上海宝山不同功能区表土磁化率特征及对重金属污染的指示作用

以上海宝山区为例,开展表土磁化率与其重金属含量相关性研究。根据研究区域土地功能特征,选取工业区表土、公路边表土、居民区表土和农田表土(0~5 cm)作为研究对象,共采集80个样品,进行磁化率和重金属元素(Fe、Zn、Cr、Ni、Mn、Cu、Pb和Cd)含量分析。结果表明,宝山各功能区表土多数重金属含量和磁化率,均不同程度地超出上海土壤背景值。其中,工业区表土重金属Zn、Cr、Pb元素含量以及公路边表土Zn、Pb、Cd元素含量均超出上海土壤背景值的4倍以上,且空间分异性较大。工业区和公路边表土磁性增强显著,且空间变异性大。工业区表土磁化率与Zn、Mn、Pb和Cd含量呈极显著正相关(P0.01);公路边表土磁化率与Zn、Cr、Mn、Cu、Fe2O_3含量呈极显著正相关(P0.01)。表明受工业和交通影响的表土,其磁化率对重金属污染有很好的指标作用。居民区和农田表土的磁化率,只与个别重金属元素呈显著相关,表明以土壤磁化率来指示重金属污染会受到土地利用方式及周边环境等因素的限制。     

上海嘉定区表土磁性强度的空间分异及环境指示意义

在上海嘉定区,按土地利用方式的多样性和空间分布的均匀性,采集31个表土(0～5 cm)样品,分析表土磁化率(χlf)和重金属元素(Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Mn)含量。结果表明:表土χlf普遍增强,且空间分异很大,变幅在35.1×10-8～1 676.9×10-8m3kg-1,平均值为177.9×10-8m3kg-1。表土磁化率随土地利用方式的不同呈现出显著差异,总体看:工业土壤>马路绿地>农耕土壤>林地土壤。表土磁性的增强与重金属元素的累积有密切联系:表土χlf与Zn、Cr、Cd的含量呈极显著正相关(p<0.01);表土χlf与重金属综合污染指数呈显著正相关(p<0.05)。嘉定表土磁性特征的研究进一步表明,磁学方法可作为监测和评估上海土壤重金属污染的有效手段。     

新疆博乐黄土磁化率特征及影响因素

博乐地区地处西风区,是新疆黄土的重要分布区之一。选择该区一个厚为11 m的黄土剖面作为研究对象,测试与分析了磁化率、粒度、TOC、CaCO(3%)等指标。结果显示,磁化率的平均值远远低于黄土高原典型黄土的磁化率值,磁化率的变化过程也同黄土高原典型黄土相反;粒度组成以粗粉砂(63~10μm)为主,粘土(<5μm)、细粉砂(5~10μm)和砂(>63μm)含量较少。相关性分析结果显示粘土和细粉砂与磁化率呈现较明显的负相关关系,而砂含量对磁化率的影响最为显著,分析其原因可能与沉积物的来源有关;由于TOC含量很少,对磁性矿物的生成和阻碍其老化方面贡献较小,再加上TOC自身的磁性也极其微弱,所以对磁化率的影响较小;CaCO3含量与磁化率相关关系不显著。由此可见,该区黄土沉积物磁化率影响因素较为复杂,进一步表明在该区如果用磁化率作为气候代用指标来恢复和重建古气候、古环境时需要更多的结合其它气候代用指标,多指标分析和合成解释其结果可能更可靠准确。     

上海宝山区城市表土重金属累积的空间分布规律

检测了上海宝山区127个表土样点的重金属含量。宝山区表土Zn、Cr、Cd、Pb、Cu、Ni、Mn的平均含量分别为228.6、127.6、0.56、118.5、55.2、55.7、718.7mg/kg。其中Pb、Zn、Cd的含量分别是上海土壤背景值的5.6、3.0、2.8倍,受污染较明显。宝山区地表的重金属含量呈现出明显的空间分布规律:工业区地表,如吴淞、大场等地,多种重金属污染均很重,Zn、Cr、Cd、Pb、Cu的平均含量分别高达407.6、319.0、0.75、101.2、76.2mg/kg;马路绿地土壤Pb的累积较显著,平均为180.2mg/kg;远郊菜地土壤重金属污染不明显。     

青藏高原冻融荒漠化退化区分布及影响因素

[目的]青藏高原由于其高海拔、气温低、冻融侵蚀强烈的特点,是冻融荒漠化的主要发生区。探究青藏高原冻融退化区分布及其原因,对该区水土保持工作和生态环境保护具有重要参考意义。[方法]选择植被覆盖度、冻融循环次数、土壤温度日较差、土壤含水量、年降水量和坡度作为冻融侵蚀因子,对2000—2019年青藏高原冻融侵蚀敏感性进行了评价,结合研究期内青藏高原荒漠化趋势,构建了一种判定冻融荒漠化退化区域的方法。[结果]2000—2019年青藏高原冻融侵蚀区总面积为1.531×10⁶ km²,中度及以上敏感性区域面积为9.131×10⁵ km²,占青藏高原总面积的35.92%。青藏高原冻融荒漠化退化区域面积约为1.113×10⁵ km²,主要分布于高原西南部,退化程度以中度退化为主,面积占比为44.35%。[结论]气温上升、湿润指数下降和净太阳辐射增强是青藏高原冻融荒漠化发生的主要自然驱动因素,高原南部部分地区由于气候条件的差异,三者发挥了相反的作用。     

花岗岩红壤表土特征及对坡面侵蚀影响的研究

以鄂南花岗岩红壤为研究对象，采用人工降雨试验与调查观测相结合的方法，研究了表土的形态和颗粒组成，降雨过程中的变化过程及其对坡面侵蚀的影响。结果表明，１）花岗岩红壤稳定的表土是一上部多砾石，下部较紧密的紧实层。２）紧实层是耕作层表面在降雨中过程中经历结实，压实，粗化几个过程后形成的。３）紧实层的存在影响地表入渗和坡面产流产沙量。     

开封市城市土壤磁化率空间分布及对重金属污染的指示意义

建立基于土壤磁化率的重金属污染等级标准可为土壤重金属污染评价提供更为简便的磁学方法。采集开封市城市土壤表层样品99个,测定As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量以及低频磁化率(χLF)和高频磁化率(χHF)。采用普通Kriging插值法探讨χLF的空间分布,污染负荷指数(PLI)评价土壤重金属污染程度,并在PLI与χLF相关分析的基础上建立了基于χLF的土壤重金属污染等级标准。结果表明,开封市城市土壤各样点7种重金属的平均PLI为2.53,呈中度污染,Cd是最主要的污染因子。土壤χLF平均值为125.7×10-8m3kg-1,总体上由东南向西北递减,高值区出现在东南部、老城区北部和陇海铁路沿线附近。各样点土壤重金属PLI与其χLF的回归方程为PLI=0.011χLF+0.320(r=0.663),呈极显著正相关(p0.01)。用土壤χLF可以评价开封市城市土壤重金属污染程度:当土壤χLF≤62×10-8m3kg-1时,为无污染;当62×10-8χLF≤153×10-8m3kg-1时,为轻度污染;当153×10-8χLF≤244×10-8m3kg-1时,为中度污染;当χLF244×10-8m3kg-1时,为强度污染。     

阴山北麓表土化学成分特征及与其他地区对比分析

对阴山北麓典型样地表土K2O、CaO、Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、Mn、Cu、Pb、As、Ti等化学成分含量进行了测定,对比分析了阴山北麓表土与哈尔滨沙尘暴降尘、兰州沙尘暴降尘及兰州黄土的化学风化程度。阴山北麓表土的SiO2、Al2O3、Fe2O3含量之和为74.90%,比哈尔滨沙尘暴沉积物低2.90百分点,比兰州沙尘暴沉积物和兰州黄土分别高5.82、4.16百分点,说明阴山北麓的水热综合环境与哈尔滨沙尘暴源区较为接近但优于兰州黄土地区及兰州沙尘暴源区,阴山北麓表土化学风化程度略弱于哈尔滨沙尘暴源区但强于兰州沙尘暴源区和兰州黄土地区。富集系数计算结果表明:阴山北麓表土Ti、Mn、Cu的富集系数均小于1,呈现流失状态;Pb、As的富集系数均大于1,呈富集状态;人类活动对该区土壤元素迁移产生了较为明显的影响。     

砒砂岩区典型小流域表土有机质含量空间自相关格局及影响因素

以砒砂岩区鲍家沟小流域为研究对象,运用地统计学和灰色关联度相结合的方法,研究砒砂岩区小流域表土有机质的空间自相关特征及影响因素.结果表明:①砒砂岩区小流域表土有机质空间变异的半方差函数拟合模型为指数模型,块金效应值为60.66％,属中等程度的空间相关性,流域表土有机质整体呈沟底＞坡面＞山脊的规律.②全局空间自相关分析显...     

上海城市土壤磁化率的垂向分布特征及环境指示意义

土壤含有各类磁性矿物。土壤磁性矿物可区分为自然成因或人为成因:自然成因的磁性矿物主要来源于母岩,风化成土过程或生物成磁作用;而人为成因的磁性矿物通常产生于工业活动(化石燃料燃烧,钢铁厂、水泥厂、发电厂等)和交通     

青藏高原不同类型草地土壤磷素分布及其影响因素

磷是限制草地生态系统生产力的关键性养分元素,阐明青藏高原草地土壤磷素分布特征及其影响因素对于维持该区域草地生态系统的可持续发展具有重要意义。沿青藏高原从西北至东南的水平样带采集不同类型草地(即草甸草原、典型草原和荒漠草原)的土壤样品,研究土壤全磷、有效磷、无机磷组分和有机磷组分的分布特征及其影响因素。结果表明：土壤全磷和有效磷含量以草甸草原最高,其次为荒漠草原和典型草原。各类型草地土壤的无机磷组成均以酸溶态无机磷为主;草甸草原土壤的有机磷组成以氢氧化钠态有机磷为主,而典型和荒漠草原土壤则以酸溶态有机磷为主。不同类型草地相比,草甸草原土壤的水溶态、碳酸氢钠态和氢氧化钠态无机磷以及各形态有机磷含量均显著高于典型和荒漠草原,而荒漠草原土壤的酸溶态无机磷含量显著高于草甸和典型草原。冗余分析指出,土壤有机碳、年均降雨量是影响全磷和有效磷的主要因子,年均降雨量和游离氧化铁是影响无机磷组分的主要因子,而pH、年均气温、地上生物量和年均降雨量是影响有机磷组分的主要因子;结构方程模型指出,草地类型对无机磷组分和有机磷组分都有直接的影响,年均温度和容重对无机磷组分也有直接的影响,而海拔、年均降水量和年均气...     

青藏高原土壤可蚀性K值的空间分布特征

土壤可蚀性反映了土壤对水力侵蚀作用的敏感性,是进行土壤侵蚀评价和预报的重要参数。收集了青藏高原1 255个典型土壤剖面资料,采用模型计算和面积加权分析方法确定了每一个土壤亚类的土壤可蚀性K值,结合青藏高原1∶100万土壤类型图,分析了青藏高原土壤可蚀性K值的空间格局特征。结果表明,青藏高原土壤可蚀性K值平均为0.230 8,低可蚀性、较低可蚀性、中等可蚀性、较高可蚀性和高可蚀性土壤面积分别占该区面积的5.60%,18.23%,24.35%,44.02%和7.80%。土壤可蚀性以中等可蚀性和较高可蚀性为主,二者分布面积之和达1.77×106 km2,占青藏高原总面积的68.37%;较高可蚀性、高可蚀性土壤主要分布在青藏高原中西部的羌塘高原、柴达木盆地和横断山区的低海拔河谷中。青藏高原土壤可蚀性K值具有明显的垂直分异特征,在横断山区最为显著,土壤可蚀性随海拔高度升高而降低。不同海拔高度的水热分异影响了土壤的理化特性,进而决定了青藏高原土壤可蚀性的垂直分带特征。     

青藏高原青稞赖氨酸含量空间分布及其与环境因子的关系

青藏高原是地球上生态环境最复杂的地区,也是大麦的起源中心之一。为探究裸大麦(青稞)赖氨酸含量的空间分布规律及与环境因子的关系,利用农学和地理学相结合的方法,在青稞主种植区选取了83个样点数据,通过逐步回归分析法和随机森林回归分析法建立数学模型。结果表明,在地理水平方向上,形成了藏中和藏东2个青稞赖氨酸含量高值区;在地理垂直方向上,赖氨酸含量在海拔2 700 m以下和4 200 m以上分别形成2个高峰区;影响青稞赖氨酸含量的环境因素从大到小依次是土壤全氮含量年均日照时数年均降水量年均相对湿度8月平均降水量。由此可见,青稞赖氨酸含量高值分布区位于喜马拉雅山脉、冈底斯-念青唐古拉山脉、喀喇昆仑山脉交汇的高山峡谷地带,是生态环境最复杂地区,是西藏野生大麦群体发现地之一。环境对青稞赖氨酸含量有重要影响,其中最主要环境因素是土壤全氮含量、年均日照时数、年均降水量。本研究结果为青藏高原青稞育种、栽培和加工提供了科学依据。     

黄土高原土壤可蚀性因子空间分布特征及影响因素

为揭示黄土高原地区土壤可蚀性(K)的空间分布特征和影响因素，基于EPIC模型、几何平均粒径模型、Torri模型估算黄土高原地区K,并结合地理探测器比较土壤理化性质、海拔、坡度等要素对K空间分布的影响。结果表明：(1)EPIC模型、几何平均粒径模型、Torri模型估算的黄土高原地区K均值分别为0.036,0.034,0.041 [(t·hm²·h)/(MJ·mm·hm²)]。黄土高原以中可蚀性和中高可蚀性的土壤为主，不同模型对K的估算值有显著差异(F=4.460,p<0.01)。(2)黄土高原K有较为显著的空间异质性，东部和西南地区K较高，西北地区K则较低。不同省份的中可蚀性和中高可蚀性面积占比有较大的统计差异。(3)土壤理化性质(砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量、碎石含量、容重、酸碱度、阳离子交换量、基本饱和度、交换性盐基、碳酸盐、硫酸盐、可交换性钠盐、导电率)、海拔、坡度、坡向均对K呈现极显著影响(p<0.01)。土壤理化性质对K空间分布的影响强于海拔、坡度、坡向、土地利用因子间交互作用对K的影响大于单个因子。研究结果可为黄土高原土...     

青藏高原温泉地区土壤黏粒含量剖面分布模式及其影响因素

以青藏高原温泉地区作为研究区域,通过野外土壤调查,获取了58个深度大于1m的土壤剖面,分析了变异系数最大的黏粒剖面分布模式及其与气候、地形、植被和成土母质等环境变量之间的关系。结果表明:青藏高原温泉地区土壤砂粒含量最大,占80%以上,但黏粒的变异系数最大;温泉地区黏粒含量的剖面分布模式可分为递减型、先增后减型、先减后增型和不规则型4类;递减型分布模式的主控因子是坡度、坡向和冷季地温,先增后减型分布模式的主控因子是暖季和冷季地温,先减后增型分布模式的主控因子是高程、地形湿度指数和NDVI,不规则型分布模式的主控因子是地形湿度指数、平面曲率和高程。研究表明,青藏高原温泉地区气候和地形因素是影响土壤黏粒剖面分布模式的决定性因素。     

1999-2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空演变特征及其对气候因子的响应

研究青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征,探讨不同植被类型NDVI对气候因子的响应机制,为青藏高原生态保护提供科学依据。基于1999—2019年的SPOT/VEG NDVI数据、植被类型和气象数据,采用线性趋势分析、Pearson相关分析及偏相关分析方法,对1999—2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征进行了分析,并探讨了不同植被类型NDVI变化对气候因子的响应。结果表明：(1)青藏高原整体植被生长状况良好,青藏高原各植被类型生长季平均NDVI均值从高到低依次为森林(0.6)、灌丛(0.48)、草甸(0.37)、草原(0.16)、高山植被(0.13)。(2)除高山植被有轻微退化趋势外,其他植被类型均有显著改善,改善面积占比依次为灌丛58.46%(p<0.05)、森林52.78%(p<0.05)、草甸51.60%(p<0.05)、草原32.65%(p<0.05)。(3)气候因子对植被NDVI的影响具有明显的地域差异性,平均气温对青藏高原植被生长季NDVI变化的影响更为显著,且影响范围更为广阔;而降水主要影响青藏高原北部地区的草原、草甸等植被的ND...     

1985—2021年青藏高原典型湖泊水文特征及关键影响因素

[目的] 青藏高原的湖泊是气候变化的重要指示器,其扩张或缩减亦对青藏高原自然环境产生重要影响。[方法] 选取位于青藏高原不同气候子区的3个典型湖泊(青海湖、羊卓雍错、乌兰乌拉湖),采用遥感监测手段,研究3个典型湖泊1985—2021年水文特征的时空变化规律,揭示关键气候因子的作用,并进一步探讨冰川和冻土对典型湖泊的影响。[结果] 研究期间,青海湖的面积和水位呈显著上升趋势,面积增长238.68 km²,水位增长1.32 m,空间上则向东西方向扩张;羊卓雍错湖泊面积呈先波动上升后减少趋势,面积和水位分别减少16.31 km²和3.25 m,在空间上整体由四周向中心的萎缩态势;乌兰乌拉湖面积和水位呈显著上升趋势,分别增长125.57 km²和8.12 m,扩张区域主要集中在南部。[结论] 在暖湿化环境下,降水增多和冰川冻土加速融化导致的湖泊扩张是青藏高原最为突出的环境变化特征,其中,降水量变化是影响青海湖和羊湖面积变化的关键因素,且面积变化和降水量具有滞后性;而乌兰乌拉湖水位上升的主要原因是气温升高引起冻土的季节融化。探索青藏高原湖泊面积的变化,对深入研究全球气候变化及地表水资源评估具有重要指导意义。     

近50年气候变化对青藏高原牧草生产 潜力及物候期的影响

基于青藏高原及周边107个气象站点1965—2013年逐月气温、降水及日照时数等气象数据,分析了1965年以来青藏高原区的气候变化趋势,并采用MODIS数据、Thornthwaite Memorial模型及GIS技术分析了近50 a青藏高原牧草气候生产潜力及其时空变化特征;利用连续22 a的青藏高原牧草生育期观测数据,探讨了牧草生育期的时空变化特征及气象因子与牧草主要发育期的关系。结果表明:1)近50 a青藏高原平均气温呈上升趋势,升温幅度达0.53℃?(10a)?1,降水量总体呈现上升趋势,但增加幅度较小,其倾向率为7.81 mm?(10a)?1;而日照时数呈下降趋势,其下降幅度为16.94 h?(10a)?1。2)1965—2013年青藏高原牧草气候生产潜力总体呈增加趋势,在空间上,由西北向东南依次增加,青海省北部及南部部分地区气候生产潜力上升幅度较大,而西藏东部上升幅度较小,且南北部地区差异较大。3)牧草返青期、抽穗期及开花期均呈提前趋势,而黄枯期呈现推迟趋势,从而延长了牧草物候期;由东南向西北牧草返青期逐渐推迟,而黄枯期主要出现在一年中的第257~289 d,其空间整体差异不如返青期明显。4)温度和降水均与牧草物候期呈显著正相关,而日照时数与其呈显著负相关,且温度是影响牧草物候期变化的主要因子。利用青藏高原牧草生产潜力及物候期与气候因子的响应规律,可为提高该区牧草的实际产量和保护青藏高原草地生态系统提供借鉴和依据。