藏东南工程扰动小流域泥沙来源的复合指纹解析

工程建设在推动社会发展的同时也易导致严重的水土流失和流域环境问题。为明确工程扰动土壤侵蚀对流域水环境的影响范围和程度,选取西藏米林县派镇附近的公路建设扰动小流域,测定流域内潜在侵蚀源地和河道沉积泥沙的18种物化指标,使用复合指纹识别技术解析各侵蚀源地的泥沙贡献率及其空间分异特征。结果表明:流域内3类主要侵蚀源地的平均泥沙贡献率表现为道路及边坡(61.61%)>渣场(21.15%)>自然林草地(17.24%),说明工程扰动土壤侵蚀是河流沉积泥沙的主要来源。不同工程扰动类型泥沙贡献率的空间分异特征表现出集中分布的渣场泥沙贡献率沿沟道向下游呈线性衰减趋势,在本研究条件下的有效影响距离约为2800 m;与河流平行分布的道路边坡全程均产生泥沙贡献,其中在距道路约220 m范围内的影响最为显著,随着路河距离增大其泥沙贡献率呈指数函数衰减趋势。该研究成果可用于辅助预测工程扰动泥沙影响范围和贡献率,为研究区工程规划和修复措施布设等实践工作提供参考。

复合指纹法解析典型黑土小流域侵蚀泥沙来源

以海伦市光荣村小流域为研究对象,分析流域内6个潜在泥沙来源地和沉积区的25个地球化学特征,利用Kruskal-Wallis H检验和逐步判别分析确定最佳的指纹因子组合,通过多元混合模型计算各泥沙源地的相对贡献率.结果表明:共有11种因子(Mg、Ti、Cr、Fe、Cu、As、Mo、Tl、P、C、K)被确认为最佳指纹因子组合,判别率达到75%,拟合优度均大于0.80.各泥沙源地对沉积区0~20cm土层泥沙贡献率依次为:朝北坡向靠近林地的耕地(53.11%)>朝北坡向靠近道路的耕地(25.00%)>开垦时间早的耕地(11.91%)>靠近流域出口的耕地(6.57%)>林地(3.41%)>朝南坡向耕地(0%).沉积区0~30cm不同土层泥沙主要来源于流域朝北坡向耕地,而在林地北侧耕地的泥沙贡献率最小.流域内不同的土地利用方式对泥沙贡献率的影响比地形因子更大,然而在同样的土地利用方式下主要受地形因子的影响.早期人类垦殖、修路等活动对沉积区深层泥沙贡献率影响较大,而后期耕地活动对沉积区表层泥沙贡献率影响较大.基于地球化学特征因子的复合指纹识别技术能够有效判别典型黑土小流域泥沙来源.

复合指纹法定量示踪泥沙来源——以南流江上游子流域为例

[目的]为研究桂南沿海丘陵台地自治区级水土流失重点治理区南流江流域内沉积泥沙来源,[方法]故以南流江上游泥沙关系变化剧烈的大会坡流域作为研究区,根据流域要素特征划分沉积岩和火成岩两种潜在物源类型,利用统计学方法筛选出最优指纹因子组合,运用多元混合模型定量分析泥沙源地的侵蚀产沙率。[结果]从33个指纹因子中筛选出6个最优指纹因子组合(K_(2)O_(3)、B、Cu、Pb、pH、Sb),总判别率高达83.1%;利用多元混合模型(拟合优度值达90.04%)得出大会坡侵蚀泥沙来源地贡献率分别为:沉积岩表层土壤占77.04%,火成岩表层土壤占22.96%。[结论]沉积岩表层土壤区是南流江流域土壤侵蚀最为严重的岩性类型。上述结果表明,沉积岩表层土壤应该是后续南流江上游水土保持关注的重点区域。

指纹因子和估算模型对复合指纹识别泥沙来源的影响

复合指纹识别法在泥沙与污染物来源辨别、侵蚀环境变化回溯、流域综合治理提升等方面发挥着重要作用。指纹因子和贡献估算模型作为复合指纹识别法的关键,对泥沙来源识别结果的准确性有重要影响。通过总结现行指纹因子组筛选方法、估算模型选用及其关键因子校正等相关研究成果,明确二者对泥沙来源识别结果的影响。结果显示,在分别采用不同指纹因子筛选方法和模型估算泥沙来源时,相同研究区同一源地的贡献差异可分别达到18.0%和14.2%。未来研究中,建议针对复合指纹识别的泥沙来源结果缺乏充分验证这一关键问题,以精准的泥沙来源数据为验证基础,通过科学试验结合多种技术手段,辨别复合指纹识别泥沙来源的主要不确定性来源。

复合指纹识别技术定量示踪流域泥沙来源

土壤侵蚀导致水土资源及土地生产力的破坏和损失,泥沙淤积危害及其引发的一系列水环境效应已成为当前及以后一段时期内研究的热点和重点。开展流域(河流)泥沙来源研究,查明入塘、河、库泥沙通量,定量识别泥沙来源具有重要现实指导意义。选取了一个由山坪塘控制出口的封闭式农业单元小流域(10.7 hm2),开展复合指纹识别技术定量辨析塘库沉积泥沙来源新尝试。据流域现状,定性划分了3种泥沙来源,即旱地、水田、林草地,并分别于塘库中部采取A、B、C三柱表层沉积泥沙;结合复合指纹识别技术定量解析了塘库表层沉积泥沙来源。研究表明,塘库沉积泥沙各来源相对输沙贡献分别为旱地84%、水田14%、林草地2%,复合指纹识别技术能较好地辨析小流域泥沙来源。

基于复合指纹法的九乡河小流域泥沙来源解析

在一个农业和采矿活动较多的小流域,分析了不同用地类型,包括农田、林地、采矿用地等潜在泥沙来源的土壤及泥沙的地球化学性质特征,利用复合指纹和多元混合模型研究了流域输出泥沙的主要来源及相对贡献。研究表明：该方法对不同泥沙来源的正确判别率最高达到87.5%,模型拟合优度达0.93。各泥沙样品中来源于农田的相对贡献为25.3%～65.2%,来源于矿山用地的相对贡献为34.8%～74.7%,来源于林地的泥沙总体上不到0.1%。指纹识别技术在地表物质均一的小流域也能有效识别泥沙的来源。

黄土高原小流域泥沙来源的复合指纹识别法分析

流域泥沙来源分析对流域治理及水土保持措施评价有重要意义。通过在陕北选定的汇水区内采集的主沟道沟壁、坡地果园、坡耕地及支沟道土壤样品中17种物质的分析,利用Kruskal-WallisH-test和多元判别分析,筛选出土壤全N,低频磁化率χIf、Cu、137Cs和226Ra组成复合指纹识别因子,利用混合模型,对一次洪水携带的泥沙来自4种源地的贡献比进行了动态分析,结果表明:洪水发生时间段内,主沟道发生了重力侵蚀,对今后定量化研究黄土区的重力侵蚀提供了手段。通过加权平均,总体上,本次洪水携带的总泥沙有33.7%来自主沟道,60.0%来自坡地果园,3.0%来自小块的坡耕地以及3.3%来自支沟道。混合模型拟合优度检测值为0.91,证明在黄土高原可以应用复合指纹识别方法研究洪水泥沙来源,并且能对重力侵蚀产沙进行定量分析。

复合指纹识别泥沙来源:潜在泥沙源地的选择

复合指纹识别技术应用于泥沙源解析的前提是假设研究者能够确定流域内泥沙的潜在来源类型，并且各泥沙源地所占比例之和为1，对潜在源地预判的不确定性将会对结果产生一定的影响。以南京市九乡河上游流域为例，对不同源地各指纹因子做均值显著性检验，检验各个预判源地能否单独作为潜在泥沙源地，同时对比分析不同沙源地对复合指纹因子判断泥沙来源正确率的影响，定量分析沙源地预判过程中的不足，探讨如何减少沙源地选择对泥沙来源识别的影响。通过对比研究发现，预判的4种泥沙源地被重新调整为农田、林地和道路3种类型。调整后各源地指纹因子差异性明显提高，不同泥沙来源的正确判别率最高达到89？2％，泥沙贡献率从高到低依次为农田（39.9％～87.8％）、林地（＜0.1％～47.7％）和道路用地（0～25.6％）。

三峡水库典型支流消落带泥沙颗粒态磷复合指纹示踪研究

三峡水库消落带是库区水域与周边陆地环境的关键过渡地带,周期性反季节干湿交替使其具有强烈的物质交换特征。辨析消落带泥沙及其吸附的颗粒态磷的来源对消落带土壤污染防治和环境效应评估以及三峡水环境保护具有重要意义。以三峡库区汝溪河支流不同高程(145~155、>155~165、>165~175 m)消落带为研究对象,运用复合指纹技术查明,消落带泥沙中颗粒态磷的主要来源是长江干流悬移质和汝溪河上游悬移质。淹水期间长江干流江水顶托引起的泥沙沉积是颗粒态磷的主要来源,在>165~175m高程带对颗粒态磷的贡献达到最大(54.5%)。雨季初期支流上游悬移质对145~155 m高程消落带的颗粒态磷贡献最大(51.6%),而随高程的增加贡献率减少。消落带上方的土壤侵蚀产沙主要堆积在>155~165和>165~175 m高程范围内,导致消落带上方土壤对泥沙和颗粒态磷的贡献率都随高程的增加而增加。

复合指纹法分析红壤区强度开发小流域泥沙来源

南方红壤区人口密集,土地资源开发利用强度大,水土流失类型多样。为研究不同土地利用类型下红壤区强度开发小流域侵蚀泥沙来源,选取感德镇红壤强度开发小流域为研究区,分析了流域内潜在泥沙源地和泥沙的41个地球化学特征,利用Kruskal-Wallis H检验及逐步判别分析确认最佳指纹因子组合,并通过多元混合模型计算各泥沙源地泥沙贡献率。结果表明:共有速效P、Cu、P、Y、Ca、Ga、Sn、Nd 8种因子通过检验被确认为最佳指纹因子组合,累计贡献率达90%以上,拟合优度均大于0.80。多元混合模型结果显示,锋面雨季流域泥沙主要来源于林地、茶园与矿区,贡献率分别为28.59%,28.20%,27.59%;在台风雨季,4种土地利用类型泥沙相对贡献率为茶园>林地>矿区>耕地。通过对不同降雨特征下各土地利用类型泥沙贡献百分比数据进一步分析,结果显示矿区单位面积泥沙贡献百分比均值分别是耕地、林地与茶园单位面积泥沙贡献百分比均值的8,10,10倍,即单位面积下矿区土壤侵蚀强度最大。

利用复合指纹法分析剑川双河水库泥沙来源

[目的]定量研究水库沉积泥沙的具体来源,为中国滇西北水土流失区域泥沙来源研究和流域综合治理提供科学依据.[方法]以滇西北剑川县双河水库流域作为研究区,选取林地、草地、耕地及采矿用地4种土地利用类型作为潜在泥沙源头,利用复合指纹法分析双河水库沉积泥沙潜在来源及其贡献百分比.选择27个地球化学因子,通过守恒性检验与Kruskal-Walls H检验并利用逐步判别分析确定最佳指纹因子组合,运用多元线性混合模型计算各泥沙源地贡献百分比.[结果]①共有8个指纹因子(S,Ca,Sr,TP,Cr,Ba,K,Mg)被确认为最佳指纹因子组合,累计贡献率达89.60%;②总体上,泥沙贡献百分比平均值从大到小为:草地(37.28 %)>耕地(34.62%)>林地(27.86%)>采矿用地(0.24%);③单位面积上泥沙贡献百分比为:耕地(9.55%)>草地(3.78%)>采矿用地(1.24%)>林地(0.38%).[结论]复合指纹法适用于双河水库流域泥沙来源判别,耕地仍是土壤侵蚀最为严重的土地利用类型,而草地因面积较大、地表覆盖度较低,也是泥沙贡献较多的土地利用类型.

颗粒分选与有机质因子对复合指纹识别泥沙来源的影响

泥沙来源研究作为土壤侵蚀研究的关键内容之一,对水土保持措施的科学布设具有重要意义。复合指纹识别法是目前研究泥沙来源的较先进方法之一,在泥沙来源研究中具有较大的应用潜力。然而,颗粒分选作用对运用复合指纹识别法判别沉积物来源的准确性有重大影响。加之,有机质等代表的土壤属性(指纹因子)随颗粒分选在不同粒径范围发生富集或贫化也对源地的正确分类与贡献的准确估算有重要影响。因此,本文基于前人对复合指纹识别水力侵蚀泥沙来源的相关研究,总结侵蚀泥沙中指纹因子的富集或贫化、颗粒分选对指纹因子的颗粒粒径分布特征、指纹因子载体颗粒粒径范围选择、土壤团聚体对泥沙来源识别的影响、模型中颗粒分选和有机质因子的量化等方面的研究成果,明确颗粒分选和有机质因子对复合指纹识别泥沙来源的影响,有利于正确运用复合指纹识别法准确判定泥沙来源。

基于复合指纹图谱和贝叶斯模型的茅尾海悬浮颗粒物源解析

为明确茅尾海中悬浮颗粒物的来源,采集了茅尾海流域红树林土壤、堤岸土、河口颗粒物、茅尾海沉积物以及湾外颗粒物等悬浮颗粒物潜在源样品.基于多元统计复合指纹图谱方法,筛选出最佳指纹因子组合,进而通过贝叶斯混合模型得出五种潜在源对茅尾海悬浮颗粒物的贡献率.结果表明:Mg、Al、Mn、Pb、Fe五种指纹元素可作为最佳指纹因子组合,累计判别正确率为78%.贝叶斯混合模型结果显示,茅尾海悬浮颗粒物主要来源于河口和湾外输送,贡献率最高达到58.9%和68.6%.其中,靠近河口区域主要受河流汇入影响,其贡献率达到42.2%~58.9%;靠近湾外区域则以湾外颗粒物贡献为主,贡献率达到44.9%~68.6%.各点位的沉积物贡献率均较低,红树林土壤和堤岸土的贡献率都在10%左右.总的来说,由河口汇入和潮汐作用带入的颗粒物是茅尾海悬浮颗粒物的主要来源.

基于复合指纹法的岩溶洼地小流域泥沙来源解析

岩溶洼地是重庆岩溶地区常见的一种地貌类型,洼地小流域是人们从事农事活动的重要场所,研究流域不同土地利用侵蚀产沙特征,对认识流域侵蚀产沙规律和治理水土流失具有重要意义。选取了1个建有水库的岩溶洼地小流域,分析源地和泥沙样品的39个地球化学特征,利用复合指纹和多元混合模型计算各源地侵蚀泥沙贡献率。结果表明:流域筛选出的最佳指纹因子组合为U、χlf、Rb、Li、137 Cs、χ、Mn,正确判别累积率为99.93%,6种泥沙源地的总正确判别率为91.49%,符合复合指纹法应用的条件。碳酸盐岩耕地、碳酸盐岩林地、碳酸盐岩草地、碎屑岩林地、碎屑岩草地和沟道/裂隙对流域沉积泥沙的相对贡献分别为16.29%,41.16%,13.03%,16.67%,4.48%,8.37%,拟合优度为93.57%,相对误差平均值为8.26%,表明模型判别结果可信。各泥沙源地中碳酸盐岩耕地单位面积泥沙贡献值远高于其他泥沙源地,是碳酸盐岩林地的1.98倍,碳酸盐岩草地的2.07倍,碎屑岩林地的2.13倍,碎屑岩草地的2.21倍,即单位面积碳酸盐岩耕地土壤抗蚀能力最弱。

复合指纹技术示踪泥沙来源研究进展

复合指纹技术是研究泥沙来源的有效手段,能反映土壤侵蚀、泥沙输移和沉积特征。该技术基于侵蚀源地的土壤特征筛选具有诊断能力的复合指纹因子,利用质量平衡模型建立源地土壤与淤积泥沙的定量关系,最终获取各侵蚀源地的相对产沙率,以达到因源制宜地制定水土保持方案的目的。综合分析了复合指纹技术的理论基础以及潜在泥沙源地分类、复合指纹因子确定和质量平衡模型应用的研究进展。通过Web of Science核心合集和中国知网数据库获取相关文献,并借助CiteSpace软件对文献计量信息的可视化分析,总结近20年来国内外利用复合指纹技术示踪泥沙来源的现状和热点,并提出该技术的不足和发展趋势。

复合指纹法定量示踪西南岩溶洼地小流域泥沙来源

岩溶洼地小流域具有岩溶地区典型流域特征,作为一个独立的侵蚀产沙单元,开展岩溶洼地小流域泥沙来源研究,对于查明洼地泥沙的来源,研究土壤侵蚀过程,发挥着重要的作用。选择重庆青木关岩溶槽谷区的典型洼地,采用复合指纹示踪技术等方法,确定岩溶洼地泥沙来源的地球化学元素指纹特征,得出了重庆岩典型岩溶洼地的沉积泥沙来源和贡献比例。结果表明:从38种因子中筛选,找到了最佳指纹因子组合,其中U,χhf,AP,Mn的累积判别率分别为63.4%,68.3%,73.2%,82.9%,总累积判别率高达82.9%,说明指纹法可用于岩溶洼地小流域泥沙来源研究。同时利用多元混合模型得出3种泥沙来源地贡献百分比均值分别为碳酸盐岩表层土壤(50.2%)、深层土壤(11.6%)、碎屑岩表层土壤(38.2%),且多元混合模型优度拟合检验值为0.83,相对平均误差为13.9%,进一步说明岩溶洼地碳酸盐岩地区土壤流失严重,远高于碎屑岩土壤。研究为开展岩溶洼地土壤侵蚀特征演变研究提供了基础。

黄土高原地区泥沙来源复合指纹示踪研究进展

[目的]为把握复合指纹示踪方法发展动态,为黄土高原泥沙来源研究提供建议。[方法]综述了复合指纹示踪方法的理论基础,对各指纹因子(物理示踪剂、核素、地化元素、磁性、有机质、碳氮稳定同位素、孢粉、生物标志物)的发展进程、模型算法、不确定分析等进行了详细论述。[结果]黄土高原地区在利用指纹因子的时空差异性来研究侵蚀区泥沙的来源,定量描述侵蚀过程的发展等方面已取得一系列成果。[结论]复合指纹示踪泥沙来源技术在黄土高原地区以探讨指纹因子应用研究为主,在混合模型矫正、多方法比较、指纹因子守恒等方面还需要进一步加强研究。

自润滑及高导电型无铬耐指纹复合转化膜的制备与性能

为了制得一种高导电型无铬自润滑耐指纹复合转化膜,以阳离子型丙烯酸树脂作为主成膜物质,复合硅烷偶联剂、聚乙烯醇(PVA)等辅助成膜物,向其中添加自制的无机缓蚀剂、改性纳米Si O2、水性蜡以及导电聚苯胺高分子,在镀锌板表面制得了复合转化膜。红外分析表明化学氧化合成法制备的聚苯胺醌式结构明显,为本征态形式;层间及表面电阻测试显示,本征态聚苯胺的加入对膜层导电性提高明显;色差及抗摩擦测试表明改性纳米Si O2及水性蜡提高了膜层耐指纹及自润滑性;盐水浸泡、表面微观形貌(SEM)、起伏形貌(AFM)等测试表明,经盐水浸泡后膜层表面破坏较小,对腐蚀介质具有较好的抵抗能力。烘烤固化过程有机质之间发生脱水缩合,树脂、硅烷以及改性纳米Si O2等发生交联积聚现象,虽使复合耐指纹转化膜表面粗糙度增加,但其交联度及致密性均有所提高,膜层抗腐蚀性能增强。

多组复合指纹示踪法及其应用

指纹示踪法是确定水力作用下流域泥沙物质来源贡献率的重要手段,其中选用多个指纹因子组成一组"最优指纹"的复合指纹示踪法应用最为广泛。该类方法不受空间尺度或沉积物传输过程的限制,因此可以采用相似的步骤,应用到风力沉积问题当中。然而对比研究发现,一组复合指纹判别能力的高低并不能代表其优化求解判别结果的准确程度,二者之间没有正相关性。介绍了基于指标之间解析解关系筛选多个指标组合的多组复合指纹示踪法,以及该方法在不同尺度流域的检验。相对于蒙特卡洛方法进行优化获得数值解的方法,采用所有具有有效解析解的多组指纹组合结果平均值,可获得同样合理的结果,但大大减少了计算量。该方法已被推广应用于风沙堆积物质,以及风沙、水沙共同作用下的干旱区水库泥沙淤积物质来源的定量判别中。

基于复合指纹识别技术的西藏错那湖东岸风沙来源的定量化分析

本文通过对西藏错那湖地区基岩、第四纪沉积和风沙堆积的填图和采样,测量其化学元素成分,应用复合指纹识别技术定量化查明风沙沉积的物源组合及其贡献百分比,从而为错那湖地区更科学地进行沙漠化防治提供数据支撑和实践指导。分析结果表明:①使用复合指纹识别技术定量查明了错那湖东侧巴索曲、龙庆南沟和桑曲3个风沙分布区的物质来源,风沙主要来源于湖的东岸和北岸;②错那湖地区风沙的物质来源差异很大,以东岸贡献为主,对3个风沙区的贡献率分别为82.3%、60.4%和10.1%,呈现出自南向北逐渐减小的趋势;③结合青藏铁路分布可知,东岸物源对铁路的威胁最大,北岸物源仅对铁路以东到山坡的狭长区域有一些影响。夏季高温多雨期,巴索曲、龙庆南沟和桑曲3条河流将中上游的冻融、风化形成的细颗粒物质通过流水作用源源不断地输送到湖滨区域,来年冬春季干燥大风期时,这些暴露的细颗粒物质被大风输送到东侧形成风沙区,基于这一作用机理的认识,认为本地区风沙对铁路的威胁是持续的、长期存在的。因此,在铁路西侧防沙措施的基础上,还应加强铁路东侧的风沙的治理,并在铁路和山坡之间的狭长地带也设置一些防沙设施。