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基于多元地统计和GIS的珠江三角洲典型区域土壤有机氯农药残留状况及其空间分布研究——以惠州市为例
引用本文:马瑾,邱兴华,周永章,万洪富,朱彤.基于多元地统计和GIS的珠江三角洲典型区域土壤有机氯农药残留状况及其空间分布研究——以惠州市为例[J].土壤学报,2010,47(3):439-450.
作者姓名:马瑾  邱兴华  周永章  万洪富  朱彤
作者单位:1. 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京大学环境科学与工程学院,北京,100871;中山大学地球科学系,地球环境与地球资源研究中心,广州,510275;广东省生态环境与土壤研究所,广州,510650
2. 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京大学环境科学与工程学院,北京,100871
3. 中山大学地球科学系,地球环境与地球资源研究中心,广州,510275
4. 广东省生态环境与土壤研究所,广州,510650
基金项目:国土资源部农业地质与生态地球化学调查项目(121201511216)、广东省科技计划项目(2006B70103005)资助
摘    要:选取位于珠江三角洲的惠州市为研究区域,对该市土壤进行了系统采样分析,测定了42个表层土壤样品中的17种有机氯农药的含量。利用多元地统计和GIS相结合的方法,研究了17种有机氯农药的残留状况及空间分布情况。结果表明,17种有机氯农药在42个土壤样品中均有不同程度的检出,其中p,p′-DDE检出率为100%,3种有机氯农药检出率在90%以上,6种有机氯农药的检出率在80%以上。其中六六六和滴滴涕残留较普遍,但并未达到污染水平。分析显示,近期可能仍有新的六六六输入土壤环境,而滴滴涕则主要来自过去施用农药的残留。与国内其他地区比较,惠州市土壤HCH和DDT含量处于较低水平。主成分分析显示上述17种有机氯农药可以由5个主成分反映,分别对应于工业HCH的使用、自然因素、林丹的使用以及七氯和艾氏剂等农药的使用。采用克里格插值法对有机氯农药在研究区的空间分布进行了研究,结果表明不同有机氯农药在研究区分布存在很大差异。

关 键 词:土壤  有机氯农药  多元地统计  空间分布

Multivariate-geostatistics- and gis-based approach to studying residues and spatial distribution of ocps in soils of Huizhou city, China
Ma Jin,Qiu Xinghu,Zhou Yongzhang,Wan Hongfu and Zhu Tong.Multivariate-geostatistics- and gis-based approach to studying residues and spatial distribution of ocps in soils of Huizhou city, China[J].Acta Pedologica Sinica,2010,47(3):439-450.
Authors:Ma Jin  Qiu Xinghu  Zhou Yongzhang  Wan Hongfu and Zhu Tong
Institution:State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University; Department of Earth Sciences, Center for Earth Environment and Resources, Sun Yat sen University; Guangdong Institute of Eco-environment and Soil Sciences;State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University;Department of Earth Sciences, Center for Earth Environment and Resources, Sun Yat-sen University;Guangdong Institute of Eco-environment and Soil Sciences;State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University
Abstract:
Keywords:Soil  OCPs  Multivariate geostatistics  Spatial distribution
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