研究区不受Pb污染,而受Cd、Cu、Zn和Cr不同程度污染,尤以Cd污染最严重,甚至超出三峡库区土壤背景值3倍以上。

基于连续小波变换的土壤重金属含量反演模型

文章以博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤重金属Cr、Ni、Zn为研究对象,采用偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络模型,通过连续小波变换,优选高光谱数据与土壤重金属含量的特征波段,构建研究区土壤重金属含量的高光谱反演模型。研究结果表明:(1)连续小波变换后,土壤重金属Cr含量相关性由0.24提高到0.45;土壤重金属Ni含量相关性由0.31提高到0.45;土壤重金属Zn含量相关性由0.31提高到0.51;(2)土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的高光谱特征波段主要位于400~900、1400~1600、2000~2200 nm。(3)连续小波变换与人工神经网络相结合的模型精度最优,其土壤金属Cr含量的建模集和验证集的R;分别为0.91和0.84,均方根误差(RMSE)为2.40和3.91;土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R;分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43;土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R;别为0.90和0.81,RMSE为5.20和5.93;连续小波变换结合人工神经网络模型比最小二乘和支持向量机2种模型,适合研究区土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的反演。

煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0~20cm)重金属(Cu,Cr,As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices)FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)及人工神经网络(artificial neural network,ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。

佛山陶瓷工业区土壤重金属含量及生态风险评价

以佛山市禅城区、南海区、高明区及三水区的陶瓷工业厂区土壤为研究对象,分析厂区周边500 m内表层土壤(0~20 cm)的Cd、Cr、Pb、Cu、Ni、Zn等6种重金属含量,并采用单因子污染指数(P_(i))法、内梅罗指数(P_(N))法、潜在生态危害指数(RI)法对土壤重金属进行污染和潜在生态危害评价。结果显示,高明区的6种重金属含量均未超过珠江三角洲土壤背景值,禅城区、南海区与三水区的Cd超过背景值的倍数最大,均超过背景值的4倍以上,但4个区的重金属含量均未超过工业用地标准。4个区的综合污染等级均属于安全等级,其中高明区的P_(N)最小,南海区的P_(N)最大,分别为0.07和0.34。多种重金属的潜在生态危害评价结果显示,禅城区与高明区为低风险,南海区与三水区为中等风险,Cd的潜在风险系数E_(i)最高。研究表明,佛山市陶瓷工业区土壤重金属含量在工业用地标准中是合格的,但已存在潜在生态危害风险,在今后的生产和土地再利用时要做好重金属污染防治工作,需要重点关注对土壤Cd污染的防治。

微波消解法在土壤重金属含量检测中的应用研究

重金属含量的检测在有毒有害物质检测项目中占据重要地位,土壤中的重金属含量一旦超标,会对粮食安全造成污染,直接威肋人类的生命安全。针对这一问题,提出微波消解法在土壤重金属含量检测中的应用研究。首先,利用微波消解法,对土壤重金属含量检测进行方法设计。而后,通过仿真实验证明微波消解法对土壤中重金属含量的检测的误差值小,能够提高检测效率。

土壤重金属含量分析中存在的问题及解决对策

随着我国经济的不断发展,现今各行业的发展都有了很大的变化,特别是工业生产在以往的基础上生产力有了很大程度的提升。但在工业等行业发展的同时,其在生产过程中对土壤的污染也较为严重,这导致土壤中重金属含量较高,这很大程度上影响到我国土壤质量。基于此,本文在阐述我国土壤重金属污染现状的基础上,分析了土壤重金属含量分析中所存在的问题,并总结了相应的解决对策,以期可以为相关行业的后续的发展提供一定借鉴。

不同种植模式对稻田土壤重金属含量及晚稻稻米品质的影响

如今科学家们为了确保土壤中重金属含量达标,研究了不同种植模式下稻田土壤的重金属含量、晚稻稻米的品质以及稻米产量的情况。为了得出最优质的稻米以确保食品的健康和人们的食品安全。本文将选择冬闲-双季稻作为研究对象,以4种不同的种植方式来考察土壤中的重金属含量以及稻米质量。

北汝河饮水源地土壤重金属元素污染特征分析

为探讨北汝河襄城段饮水源地土壤重金属含量特征,采用单因子评价法、内梅罗综合污染指数法对饮水源地附近土壤中的重金属含量特征进行综合评价.结果表明:水源地污染主要受到Pb、Zn、Cu三种元素影响,Pb、Zn、As、Cu、Ni、Cr元素分别是环境背景值的1.34、1.03、0.87、1.36、0.70、0.97倍.研究区由Pb单因子污染指数最高是2.35,最低是0.71,处于轻度污染范围和清洁无污染范围.7个研究区中内梅罗综合污染指数最低为0.63,最大为3.06,2%土壤样品污染等级为安全,14%处于警戒线,60%属于轻度污染,6%属于中度污染,2%属于重度污染.7个研究区中Pb、Zn、As、Cu、Ni、Cr六种元素都有不同程度的超标,其中北汝河北岸土壤重金属Pb元素超标程度最高.

尾菜再生水灌溉对土壤酶活性与重金属含量的影响

为探究尾菜再生水灌溉对土壤酶活性和重金属含量的影响,采用室内土柱模拟试验,分别以尾菜再生水(VW)和自来水(TW)为灌溉水,设置充分灌溉(90%田间持水量,09FC)和非充分灌溉(70%田间持水量,07FC)2个灌水水平,以18 d为1个灌水周期,累计灌溉16期,分别在第72、144、216、288 d进行分层取样,测定土壤过氧化氢酶(CAT)、脲酶(UE)、蔗糖酶(IA)、碱性磷酸酶(ALP)活性及重金属(Pb、Zn、Cr、Cd、Cu)含量的时空变化特征,并对各处理进行相关性分析和潜在生态风险评价。结果显示,与TW-07FC处理相比,长期再生水非充分灌溉0~20 cm土层土壤UE、IA活性分别显著提高了31.36%和6.55%;与TW-09FC处理相比,再生水充分灌溉ALP活性显著提高了15.63%,CAT活性无显著性变化;随着灌溉次数的增加,再生水2个灌水水平均会增加土壤Pb、Cr、Zn含量,但增加效果不显著,土壤Cd含量与自来水灌溉相比无显著变化(P>0.05),土壤Cu含量有降低的趋势;由相关性分析可知,CAT活性与Cu、Zn含量呈极显著正相关关系(P<0.01);IA活性与Cr含量呈显著负相关关系(P<0.05),ALP活性与Zn含量呈显著正相关关系(P<0.05),而与Cd含量显著负相关(P<0.05)。综上可知,再生水长期灌溉可增加0~20 cm土层土壤IA、UE和ALP活性,提高土壤营养素转化率;再生水灌溉能够引起部分重金属元素的累积,但远低于国家标准限定值。

重金属含量的高光谱建模反演:考古土壤中的应用

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以不同历史时期考古土壤作为光谱信息来源,应用相关分析和多元变量统计方法,构建了历史时期土壤重金属含量的高光谱反演模型.结果表明,Cd、Cr、Cu、Ni和Pb含量与原始光谱在400～550nm和1000～2500nm存在显著相关,微分转换有助于提取土壤中重金属元素信息.一阶微分光谱的多元线性逐步回归模型为反演历史时期土壤重金属含量的最佳模型,其判定系数最小为0.92,均方根误差最大为1.83.As与反射光谱相关性受到铁的氧化物、有机质及碳酸盐类矿物的影响;Cd、Cu和Ni主要受到铁的氧化物、粘土矿物和有机质的影响;Cr则受多种因素综合作用,情况较复杂;Pb主要受到铁的氧化物和粘土矿物的影响.

基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例

本研究主要探讨了利用Hyperion影像植被光谱估算土壤重金属含量的可行性.以野外采集的三江源区玉树县48个表层土壤样品As、Pb、Zn、Cd实验室测定含量值,以及从两景Hyperion影像提取的48个土壤样本点相应的176个植被光谱反射率波段及构建的5种植被指数为数据源,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤各重金属含量与上述两套Hyperion影像上提取的变量之间的估算模型.模型分别为176个植被光谱反射率波段与土壤各重金属含量间的估算模型(植被光谱反射率模型),和以5种植被指数作为自变量,与土壤各重金属含量建立的估算模型(综合植被指数模型).运用验证样本的4种重金属元素实测含量值的标准差与均方根误差的比值(RPD)作为检验标准,As、Pb两种模型RPD均小于1.4,不具备粗略估算能力;Zn、Cd两种模型RPD分别为1.53、1.46与1.46、1.42,均具备粗略估算能力.根据上述结果将Zn的光谱反射率估算模型与Hyperion影像相结合反演得到土壤重金属Zn含量的空间分布,Zn含量在214国道、308省道和乡镇附近偏高,主要受到较强的人类活动影响.表明运用Hyperion高光谱影像植被光谱反射率可以间接估算土壤Zn、Cd元素含量.

施用污泥对黑麦草草坪绿地土壤理化性质和重金属元素含量的影响

将兰州市七里河污水处理厂生活污泥施用于黑麦草草坪绿地,探讨其对土壤环境的影响。结果表明,施用0.5～8.0kg/m2污泥,改善了土壤理化性质,随着污泥施用量的增加土壤中全氮、速效氮、全磷、速效磷和有机质含量增加,土壤容重下降。施用4.0～8.0kg/m2污泥增加了0～20cm土层中Fe、Cu、Zn的含量,Ni、Pb、Cr、As和Hg与对照无显著差异,各重金属元素未向土壤下层迁移,没有对土壤造成污染。

三峡库区土壤重金属元素含量分析及污染评价

文章通过对三峡库区三汇场、白石铺、响水滩、和石宝寨地区的土壤样品重金属元素的平均含量分析,结果表明Cd和Zn含量明显高于背景值。重点是运用地积累指数法和潜在生态危害指数法对土壤重金属污染状况进行分析评价。地积累指数法结果表明:重金属元素Cd有轻度污染外,其他重金属都没有造成污染;潜在生态危害指数法表明:各地区中Cd和Hg的潜在生态危害程度为中度,其他重金属元素的潜在生态危害程度为轻度。比较三汇场、石宝寨、响水滩和白石铺这四个地区,发现潜在生态危害程度都符合这样的强弱顺序:Cd>Hg>As>Pb>Ni>Cu>Cr>Zn,而从R值的大小可以看出,重金属综合污染的强弱顺序是:白石铺>石宝寨>响水滩>三汇场。

利用土壤表层磁化率监测区域农田重金属

利用新兴的环境磁学技术监测农田重金属污染情况,抽样测定土壤表层体积磁化率及铅(Pb)、镉(Cd)、汞(Hg)、铬(Cr)、砷(As)等重金属含量,分析农田土壤磁化率与各元素含量之间的关系。然后基于区域农田大面积的磁化率测量值、磁化率与各重金属含量间的数学关系,预测各重金属空间分布特征,并进行重金属污染评价。结果表明:(1)研究区试验田1、2、3、4分别有71.83%、55.93%、78.87%、55.77%面积的土壤体积磁化率超过广州市地表磁化率平均值137.9×10^(-6);(2)土壤磁化率与Pb、Cd、Cr、As之间相关性较强,可采用线性拟合式预测各重金属分布,土壤磁化率与Hg之间相关性较弱,则采用线性插值法预测Hg分布;(3)对比广州市蔬菜地土壤重金属含量背景值,整个区域面积都受Pb污染,部分区域受Hg、Cd污染,未见Cr、As明显污染,内梅罗土壤综合污染评价结果为轻度污染。综合分析可见,利用土壤表层体积磁化率监测及表征土壤重金属污染情况的方法可行有效。