淮北平原麦地重金属含量特征分析与污染评价

[目的]分析淮北平原麦地重金属的污染现状,为其污染防治和保障人群健康提供相应的科学支持.[方法]采用四分法在淮北平原麦地采集土壤样品,测定重金属元素Pb、Cd、Cr、Zn、Cu和As的含量,运用污染负荷指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态风险指数法进行重金属污染评价与生态风险评估.[结果]重金属Pb、Cd、Cr、Zn、Cu和As的平均含量分别为46.11、1.13、94.67、80.31、32.71和6.11 mg/kg.污染负荷指数和内梅罗综合污染指数表明土壤中As为无污染,Pb、Cr和Cu处于轻度污染,Cd为重度污染;Zn经污染负荷指数法计算为无污染,内梅罗综合污染指数法计算为轻度污染.潜在生态风险指数表明,Zn、Cr、As、Cu属于低风险,Pb为中等风险,Cd为很强风险.[结论]Cd是最主要的污染因子,也是最主要的潜在生态风险因子.     

四川茶区土壤重金属元素背景值及其评价

采用ICP-AES对四川茶区主要产茶地区茶园中的510份土壤样本的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn、Ni等重金属元素的含量进行了测定,结果表明：不同地区土壤中重金属元素含量的差异较大;不同类型的土壤中重金属元素含量的差异极显著.以GB15618-1995 和NY5020-2001进行评价,所有取样点茶园土壤中As和Hg均有1个超标样点;Cd有9个超标样点,超标率为1.8 %;Ni有14个超标样点,超标率为3.2 %;Cr、Cu、Pb、Zn均无超标点;从单因子污染指数可以看出,各重金属元素对土壤的污染程度依次大致为Ni＞Zn＞Cd＞As、Cr＞Hg＞Cu＞Pb;单因子污染指数Pi均小于1,各地的综合污染指数P综均小于0.7,表明四川茶区茶园土壤未受这8种重金属元素的污染,土壤环境质量总体良好.     

冷水江锑矿区重金属污染林地土壤环境质量评价

为了给锑矿区土壤生态修复、造林树种选择和快速恢复植被提供科学依据,采集了冷水江锑矿区受重金属污染的林地土壤样品,运用原子吸收分光光度法对土壤中6种重金属元素进行了测定,并对锑矿区受重金属污染的森林土壤环境质量进行了全面评价,结果表明:锑矿区三地点土壤中Sb、As、Pb、Hg、Cd、Zn含量有极显著差异。七里铺点土壤中以Sb、Hg、Cd、Zn含量最高,长龙界点土壤中以As含量最高,联盟点土壤中以Pb含量最高。随着土层厚度的增加,土壤中Sb、As、Pb、Hg、Cd、Zn含量呈递减的趋势。联盟点、长龙界点重金属污染的大小顺序是:Sb>Cd>Hg>As>Zn>Pb。七里铺点重金属污染的大小顺序是:Sb>Cd>Hg>Zn>As>Pb。依据内梅罗污染指数评价标准,冷水江锑矿区存在着严重的Sb、As、Cd、Hg和轻度的Zn、Pb复合污染。从不同土层重金属污染的内梅罗污染指数及重金属含量的分布特征分析,Sb、Hg在土壤中具有较大的迁移性,Zn具有中等的迁移性,而As、Pb、Cd则具有较小的迁移性。     

湛江市郊蔬菜地土壤重金属空间分布特征及来源分析

[目的]探究湛江市郊蔬菜地土壤重金属污染现状及来源,为农产品安全生产提供参考依据.[方法]测定广东省湛江市郊麻章区、赤砍区和霞山区蔬菜地29个土壤样品的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Ni和Zn 8种重金属含量,并分析其空间分布特征,对研究区污染情况进行单因子污染指数、内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数法综合评价,结合相关性分析和主成分分析探讨其重金属来源.[结果]湛江市郊蔬菜地8种重金属元素含量平均值均未超过国家土壤环境质量二级标准限值,但个别样点的Cd、Hg、Cu和Zn等元素含量超标;除As外,其余重金属元素含量平均值均超过广东省砖红壤背景值;且含量空间差异较明显,高值区多出现在霞山区.研究区蔬菜地土壤重金属综合污染指数为安全等级,但逼近警戒值0.7;土壤重金属为强潜在生态风险.土壤中Pb、Cu、Cr、Ni、Cd和Zn间具有强相关性,主成分累积贡献率达60.045%,反映这些重金属元素可能具有相近或相同的污染来源;As与Hg间相关性极显著(P<0.01),但与其他元素相关性不明显,主成分方差贡献率为22.064%,说明这两种重金属元素具有同源性.[结论]湛江市郊蔬菜地重金属污染属于安全范围,但存在强潜在生态风险,主要受工业生产、农药化肥和生活排污的影响.     

海南西部热带雨林次生林土壤易氧化有机碳分布特征及影响因素

【目的】检测云南八角主产区林地土壤重金属污染水平,为八角产地土壤环境质量评价、潜在 风险评估提供参考依据。【方法】以云南省文山州 7 个县的八角林地土壤为研究对象,测定土壤重金属 As、 Cd、Cu、Cr、Pb、Hg、Zn 和 Ni 的含量,应用单项和综合污染指数对林地土壤重金属污染风险进行评价。 【结果】检测区土壤重金属变异系数在 7.11%~18.75% 之间,Hg、As、Pb、Cr 的平均含量超过云南省土壤重金 属背景值,As、Pb、Cu 超过风险筛选值。污染评价表明,As 单因子污染指数平均值最高为 1.99,为警戒级别, 内梅罗综合污染指数评价为轻污染;潜在生态风险因子和潜在生态风险指数均处于低风险等级,其中 Cd 生态风 险因子最高;地质累积指数 Hg 和 As 在 1~2 之间,为中度污染等级。聚类分析表明,林地土壤重金属 As、Pb、 Cd、Cu、Zn、Hg 主要受土壤母质和人类活动的共同影响,Cr 和 Ni 来源相似,主要为自然来源。【结论】云南 八角种植区土壤重金属含量差异较大,受人类活动和成土母质的共同影响,部分区域重金属存在一定程度的超 标现象。     

北方污灌区土壤重金属污染特征分析

【目的】研究我国北方污灌区农田土壤Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Ni、As、Hg等8种重金属元素的污染特征,为污灌区土壤环境质量评价、土壤重金属污染修复提供参考。【方法】以我国北方30个污灌区土壤重金属污染数据为基础,采用统计分析方法、内梅罗综合污染指数法及地质累积指数法,对北方污灌区土壤重金属的污染特征进行分析。【结果】结果表明,北方污灌区农田土壤中8种重金属元素含量均未超过土壤环境质量二级标准,但除Cr外,其余7种重金属的平均含量均显著高于全国背景值;8种重金属含量变异系数从大到小依次为CdHgPbAsZnCuCrNi,其中Cu、Cr、Ni在不同灌区差异性相对较小,Cd、Hg、Pb在不同灌区差异较大;Cu与Zn、Cr、Cd、As、Hg,Zn与Ni,Cr与Pb、Ni、As、Hg,Cd与As呈显著相关的概率较大,Pb与Cu、Zn、Ni、Hg,Hg与Zn、Cd、Ni、As呈高度相关的概率较大;各种重金属内梅罗综合指数和地质累积指数由大至小依次为CdHgCuAsZnPbNiCr。【结论】我国北方污灌区农田土壤中Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Ni、As、Hg等8种重金属元素明显积累,应该引起有关部门的足够重视。     

浙江省义乌市蔬菜基地土壤重金属元素的污染评价

利用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法对浙江省义乌市12个蔬菜基地土壤的重金属元素进行污染状况的评价。12个蔬菜基地土壤的重金属元素平均含量：Cd 0.36 mg·kg-1;Zn 279.02 mg·kg-1;Cr 62.93 mg·kg-1;Cu 5.16 mg·kg-1;Hg 0.28 mg·kg-1;As 2.14 mg·kg-1;Pb 21.20 mg·kg-1。在供研究的7个重金属元素中,As和Hg的变异系数最大（110%）;Cd,Zn,Cr和Cu的变异系数居中（60%～94%）;Pb的变异系数最小（28%）。土壤重金属单因子污染指数（Pi）平均值由大到小的顺序为：Cd （1.01）> Hg（0.81） ≈ Zn （0.80） > Cu （0.33）> Cr （0.29） > Pb≈As （0.10）。处于安全水平、警戒线和轻度污染的土壤样品数分别占总样品数的33.3%,25.0%和41.7％。总体来看,义乌市蔬菜基地部分土壤已经受到轻度污染。     

某铜选冶场地土壤重金属污染特征及风险评价

【目的】了解铜选冶场地重金属污染特征,为场地污染评价及土壤修复提供科学依据。【方法】测定场地土壤重金属(Cd、As、Hg、Cu、Cr、Ni、Pb)含量,采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数法及潜在生态危害指数法评价场地土壤重金属污染情况,结合相关性分析、主成分分析对重金属来源进行分析。【结果】研究区土壤重金属含量相对较高,Cu、Pb、Cd、As、Hg 5种重金属元素的平均含量均高于云南省土壤背景值。重金属单因子污染结果表明Cr元素属于重度污染,As元素属于轻度污染,其余Cu、Ni、Pb、Cd、Hg元素均为清洁状态。内梅罗综合污染指数分析表明研究区属于重度污染。地累积指数结果显示Hg元素为中度累积,Cd、As元素为偏中度累积,Cu元素为轻度累积,Pb、Cr、Ni元素为无累积。重金属潜在生态危害单项指数Hg>Cd>As>Cu>Pb>Ni>Cr, Hg、Cd元素为很强生态风险,其余5种重金属均为轻微生态风险,整体上研究区生态风险属于强生态风险。研究区属于复合污染,土壤重金属污染受人类活动和自然因素共同影响。【结论】研究区土壤中Hg、Cd、...     

琼海市水稻土重金属污染现状及评价

在琼海市12个乡镇的典型土壤中采集21个混合土壤样本,并对各土壤样本中重金属元素Hg、Cd、Cr、Pb和As的含量进行测定,以了解琼海市水稻土重金属含量及污染现状。依据国家土壤环境质量二级标准,采用单项污染指数法以及内梅罗综合污染指数法评价土壤中重金属的污染程度。结果表明:琼海市水稻土各重金属元素的平均含量均小于二级标准值;表层土壤Pb和Hg、Pb和Cd、As和Cd、As和Pb之间存在显著相关性(P0.01);从单项污染指数来看,除了大路镇存在Cr元素轻度污染外,其他各乡镇均未受到重金属Hg、Cd、Cr、Pb和As的污染;从全市范围来看,仅有大路镇为警戒级程度,其他11个乡镇安全清洁,全市的综合污染指数仅为0.32,说明全市水稻土环境质量状况整体清洁,处于安全水平。     

新疆温宿县土壤重金属含量分布及污染风险评价

[目的]分析新疆温宿县林果土壤重金属As、Hg、Cd、Pb和Cr的含量,明确该区域的重金属含量及分布状况,并对其安全性进行风险评价.[方法]2014年对温宿县5.33×104 hm2(80万亩)林果取样调查,根据林果分布、树龄及土壤特征在1 300个样点中选取代表性138个样点,测定重金属As、Hg、Cd、Pb和Cr的总含量.采用污染指数法和潜在生态风险指数法,结合新疆土壤背景值、国家土壤质量二级标准,进行该区的土壤重金属总量分析和重金属污染评价.[结果]温宿县土壤重金属,As平均含量11.96 mg/kg,Hg平均含量0.032 mg/kg,Cd平均含量0.17 mg/kg,Pb平均含量22.93 mg/kg,Cr平均含量43.38 mg/kg,且5种土壤重金属变异系数均较小.以国家土壤环境质量标准(二级)为基础,各元素的污染指数污染程度排序为:As＞ Cd＞Cr＞ Pb＞ Hg.污染评价表明,5种重金属元素(As、Hg、Cd、Pb和Cr)在温宿县土壤的单因子污染指数(Pi)中,均属于安全等级(Pi≤1),为清洁水平;就综合污染指数(Ps)而言,该区域的土壤重金属元素污染程度也均属于安全等级(Px≤0.7),为清洁水平;单因子潜在生态风险评价指数的平均值表明,温宿县5种重金属的潜在生态危害排序为:Hg(77.35) ＞Cd(42.60) ＞As(11.03) ＞Pb(7.96) ＞Cr(1.01),重金属As、Pb和Cr处于低生态风险程度(E＜40),重金属Hg和Cd处于中生态风险程度(E＜80).5种重金属的综合潜在生态风险指数的范围为79.78～236.10,处于低生态风险程度(RI=139.94＜ 150).[结论]新疆温宿县土壤重金属(As、Hg、Cd、Pb和Cr)含量均低于警戒线,污染程度均处于安全等级,单因子、综合生态风险评价也均属于低生态风险程度,说明温宿县的土壤环境质量整体良好.     

砒砂岩区种植沙棘后的景观空间分布格局

通过对晋陕蒙砒砂岩区沙棘生态工程实施前一年(1998年)、中期(2003年)、最后一年(2008年)3个控制年份景观格局的分析,发现沙棘的连接度指数由2003年的93.015 8增加到2008年的95.634 3,距离指数则由93.745 0下降到83.333 7,说明随着沙棘种植面积的扩大,其自身的团聚程度也在逐步提高,显示其具有良好的团聚潜力,斑块之间相互联系的程度也在提高;而盖沙地、未利用地连接度指数较小,距离指数增加,反映其受人为干扰加剧,人为改造和利用使更多的盖沙地和未利用地被沙棘、林地等景观类型占据,从而形成更为和谐的景观格局。     

基于环境指数的人类发展水平的应用研究

人类发展指数的影响因素很多，UNDP发布的HDI仅涵盖寿命、教育、经济三方面，因此不能全面反映各地区的人类发展水平。由于环境对人类生活的影响越来越大，因此该论文引入环境指标，选择四项二级指标，通过主成分分析法计算出环境指数。以往指数权重被人为确定，为消除主观性这一缺点本文选用熵权法计算各项一级指标的权重。对2008年和2010年中国各地区人类发展指数的实证研究表明，环境熵权模型的性能优于现有模型。     

不同倍性麦类作物HI和NHI的杂种优势及其与产量的关系

本研究利用冬性和春性四倍体硬粒小麦(Triticum durum,AABB)、普通小麦(T.aestivum,AABBDD),春性和冬性六倍体小黑麦(AABBRR)及春性八倍体小黑麦(AABBD-DRR)等三种倍性六套材料,分别在每套材料中选取亲本并配成双列杂交以研究倍性与杂种优势的关系。结果表明:①冬性倍性材料间一致地表现出单株经济产量具有最高的杂种优势,单株经济产量优势高的主要原因在于生物产量的优势较高,收获指数一般优势较小。②不同倍性间亲本产量水平与杂种优势幅度表现出不同关系。冬性硬粒小麦产量水平与杂种优势幅度呈显著正相关,而普通小麦和八倍体小黑麦这种相关不显著。③倍性间杂种优势的比较表明普通小麦产量杂种优势略高于硬粒小麦,超亲优势无差异,表明在 AABB 内增加 D 染色体组似乎不会影响杂种优势的幅度。但小黑麦杂种优势和超亲优势明显低于硬粒小麦和普通小麦,似乎在 AABB 或 AABBDD 中增加 R 染色体组降低了杂种优势的幅度。     

基于生态足迹模型的中国生态可持续性动态分析

基于生态足迹理论提出一种新的产量因子计算方法,计算了中国1949～2006年人均生态足迹和生物承载力。利用生态足迹指数和生态足迹效率2个指标,对中国1949～2006年的生态可持续性进行了长时间序列的动态评估。结果表明,57年来,中国人均生态足迹在波动中不断增加,1949年为0.167 hm^2,2006年达到1.853 hm^2;中国人均生物承载力在波动中不断下降,1949年为1.000 hm^2,2006年为0.870 hm^2,20世纪80年代以来波动比较平稳;中国生态足迹指数在波动中急剧下降,生态足迹效率20世纪80年代以前变化非常缓慢,自80年代末大幅提高。     

基于单模光纤偏芯结构的光纤折射率传感器研究

基于迈克尔逊(Michelson)干涉仪(MI)原理,结合光纤传感器的特性,设计和实现了一种单模光纤(SMF)偏芯干涉仪结构光纤折射率传感器,并针对蔗糖溶液进行了折射率的测量。实验结果表明:这种传感器的传感范围在1.33～1.39时,特征波长与外界折射率有单调的递减变化关系,蔗糖折射率每变化0.01时,特征波长平均变化约为0.12nm。这种传感器结构简单,灵敏度较高,能够实现液体折射率与浓度变化的在线检测。     

用植被判定流程图法从数码照片中快速提取植被覆盖度

【目的】获得一种基于数码照片的准确、快速估计植被覆盖度的方法,为农林业及生态环境管理提供参数依据。【方法】首先从具有代表性的3个省区（江苏、河南、新疆）获取地表数码照片,然后采用植被判定流程图法（VDF法）,对分别在温和及强烈阳光下拍摄的10个样本的共计100张数码照片进行处理,计算植被盖度,将其处理效果及计算结果与归一化差异指数法（NDI法）所得结果进行比较。【结果】在温和阳光照射下拍摄的数码照片,用VDF法和NDI法估计的植被覆盖度的准确度都能够达到90%以上;而在强烈阳光照射下拍摄的数码照片,用VDF法估计的植被覆盖度的准确度（90.01%～92.61%）高于NDI法（81.31%～88.34%）。【结论】相对于NDI法,VDF法是一种提取信息全面、准确、高效的基于数码照片的植被覆盖度估计方法。     

Mapping Spatial and Temporal Variations of Leaf Area Index for Winter Wheat in North China

Leaf area index(LAI)is an important parameter in a number of models related to ecosystem functioning,carbon budgets,climate,hydrology,and crop growth simulation.Mapping and monitoring the spatial and temporal variations of LAI are necessary for understanding crop growth and development at regional level.In this study.the relationships between LAI of winter wheat and Landsat TM spectral vegetation indices(SVIs)were analyzed by using the curve estimation procedure in North China Plain.The series of LAI maps retrieved by the best regression model were used to assess the spatial and temporal Variations of winter wheat LAI.The results indicated that the general relationships between LAI and SVIs were curvilinear,and that the exponential model gave a better fit than the linear model or other nonlinear models for most SVIs.The best regression model was constructed using an exponential model between surface-reflectance-derived difference vegetation index(DVI)and LAI,with the adjusted R2(0.82)and the RMSE(0.77).The TM LAI maps retrieved from DVILAI model showed the significant spatial and temporal variations.The mean TMLAI value(30m)for winter wheat of the study area increased from 1.29(March 7,2004)to 3.43(April 8,2004),with standard deviations of 0.22 and 1.17,respectively.In conclusion,spectral vegetation indices from multi-temporal Landsat TM images can be used to produce fine-resolution LAI maps for winter wheat in North China Plain.     

An entirely new approach based on remote sensing data to calculate the nitrogen nutrition index of winter wheat

The nitrogen nutrition index(NNI) is a reliable indicator for diagnosing crop nitrogen(N) status. However, there is currently no specific vegetation index for the NNI inversion across multiple growth periods. To overcome the limitations of the traditional direct NNI inversion method(NNI_(T1)) of the vegetation index and traditional indirect NNI inversion method(NNI_(T2)) by inverting intermediate variables including the aboveground dry biomass(AGB) and plant N concentration(PNC), this study proposed a new NNI remote sensing index(NNI_(RS)). A remote-sensing-based critical N dilution curve(Nc_(_RS)) was set up directly from two vegetation indices and then used to calculate NNI_(RS). Field data including AGB, PNC, and canopy hyperspectral data were collected over four growing seasons(2012–2013(Exp.1), 2013–2014(Exp. 2), 2014–2015(Exp. 3), 2015–2016(Exp. 4)) in Beijing, China. All experimental datasets were cross-validated to each of the NNI models(NNI_(T1), NNI_(T2) and NNI_(RS)). The results showed that:(1) the NNI_(RS) models were represented by the standardized leaf area index determining index(sLAIDI) and the red-edge chlorophyll index(CI_(red edge)) in the form of NNI_(RS)=CI_(red edge)/(a×sLAIDI~b), where "a" equals 2.06, 2.10, 2.08 and 2.02 and "b" equals 0.66, 0.73, 0.67 and 0.62 when the modeling set data came from Exp.1/2/4, Exp.1/2/3, Exp.1/3/4, and Exp.2/3/4, respectively;(2) the NNI_(RS) models achieved better performance than the other two NNI revised methods, and the ranges of R2 and RMSE were 0.50–0.82 and 0.12–0.14, respectively;(3) when the remaining data were used for verification, the NNI_(RS) models also showed good stability, with RMSE values of 0.09, 0.18, 0.13 and 0.10, respectively. Therefore, it is concluded that the NNI_(RS) method is promising for the remote assessment of crop N status.     

Spatial and Temporal Variability of Sorghum Grain Yield: Influence of Soil,Water, Pests,and Diseases Relationships

This study was conducted to determine relationships between biotic and abiotic factors and to generate information needed to improve the management of site-specific farming (SSF). The effects of water (80% evapotranspiration (ET) and 50% ET), hybrid (drought-tolerant and -susceptible), elevation, soil texture, soil NO₃--N, soil pH, and greenbugs (Schizaphis graminum) (Gb) on sorghum grain yield were investigated at Halfway, TX on geo-referenced locations on a 30-m grid in 1997, 1998, and 1999. Grain yields were influenced by interrelationships among many factors. Grain yields were consistently high under 80% ET treatment and in the upper slopes where the clay and silt fractions of the soil were high. Soil NO₃--N, rainfall, hybrid, and Gb effects on grain yields were seasonally unstable. Soil NO₃--N increased grain yield when water was abundant and depressed grain yields when water was limiting. Plant density effects on grain yield were confounded with hybrid responses to drought and Gb infestation. Managing seasonally unstable factors is a major challenge for farmers and better ways to monitor crop growth and diagnose causes of poor plant growth are needed. To improve the management of SSF, effects of the relationships between biotic and abiotic factors on crop yield must be integrated and evaluated as a system. Based on our study, information on seasonally stable factors like elevation and soil texture is useful in identifying management zones for water and fertilizer application. Water and fertilizers management should be complemented by in-season management of seasonally unstable factors like soil NO₃--N, rainfall, hybrid, and Gb effects on grain yield.     

火地塘林区森林群落生物多样性的熵值分析

分别用Boltzmann统计热力学熵、Shannon信息熵、联合熵分析了秦岭南坡火地塘林区几个样地的熵值。结果表明,在无过度人为干扰情况下,熵值随海拔升高而递减。熵值不仅可作为物种多样性、丰富度的评价指标,而且可以说明系统的稳定性及演替方向。