用模糊综合评判法评价土壤重金属污染程度

通过对南宁市郊 1 2个主要菜区土壤中重金属 ( Cu、Zn、Cd、Pb)含量的调查和分析测定 ,采用模糊综合评判方法对土壤重金属污染状况进行评价。结果表明 :南宁市郊部分蔬菜区土壤不同程度地受到Cu、 Zn、 Pb、 Cd的污染 ,污染程度依次是 :Cd>Pb>Zn>Cu。 1 2个样点污染程度依次为 n2 =n6 =n1 1 >n7=n8=n9>n1 =n4 >n5>n1 2 >n3=n1 0     

针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型的改进及应用

土壤重金属污染评价是土壤重金属污染研究的重要课题。本文改进了针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型和评价因子权重的计算方法,提出了基于污染物浓度和毒性的双权重因子的模糊综合评价法。该法慎重考虑了各级标准界限的模糊性,较好继承了模糊数学方法用于土壤重金属评价的优点。它从定性和定量两方面,比较客观地反映污染因子对土壤环境质量的影响。采用双权重系数法确定各指标的权重,综合考虑评价因子的浓度和毒性,不但在大多数情形下与对比的其它方法结果相一致,而且可以克服其它几种方法出现的误判,提高了评价结果的分辨性,使评价结果更全面、更能真实地反映土壤重金属污染实际状况。     

基于耦合模型的重金属污染土壤植物修复效益空间差异分析

在污染土壤生态修复的同时须兼顾其经济、社会效益,以提高其修复综合效益并推动修复工作的顺利开展。以贵溪市为研究区域,使用耦合模型对污染土地植物修复效益进行空间差异评价并筛选适宜的修复植物类型。研究结果显示:研究区域重金属污染土壤植物修复综合效益存在较大空间差异,其中水泉区重金属污染土壤植物修复效益最低为0.173 6,苏门区重金属污染土壤植物修复效益最高为0.835 4;九牛岗区和庞源区效益相近,效益值小于0.4,属于效益较低区块;在种植植物类型上看,混合种植的树木和乔灌木植物,能产生较好的效益,单纯种植一种植物类型,总体效益低;建议将高效益的苏门区植物类型和种植方式进行推广,并采用红叶石楠和栾树间套种植方式。     

蒲河重金属污染现状及模糊综合评价

通过监测蒲河水质的部分指标,包括底泥的pH、有机质含量、重金属（主要铜、锌、铅、铬、镉）等,使用OPTMA3000全谱等离子体直读光谱仪对重金属含量进行测定,并运用模糊综合评价方法对蒲河水体底泥进行了综合评价。结果发现:底泥中有机质含量比较低;蒲河水体底泥状况属于污染严重级别;Cr的污染明显超标;蒲河水体底泥受到了Cr、Pb、Zn、Cu这4种重金属的复合污染。     

郑州市郊区土壤重金属污染评价分析

为揭示城市化过程对土壤环境质量的影响,本研究以郑州市郊区为例,对其表层土壤重金属Pb、Cr、Cd、Hg、As含量进行了测定分析,按照单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法,根据土壤环境背景值标准进行了评价,并应用克里格插值方法对研究区内表层土壤污染的空间变异特征进行了分析。结果表明,研究区表层土壤中各种重金属均有超过背景值现象;其中Cr含量远远高于背景值,重度污染,为主要污染因子,Pb为轻污染,其它重金属处于警戒线等级;污染综合指数均超过1,处于轻污染以上等级;各重金属单因子污染指数和综合污染指数在郑州市郊区的分布特点各不相同。     

卧龙泉河流域土壤重金属污染的模糊评价

运用模糊评价模型对卧龙泉河流域土壤-植物重金属污染现状进行了评价,结果表明,卧龙泉河上游和中游地区土壤-植物重金属污染严重。其中,卧龙泉河上游土壤污染因子为Cu、Pb,水稻和玉米分别为Pb、Cu、C r、A s和Pb、C r、Hg;王家崴子地区土壤的污染因子主要为A s、Pb、Cd、Zn,水稻和玉米分别为Pb、Cu、Cd、C r、A s和Pb、C r、A s、Hg;氰化厂旱田土和靠山屯林地土为轻污染,污染因子分别为Pb、Zn、Cu、Hg和Hg、Pb;卧龙泉河下游万福旱田土和王家崴子西山坡林地土无污染。王家崴子和万福地区的韭菜Pb、Zn、Hg污染严重。同一地区不同植物的污染因子不同,不同地区水稻或玉米的的污染因子也不同。     

模糊数学模型在土壤重金属污染评价中的应用

通过对乌鲁木齐市水西沟乡、板房沟乡、四十户乡、青格达湖乡、安宁渠镇、永丰乡、六十户乡7个蔬菜基地土壤中重金属离子(镉、汞、砷、铜、铅、铬)含量进行检测,采用单因素决定和加权平均两种模糊数学模型对土壤重金属综合污染进行评价,其分析结果表明,评价区域土壤环境中的6种重金属离子均在标准之内,土壤环境质量为一级,属于安全、清洁级水平,符合无公害蔬菜产地环境的要求。     

基于文献计量的中国农田土壤重金属污染评价

对中国知网和万方数据库中2003至2013年间农田土壤重金属污染的相关文献进行基于文献计量和地理信息技术的农田土壤污染指数时空分布信息挖掘。结果表明:全国农田土壤重金属污染处于轻度污染到中度污染之间,并表现出一定的时空分异规律。湖南、云南两省的农田土壤重金属污染最为严重,东南地区以广东、广西为核心形成高-高聚集。在探讨的几种重金属元素中,污染严重程度依次为CdPbCuAsCr。Pb、Cd污染较为严重,多与地区矿产资源的开发利用方式有关,应作为优先控制元素。研究成果或成为全国土壤污染状况调查的重要补充,可以促进区域土壤、环境相关研究的开展。     

武汉市土壤重金属积累特征及其污染评价

通过在武汉市的城区和城郊进行现场调查采样与室内分析,研究了其0-20 cm表层土壤中6种典型重金属的积累状况,并采用污染指数法对土壤污染状况进行了评价.结果显示:土壤中Hg、As、Cd、Pb、Cr和Cu 6种重金属平均含量均是城区高于城郊.参照湖北省土壤背景值来看,城区土壤中Hg、Pb和Cd积累明显,分别超过其背景值186.1%,83.2%和76.6%,主要集中在交通区,工业区和公园区这3大功能区;城郊土壤中重金属Hg、Cd、Pb和Cu积累明显,其中最明显的是林地土壤Hg,比相应背景值高266.8%,除林地土壤As超过背景值13.8%外,蔬菜地、旱地和水田这3种利用方式下土壤中的As和所有城郊土壤中Cr,其含量均在湖北省土壤背景值之下.从单因子评价结果看,武汉市土壤中6种重金属的单项污染指数都小于0.7,其中Cd污染指数最大,其次为As、Hg、Cu、Cr和Pb;综合因子评价结果显示城区各功能区和城郊不同利用方式下土壤的综合污染指数均小于0.7,处于清洁无污染状态.     

福建省主要蔬菜基地土壤重金属污染状况调查与评价

对全省23个城市46片主要常年蔬菜基地土壤采样分析,测定了53个土壤样品的pH及重金属镉、铅、汞、砷、铬的含量水平。采用重金属污染因子综合指数法进行土壤重金属污染综合评价,结果表明土壤重金属含量超标污染因子依次为汞、铬、铅,有14个调查土壤样品超标,不合格率26.4%。     

田块尺度上土壤重金属污染地统计分析及评价

该文以北京市某生态农场的大田为例,应用地统计学分析方法进行了变异函数的计算和模型拟合,建立了计算土壤重金属含量的最适空间插值理论模型,随后运用克立金估值方法绘制了田块尺度上土壤重金属的空间分布图,并与土壤重金属污染标准进行比较,土壤重金属污染评价结果表明:研究范围内的土壤重金属含量较低,未发现污染。该研究结果表明地统计学分析方法可为田块尺度上的农业优化管理提供决策支持。     

田块尺度上土壤重金属污染地统计分析及评价(简报)

该文以北京市某生态农场的大田为例,应用地统计学分析方法进行了变异函数的计算和模型拟合,建立了计算土壤重金属含量的最适空间插值理论模型,随后运用克立金估值方法绘制了田块尺度上土壤重金属的空间分布图,并与土壤重金属污染标准进行比较,土壤重金属污染评价结果表明：研究范围内的土壤重金属含量较低,未发现污染。该研究结果表明地统计学分析方法可为田块尺度上的农业优化管理提供决策支持。     

基于模糊逻辑的北京城市边缘区土壤重金属污染空间预测

Fuzzy classification combined with spatial prediction was used to assess the state of soil pollution in the peri-urban Beijing area. Total concentrations of As, Cr, Cd, Hg, and Pb were determined in 220 topsoil samples （0-20 cm） collected using a grid design in a study area of 2 600 kin2. Heavy metal concentrations were grouped into three classes according to the optimum number of classes and fuzziness exponent using the fuzzy comean （FCM） algorithm. Membership values were interpolated using ordinary kriging. The polluted soils of the study area induced by the measured heavy metals were concentrated in the northwest corner and eastern part, especially the southeastern part close to the urban zone, whereas the soils free of pollution were mainly distributed in the southwestern part. The soils with potential risk of heavy metal pollution were located in isolated spots mainly in the northern part and southeastern corner of the study region. The FCM algorithm combined with geostatistical techniques, as compared to conventional single geostatistical kriging methods, could produce a prediction with a quantitative uncertainty evaluation and higher reliability. Successful prediction of soil pollution achieved with FCM algorithm in this study indicated that fuzzy set theory had great potential for use in other areas of soil science.     

应用物元分析法评价安徽省土壤重金属污染现状

土壤重金属评价是土壤重金属污染研究的重要方向.本研究改进了土壤重金属污染评价的物元分析模型,并且对评价因子权重的计算方法进行修正,提出了基于污染物浓度和毒性的双权重因子的物元分析评价方法.通过对安徽省主要土壤中重金属的评价,得到如下结果:3种土壤中,黄褐土污染最为严重,其次为黄红壤,污染最轻的为砂姜黑土.     

南宁河洲生态农业规划区土壤重金属污染评价

对南宁河洲生态农业规划区土壤中Cd、As、Pb、Hg、Cu、Zn等重金属含量进行了调查和分析测定．应用模糊评判法进行评价。结果表明．其土壤主要受Cd和As的污染；12个试点中4个点为尚清洁，8个点为轻污染。     

冶炼厂周边土壤重金属污染范围的界定与不确定性分析

在浙江省富阳市某冶炼厂周边以网格法采集了147个表层土壤样品,测定了铜、锌、铅和镉总含量。运用组合预测法(普通块状克里格法和三角网格插值法)预测了研究区各种重金属含量的空间分布,又运用指示克里格法预测了研究区各种重金属的污染概率;再分别依据土壤污染临界值(土壤环境质量标准)和污染概率的临界值(50%)来界定各种重金属的污染范围。本研究将基于两种方法的界定结果相对比来综合界定污染范围,并将污染土壤重金属污染状况分为污染、未污染和不确定。综合界定结果表明,研究区分别有71.7%、80.0%、3.0%、83.1%的区域土壤被重金属Cu、Zn、Pb、Cd所污染,不能被确定是否被重金属Cu、Zn、Pb、Cd所污染的区域分别占20.8%、10.5%、12.5%和10.9%。     

高风险重金属污染土壤识别研究方法综述

高风险的重金属污染土壤的识别和探测是土壤健康风险评价及管理的基础,也是有效控制土壤污染、保障环境安全和农业可持续发展的重要前提。本文综述了高风险重金属污染土壤识别的方法及各自优缺点,主要包括元素剖面分布对比、与环境标准和背景值对比、同位素示踪、探索性统计分析、GIS制图和空间分析、多元统计分析、地统计学、空间统计分析和高精度曲面建模方法。将高精度曲面建模(HASM)与GIS空间分析、多元统计分析以及空间统计分析相结合,不仅可为土壤和土地资源普查和污染调查提供方法和理论上的借鉴,而且还可直接为土壤污染现状评价和风险管理、区域环境质量改善和土地利用规划等提供科学依据,是未来高风险重金属污染土壤识别研究的重要方向之一。     

漳州市耕地重金属污染评价

以漳州市主要耕地土壤为研究对象,通过野外调查采样、分析测试和数学统计分析技术,对漳州市主要耕地土壤汞、镉、铬、铅和砷等5种有害重金属元素背景值及其污染状况进行了调查与评价,为漳州市无公害农产品生产基地的选择与规划、污染土壤治理以及耕地环境保护等提供科学依据。     

漳州市耕地重金属污染评价

以漳州市主要耕地土壤为研究对象，通过野外调查采样、分析测试和数学统计分析技术，对漳州市主要耕地土壤汞、镉、铬、铅和砷等5种有害重金属元素背景值及其污染状况进行了调查与评价，为漳州市无公害农产品生产基地的选择与规划、污染土壤治理以及耕地环境保护等提供科学依据。     

郑州农区土壤重金属污染与蔬菜质量相关性探析

以单因子污染指数和综合污染指数为评价方法,对郑州市郊区3种不同灌溉方式农田土壤进行重金属(Hg、Cr、Cd、Pb、As、Cu、Zn)污染监测和蔬菜质量调查。结果发现,郑州市郊区的土壤均未超过GB15618—1995《土壤环境质量标准》二级标准限值;部分蔬菜已受到重金属的污染,含量超过国家食品卫生蔬菜类标准;土壤中的Zn、Cu、Cd、Cr污染与多数蔬菜的污染呈显著的正相关,而Pb、Hg污染在多数蔬菜中均表现为与土壤污染无相关性。