刘伟,郜允兵,周艳兵,潘瑜春,戴华阳,高秉博,阎跃观.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[J].农业环境科学学报,2019,38(1):87-94. |
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 |
Multi scale analysis of spatial variability of heavy metals in farmland soils: Case study of soil Cd in Shunyi District of Beijing,China |
投稿时间:2018-02-27 |
DOI:10.11654/jaes.2018-0251 |
中文关键词: 土壤重金属 Cd含量 空间异质性 多尺度 特征尺度 |
英文关键词: heavy metal in soils Cd content spatial heterogeneity multi-scale characteristic scale |
基金项目:国家重点研发计划课题(2017YFD0801205,2016YFD0800904);北京市科技创新基地培育与发展工程专项(Z161100005016110) |
作者 | 单位 | E-mail | 刘伟 | 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083 | | 郜允兵 | 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室, 北京 100097 北京市农业物联网工程技术研究中心, 北京 100097 | gaoyb@nercita.org.cn | 周艳兵 | 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室, 北京 100097 北京市农业物联网工程技术研究中心, 北京 100097 | | 潘瑜春 | 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室, 北京 100097 北京市农业物联网工程技术研究中心, 北京 100097 | | 戴华阳 | 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083 | | 高秉博 | 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室, 北京 100097 北京市农业物联网工程技术研究中心, 北京 100097 | | 阎跃观 | 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083 | |
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中文摘要: |
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。 |
英文摘要: |
In order to reveal the spatial heterogeneity and spatial structure characteristics of soil heavy metals, a multiscale analysis of Cd content in soil sampling data of 2007 in Beijing's Shunyi District was conducted. Using semi-variance analysis and scale analysis of variance methods, we quantitatively characterized the spatial hierarchy structure and feature scales of the spatial variations of soil Cd. The results showed that the Cd variation coefficient was 44.9% in farmland soil of Shunyi District, Beijing, and the coefficient of variation of soil Cd was moderate. The soil Cd content had strong spatial autocorrelation with a spatial multiscale structure; approximately 3.5 km and 9.6 km were two feature scales of Cd. These feature scales, which were affected by land-use intensity at small scales, were mainly influenced by soil type at large scales. The multiscale analysis method can quantitatively analyze the spatial variability of heavy metals in farmland soil and identify the dominant factors at different scales. |
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