基于时空不确定性分析的北京市农田土壤重金属镉含量等级划分

为了从时空角度探讨耕地土壤环境质量的类别划分并为差别化利用和管理土地提供可参考信息,针对多年期采样数据,采用基于时空指示克里金的方法对北京市2013年农田土壤重金属镉含量进行等级划分。其中通过自适应方法确定了等级划分最适宜的概率阈值,并基于等级错划指数估计了等级划分的不确定性。结果表明:相较于基于时空普通克里金的方法,基于时空指示克里金方法划分的等级具有更高的准确率。2013年北京市镉含量等级为超过背景值的农田区域主要分布在昌平大部分地区、平谷中部地区、大兴南部地区、房山南部等靠近城镇中心的地带,等级为低于背景值的农田区域则主要分布在延庆西部地区、怀柔北部等远离城镇中心的地带。镉含量等级的错划指数分布反映了北京市农田土壤重金属镉含量等级划分的不确定性程度。等级划分的不确定性在一定程度上受点位分布及概率阈值的影响。基于时空指示克里金的等级划分方法可为开展耕地土壤环境质量类别划分工作提供辅助支撑。     

农田土壤重金属空间变异多尺度分析——以北京顺义土壤Cd为例

为了揭示土壤重金属的空间分异性及其空间结构特征,对2007年北京市顺义区农田土壤采样数据中Cd含量进行多尺度分析,采用半方差分析法和尺度方差分析法定量刻画了土壤Cd空间变异的空间等级结构和特征尺度。结果表明:顺义区土壤Cd含量的变异系数为44.9%,达到中等强度变异,土壤Cd含量具有较强的空间自相关性,且存在空间多尺度结构,3.5、9.6 km左右为土壤Cd的两个特征尺度,其在小尺度上受土地利用强度的影响,大尺度上主要受土壤类型的影响。多尺度分析方法可定量化解析农田土壤重金属空间变异,有效识别不同尺度上的主导因素。     

面向土壤环境质量等级划分的统计推断与加密采样优化方法研究综述

环境质量等级划分是土壤环境调查和监测的一项重要目标。不同于总体估计和空间插值,等级划分只需要准确估计污染物浓度与等级划分阈值之间的大小关系,同时由于土壤环境质量等级具有空间连续性,加密采样时应该将样点布设在等级过渡地带,准确获取等级边界。但是初步调查的样点一般较为稀疏,导致等级估计结果具有较大的不确定性,难以反映真实的等级过渡情况,而且具体应用对两类等级划分错误也有不同的控制要求,构成了土壤环境质量等级划分及加密采样面临的特殊问题。本文分析梳理了国内外土壤环境质量等级划分统计推断与加密采样布局优化方法的研究进展,归纳总结了以等级划分为目的的统计推断方法与加密采样布局优化方法体系,并探讨了下一步研究的方向,为我国目前开展的农用地土壤环境类别划分、工矿企业土壤污染修复区确定等重大需求提供方法选择依据。     

北京市果业发展现状、面临问题及对策研究

特色林果业拥有显著的生态效益、经济效益和社会效益,是北京生态产业的重要组成部分。该研究简要分析了北京市果业的发展现状,梳理果业发展的优势及存在问题;随后,在生态文明建设、区域统筹发展的背景下,提出了北京市果业的发展路径:加强果业科技创新,提升果园的科技经营管理水平;大力推进农业合作社建设,提升产业发展水平;积极实施果园改造系列工程,推进果园规范化建设;推进果业信息化建设,实现果品的产供销一体化管理。