基于WebGIS的重金属污染决策支持系统设计与应用

为解决北京周边地区重金属污染造成的食品安全问题，采用J2EE技术和WebGIS技术，在北京生态环境信息管理平台支持下，构建了重金属污染决策支持系统。并在此基础之上，利用GPS掌上电脑进行采样点定位，在野外53个观测点采集530个土壤样品，进行了样点均匀分布设计、检验和观测值正态分布检验。结果表明，采用地统计学空间插值并进行GIS空间分析，对重金属的空间变异分析能够达到较高精度。决策支持系统集成资源环境数据和基础地理数据，已应用于试验区重金属污染分析，并在WebGIS中实现重金属空间变异的可视化表达。     

基于WebGIS 中国农田养分平衡与环境风险评价系统的构建

在分析了ArcIMS的体系结构及其运行机制的基础上,基于ArcIMS9.0平台,采用空间数据引擎技术、数据库技术及ASP.NET编程技术,结合农田养分平衡模型和环境风险评价模型,设计开发基于WebGIS中国农田养分平衡与环境风险评价系统。系统主要包括远程基础数据库管理、基本数据查询分析、养分专题制图、在线养分平衡分析、环境风险评价分析及施肥策略咨询等6大功能,将农业基础数据通过模型运算的结果与地图数据相结合,实现了全国范围内基本农业数据、农田养分平衡与环境风险等信息的在线共享、评价与施肥咨询服务。     

基于WebGIS的盐碱地水盐动态监测系统

开发利用盐碱地是补充耕地、保障国家粮食安全的重要途径。加强水盐动态监测是掌握水盐运移规律,及时采取针对性调控措施改良利用盐碱地的基础。本文基于WebGIS平台,采用微软Silverlight技术,设计开发了盐碱地水盐动态监测系统,实现了地块信息查询、水盐数据统计分析、水盐空间分析、水盐动态趋势分析及预警等功能,并在山东省无棣县盐碱农田进行了应用。结果表明,该系统可以辅助用户及时、全面掌握盐碱农田水盐动态信息,为田间管理提供决策支持。     

基于GRNN网络模型的土壤重金属空间分布的研究

以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助GRNN神经网络模型并结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行了深入研究。结果表明,GRNN神经网络模型能够智能地学习各个采样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系,并能够稳健地对各个空间插值点处的土壤重金属含量进行预测;结果显示南通市农田土壤重金属污染总体较轻,但也存在局部地区的严重污染。在运用GRNN神经网络模型进行空间插值了解重金属空间动态分布的基础上,可以根据污染的状况确定农产品的生产布局和规划。     

基于元数据的农田信息存储、管理和共享

为实现基于元数据的农田信息的存储、管理和共享,在建立农田信息数据元的基础上,采用空间数据库技术,构建了农田信息的分级存储与管理模型;利用元数据服务和组件技术,在SuperMap GIS平台上构建了农田信息共享服务与互操作模型。通过对“基于WebGIS的小麦生产精准施肥决策系统”和“基于GIS的河南省作物生产潜力评价系统”数据元的提取和封装,实现了两个系统数据的无损共享,结果表明,在建立农田信息标准元数据的基础上,利用元数据和元数据服务技术来解决农田信息一体化存储、管理和共享是可行和有效的。     

我国当前农产品产地土壤重金属污染形势及检测技术分析

从农产品产地环境监测出发,针对农田土壤重金属污染问题,通过追踪一系列重金属污染事件报道,指出了进行农产品产地土壤重金属检测的重要意义;在综述现有重金属含量常规及新的检测方法基础上,分析了各自的优缺点,并针对农产品产地土壤重金属含量的检测问题,进行了现有各种重金属检测手段的对比分析,提出了目前农产品产地土壤重金属含量检测中面临的主要问题,为今后农产品产地环境中土壤重金属参数获取技术和低成本快速检测装备平台的研究和开发提供参考。     

关于农田重金属污染防控思路分析与技术对策探讨

农田重金属污染对农业生产具有十分重要的影响,对农产品的影响十分严重,进而也会影响人们的生活质量与品质,造成农田土壤重金属污染的影响因素比较多,通过对农田重金属污染的形成原因进行分析,并结合当前农田土壤重金属污染治理存在的问题,从农田重金属治理的规划、顶层设计管理、物理防控与化学技术治理等角度提出,提出了农田重金属污染治理的基本方法。     

贵溪冶炼厂周边农田土壤重金属污染特性及评价

在对贵溪冶炼厂周边区域的农田土壤及生产的稻谷进行采样调查和数据处理分析的基础上,对农田土壤重金属污染特性和现状进行了监测和初步评价,结果表明:农田土壤重金属污染可能来源于贵溪冶炼厂废水的排放及尾矿渣的堆放,与灌溉水源无关;用国家土壤环境质量二级标准进行评价可知,农田土壤重金属的综合污染指数较高,土壤污染已处于重度污染等级,单项重金属污染指数表明Cu、Cd的含量已严重超标,并处于重度污染等级,Zn、Pb和As的含量未构成污染;水泉村、竹山村与所生产的稻谷三者之间呈显著或极显著正相关,即农田生态系统呈复合污染的趋势。     

红透山铜尾矿重金属分布及其对土壤重金属污染的影响

通过对红透山铜尾矿重金属分布及尾矿区和农田区土壤重金属污染状况进行研究,结果显示:尾矿中四种重金属Cu、Zn、Pb、Cd均出现不同程度的淋滤-富集现象,对周围土壤存在较大的环境威胁。尾矿区土壤综合污染指数16.27,达重污染程度;周围农田土壤为轻度污染,综合污染指数1.29。四种重金属的污染状况分别为:Cd、Cu为重度污染,Zn为轻度污染,Pb为安全级别。     

大气沉降对土壤和作物中重金属富集的影响及其研究进展

以我国农田土壤-作物-大气系统为研究对象,综述了近年来大气沉降中重金属的来源及时空分布规律以及大气沉降对农田土壤和作物中重金属富集的影响及其研究进展。人为活动产生的重金属进入大气后,受多种自然和人为因素及环境保护政策等综合因素的影响,导致大气沉降中的重金属具有明显的时空分异特征:从时间分异来看,大气重金属含量呈现出冬季高于其他季节,供暖期高于非供暖期的特点;从空间分异来看,工业发达地区较高,燃煤为主的城市高于其他城市,城区高于郊区及远郊地区。大气沉降不仅会使土壤重金属含量上升,也会对农作物造成直接和间接的影响。大气中的重金属会通过气孔进入作物细胞,在细胞壁、液泡中积累,当含量过高时会影响作物正常生长或引起作物重金属超标风险,不利于农业安全生产。未来的研究应将传统分析方法与空间和地统计技术、多元同位素示踪技术、数学模型模拟等多种技术手段相结合,在区域尺度和田间自然条件下开展土壤-作物-大气系统重金属循环过程的研究,为区域农田重金属污染防控和环境管理提供科学依据和决策支撑。     

中国农田土壤重金属污染与其植物修复研究

通过对我国部分城市农田土壤及农作物重金属污染状况的调查,分析了我国农田土壤重金属污染的特点以及污染的来源,最后介绍了重金属污染土壤的植物修复技术以及该技术的优点和局限性.     

农田重金属污染长期演变LIVE模型构建

  目的  我国农田重金属污染较为突出,严重威胁农产品安全。防范农田土壤重金属的长期累积增加、实现农田土壤可持续的安全利用,是保障粮食安全生产的重要前提。然而现有政策管理框架与实践重点关注已污染农田土壤的风险管控与修复,侧重重金属污染农田的高效、短期安全利用,对重金属浓度在较长时间尺度内的动态变化重视不足。针对农田重金属长期的演变规律,亟需建立有效的预测方法,为相关政策的制定提供决策支撑。  方法  基于重金属元素的入流与出流特征分析与质量衡算,构建了农田土壤重金属演变规律预测的LIVE（Long-term Influx Versus Efflux）模型。通过选取典型参数,模拟浅层与深层农田土壤中镉（Cd）、砷（As）典型污染物的长期演变规律。  结果  农田重金属的变化规律可分为单向、波动、突变等多种形式。进一步结合长期观测数据,对不同演变规律的形成原因进行了探讨。  结论  在各入流项与出流项相对恒定的理想情形下重金属的积累存在单向性特征;水通量的波动性间接导致了污染物积累的波动性特征;通过人为控源,可以明显遏制乃至扭转重金属元素的积累,使污染物含量呈现突变性特征。该模型能够为重金属污染农田土壤长期、有效的安全利用提供相应依据。     

农田土壤重金属污染的危害及修复技术

随着我国经济发展水平的显著提升,农田土壤重金属污染问题逐渐加重,不仅降低了农作物的生产质量及产量,还危及人们的身体健康,因此合理处理农田土壤重金属污染成为当前社会发展的首要任务.为确保农田土壤重金属污染能够得到有效治理,在农田土壤重金属污染处理时,应该因地制宜,结合污染的程度及来源,针对性地选择物理修复技术、化学修复技...     

河北清苑县及周边农田土壤及农作物中重金属污染状况与分析评价

在河北省地质调查院1：250000多目标区域地球化学调查的研究基础上,对河北省清苑县及周边的农田土壤及玉米子实进行了采样分析,分析该地区农田土壤重金属的富集程度,并采用富集因子法和单因子土壤污染指数法进行污染状况评价。结果表明,该研究区土壤以重金属Zn、Cu、Cr、Pb、Cd污染最为严重,其中Cd污染已达显著富集程度;通过对子实重金属含量的描述统计显示,其农产品也受到一定程度的重金属污染,其中玉米子实中的重金属Ni和Pb存在超标现象。通过地统计学方法分析揭示了清苑县土壤重金属中污染严重的Zn、Cu、Cr、Pb的空间分布特征,并探索其主要成因。     

WebGIS在农业环境物联网监测系统中的设计与实现

近年来物联网技术在农业环境监测领域得到了广泛的应用。物联网能够及时获取监测点上时间连续的数据,但在进行较大尺度的区域监测时,因空间变异性影响,基于节点的物联网监测技术面临着监测点分布设计、数据空间连续表达等诸多难题。针对农业环境监测对象的特点,提出了由点到面的区域模拟与评估方法,设计了一套将物联网基于"点"的监测数据与WebGIS基于"面"的空间数据融合分析的解决方案。在已建立的物联网监控中心系统平台基础上,优化集成WebGIS图形化空间分析技术,建立了物联网监测数据与WebGIS空间数据点面融合的农业环境监测系统。系统实现了数据位置地图显示、由点到面的区域模拟与评估、区域监测专题图管理3个功能。以河南省小麦灾情监测为案例对系统进行了应用分析,结果表明系统能有效地实现农业环境由点到面的区域动态监测,提高了作物长势与灾害的综合诊断能力,并能够为农业生产管理提供更为便捷的应用服务。     

农田重金属污染治理技术实施情况探究

根据湖南省对农业环境的多年定位监测结果可知,目前污染农田的重金属主要是镉、铅、汞、砷和铬,其中以镉污染尤为突出。"镉米风波"对湖南省乃至整个南方稻米产业造成了极大冲击,也对目前农业生产安全和生态环境保护敲响了警钟,引起了社会的普遍关注和政府的高度重视,迫切需要对农田重金属的治理方法进行研究。基于此,以湖南省永州市祁阳县白水、肖家两个项目片区为例,介绍农田重金属污染治理技术的实施概况。     

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。     

某铀矿区农田土壤重金属污染综合评价

以某大型铀矿采矿区、冶炼厂、尾矿坝及周边农田土壤五种重金属元素含量实测值为基础数据,对矿区农田土壤重金属污染状况采用改进的内梅罗综合污染指数法、地质累积指数法及潜在生态风险指数法进行综合分析评价,并通过相关性综合分析、主成分分析及聚类分析方法探究农田土壤五种重金属污染物的来源。结果表明,三个采样区农田土壤中镉、铬、铅和铜的污染严重程度:尾矿坝 > 冶炼厂 > 采矿区,放射性元素铀的污染严重程度:冶炼厂 > 尾矿坝 > 采矿区;研究区重金属污染严重,其重金属污染来源的关键因素是铀。该综合评价结果为铀矿区周边农田土壤中重金属污染的科学治理提供重要理论依据。     

中国农田土壤重金属污染防治挑战与对策

我国农田土壤重金属污染格局多样,区域污染风险突出。发达国家对污染土壤的修复经验对我国具有借鉴意义。我国农田土壤重金属污染防治面临土壤重金属空间异质性强、土壤类型及农作物品种对重金属累积差异大、土壤酸化严重、土壤元素失衡、不科学的发展方式、土壤重金属累积趋势难以逆转、土壤—农作物重金属累积线性关系不显著,修复技术不完善、修复措施长期风险调控机制缺失等主要挑战。根据我国农田土壤污染防治现状及课题组工作基础,我们提出以预防为主、保护优先和风险管控为基本思路,建立土壤污染防治体系,通过"土壤环境质量调查、土壤污染源头管控、分类管理和土壤环境质量基准推导"等4个步骤推进农田土壤重金属污染防治工作。     

基于WebGIS的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统设计

土壤信息系统的构建与应用有助于加强土壤数据的信息化管理,提高土壤信息的共享性。目前土壤信息系统主要为单一专题系统,在多专题分析或与其他系统进行数据交互的实际应用中存在较多阻碍。针对这一问题,本文收集整理新疆农田土壤信息数据并建库,设计开发出基于WebGIS技术的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统,系统集成了耕地地力评价、土壤改良利用分区、作物适宜性评价及测土配方施肥等四个专题功能并使之相互衔接,实现了土壤信息的在线查询与高效共享。运行结果表明,该系统降低了数据冗余,提高了数据利用效率,具有较高的稳定性和实用性,对促进新疆农业的信息化、规模化及可持续发展具有重要意义。