黄河下游开封段背河洼地区土壤重金属污染研究
发布时间：2020-12-26 01:21
土壤是人类活动和粮食生产的基石,而土壤环境质量对于保障人类健康和粮食安全具有重要作用,我国面临的耕地压力越来越大,土壤重金属污染也越来越严重。背河洼地是河南省粮食生产的核心区,对于这一地区的土壤污染进行系统的研究较少。因此,本研究以黄河下游背河洼地区（开封段）为研究对象,研究区面积为1327.86km2,利用3×3km网格法采取156个（0-20cm）表层土壤,对研究区镉（Cd）,铬（Cr）,镍（Ni）,铅（Pb）,铜（Cu）,锌（Zn）、砷（As）和汞（Hg）8种重金属的含量进行测定,对比河南省潮土背景值,以地统计学理论和空间插值理论为基础,结合GS+9.0、SPSS20.0和ArcGIS10.2软件,运用内梅罗污染指数法、地累积污染指数法、污染负荷指数法对研究区土壤重金属的污染状况和空间分布特征进行了探讨。并对研究区的农田土壤潜在生态风险进行了评价,基于多元统计分析法中的相关性分析和主成分分析方法对研究区土壤重金属来源进行了辨识。本研究的结论如下:（1）研究区土壤重金属与背景值相比总体超标率不高。污染平均值含量只有Cd元素超标,另外7种元素Cu、Ni、Zn、C...
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区概况图
3 基于 GIS 技术的土壤重金属污染特征和空间分布研究3.5 土壤重金属空间分布趋势分析全局趋势分析是用来揭示空间物体的总体规律，根据不同视角来分析采样数据集的趋势，可以反映空间物体在空间上变化的主体特征。根据采样数据属性值为高度，形成一个三维透视图，即 X、Y、Z 三个值显示其全局趋势，X、Y 表示平面坐标即东西和南北方向，Z 为土壤重金属的实测值。本研究借助ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具来实现这一个趋势过程，结果见图 3-2。
3.7.1 Cu 元素的空间模拟分析利用 ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具，对 Cu 元素采取析取克里金法，设定参数为常数，模型为指数模型，得出 Cu 元素的空间模拟分布图，如图 3-3 所示。图 3-3 Cu 元素的空间分布趋势图根据图 4-3 可知，Cu 元素含量整体上呈中间低，两侧高的趋势，少部分存在高值区域，大部分区域处于 15.913-19.739mg/kg 之间。在研究区西南部，Cu元素含量存在较高值，这一区域，城市建设和人民生活较密集。研究区中部，变化趋势不明显。研究区东部，整体呈高低值相间分布，南部出现一部分高值区域，同时也有低值区域存在，这与居民点和道路分布有关。3.7.2 Cr 元素的空间模拟分析利用 ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具
【参考文献】：
期刊论文
[1]模糊贴近度-灰色关联法评价菜地土壤重金属污染[J]. 肖致强,林绍霞,林昌虎. 环境科学导刊. 2019(02)
[2]基于改进物元可拓模型的鄱阳湖区耕地土壤重金属污染评价[J]. 赵杰,罗志军,赵弯弯,赵越,宋聚. 农业环境科学学报. 2019(03)
[3]基于不同评价方法的绿洲棉田土壤质量综合评价[J]. 郑琦,王海江,董天宇,吕新,John A Yunger,冉丁,戴第伟. 灌溉排水学报. 2019(03)
[4]福建九龙江流域水稻土重金属污染评价及生态风险[J]. 王燕云,林承奇,黄华斌,胡恭任,郝春莉,陈枫桦. 环境化学. 2018(12)
[5]污灌条件下重金属在土壤中的累积效应及风险评价[J]. 廖强,李金鑫,李明珠,董远鹏,吴咪,孟子霖,李梦红,刘爱菊. 农业环境科学学报. 2018(11)
[6]基于IDW的铜陵地区土壤重金属空间分析及污染评价[J]. 王春光,刘军省,殷显阳,武奕立,王磊,唐世杰,贾晗. 安全与环境学报. 2018(05)
[7]土壤重金属污染来源、分布及风险评价研究[J]. 宋卫华,姚靖,王文芳. 资源节约与环保. 2018(10)
[8]广东英德13个村镇茶园土壤质量及重金属安全性评价[J]. 王秋霜,刘淑媚,凌彩金. 中国农学通报. 2018(29)
[9]黄河源区土壤风成母质年代学研究[J]. 李萍,鄂崇毅,吴成永,张晶,吕顺昌,闫文亭. 水土保持通报. 2018(05)
[10]吉兰泰盐湖盆地土壤铬、汞、砷污染的负荷特征与健康风险评价[J]. 张阿龙,高瑞忠,张生,贾德彬,杜丹丹,秦子元,王喜喜. 干旱区研究. 2018(05)
博士论文
[1]黄河流域农业立体污染综合防治模式研究[D]. 杨永坤.中国农业科学院 2010
硕士论文
[1]贵阳市白云区农田土壤重金属污染状况及风险评估[D]. 贾亚琪.贵州师范大学 2017
本文编号：2938757
【文章来源】：河南大学河南省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区概况图
3 基于 GIS 技术的土壤重金属污染特征和空间分布研究3.5 土壤重金属空间分布趋势分析全局趋势分析是用来揭示空间物体的总体规律，根据不同视角来分析采样数据集的趋势，可以反映空间物体在空间上变化的主体特征。根据采样数据属性值为高度，形成一个三维透视图，即 X、Y、Z 三个值显示其全局趋势，X、Y 表示平面坐标即东西和南北方向，Z 为土壤重金属的实测值。本研究借助ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具来实现这一个趋势过程，结果见图 3-2。
3.7.1 Cu 元素的空间模拟分析利用 ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具，对 Cu 元素采取析取克里金法，设定参数为常数，模型为指数模型，得出 Cu 元素的空间模拟分布图，如图 3-3 所示。图 3-3 Cu 元素的空间分布趋势图根据图 4-3 可知，Cu 元素含量整体上呈中间低，两侧高的趋势，少部分存在高值区域，大部分区域处于 15.913-19.739mg/kg 之间。在研究区西南部，Cu元素含量存在较高值，这一区域，城市建设和人民生活较密集。研究区中部，变化趋势不明显。研究区东部，整体呈高低值相间分布，南部出现一部分高值区域，同时也有低值区域存在，这与居民点和道路分布有关。3.7.2 Cr 元素的空间模拟分析利用 ArcGIS10.2 软件的地统计分析工具
【参考文献】：
期刊论文
[1]模糊贴近度-灰色关联法评价菜地土壤重金属污染[J]. 肖致强,林绍霞,林昌虎. 环境科学导刊. 2019(02)
[2]基于改进物元可拓模型的鄱阳湖区耕地土壤重金属污染评价[J]. 赵杰,罗志军,赵弯弯,赵越,宋聚. 农业环境科学学报. 2019(03)
[3]基于不同评价方法的绿洲棉田土壤质量综合评价[J]. 郑琦,王海江,董天宇,吕新,John A Yunger,冉丁,戴第伟. 灌溉排水学报. 2019(03)
[4]福建九龙江流域水稻土重金属污染评价及生态风险[J]. 王燕云,林承奇,黄华斌,胡恭任,郝春莉,陈枫桦. 环境化学. 2018(12)
[5]污灌条件下重金属在土壤中的累积效应及风险评价[J]. 廖强,李金鑫,李明珠,董远鹏,吴咪,孟子霖,李梦红,刘爱菊. 农业环境科学学报. 2018(11)
[6]基于IDW的铜陵地区土壤重金属空间分析及污染评价[J]. 王春光,刘军省,殷显阳,武奕立,王磊,唐世杰,贾晗. 安全与环境学报. 2018(05)
[7]土壤重金属污染来源、分布及风险评价研究[J]. 宋卫华,姚靖,王文芳. 资源节约与环保. 2018(10)
[8]广东英德13个村镇茶园土壤质量及重金属安全性评价[J]. 王秋霜,刘淑媚,凌彩金. 中国农学通报. 2018(29)
[9]黄河源区土壤风成母质年代学研究[J]. 李萍,鄂崇毅,吴成永,张晶,吕顺昌,闫文亭. 水土保持通报. 2018(05)
[10]吉兰泰盐湖盆地土壤铬、汞、砷污染的负荷特征与健康风险评价[J]. 张阿龙,高瑞忠,张生,贾德彬,杜丹丹,秦子元,王喜喜. 干旱区研究. 2018(05)
博士论文
[1]黄河流域农业立体污染综合防治模式研究[D]. 杨永坤.中国农业科学院 2010
硕士论文
[1]贵阳市白云区农田土壤重金属污染状况及风险评估[D]. 贾亚琪.贵州师范大学 2017
本文编号：2938757
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