农用地土壤As元素与叶片光谱特征关系研究

重金属污染是土壤环境污染中亟待解决的问题之一,重金属通过土壤向植物富集,危及人体健康,对生态环境产生巨大隐患。传统的土壤污染监测以化学方法为主,不仅费时费力且监测范围有限,而基于植被高光谱技术的土壤重金属监测方法能够快速准确地获取土壤重金属含量,突破植被屏障,提高土壤重金属监测效率。近年来,国内外许多学者致力于使用盆栽实验定量研究土壤污染物对植物光谱特征影响,而野外环境下的实验研究相对缺少,因此建立合适准确的野外土壤重金属预测模型具有重要意义,为改善耕地土壤质量提供参考。以北京市优势经济果树桃树为研究对象,在研究区均匀设置了50个采样点,利用FieldSpec 4便携式地物波谱仪测量桃树叶片光谱数据,同时采集土壤样本带回实验室检测分析获得土壤重金属含量数据。通过分析不同污染下桃树叶片在重金属胁迫下的叶片光谱特征,计算不同土壤重金属与叶片光谱之间的相关关系,确定土壤As元素与光谱反射率相关性更大,因此选择土壤As元素计算其与不同植被指数之间的相关系数,并用合适的植被指数构建土壤As元素预测模型。结果表明:污染区桃叶光谱反射率总体上比背景区的光谱反射率更高,其中760~1300 nm波长范围内对土壤重金属更加敏感,土壤重金属对叶片红、蓝、黄边位置干扰不明显,对红、蓝、黄边斜率敏感,且均呈正向相关性。光谱反射率与土壤Cr,Cu和Hg元素相关性较弱,与As,Pb和Cd元素在某些波段范围内达到0.1级显著相关,且总体相关曲线趋势相同,相关性大小依次排序为As>Pb>Cd。以相关性更强的土壤As元素与植被指数进行相关分析表明,土壤As元素与PRI1和PRI3均显著相关。使用SPSS数据分析软件以PRI1和PRI3为自变量,土壤As元素为因变量分别进行回归分析,检测结果发现,PRI3的指数预测模型(y=e^(43.644 x-39.386),R 2=0.937,RMSE=0.161)效果最好且具有更好的稳定性。

基于水系沉积物地球化学背景特征的生态环境评价

本文通过对额尔古纳地区1∶25万区域化探数据分析研究,探讨用水系沉积物地球化学背景特征评价研究区生态环境。参照生态环境地球化学评价方法,对研究区的生态环境进行评价,得出研究区的生态环境总体较好,局部存在轻度至重度污染,并重点圈定了F、As元素土壤污染区域。特征植物营养元素相互间搭配平衡关系较差,说明该区的土壤环境不能很好地为植物生长提供适宜的营养补给条件。测区生命必需元素均在正常范围之内,适宜人类生活和工作。综合分析认为,造成研究区内污染状况的原因可能与矿业开采、人类活动及地质背景等因素有关。区域化探数据结合生态环境地球化学评价方法可以应用于内蒙古生态环境评价。