青海共和盆地土壤风蚀的^(137)Cs法研究(Ⅱ)——^(137)Cs背景值与风蚀速率测定

通过对高寒草原背景值样点(RS7)的分析,将共和盆地的137Cs背景值含量确定为(2691.78±196 08)Bq·m-2,基本接近北半球137Cs背景值的平均水平,其137Cs剖面满足尖峰分布函数,与公认的理论分布(即负指数分布)相比,呈现出峰值下移和曲线趋平的现象,可能与近几十年来137Cs的稳定下渗有关。应用137Cs背景值剖面分布函数,建立了风蚀速率的137Cs估算模型,估算出四个样方的土壤风蚀速率,并由此转化为区域风蚀速率,计算出共和盆地区域土壤风蚀速率为12 556t·hm-2·a-1,通过蚀积平衡检验,其误差水平小于10%。并分析了风蚀物的输出途径及其所占比例。

用^(137)Cs法探讨苏南坡地的土壤侵蚀

与黄土和红壤地区相比 ,学术界对苏南丘陵区土壤侵蚀的关注要少得多 ,也许是这里的土壤侵蚀的绝对数量不大 ,然而 ,苏南地区的土壤侵蚀引起的生态影响却不容忽视 ,如因土壤侵蚀造成的养分流失对水体的影响及土层减薄都远超过黄土区。为了探讨苏南土壤侵蚀的生态影响 ,首先是要了解土壤侵蚀的状况 ,在这方面 13 7Cs示踪法是一种非常有用的工具 ,可是要使用此法 ,必须要解决两个问题 ,一是确定研究区的背景值 ,二是建立估算土壤侵蚀的模型。经过较长时间的研究 ,确定苏南地区的 13 7Cs背景值为 2 2 0 0 Bq/m2 ;并根据基本物理含义 ,建立了耕地与非耕地的土壤侵蚀模型 ,用这 2个模型并借用其他学者提供的土壤沉积模型 ,对宜兴竹园及茶园两个坡地的土壤侵蚀与沉积作了估算。在此基础上 。

^(137)Cs示踪技术研究坡耕地黑土侵蚀和沉积特征

准确地测定研究区137Cs背景值,建立137Cs流失量与土壤再分布速率之间的定量模型是137Cs示踪技术的关键。通过野外选择参照样地和利用热核爆炸源137Cs背景值模型来确定研究区137Cs的背景值,在此基础上用体现耕作迁移的质量平衡模型估算黑土坡耕地不同地貌部位的土壤再分布速率,并对主要参数进行敏感性分析。结果表明(1)研究区实测的137Cs背景值为2376.81±108.46Bq/m2,模型预测值为2318.4Bq/m2,模型预测远离西北核试验基地的地区较为准确。(2)研究区中坡位(坡肩和坡背)137Cs含量最低,侵蚀最为强烈,平均侵蚀速率为33.56t/(hm2·a)和21.67t/(hm2·a);坡麓和坡足则明显表现沉积,平均沉积速率为-4.93t/(hm2·a)和-24.61t/(hm2·a)。(3)模型预测的侵蚀速率与耕层质量深度(d)、张驰深度(H)正相关,而与137Cs年沉降易被迁移的比例(γ)和颗粒校正因子(P)反相关。并且,模型对参数d、p的敏感性分别高于参数H和γ。

基于^(137)Cs本底值计算模型和地理加权回归克里格对^(137)Cs本底值空间分布的预测

^(137)Cs示踪技术是土壤侵蚀研究的一种重要方法,目前已得到广泛应用。准确的^(137)Cs本底值是运用该技术开展研究的基础。为了获取区域高空间分辨率^(137)Cs本底值数据,作者基于147个气象站点的实测数据和Walling&He的^(137)Cs本底值计算模型,运用主成分分析(PCA)和地理加权回归克里格(GWRK)相结合的方法,预测四川省^(137)Cs本底值的空间分布。结果表明:1)应用PCA法可在保留大部分原始信息的同时,有效地消除变量间的多重共线性,为后续的回归分析与空间插值奠定基础;2)GWRK插值法综合考虑了降水、空间位置等多个影响因素及其对^(137)Cs本底值影响的空间非平稳性,相对于传统的普通克里格和全局回归克里格插值法具有更高的预测精度,且较准确地表达局部区域^(137)Cs本底值空间分布的细节信息;3)以实测数据为基础、基于GIS技术的空间插值方法是获取区域高分辨率^(137)Cs本底值空间数据的可行途径。本研究有效地揭示^(137)Cs本底值的空间分布规律及不同因素对其影响,为运用^(137)Cs示踪技术开展土壤侵蚀研究、水土流失治理等工作提供基础数据和技术支持。

中国大陆Cs-137背景值研究

土壤侵蚀是关系人类生存与可持续发展的重大环境问题。20世纪60年代以来,Cs-137作为一种人工放射性示踪核素,被广泛应用于土壤侵蚀及堆积研究。而准确估算区域Cs-137背景值（Cs-137 Reference Inventory,CRI）是应用Cs-137开展土壤侵蚀研究的前提条件,其结果直接影响土壤侵蚀速率结果的准确性和可靠性。基于现有文献资料中获取的中国大陆102个CRI实测数据,以及全球降水气候中心提供的降水量再分析资料（空间分辨率2.5°×2.5°、0.5°×0.5°,1981-2010年）,在借鉴Walling＆He模型（Walling＆He Model,WHM）和Michio Aoyama模型（Michio Aoyama Model,MAM）的基础上,本文建立了中国大陆CRI修正模型（Modified CRI Model for the Mainland of China,MCM）,并利用Kriging/Cokriging插值方法计算了中国大陆CRI的空间分布。模型评估与对比分析表明,MCM模拟值与实测值大致吻合,且总体高于WHM和MAM模拟值,MCM能对中国大陆CRI进行较高分辨率、较高精度的模拟。模拟结果显示,中国大陆CRI的范围为141~12123 Bq/m^2,在东北及新疆局部地区达到最大值,最小值主要集中于25°N以南地带。除新疆局部地区外,中国大陆CRI分布整体呈现自西向东,同纬度地区随降水量增加而增加的特点,而纬向上主要呈现随纬度增加而增加的特点。此外,大尺度大气流场、再悬浮过程、局部核试验等因素增加了中国大陆CRI分布的不均匀性。