北京耕作土壤重金属含量的空间自相关分析
北京市大兴区土壤重金属含量的空间分布特征
子体光谱仪 ( 美国 T JA2IRIS) 测定 .
2 数据处理
+ 本研究数据处理采用地统计学软件 GS ( 513) 进行处理 ,图形采用 ArcView GIS 312 软件进 行绘制 .
3 结果与分析 311 土壤重金属元素的统计特征值
由表 1 的偏度和峰度系数可知 , 重金属元素 Cu 、 Pb 、 As 、 Se 和 Co 服从正态分布 , Zn 、 Ni 和 Hg 服从对数正态分布 ,而 Cr 和 Cd 既不服从正态分布 ,也不服从对数正态分布 . [10 ] 大兴区土壤重金属累积量除 As 和 Se 外 ,其余重金属平均含量均高于该区的背景含量 ,
cm 耕层土样混合 ,按四分法取分析样品 115 kg. 采样
图1 取样点分布图
Fig. 1 Sampling locations
2
时间为 2000 年 5 月底 6 月初 . 113 分析项目与测定方法 土样经风干后过 0125 mm 的尼龙网筛 ,As 和 Hg 用王水水浴加热消解
[9 ]
Agricultural University , Beijing 100094) Abstract :Seventy surface soil samples were collected from an area of 1039 km2 in Daxing county of Beijing and analyzed for concentrations of Cu ,Zn ,Pb ,Cr ,Cd ,Ni ,As ,Se ,Hg and Co. The results of statistical analysis indicated that the concentrations of soil heavy metals all exceeded their background levels , except for As and Se. Only Cd concentration exceeded the critical value of national soil quality standard in some re2 gions. The result of semivariance analysis showed that the metal concentrations were correlated in a given spatial range. Kriging method was applied to estimate the unobserved points and their distribution maps were obtained , which indicated that the soil heavy metal concentrations had a close relationship with soil texture and organic matter contents. The accumulation of soil heavy metals in Daxing county was mainly due to irrigation with water from Liangshuihe , Xinfenghe and Fenghe rivers that have been contaminated with wastewater and sewage. Therefore , some effective countermeasures should be adopted to control wastewater discharge from some factories along those rivers and the discharge should fully meet the national standards. Keywords :soil ; heavy metal ; semivariance ; spatial variability Resources and Environmental Sciences , China
北京市土壤中Cr,Ni含量的空间结构与分布特征
北京市土壤中Cr ,Ni 含量的空间结构与分布特征3郑袁明 陈 煌 陈同斌 郑国砥吴泓涛 周建利(中国科学院地理科学与资源研究所环境修复研究室,北京 100101)摘要 本文以一个完整的省级行政单元(北京市)为例,进行系统的、大尺度的土壤Cr ,Ni 含量的空间分布与污染评价研究,通过地统计学方法分析揭示了北京市土壤中Cr ,Ni 的空间结构与分布特征,并探索其主要成因,为全面了解北京市的土壤环境质量和开展大规模的土壤环境质量评价研究等提供方法学借鉴和参考。
结果表明:土壤Cr ,Ni 含量的空间结构具有较好的可迁性特点;指数模型拟合效果较好,变程分别为174.6km 和15km ;半变异函数的方向性分析表明,Cr ,Ni 均为各向同性,土壤中Cr ,Ni 具有中等程度的空间相关性。
土壤中Cr 含量的分布特征为空间相关范围较大,从总体趋势来看,土壤Cr 含量的分布较为连续,呈明显的东高西低的分布趋势,大致可以分为3个大的斑块,西北方向(太行山山脉)土壤Cr 含量较低,而东南方向(冲积平原)土壤Cr 含量相对居中,东北部(燕山山脉)的土壤Cr 含量最高。
土壤Ni 含量的空间分布比较零散,其分布大致表现为东北部地区最高,西南部居中,中部地区最低。
研究还揭示,北京市土壤中Cr ,Ni 含量目前仍主要受成土母质的影响,但是个别地区也存在明显的Cr ,Ni 含量严重偏高现象。
主题词 北京市 土壤 Cr Ni 空间结构 半变异函数 K riging 插值法土壤重金属含量与人类健康息息相关,因此其污染状况及形成机理一直都是环境科学中备受关注的研究领域[1,2]。
为建立可靠的土壤重金属环境标准(基准),不仅要了解重金属在土壤中的含量、分布及其空间变异,而且要确定人为因素及自然因素对土壤中重金属含量的贡献[3]。
但是,过去对土壤污染的研究主要关注采样点中污染物的含量,对区域性土壤污染的程度、污染物的空间分布等问题研究得相对较少,对土壤污染源的分析也仅局限于定性评估[4],其定量描述相对较少[5]。
北京市房山区蔬菜基地土壤重金属含量环境质量评价
农业工程技术·综合版 2023年6月刊44节 能 环 保北京市房山区蔬菜基地土壤重金属含量环境质量评价刘 婕，王 岚（北京市房山区农业环境和生产监测站，北京 102488）摘要:为确保北京市房山区蔬菜生产质量，选取当地13个乡镇、38家蔬菜基地，共采集土壤样品111份，采用单项污染指数及内梅罗综合污染指数相结合的方法对重金属砷、汞的环境质量状况进行评价。
该文明确了土壤样品采集、监测及评价的方法，并对监测结果进行了分析。
结果表明，检测结果均符合相关行业标准，可确保农产品安全。
关键词:土壤；砷；汞；重金属；环境质量评价；蔬菜基地；房山区刘 婕，王 岚. 北京市房山区蔬菜基地土壤重金属含量环境质量评价[J]. 农业工程技术，2023，43(13):44～46.为了解房山区蔬菜基地土壤环境质量状况，选取了房山区13个乡镇、38家蔬菜基地，采集土壤样品111个，采用单项污染指数及内梅罗综合污染指数相结合的方法[1～3]对重金属砷、汞的环境质量状况进行评价，以期更好地掌握农业产地环境状况，在保障房山区无公害蔬菜栽种及生产基地质量的同时，确保农业持续发展。
一、样品采集与监测评价1、土壤样品采集按照NY/T 395-2012《农田土壤环境质量监测技术规范》[4]，2022年对房山区琉璃河镇、长阳镇、河北镇等13个乡镇、38家蔬菜基地进行土壤样品采集，共采集土壤样品111份。
依照地块形状，严格按照梅花法、棋盘式法或蛇形法原则取样，将5个点采集的土壤样品混合，采取四分法，预留出1 kg 土壤样品。
样品采集工作完成后，进行去杂、风干，磨细以及过筛处理，混均后分别过20目和100目，然后分别置于袋中待测。
20目土壤用于pH 值测定，100目土壤用于砷、汞含量测定。
2、监测项目与测定方法土壤样品中需要监测的项目共3项，包括砷、汞两项重金属以及pH 值，检测方法详见表1。
3、评价标准和方法（1）确认评价指标重金属在环境中不易降解，但易被动植物吸收，造成重金属累积，是无公害农产品基地产地环境的重要评价指标。
北京南部地区农业土壤重金属分布特征与评价_付华
收稿日期：２００５－０３－１８基金项目：北京市自然科学基金重大项目（６９９０００２）；北京市教委科技发展项目（９９ｋｊ６１）作者简介：付华（１９６４—），河北人，教授，博士生导师，从事土壤学和自然地理学研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｆｕｈｕａ２００２＠ｃｈｉｎａｒｅｎ．ｃｏｍ农业环境科学学报２００６，２５（１）：１８２－１８５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｇｒｏ－ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ北京南部地区农业土壤重金属分布特征与评价付华１，吴雁华２，魏立华１（１．首都师范大学资源环境与旅游学院，北京１０００３７；２．首都师范大学初等教育学院，北京１０００３７）摘要：包括通州、大兴、丰台和房山４区的北京南部地区的土壤存在不同程度的重金属污染。
在该区域选取２５个土壤样品，其中剖面ＪＮ１（ＪＮ表示北京南部地区土壤剖面，下同）按土壤发生层在春季（３月下旬）和秋季（１１月上旬）采样，研究土壤Ｐｂ、Ｚｎ、Ｃｕ、Ｃｄ和Ａｓ等元素时空分布特征及其污染程度。
结果表明，该地区土壤重金属含量不等，由高到低依次为Ｚｎ、Ｐｂ、Ｃｕ、Ａｓ和Ｃｄ，属于歧义性污染。
区域内自东向西，土壤重金属含量逐渐减少，其中沿河流、高等级公路向两侧，土壤重金属含量由高到低。
土壤重金属集中于土壤表层，Ｃｄ、Ｃｕ、Ｐｂ、Ｚｎ主要富集在０￣２０ｃｍ土层中，２０ｃｍ以下深度的含量大大减小，土壤重金属元素含量春季高于秋季。
土壤综合污染指数均大于１，处于轻污染以上水平。
关键词：北京南部地区；土壤污染；重金属；分布；污染指数中图分类号：Ｘ８２５文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－２０４３（２００６）０１－０１８２－０４上世纪７０年代初期，北京地区进行了土壤环境质量调查，对西郊地区土壤重金属分布作了系统研究，７０年代中期对东南郊污灌区土壤重金属分布进行了分析，８０年代中期分别对山地和平原地区的农业土壤背景值进行了调查［１、２］。
９０年代以来，陈同斌等对北京市土壤重金属背景值及城市公园土壤重金属含量进行了研究［３］。
北京地区农用地土壤重金属污染与健康风险评价
北京地区农用地土壤重金属污染与健康风险评价北京地区农用地土壤重金属污染与健康风险评价随着城市化的快速发展，农用地土壤重金属污染问题日益严重。
北京地区作为中国的首都，农用地土壤重金属污染也备受关注。
本文将对北京地区的农用地土壤重金属污染进行评价，并对其对人体健康的潜在风险进行分析。
首先，我们需要了解什么是重金属污染。
重金属是指相对密度大于4.5的金属元素，如铅、镉、汞等。
由于农业生产中的农药、化肥和工业活动引起的废物排放，重金属进入了农用地土壤。
这些重金属难以被土壤吸附或迁移，积累在土壤中并进入庄稼以及农产品中，最终通过食物链进入人体。
其次，我们需要对北京地区的农用地土壤重金属污染进行评估。
通过对北京市不同地区的样本进行采集和分析，可以得出不同地块的重金属污染程度。
研究表明，在北京地区，某些农用地土壤中的重金属含量已经超过了农业土壤质量标准。
尤其是一些工业废弃物堆放区域附近的农用地，重金属含量更为严重。
此外，由于农业生产中的使用农药、化肥和其他农产品加工工艺，也导致了农用地土壤重金属污染。
接下来，我们需要分析农用地土壤重金属污染对人体健康的潜在风险。
重金属的积累在人体内会对健康产生潜在的危害。
例如，铅和镉可以对神经系统、造血系统和消化系统造成损害；汞可以对中枢神经系统、免疫系统和生殖系统产生负面影响。
通过食用受污染的农产品，这些重金属会进入人体，引起健康问题。
值得注意的是，儿童和孕妇对重金属特别敏感，他们暴露在重金属污染的环境中可能会导致智力发育问题和其他健康风险。
为了减少农用地土壤重金属污染对人体健康的风险，需要采取相应的措施。
首先，应加强对农用地的监测，及时发现重金属污染问题。
其次，可以通过土壤修复技术来减少土壤中的重金属含量。
此外，农业生产应避免过度使用农药和化肥，选择适合的肥料和农药使用量，减少对土壤的污染。
此外，通过对庄稼的选择和种植技术的改进，也可以减少重金属在农产品中的积累。
总结起来，北京地区农用地土壤重金属污染问题严重，对人体健康构成潜在风险。
北京耕作土壤4种重金属空间分布的网络特征分析_李淑敏
第28卷第23期农业工程学报V ol.28No.23 2082012年12月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Dec.2012北京耕作土壤4种重金属空间分布的网络特征分析李淑敏1，李红2，孙丹峰1※，霍霄妮2,3，周连第2（1.中国农业大学资源与环境学院，北京100193；2.北京市农林科学院农业综合发展研究所，北京100097；3.太原大学环境工程系，太原030009）摘要：以北京市耕作土壤Cr、Ni、Zn、Hg4种重金属为研究对象，借助ArcGIS、GeoDa、Matlab等软件，将1018个土壤样点看作网络节点、重金属含量的空间自相关关系作为连线依据，构建Cr、Ni、Zn、Hg网络图，从网络科学角度分析土壤重金属空间格局，并以重金属Hg为例提取高度值节点所在网络簇，计算度、介数、平均最短路径等网络特征。
得出以下结论：1）北京土壤重金属Cr、Ni、Zn、Hg网络中高度值节点仅占30%左右，这些节点影响周围较多区域土壤重金属含量并已形成稳定网络结构，重金属污染防治困难加大；2）Hg网络簇具有网络的小世界性特征，而不具有无标度性，承担网络主要流量的高介数节点分布集中，并沿潮白河流向分布，表明河流在网络形成中起到重要作用；3）Hg网络簇的形成一定程度受到土地利用的影响，人类活动带来的大量耕地及工矿用地的分布，是造成北京主城区北、东、南三面土壤Hg含量累积的主要原因。
该研究可以为进一步分析土壤重金属污染空间格局特征和扩散演化机制提供参考，实现对土壤重金属污染预防与控制。
关键词：土壤，重金属，自相关，空间格局，复杂网络，北京市doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2012.23.028中图分类号：S159.2，S153.61文献标志码：A文章编号：1002-6819(2012)-23-0208-08李淑敏，李红，孙丹峰，等.北京耕作土壤4种重金属空间分布的网络特征分析[J].农业工程学报，2012，28(23)：208－215.Li Shumin,Li Hong,Sun Danfeng,et work analysis of agricultural soil heavy metals’spatial distribution in Beijing[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2012,28(23): 208－215.(in Chinese with English abstract)0引言城市化和工业化的迅猛发展，区域土壤重金属污染以其较强的毒害性、非生物降解性、隐蔽性和滞后性的特点，成为土壤环境污染研究的热点，尤其是早期预警和预防调控成为重要基础工作。
污染场地土壤重金属含量的空间变异特征及其污染源识别指示意义
3 结果与分析
3.1 土壤重金属元素的统计特征值 研究区 7 种重金属元素的统计结果见表 1。174
个样品数据用单样本 Kolmogorov-Smirnov 法进行 正态性检验，结果表明 7 种元素含量均不符合正态 分布，对数据进行对数转换后统计分析表明，Cu、 Zn、Cd 属于对数正态分布。通常认为，土壤微量元 素多呈对数正态分布，但 Zhang[17]等认为，微量元 素在自然背景环境中含量很低，多呈对数正态分布， 而在人为污染情况下可能大量富集，造成含量的概 率分布向高浓度方向偏斜，Pb、Hg 含量分布更加证 明了这一点。虽然 Cu、Zn、Cd 3 种元素在统计上 符合对数正态分布，但其偏态系数都有明显的增加 趋势。变异系数分析结果表明，这 7 种重金属元素 在研究区内的变异强度较大，除 Se 外，其他 6 种元 素都超过了 150%，Cu、Zn、Pb、Hg 等 4 种元素最 为明显，变异系数超过了 250%，均达强变异程度。
原子吸收分光光度法或石墨炉原子吸收分光光度法 （Varian SpectrAA 220FS）测定；As、Se 采用硝酸高氯酸消煮，原子荧光分光光度法（Titan AFS 930） 测定；Hg 采用硝酸-双氧水消煮，测定方法同 As、 Se。
为保证分析结果的可靠性，分析过程中均以国 家标准物质土壤标准参考样 (GSS 系列) 作内标。
第5期
张长波等：污染场地土壤重金属含量的空间变异特征及其污染源识别指示意义
527
效应[3]，在消除特异值后，Pb、As 等不符合对数正 态分布的 5 种重金属元素都近似符合对数正态分 布，因此在半方差分析时将这 7 种元素的浓度进行 对数转换，连同采样点的地理坐标输入地统计软件 GS+（gamma design software, 2002），拟合半方差 函数，并选择最佳拟合模型及其参数，用 Block Kriging 对各重金属含量进行插值，然后把结果导入 到 ArcGIS 8.2 中，得到研究区内土壤中各重金属含 量的空间分布图。
土壤重金属元素含量空间分布调查
土壤重金属元素含量空间分布调查土壤重金属元素含量空间分布调查引言：土壤是农业生产的基础，其中的重金属元素含量对作物生长和人体健康有重要影响。
为了了解土壤中重金属元素的空间分布情况，我们展开了一项调查研究。
本文旨在介绍调查的目的、方法和结果，以及对土壤污染防治的意义。
目的：本次调查的目的是了解土壤中重金属元素含量的空间分布情况，为制定土壤污染治理方案提供科学依据。
同时，通过对土壤中重金属元素的调查，可以评估土壤的质量，为农业生产和环境保护提供参考。
方法：我们选择了一个面积较大的农田作为调查区域，使用系统抽样的方法，采集了一定数量的土壤样本。
在采集过程中，我们遵循了一定的规范，保证了样本的代表性。
随后，我们将样本送往实验室进行分析，测定土壤中重金属元素的含量。
结果：经过对采集的土壤样本进行分析，我们发现不同地点土壤中重金属元素含量存在较大的差异。
其中，铅、镉、汞等重金属元素的含量超过了国家标准限值的范围，达到了有害程度。
这些重金属元素的污染主要集中在工业区附近，与工业废水和废气的排放有关。
而其他重金属元素如铜、锌、镍等的含量虽然没有超过限值，但仍然存在一定程度的污染。
意义：土壤重金属元素含量的空间分布调查结果表明，土壤污染问题在我国的农田中普遍存在。
这对农业生产和人体健康造成了潜在威胁。
为了改善土壤质量，预防土壤污染，我们需要采取一系列措施。
首先，应加强工业污染的治理，减少重金属元素的排放。
其次，农民在农业生产中应合理使用化肥和农药，避免过量使用导致土壤污染。
另外，政府应加强监管，加强土壤质量的监测和评估，制定相关政策和标准。
结论：通过对土壤重金属元素含量空间分布的调查，我们了解了土壤污染的程度，为土壤治理提供了科学依据。
此外，这项调查也提醒我们重视土壤污染带来的风险，采取相应措施加以解决。
只有保护好土壤环境，才能保障农业生产的可持续发展，维护人体健康和生态环境的安全。
北京耕地土壤重金属空间自回归模型及影响因素
~ N (0, I n )
2
式中：y ——被解释变量；x ——解释变量；β ——与解释 变量 x 相关的参数向量；ρ ——空间滞后项 w1y 的系数； λ ——空间误差项的回归系数；w1，w2 ——与被解释变量 和残差的空间自回归过程相关的权重矩阵； In——残差的
第5期
霍霄妮等：北京耕地土壤重金属空间自回归模型及影响因素
79
空间自相关系数。
密度来衡量， 三者都是从 1︰10 000 北京市土地利用图中 提取。对 2007 年 MODIS 遥感数据分类得到 4 种不同的 种植模式，按不同种植模式下化肥、农药投入量的多少 比例来表示土地利用强度， 4 种种植模式的土地利用强度 为园地（含菜地）＞一年两作＞一年一作＞休闲地，再 对不同种植模式的利用程度赋予分级指数参与计算（土 地利用程度分级赋值参考相关文献[15]） ，其中休闲地指的 是 2007 年 MODIS 数据上没有植被的、位于公路附近或 工矿企业周围的闲置土地。土壤类型数据从 1︰100 000 北京市土壤类型图中获取，不同的土壤类型密度表示每 平方千米各土壤类型的面积数。影响因素的量化分析均 由 Arcgis 8.3 的 Spatial Analysis 模块计算得到，所有的数 据都采用 GIS 的栅格数据类型， 栅格大小为 100 m×100 m。
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（1）
基金项目：国家科技支撑项目（2006BAB15B05） 作者简介：霍霄妮（1981－） ，女，山西运城人，博士，主要从事区域土壤 环境评价。太原 太原大学环境工程系，030009。Email：hxnsky@ ※通信作者：李 红（1973－） ，女，山东海阳人，副研究员，博士，主要 从事农业资源利用与管理研究。 北京 北京市农林科学院农业综合发展研究 所，100097。Email：sundf@
【推荐下载】北京市城市发展中土壤重金属的空间分布
[键入文字]北京市城市发展中土壤重金属的空间分布:随着城市化的迅速发展，环境质量的变化成为社会关注的重点。
其中，土壤环境质量变化与人体健康密切相关。
城市土壤是在原有自然土壤的基础上，处于长期的城市地貌、气候、水文与污染的环境下，经多次直接或间接的人为扰动或组装起来的具有高时空变异性的一类特殊土壤。
重金属Pb、Cu、Cd、Cr 和Zn 是城市土壤中广泛存在的污染物，其来源主要有工业三废的排放、交通尾气排放、汽车轮胎和刹车制动系统的磨损、城市垃圾焚烧排放、燃煤排放等。
另据报道污水灌溉已导致北京市东南郊、西安郊区和沈阳等地也出现土壤污染。
被污染的城市土壤在风力或机动车作用下进入大气环境，在降水和城市路面清洁的冲刷下进入周边环境，进而影响其他次生生态环境安全。
直接暴露在城市土壤中的人体可通过呼吸、摄食和皮肤接触等途径摄入重金属，长期积累可能会对人体特别是儿童造成慢性危害。
因此，研究城市土壤重金属污染是评价城市环境质量的一个重要方面，对城市环境健康和环境管理具有非常重要的价值。
目前，对城市土壤环境质量的研究集中在某个时期土壤重金属浓度的现状分析，而涉及一个阶段发展影响的研究比较少。
如历红波等研究发现，城市土壤重金属Zn、Cu、Pb、Cd 和Cr 浓度随郊区市中心区这一城市化梯度呈现增加趋势；李风平等研究了沈阳南部城乡梯度土壤Pb 的季节性时空分布。
20 世纪90 年代以来，北京市经历了一个高速城市化的过程，成为我国最大的城市之一。
北京市中心城区的路网结构以矩形环状为主，道路多以此为依托，与经纬线平行网状分布，先后依托城市扩展，建设了二、三、四、五和六环路。
城市化过程对城市环境产生了深刻的影响，使城市土壤污染问题更为复杂。
笔者通过梳理国内外的文献报道，系统地分析和总结了近10 年（2005-1 数据收集及分析1.1 数据收集1。
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北京耕作土壤重金属含量的空间自相关分析
霍霄妮 , 李红
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, 孙丹峰 , 张微微 , 周连第 , 李保国
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1. 中国农业大学资源与环境学院 , 北京 100193 2. 北京市农林科学院农业综合发展研究所 , 北京 100097 收稿日期 : 2008 08 30 修回日期 : 2008 12 11 录用日期 : 2009 04 08
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1. C ollege of R esources and Env iron m en tal Scien ces , C h ina A gricu ltu ral U n ivers ity, Beij ing 100193 2. I n stitute of Com prehens ive R esearch , Be ijing A cadem y of A gricu lture and Forestry Sciences , Bei jing 100097 Received 30 A ugu st 2008 ; received in revised for m 11 D ecem ber 2008 ; accepted 8 A pril 2009
1 引言 ( Introduction) 空 间 自 相 关 分 析 ( Spatial Au tocorre lation Ana lysis) 是对某一地理变量空间分布相邻位置间的 相关性进行检验的一种统计方法 , 它是通过检测一 个位置上的变异是否依赖 于邻近位置上的变 异来 判断该 变异 是否 存在 空间 自相关 性 ( C liff et al. , 1981 ; M artin, 1996) . 空间自相关自 1950年 M oran 等 提出以来 , 已经被广泛应用于 多个研究领域 ( 张朝
摘要 : 以北京市耕作土壤中重金属元素为例 , 采用 M oran s I统计量研究了土壤重金属含量的空间自相关 关系、 空间相关尺 度以及空间分 布规 律 . 结果表明 : 北京市耕作土壤中 8种重金属含量均存在空间自 相关性 . C r 、 Ni 、 Zn、 H g、 Cu、 Pb 、 As 、 C d的空 间自相关 尺度分别 为 57、 75、 57、 55、 55、 65 、 74 、 37km. 以 C r 和 H g为例 , 用区域空间自相关指标结合 M oran散点图分析了重金属含量空间聚集区和空间孤立区在研究区内的分布规 律 , 其中 高 高 空间聚集和 低 高 空间孤立区域存在潜在的污染风险 , 对土壤重金属环境质量评价和重金属污染防治有着重要的作用 . 关键词 : 北京 ; 耕作土壤 ; 重金属 ; 空间自相关 文章编号 : 0253 2468( 2009) 06 1339 06 中图分类号 : X 53 文献标识码 : A
4 2
F ig. 1 Th e study area and d istribut ion of so il sam ple s ites
2 . 3 空间自相关性分析 空间自相关分析是 检验具有空间 位置的某变 量的观测值是否显著地与其相邻空间 点上的观测 值相关联 ( C liff et al. , 1981 ; M artin , 1996). 空间自相 关所统计的内容包括空间变量的空间 位置和其属 性 , 即每个变量与其相邻统计分析变量之间的空间 位置关系以及属性取值特征 ( 邱炳文等 , 2007 ). 表 示空间自相关的指标和方法很多, 其中最常用的是 M oran s I统计量. M oran s I统计量一般可分为全 域型 ( G lo ba l Spatial Au tocorre lation) 和区域型 ( Local Spat ia l Autocorrelation) 2 种. 全域型 M oran s I的计 算公式为 ( C liff et al . , 1981) :
Spatial autocorrelation analysis of heavy m eta ls in cultivated soils in B eijing
HUO X iaon i, L I H ong
1 2, *
, SUN Danfeng , ZHANG W ei w e i, ZHOU L iandi , L I Baoguo
基金项目 : 国家科技支撑项目 ( N o . 2006BA D 10A 06- 03, 2006BA B15B05)
生 等, 1995 ; Anselin et a l . , 2001 ; Over m ars et al. , 2003 ; 梁二等, 2007 ; 武继磊等, 2005 ; 林琳等, 2007). 在土壤空间变异中, 张朝生等 ( 1995)采用 M oran s I 统计量研究了天津市平原土壤微量元 素含量的空 间自相关关系、 空间自相关的 方向性、 空间自相关 与距离的关系以及不同方向的自相关 与距离的关 系 ; 梁二 等 ( 2007) 运用 空间自 相关方 法对河 南省 1958年和 1985 年 2 个时段土壤有机碳储量的分布 状况进行了研究; 而黄智刚等 ( 2006) 在地统计学插
Abstract : M oran s I stat ist ics w as app lied to describe the spat ial au tocorrelat ion coefficien ts , correlation d istance and spat ial pattern of heavy m etals in cu ltivated soils in Bei jing. S ign ifican t spat ial au tocorrelat ion s w ere detected for 8 h eavy m etals and the autocorrelat ion d istances w ere: C r , 57; N ,i 75; Zn , 57 ; H g, 55; C u , 55 ; Pb , 65; A s , 74 km; and Cd, 37 km. LocalM oran s I w as used to analyze the spat ial d istribu tion pattern of the heavy m etals and ident ify th e spat ial clusters and sp at ial out liers . Tak ing C r and H g as exam p les , clusters of high h igh C r w ere observed in northeast B eijing ( M iyun coun ty, H uairou and Pinggu d istricts) and in the Ch angp ing, M en tougou and Tongzhou d istricts . C lu sters of low low C r w ere iden t if ied in th e Fangshan, D axing and Shuny i districts . C lu sters of h igh h igh H g w ere distribu ted in the u rban fringe . O ut liers of low h igh w ere found n ear clusters of h igh h igh and out liers of h igh low near clusters of low low. The spatial d istribut ion of heavym etals , particu larly clu sters of h igh high and ou tliers of low h igh wh ich have poten tial pollu tion risks , p lay a key role in the assessm ent of the en vironm ental quality of soi ls . K eyw ords : B eijing; cu ltivated so i;l heavy m etals ; spatial au tocorrelation
n n
10 h m ( 菜地 : 2 . 0
2
4
2
10 hm )、 园
4
2
10 h m , 牧 草 地 1982 h m ( 张 凤 荣 等, I = n
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环境科ຫໍສະໝຸດ 学学报29 卷
值时利用局域 M oran s I指数对丘陵红壤蔗区土壤 有机质的空间特异值进行检验. 目前 , 有关土壤重金属空间结构的研究采用较 多的是地统计学的半方 差函数与 G IS 相结合 的方 法, 而有关空间自相关分析在土壤重金属方面的应 用相对较少, 因此 , 探讨利用空 间自相关分析 方法 研究土壤重金属空间变异及变化规律很有必要. 本 研究中以北京市耕作土壤重金属为例 , 运用空间自 相关分析方法研究土壤重金属的空间自相关特征, 并进一步研究其空间分布规律 , 判断重金属的空间 聚集区和空间孤立区的位置, 以期为土壤环境质量 评价和重金属污染防治提供科学依据.
图 1 研究区示意图及土壤样点分布
2 材料与方法 ( M aterials and m ethods) 2 . 1 研究区概况 北京位于华北平原的西北部 ( 图 1) , 东经 115 25 ~ 117 30 , 北纬 39 28 ~ 41 05 , 总面积为 1 . 64 4 2 10 k m , 其中山地面积约占 62 % , 平原约占 38% . 北京地势西北高东南低 , 从西北 向东南呈现山 地、 丘陵、 岗台地、 冲洪积平原的有序排列 , 海拔高度在 10~ 2303m. 北京属于暖温带半湿润大 陆性季风气 候, 年平均 温度为 11 . 8 , 多年平 均降雨量 440~ 670mm, 年内分配不均 , 多集中在 7 、 8 月份. 土壤成 土母质为各类岩石风化物和第四纪疏松沉积物 2 大 类. 北京市内耕作土壤主要是普通褐土和潮土, 2005 年耕地面积 22 . 8 地 11 . 6