基于地理探测器的农田土壤重金属影响因子分析

• 作者: 任东 李雨 王纪华 罗娜 韩平
• 来源期刊: 中国农业科学
• 关键词: 地理探测器 土壤重金属 影响因子 相关分析 交互作用
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 土壤肥料·节水灌溉·农业生态环境
• 页码范围: 4138-4148
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2017.21.008

摘要

[目的]研究土壤重金属与影响因子以及不同土壤重金属之间相关关系,为土壤重金属空间预测模型提供更加全面的辅助变量.[方法]利用地理探测器模型,结合空间插值技术对2014年湖南省湘潭县5个乡镇农田中5种土壤重金属Pb、Cd、As、Cr和Hg的空间分布变化与6种影响因子以及5种土壤重金属之间的相关性和交互作用进行研究.[结果]研究结果表明,GDP、平均温度和相对湿度对5种土壤重金属解释力较大(PD,H值均在0.5以上),土壤pH、土壤类型与高程对土壤重金属的解释力较小(PD,H值均在0.3以下),其中土壤类型对于5种土壤重金属的解释力最低(PD,H值均在0.1以下).5种土壤重金属中,Cr对Cd的解释力最强(PD,H值达到0.95),As对Cd的解释力最小(PD,H值仅为0.20).平均温度、相对湿度、GDP对土壤重金属的影响显著高于其他影响因子,而其他影响因子之间的解释力差异并不显著.各影响因子之间和5种重金属元素之间均具有相互增强或非线性增强作用.[结论]土壤重金属的空间分布是由多种影响因子共同作用的结果.通过地理探测器模型发现,GDP、平均温度和相对湿度等影响因子对研究区域内的土壤重金属的空间分布具有较强的解释力,这些影响因子可作为研究区土壤重金属空间预测模型的辅助变量.地理探测器模型可以对多种影响因子进行更加全面的分析,为土壤重金属空间预测模型的建立提供有效的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雨	三峡大学计算机与信息学院	2	27	2.0	2.0
3	王纪华	三峡大学计算机与信息学院	17	703	12.0	17.0
5	任东	三峡大学计算机与信息学院	18	125	5.0	10.0
10	韩平	北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心	1	16	1.0	1.0
11	罗娜	北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心	1	16	1.0	1.0