农田土壤重金属污染主要来源识别研究

利用对比法和地统计学与地理信息系统结合的方法研究广东省北部某水泥厂周边农田土壤中重金属的主要来源。通过分析采样点位表层土壤(0~20cm)和深层土壤(20~40cm)中镉(Cd)、铅(Pb)、铬(Cr)、砷(As)、汞(Hg)的含量及空间变异特征,利用Kriging插值分析方法对未测点土壤含量进行最优估计,结果表明,农田土壤重金属Cd污染最为严重;耕作层土壤Cd、Pb、Hg全量都大于底层;对比法和地统计学分析结果表明,该区域农田土壤重金属含量以水泥厂和公路为中心呈辐射状分布,可确定为该区域土壤重金属的主要污染来源。     

土壤重金属Cd污染指数的适宜插值方法和合理采样数量研究

对局部存在重金属污染地区采用适宜的插值方法和布设合理的采样点对重金属污染状况监测具有重要的意义。运用单因子指数法得到土壤重金属Cd污染指数,并在镇域内布设2033个采样点的基础上,通过随机抽样法抽取1830、1423、1017、610、203五个采样点样本子集。首先,运用普通克里金法(OK)、径向基函数法(RBF)和反距离权重法(IDW)对该地区土壤重金属Cd污染指数进行插值预测,并通过交叉验证法进行精度检验。然后,在反距离权重法的基础上,对五个采样子集进行插值精度分析,得到大致合理采样数量。结果表明:(1)利用全集2033个采样点对3种插值方法进行交叉验证分析可知,RMSE表现为IDW(3.018)RBF(2.942)OK(2.837),ME表现为OK(-0.0736)IDW(0.0214)RBF(0.0096),MAE表现为IDW(0.5668)RBF(0.5575)OK(0.5227),3种插值方法在整体预测精度上差异不明显。而对于污染区域的识别,IDW在轻度污染区、中度污染区和重度污染区预测上表现出较大的优势,能较好的反应污染区域的空间变异特征。因此,认为IDW为较适宜的空间插值方法。(2)对不同采样数量的样本进行交叉验证分析可知,RMSE、ME和MAE在1017个采样点到610个采样点误差变化幅度分别为29.84%、71.31%和36.99%,误差增加幅度较前三个子样本间明显增大。在空间特征识别方面,2033、1830、1423和1017个采样点反映的污染区的空间分布特征非常相似,610和203个采样点预测的污染区域面积明显扩大,对各级污染区域的空间特征细节表现能力较差。因此,对于该镇域内的土壤重金属Cd污染指数的研究,1017个左右采样点是比较合理的采样数量。     

采样密度和插值对农田土壤碱解氮空间变异性的影响

将吉林省榆树市弓棚镇作为研究区域,利用采样密度和插值方法(BP神经网络方法和Kriging方法),研究其对农田土壤碱解氮空间变异性的影响。研究结果表明:Kriging模型插值精度随采样密度的减少,呈显著下降趋势,采样密度对BP神经网络插值精度影响相对较小。当采样密度较大时,插值精度表现为Kriging模型显著高于BP神经网络模型;当采样密度较小时,BP神经网络模型的插值精度优于Kriging模型插值精度。研究为精准农业土壤养分插值方法的选取、制定优化采样策略提供科学依据。     

基于RBF神经网络的土壤重金属空间变异研究

本文采用径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)预测太原市晋源区表层土壤中重金属Cr、Cd、Hg的空间变异,并与普通克里格(Ordinary Kriging)插值结果进行对比分析,以选择更合适的土壤重金属空间插值方法。研究结果表明:1)在拟合RBFNN模型过程中,选择合适的spread散布常数可以使模型达到最优,研究区域土壤Cr的最优散布常数为0.08,Cd的最优散布常数为0.10,Hg的最优散布常数为0.14,这组散布常数对于局部区域农田土壤重金属插值模拟有一定的参考意义。2)RBFNN方法与Ordinary Kriging方法对区域重金属浓度分布的预测趋势一致,土壤Cd含量在区域中部较高,尤其是从东北方向到西南方向的轴线上较高,向两侧形成扩散递减趋势;土壤中Cr含量总体分布趋势也是中部较高,其他区域相对较低;土壤Hg含量在区域东北部较高,由东北方向到西南方向浓度逐渐递减。且土壤重金属在区域中的分布与当地的污染源分布相对应。在样本数有限的情况下对土壤重金属进行空间变异研究时,RBFNN方法比Ordinary Kriging方法的预测精度更高更有效。     

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。     

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。     

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。     

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。     

大冶矿区周边农田土壤和油菜重金属污染特征研究

以大冶典型铜矿区为中心,辐射周边农田,探索农田土壤重金属污染特征及重金属在油菜中的积累变化规律。结果表明,以湖北省土壤背景值进行评价,土壤受到重金属不同程度的污染,其中Cd严重超标,Cu次之;采用国家二级标准进行评价,Zn、Cr和Pb未对土壤造成污染。进行内梅罗综合污染指数法评价发现,以土壤背景值为评价标准,各采样点均达到重金属严重污染水平;以国家二级标准评价时,只有2号采样点土壤属于中度污染水平,其他样点土壤都受到了较为严重的重金属污染。矿区农田油菜各部位重金属含量变化幅度较大,包括Cu、Pb、Zn、Cd和Co在内的5种重金属含量分布规律都是茎叶〉籽粒≈根,Mn则是籽粒〉茎叶〉根。油菜地上部植株中Cu、Pb、Zn、Cd含量均超出食品卫生标准最高限值,且Cd、Pb超标倍数远大于Cu、Zn。富集系数变化规律为Mn〉Zn〉Cd〉Ni〉Cu〉Pb垌Co。     

土壤速效钾养分含量空间插值方法比较研究

土壤养分连续空间分布数据是土壤信息系统工作的基础，土壤养分空间插值的研究因此变得尤为重要。对陕西省周至县北部猕猴桃适生区土壤进行采样，以对猕猴桃生长作用较为密切的土壤速效钾含量为研究对象，用普通克里格（OK）、样条函数（Spline）、趋势面拟合（TSA）、距离权重反比法（IDW）等常用插值方法对采样点进行插值获取土壤速效钾空间分布图，进行交叉验证，结果表明能够反映出结构性影响的克里格插值方法明显优于其它方法，其中又以球形模型为最佳，样条函数、距离权重反比法在采样点密集区也能内插出较好的效果，但其受采样点密度影响较大．在采样点稀疏的地区内插结果较差。     

天津市不同土地利用方式下土壤重金属污染特征及评价

[目的]查明天津市土壤重金属污染的现状及污染源,为防治土壤重金属污染提供理论依据。[方法]选择天津市工业用地、一般农田、水源地、养殖场及蔬菜基地土壤为研究对象,共采集146个样品。通过分析不同土地利用方式下的土壤重金属含量,采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法评价重金属污染程度,并对重金属的来源进行解析。[结果]天津市土壤整体污染水平相对较轻,但土壤中均存在不同程度的重金属积累。Pb,Ag和Cd重金属污染面积较大,超标率分别为84.25%,76.71%和68.49%。不同土地利用类型影响到重金属的积累程度和积累类型。在研究区的5种土地利用方式中,蔬菜基地土壤中总重金属的累积程度最高,主要重金属包括Cd,Hg,As,Cr,Cu,Ni,V,Mn,Co和Ag等。工业用地土壤中的Zn污染显著高于其他土地利用方式,而农田土壤和畜禽养殖场土壤中的Pb污染较显著。[结论]天津市土壤污染水平相对较轻。但从土地利用方式来看,工业用地、农田和畜禽养殖场土壤Pb及Zn等污染较重,在土地利用和管理中应该予以关注。     

松嫩平原产油区农田土壤重金属含量及污染风险评价

  目的  为探明松嫩平原石油开采及石化工业活动区周边农田土壤重金属污染分布及风险状况。  方法  在大庆市让胡路区选择代表性农田采集96份土壤样品,测定重金属（Cd、Hg、Ni、Pb、Cu、Zn、Cr、As）含量;在利用地统计学克里金插值法分析重金属含量空间分布特征的基础上,采用地积累指数法和潜在生态危害指数法对该地区农田土壤重金属污染状况及其生态风险进行评价。  结果  该区土壤中Cd和Ni的含量分别为土壤背景值的1.39倍和1.27倍。在对各样点Pb、Zn、Cu和Cr 4种元素含量分析中,均出现不同程度的高于土壤背景值的样点。重金属Cd的地积累指数平均值为0.11,达到轻度~中度污染水平。研究区土壤重金属潜在生态危害风险指数（RI）平均值为84.84,从大到小为Cd > Hg > Ni > As > Pb > Cu > Zn > Cr,其中Cd的RI值最大为190.23,达到中等生态危害范围。研究区农田土壤重金属含量在空间分布上表现为:Cd、Zn和Pb含量高值区出现在中部地区,其它重金属元素含量高值区分布比较零散。  结论  研究区域内,8种重金属含量的平均值均低于风险筛选值,Cd和Ni两种重金属平均含量超出了背景值,从地积累指数来看,Cd污染等级为1级,其它7种元素均处于无污染水平。从潜在生态风险分析可知,该区域污染程度属于轻度生态危害范围。     

重金属污染农田安全利用:进展与展望

我国耕地土壤污染面积广,污染情况复杂,农产品重金属超标问题已经关系到国计民生。常用的物理化学修复方法成本高,不适用于大面积的中低污染农田。植物提取修复方法成本低,环境友好,但修复时间长,推广困难。总的来讲,基于重金属移除的诸技术在解决农田重金属污染方面还没有太大优势。相较而言,农田安全利用在不移除或缓慢移除土壤重金属的条件下,以生产安全农产品为目标,具有更加坚实的现实意义和推广价值。种植低吸收农作物是安全利用的重要措施,基因工程手段在低吸收农作物品种筛选中具有巨大的潜力,但其可能带来的生态环境风险使得这些通过基因工程得到的低吸收作物的田间种植面临着巨大挑战。土壤添加剂可以改变土壤重金属形态,降低重金属的生物有效性,但会对土壤质量产生影响。微生物尤其是土著微生物的利用越发受到关注,改变微生物的生存环境与基因工程手段能够强化微生物的钝化效果。施肥、水分管理、间作等农艺措施也能改变土壤重金属的形态,抑制作物对重金属的吸收。未来以加强推广为目的,多种技术手段的联合应用是重金属污染农田安全利用的重要发展方向,其中以生物技术为核心的利用模式具有十分重要的意义。     

夏尔希里地区土壤重金属含量特征及空间变异分析

以夏尔希里地区为研究区,对土壤样品中Co,Cr,Cu,Mn,Ni共5种重金属的含量特征和空间分异规律进行了研究,采用单因子和内罗梅法分析土壤重金属的污染程度,并利用地统计学方法分析研究区土壤重金属的空间分异特征等。结果表明:研究区5种土壤重金属含量为:Mn > Cr > Cu > Ni > Co,5种重金属和有机质均属于中等变异强度;相关性分析结果显示:Co与Cu,Mn呈现显著相关;Cr与Cu,Ni有显著正相关;有机质与Cr,Mn,Cu,Ni均呈现正相关;重金属含量空间分异特征整体表现为绿洲区 > 荒漠区 > 山地森林区;重金属污染评价结果为:Co和Mn属于轻污染,Cr和Ni处于警戒线,属于尚清洁状态。     

Pollution and Ecological Risk Assessment of Heavy Metals in Farmland Soils in Yanqi County,Xinjiang, Northwest China

A total of 50 farmland soil samples were collected from the Yanqi County, Xinjiang, China, and the concentrations of eight heavy metal elements (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn) were determined by standard methods. The spatial distribution, pollution level and ecological risk status of heavy metals were analyzed based on GIS technology, the Geo-accumulation Index (Igeo), the Pollution Load Index (PLI) and the Potential Ecological Risk Index (RI). Results indicated that: (1) The average contents of Cd, Cr, Ni, Pb, and Zn of farmland soils exceeded the background values of irrigation soils in Xinjiang by 1.5, 1.40, 1.33, 2.63, and 4.92 times, respectively. Cd showed a no-pollution level, Zn showed a partially moderate pollution level, Pb showed a slight pollution level, and Cr, Cu, As, Mn, and Ni showed no-pollution level, compared to the classification standard. The PLI values of heavy metal elements of farmland soils varied from 0.83 to 1.89, with an average value of 1.29, at the moderate pollution level. (2) The Individual Potential Ecological Risk Index for heavy metals in the study area was ranked in the order of: As > Ni > Cu > Cd > Pb > Cr> Zn. The RI values of heavy metals of farmland soils varied from 3.45 to 11.34, with an average value of 6.13, at the low ecological risk level. (3) Cu and Mn of farmland soils were mainly originated from the soil parent material and topography of the study area. As, Cd, Ni and Pb were mainly originated from human activities, and Cr and Zn may originated from both natural and anthropogenic factors in the study area.     

三峡库区重金属含量空间分布及污染状况

[目的] 对三峡库区坡面土壤与消落带沉积泥沙中重金属含量特征开展研究,为该区重金属污染评价提供理论与数据支持。[方法] 在三峡库区选取53个采样点,分析区域内坡面土壤与消落带沉积泥沙中Cr,Cu,Pb,Zn,Mn 5种重金属元素的含量,利用单因子污染指数法、内梅罗综合指数法、地累积指数法和潜在生态风险指数法开展污染状况评价。[结果] 研究区域内重金属含量平均值大小依次为：Mn>Zn>Cr>Cu>Pb,仅Cu,Zn和Mn存在污染。Zn和Mn在消落带沉积泥沙与坡面土壤中皆富集,而Cu仅在坡面土壤中富集。研究区域内重金属在空间分布上呈上、下游高,中游低分布。单因子污染指数法表明,研究区内仅存在Zn （P_ia=1.07）的轻度污染与Mn （P_ia=2.65）的中度污染。研究区域内梅罗综合指数为2.93,为中度污染。根据地累积指数法,研究区域内仅存在Mn轻度污染,其余重金属皆为无污染。Cr,Cu,Pb,Zn,Mn的潜在生态危害皆为轻微生态危害;研究区域的综合生态危害指数为14.09,为轻微生态危害。[结论] 研究区域内Cr含量主要受到研究区地质背景影响,而Cu,Pb,Zn和Mn含量同时受到地质背景与人类活动的影响。研究区内存在Mn和Zn污染,且有轻微生态危害。     

博斯腾湖湿地边缘带农田土壤重金属的污染风险评价

对新疆博斯腾湖湿地边缘带农田土壤中8种重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn)地球化学特征进行分析。采用污染负荷指数(PLI)、潜在生态风险指数(RI)和生态风险预警指数(IER)对农田土壤重金属污染与环境风险进行评价。结果表明:(1)湿地边缘带农田土壤Pb和Zn呈现重度污染,As、Cd、Cr和Ni轻度污染,Cu轻微污染,Mn无污染。土壤As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn平均含量处于轻微风险水平。Cd是污染程度与生态风险等级最高的重金属元素;(2)湿地边缘带农田土壤PLI平均值为1.43,呈现轻度污染,RI平均值为20.62,呈现轻微生态风险状态,IER的平均值为–4.53,呈现无警态势。湿地边缘带PLI、RI与IER空间分布格局基本一致;(3)湿地边缘带农田土壤Pb与Zn来源主要受到人类活动的影响,Cr、Cu、Mn与Ni来源主要受到土壤地球化学作用的控制,As与Cd受自然因素和人为因素共同影响。     

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。     

我国水蚀区坡耕地土壤重金属空间分布及其污染评价

土壤重金属污染已成为威胁国家粮食安全的重要因素,为探讨我国东部水蚀区坡耕地土壤重金属空间分布特征及污染状况,依据土壤类型、土壤质地等因素选取了36个采样点,采用单因子污染指数法和内梅罗污染指数法,以《土壤环境质量标准》（GB15618—2008）二级标准为评价依据,研究了As,Cd,Cr,Cu,Ni,Pb,Zn 7种土壤重金属元素的空间分布特征及污染程度。结果表明:（1）Cd超标率高达13.9%,是东部水蚀区最主要的土壤重金属污染元素,As,Cr,Cu元素的污染概率较高,为5.6%;（2）长江以南地区的坡耕地重金属污染程度显著高于长江以北地区,南方山地丘陵区是我国水蚀区六个二级分区中污染最严重的区域,其次为四川盆地及周围山地丘陵区、云贵高原区、东北低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土高原区、北方山地丘陵区;（3）湖南宁远和广东湛江两点综合污染指数最高,分别为2.73和2.51,属中污染水平;（4）36个采样点中污染水平处于安全、警戒线、轻污染、中污染的比例分别是77.8%,8.3%,8.3%和5.6%,表明我国东部水蚀区绝大多数坡耕地（86.1%）重金属含量未达到污染水平,但仍有13.9%的坡耕地受到不同程度的土壤重金属污染。研究结果对明确我国水蚀区坡耕地土壤重金属污染现状,保护农业生态环境,保障粮食安全具有重要意义。     

黄河下游典型滩区土壤重金属污染特征及来源解析

针对黄河滩区土壤重金属污染、来源复杂的问题，该研究以原阳滩区复合污染土壤为例，结合土壤重金属含量空间分布和正定矩阵因子分解（positive matrix factorization, PMF）模型，探讨滩区土壤重金属富集特征及来源。源解析结果表明，原阳滩区土壤重金属污染受工业源、交通源、自然来源、燃煤污染源和农业源影响，农业源占主导，相对贡献率达23.5%，其次为工业源、自然来源、交通源、和燃煤污染源。该研究能够准确解析多金属复合土壤复杂成因，可为黄河滩区多金属复合污染土壤的污染源识别提供参考。