基于序贯指示模拟的农田土壤重金属风险区域识别

• 作者: 宋英强 张瑞 杨颢 胡月明 陈飞香
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: 土壤重金属 序贯指示模拟 风险识别 分区 农田
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1695-1704
• 页数: 10页
• 字数: 7642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201805.037

摘要

农田土壤重金属的日益累积已对农作物安全、生态环境和人类健康造成严重威胁,高效、精确地识别农田土壤重金属风险区对农田的环境保护、污染预警和风险管控等有重要意义.以广州市增城区为研究对象,共采集204个农田土壤样点,测定了铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)、镉(Cd)、铬(Cr)、砷(As)和汞(Hg)7种重金属含量.针对实际采样数据中存在异常值与偏态分布,以及传统克里格法存在的平滑效应等问题,将序贯指示模拟引入农田土壤重金属的风险识别中,与常用识别方法进行比较,并根据Hakanson风险指数评价进行风险区划.结果表明:(1)对比普通克里格法,在精度相似情况下,序贯指示模拟法较为精细地模拟了重金属的空间分布,平滑效应低,预测的细节表现好;对比指示克里格法,其在划分风险区域时的不确定评估中准确度较高,其误判率仅为4.9％ ～ 17.1％,表明其能更好地适用于模拟农田土壤重金属的空间分布和风险识别;(2)增城区的农田土壤重金属均未超标,但在南部的极少数区域存在潜在中等风险,主要成因是包括企业生产、人类活动和河流沉积物等.本研究以序贯指示模拟为基础,有效克服了传统克里格法存在的异常值信息丢失和平滑效应问题,结合Hakanson风险指数法,为非均匀采样的土壤重金属空间风险的识别提供一种新的尝试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈飞香	华南农业大学资源环境学院	22	197	7.0	13.0
3	胡月明	华南农业大学资源环境学院	208	3069	29.0	46.0
15	杨颢	华南农业大学资源环境学院	3	0	0.0	0.0
21	宋英强	华南农业大学资源环境学院	2	4	1.0	2.0