【摘要】：土壤是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)和土地資源管理的重要對(duì)象。我國(guó)面臨的土壤重金屬污染形勢(shì)十分嚴(yán)峻,每年被重金屬污染的糧食達(dá)1200萬(wàn)噸。土壤重金屬污染關(guān)系著國(guó)家糧食安全和人民的身體健康。為了更好地管理有限的耕地資源,科學(xué)地進(jìn)行土地利用規(guī)劃,有必要高效、快速地獲取土壤重金屬污染信息,并對(duì)污染物的空間分布狀況進(jìn)行易于理解的圖形表達(dá)。本研究以中國(guó)樂安江泛濫平原土壤為例,綜合地理信息科學(xué)、土壤學(xué)、環(huán)境科學(xué)等多學(xué)科知識(shí),開展土壤部分重金屬污染物信息快速獲取以及空間分布制圖的研究。 位于樂安江中上游的德興銅礦是亞洲最大的露天開采礦,早在上個(gè)世紀(jì)90年代,礦石日產(chǎn)量已經(jīng)超過了6萬(wàn)噸。該區(qū)域內(nèi)另一片重要的礦區(qū)——銀山鉛鋅礦也有著不小的生產(chǎn)規(guī)模和超過40年的開采歷史。然而,采礦和選礦活動(dòng)會(huì)產(chǎn)生大量含有重金屬,諸如銅、鉛、鋅的廢水和礦渣,進(jìn)而可能造成土壤的污染并帶來一定的生態(tài)環(huán)境問題。廢棄的礦石經(jīng)風(fēng)化及雨水作用會(huì)產(chǎn)生大量pH3的酸性廢水；礦石浮選廠會(huì)排放大量pH12的堿性廢水。部分廢水直接或通過支流間接排入樂安江,對(duì)生活在樂安江泛濫平原的數(shù)百萬(wàn)居民以及下游鄱陽(yáng)湖區(qū)的水生動(dòng)植物和候鳥帶來潛在的健康威脅。 學(xué)界對(duì)該地區(qū)采礦選礦活動(dòng)所帶來的生態(tài)環(huán)境影響的關(guān)注可追溯至1987年的生態(tài)聯(lián)合研究項(xiàng)目(CERP)的一個(gè)子項(xiàng)目“江西德興銅礦地區(qū)重金屬污染及其生態(tài)效應(yīng)”。該項(xiàng)目的研究對(duì)象涉及樂安江流域及鄱陽(yáng)湖的生物(動(dòng)物和植被)、水體、土壤及沉積物；研究方法以傳統(tǒng)的地球化學(xué)調(diào)查為主。20年過去了,隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展,地理信息科學(xué)的進(jìn)步以及傳統(tǒng)地球化學(xué)調(diào)查無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的大范圍環(huán)境監(jiān)測(cè)需要,將信息科學(xué)技術(shù)引入國(guó)土資源調(diào)查和土壤質(zhì)量監(jiān)測(cè)已成為不可避免的趨勢(shì)。 我將多學(xué)科的知識(shí)和研究方法綜合運(yùn)用于土壤重金屬元素含量信息的快速、低成本獲取以及空間分布制圖。我的論文可以分為兩個(gè)專題。專題一：基于可見——近紅外光譜的土壤部分重金屬含量提取,即本文的第三、四、五章。專題二：土壤中部分重金屬元素的空間分布制圖,即本文的第六章。下文分別從研究現(xiàn)狀,擬解決的問題,研究方法和主要的研究結(jié)果這四個(gè)方面對(duì)這兩個(gè)專題的內(nèi)容進(jìn)行介紹。摘要的最后部分列舉了本研究的幾個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)。 專題一,基于可見——近紅外光譜的土壤部分重金屬含量提�。� 當(dāng)前,可見——近紅外光譜用于土壤有機(jī)碳、總氮等土壤成分含量的提取技術(shù)已發(fā)展得較為成熟。對(duì)土壤重金屬,特別是微量重金屬元素的提取雖然最早可以追溯到上世紀(jì)末,但經(jīng)過十年的發(fā)展,進(jìn)展較為緩慢,目前國(guó)內(nèi)外的報(bào)道仍十分有限。一個(gè)主要的原因是：在可見——近紅外光譜區(qū)間內(nèi),大部分土壤中的微量重金屬元素并不具有明顯的光譜吸收特征。盡管在小尺度(local scale)上,已有部分研究使用可見——近紅外光譜成功地提取了部分土壤重金屬元素的含量。但這類研究存在較多的局限： (1)所使用的數(shù)據(jù)通常源自小尺度下、采集自單一土壤類型的樣本,其土地利用狀況及覆蓋通常也是一致的。在大陸及全球尺度上的開展的研究表明,使用來自不同土壤類型、土地利用和覆蓋狀況的土壤樣本,進(jìn)行可見——近紅外光譜土壤重金屬元素含量的提取還是個(gè)難題。 (2)使用的光譜數(shù)據(jù)通常采集自經(jīng)過一系列復(fù)雜前處理的土壤樣本。然而現(xiàn)有研究表明土壤的理化性質(zhì),例如土壤含水量,土壤粒徑等會(huì)顯著地影響土壤的光譜特性。這就造成了基于精細(xì)處理后土壤樣本的模型與基于未經(jīng)處理土壤樣本模型兩者之間研究對(duì)象的潛在差異。解決甚至僅僅只是探索這種差異都很可能填補(bǔ)基于地基光譜儀可見——近紅外光譜數(shù)據(jù)提取土壤中部分重金屬元素含量領(lǐng)域的一個(gè)重要空白。因?yàn)榻刂帘疚淖珜憰r(shí),尚未發(fā)現(xiàn)有研究討論土壤前處理過程對(duì)土壤中重金屬元素含量提取的影響。 (3)現(xiàn)有的研究絕大部分都是采用統(tǒng)計(jì)建模的方法,實(shí)現(xiàn)通過光譜波段或波段組合(自變量)提取土壤重金屬元素含量(因變量)的目的。在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析中,對(duì)自變量和因變量的數(shù)據(jù)分布描述是重要且容易實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)樽宰兞亢鸵蜃兞康臄?shù)目都不會(huì)太多,例如少于10個(gè)的自變量。通過可見——近紅外光譜儀獲取的光譜波段則通常數(shù)以千計(jì)。目前通用的數(shù)據(jù)分布分析方法,例如Lillifors正態(tài)檢驗(yàn),無(wú)法同時(shí)檢驗(yàn)并展示數(shù)千個(gè)變量的分布特征,因此現(xiàn)在絕大部分研究?jī)H僅討論因變量的數(shù)據(jù)分布狀況,而忽視了自變量數(shù)據(jù)分布特征的描述。 本文作者針對(duì)以上研究的不足,在第三章中提出了兩種用于高光譜波段變量數(shù)據(jù)分布特征描述的統(tǒng)計(jì)圖：Lillifors正態(tài)檢驗(yàn)圖及偏度——峰度系數(shù)曲線圖。通過實(shí)例展示了(1) Lillifors正態(tài)檢驗(yàn)圖在光譜波段變量數(shù)據(jù)分布正態(tài)檢驗(yàn)中的應(yīng)用；(2)使用偏度——峰度系數(shù)曲線圖用于分析土壤前處理過程對(duì)波段數(shù)據(jù)分布影響以及偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的協(xié)同變化關(guān)系。在第四和第五章中分別以土壤總鐵含量和總銅含量為例,使用光譜變換技術(shù)和作用于因變量的Box-Cox變換及對(duì)數(shù)變換建立并比較了多個(gè)用于土壤總鐵含量和總銅含量提取的模型；比較分析了土壤前處理過程對(duì)土壤總鐵、總銅含量提取模型的影響。具體來說,該專題研究的主要成果有： (1)提出兩種用于分析和檢驗(yàn)高光譜波段變量數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)圖：Lillifors正態(tài)檢驗(yàn)圖及偏度——峰度系數(shù)曲線圖。實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)于本研究所使用的71個(gè)土壤樣本,光譜波段變量分布的正態(tài)假設(shè)僅對(duì)部分波段變量成立。光譜變換和土壤預(yù)處理過程都會(huì)極大地影響波段變量的分布特征。 (2)以礦區(qū)所在流域的泛濫平原土壤為研究對(duì)象,首次在較大的區(qū)域尺度上,探索對(duì)來自不同母質(zhì),不同土地利用和土地覆蓋下的土壤樣本,使用可見——近紅外光譜提取土壤總鐵、總銅含量的可能性。提出一種基于可見——近紅外光譜,“快速、低成本”獲取土壤表層部分重金屬元素含量的方法。對(duì)于未經(jīng)過前處理的土壤樣本,總鐵和總銅含量的模型預(yù)報(bào)可決系數(shù)分別達(dá)到55%和42%；對(duì)于經(jīng)過前處理的土壤樣本,鐵和總銅含量的模型預(yù)報(bào)可決系數(shù)分別達(dá)到66%和43%。 (3)較為系統(tǒng)地研究不同光譜變換形式,不同土壤重金屬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,不同土壤前處理過程對(duì)可見——近紅外光譜提取部分土壤重金屬元素模型的影響。結(jié)果證實(shí)了SNV光譜變換方法可以較為有效地消除土壤粒徑差異所帶來的光譜差異；表明土壤前處理過程有助于提高模型擬合優(yōu)度。 (4)本研究比較了可見——近紅外光譜波段(350—2500nm)與鐵元素、銅元素之間的兩兩相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者的Spearman相關(guān)系數(shù)曲線具有相似的波形及走勢(shì)。提出使用可見——近紅外光譜提取樂安江流域泛濫平原表層土壤中銅元素含量的統(tǒng)計(jì)機(jī)理在于銅元素含量與鐵元素含量之間的線性相關(guān)關(guān)系。 (5)通過分析土樣處理過程前后兩兩光譜波段相關(guān)系數(shù)矩陣圖,發(fā)現(xiàn)風(fēng)干研磨和80目篩選的土樣處理過程降低了土壤反射光譜350—550 nm與551—2500 nm兩個(gè)波段區(qū)間的協(xié)同變化關(guān)系。協(xié)同變化關(guān)系意味著土樣處理過程帶來更多的波段信息,這些信息可能有助于提高提取土壤部分重金屬含量模型的擬合優(yōu)度。 (6)將Spearman相關(guān)分析用于光譜分析,并發(fā)現(xiàn)了可以由Spearman相關(guān)分析定義推導(dǎo)出的若干規(guī)律：土壤重金屬元素與反射光譜和吸收光譜的Spearman相關(guān)系數(shù)曲線具有鏡面對(duì)稱的性質(zhì),進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)兩者具有相同的p值向量；重金屬含量與光譜波段的Spearman相關(guān)系數(shù)曲線在對(duì)重金屬含量進(jìn)行Box-Cox變換或自然對(duì)數(shù)變換后保持不變。這些規(guī)律體現(xiàn)了Spearman目關(guān)分析用于光譜分析的潛在優(yōu)越性。 專題二：土壤中部分重金屬元素的空間分布制圖： “快速低成本”地提取土壤中部分重金屬元素含量可以為人類健康風(fēng)險(xiǎn)(HHR)評(píng)價(jià)提供快捷、重要的數(shù)據(jù),因?yàn)橥寥乐羞h(yuǎn)高于背景值的重金屬元素會(huì)對(duì)人類健康帶來潛在威脅。傳統(tǒng)的土壤重金屬污染評(píng)價(jià)都是非空間的,不具有直觀的特點(diǎn),不利于土壤污染源的辨別以及重金屬污染的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。近年來,基于GIS的人類健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)在國(guó)外的一些研究中多有報(bào)道。但大部分研究尺度較小,對(duì)結(jié)果的圖形展示也較為單一。我國(guó)人類健康風(fēng)險(xiǎn)(HHR)評(píng)價(jià)的相關(guān)研究開展較晚且進(jìn)展較為緩慢。其原因可以歸結(jié)為： (1)現(xiàn)有的社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常是非空間的,且數(shù)據(jù)粒度較大,無(wú)法使用現(xiàn)有的一些HHR模型進(jìn)行定量分析。 (2)高精度的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)不易獲取,而評(píng)價(jià)HHR的一個(gè)基本準(zhǔn)則即土地利用類型影響風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。 (3)我國(guó)土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)滯后,目前具備法律效力的標(biāo)準(zhǔn)僅有1995年制定的《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》,該標(biāo)準(zhǔn)僅僅涉及8種重金屬,且主要針對(duì)農(nóng)用地土壤質(zhì)量評(píng)價(jià),不適用于城市居住、商業(yè)和工業(yè)用地；并且用以評(píng)估土壤重金屬污染的國(guó)家通用準(zhǔn)則尚未建立。 因此,如何結(jié)合多源數(shù)據(jù),科學(xué)地在區(qū)域尺度(regional scale)上評(píng)價(jià)土壤重金屬污染,并形象、直觀地展示分析與評(píng)價(jià)的結(jié)果即成為一個(gè)十分有意義的問題。 本研究在第六章中首先使用2009年的ALOS衛(wèi)星遙感影像對(duì)樂安江流域的土地利用狀況進(jìn)行了人工解譯,繪制包含農(nóng)業(yè)用地,建筑用地及采礦活動(dòng)相關(guān)用地的土地利用現(xiàn)狀圖。接著通過對(duì)71個(gè)采樣點(diǎn)銅元素和鉛元素含量進(jìn)行反距離加權(quán)空間插值,估計(jì)這兩種元素在樂安江流域沿江表層土壤中的空間分布狀況圖。最后疊加樂安江流域的地面高程數(shù)據(jù),遙感影像,土地利用現(xiàn)狀圖,元素分布插值圖及輔助數(shù)據(jù)包括城市、河網(wǎng)等矢量數(shù)據(jù),完成兩張銅元素和鉛元素在樂安江流域沿江區(qū)域表層土壤中的綜合空間分布圖,用于定性評(píng)價(jià)這兩種元素對(duì)該地區(qū)人類健康的潛在威脅。 綜上所述,本研究完成了擬解決的研究問題,達(dá)到了預(yù)期的研究目標(biāo),并且在以下幾個(gè)方面做了一些開創(chuàng)性的工作： (1)提出兩種用于分析和檢驗(yàn)高光譜波段變量數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)圖：Lillifors正態(tài)檢驗(yàn)圖及偏度——峰度系數(shù)曲線圖。 (2)以礦區(qū)所在流域的泛濫平原土壤為研究對(duì)象,首次在較大的區(qū)域尺度上,探索對(duì)來自不同母質(zhì),不同土地利用和土地覆蓋下的土壤樣本,使用可見——近紅外光譜提取土壤總鐵、總銅含量的可能性。提出一種基于可見——近紅外光譜,“快速、低成本”獲取土壤表層部分重金屬元素含量的方法。 (3)較為系統(tǒng)地研究不同光譜變換形式,不同土壤重金屬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,不同土壤前處理過程對(duì)可見——近紅外光譜提取部分土壤重金屬元素模型的影響。 (4)提出使用可見——近紅外光譜提取樂安江流域泛濫平原表層土壤中銅元素含量的統(tǒng)計(jì)機(jī)理在于銅元素含量與鐵元素含量之間的線性相關(guān)關(guān)系。 (5)首次提出風(fēng)干,研磨和80目篩選的土樣處理過程降低了土壤反射光譜350—550 nm與551—2500 nm兩個(gè)波段區(qū)間的協(xié)同變化關(guān)系。 (6)將Spearman相關(guān)分析用于光譜分析,并發(fā)現(xiàn)了可以由Spearman相關(guān)分析定義推導(dǎo)出的若干規(guī)律：土壤重金屬元素與反射光譜和吸收光譜的Spearman相關(guān)系數(shù)曲線具有鏡面對(duì)稱的性質(zhì),進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)兩者具有相同的p值向量；重金屬含量與光譜波段的Spearman相關(guān)系數(shù)曲線在對(duì)重金屬含量進(jìn)行Box-Cox變換或自然對(duì)數(shù)變換后保持不變。這些規(guī)律體現(xiàn)了Spearman相關(guān)分析用于光譜分析的潛在優(yōu)越性。 (7)提出了一種綜合使用遙感和地理信息技術(shù),結(jié)合地基高光譜數(shù)據(jù)、遙感影像、高程數(shù)據(jù)和輔助地理數(shù)據(jù),定性評(píng)價(jià)泛濫平原表層土壤重金屬污染對(duì)人類健康的潛在威脅的方法。該方法具有高效率、低成本、無(wú)污染、易于使用等特點(diǎn),適合用于輔助土地環(huán)境污染調(diào)查及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：X833;O657.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2768003