青州市表层土壤元素地球化学组合特征研究
伍光和《自然地理学》笔记和课后习题(含考研真题)详解(第6章 土壤圈——第8章 自然地理综合研究)【
第6章土壤圈6.1复习笔记一、土壤圈的物质组成及特性土壤圈是地球表层与大气圈、生物圈、水圈、岩石圈相交的界面并进行着物质循环和能量转换的圈层，是植物进行光合作用把水分和二氧化碳合成有机质的重要场所。
1．土壤含义土壤是发育于陆地表面具有生物活性和孔隙结构、进行物质循环和能量转换的疏松表层，是由矿物质、有机质、水、空气和生物组成的生物与非生物混合体。
（1）土壤肥力土壤肥力是指土壤供应与协调植物正常生长发育所需的养分、水分、空气和热量的能力。
土壤的基本属性和本质特征是具有肥力。
（2）土壤的功能①土壤的物理学、化学和生物学特性，决定了土壤具有容纳、降解、过滤、缓冲和固定有毒的无机物、有机化合物及城市污染物质的功能。
②土壤不仅是粮食、纤维、林牧产品等生产中不可缺少的自然资源，更是支撑人类社会经济发展和生物圈繁盛共荣的基地。
2．土壤圈在地理环境中的地位和作用（1）土壤圈与其他圈层的关系①土壤圈与生物圈进行养分元素的循环，土壤支持和调节生物的生长和发育过程，提供植物所需养分，水分和适宜的理化环境，决定自然植被的分布。
②土壤圈与水圈进行水分平衡与循环，影响降水在陆地和水体的重新分配，影响元素的表生地球化学迁移过程及水平分布，也影响水圈的化学组成。
③土壤圈与大气圈进行大量及痕量气体的交换，影响大气圈的化学组成，水分与能量的平衡；吸收氧气，释放CO2、CH4、H2S、氮氧化合物和氨气，影响全球大气变化。
④土壤圈与岩石圈进行着金属元素和微量元素的循环，土被覆盖在岩石圈的表层，对其具有一定的保护作用，减少各种外营力的破坏。
（2）土壤圈对地理环境的作用①土壤圈与地球生命作用。
②土壤圈与人类生存条件。
③土壤圈与自然环境。
④土壤圈与全球土壤变化。
⑤土壤圈物质的组成与性质。
3．土壤形态土壤形态是指土壤和土壤剖面外部形态特征，如土壤剖面构造、土壤颜色、质地结构、结持性、孔隙度等。
（1）土壤剖面与土壤发生层次土壤剖面是指从地表垂直向下的土壤纵剖面。
土壤垂直剖面中元素含量的分布规律
土壤垂直剖面中元素含量的分布规律1.引言1.1 概述在大自然中，土壤作为生态系统的重要组成部分之一，扮演着至关重要的角色。
土壤中广泛存在的元素含量分布是影响土壤质量和生态系统服务功能的重要因素之一。
因此，深入了解土壤垂直剖面中元素含量的分布规律对于研究土壤形成过程、地球化学循环以及环境质量评估具有重要意义。
土壤垂直剖面是指从地表到地下某一特定深度的土壤剖面。
在这个剖面中，土壤中的元素含量会呈现出特定的分布规律。
一般来说，土壤剖面可以分为不同的层次，如表层土壤、次表层土壤和底层土壤等。
在不同的土壤层次中，元素的含量通常会有所不同。
这是因为土壤形成过程中，不同元素的迁移、沉淀、吸附和交换受到了不同的影响因素，如地表侵蚀、水文过程和生物作用等。
元素含量在土壤剖面中的分布规律受到多种因素的影响。
首先，土壤剖面中的元素含量受到土壤母质的影响。
不同的母质来源可以导致土壤中特定元素的丰度差异。
其次，水文过程对元素的分布也有重要影响。
例如，水分的分布和通量会影响化学物质的迁移和沉淀，从而影响土壤层中元素含量的分布。
此外，土壤微生物的活动也会对元素含量的分布产生影响。
微生物的代谢过程和交互作用可以影响元素的溶解和沉淀速率，从而改变土壤剖面中元素的分布。
研究土壤垂直剖面中元素含量的分布规律具有重要的研究意义和应用价值。
首先，它能够帮助我们更好地理解土壤的形成和演化过程。
通过对元素含量的分布规律进行分析，可以揭示土壤形成的驱动因素，进而推测土壤的形成历史和过程。
其次，研究土壤剖面中元素含量的分布规律对于地球化学循环的研究具有重要意义。
不同元素在土壤剖面中的分布差异可以提供有关元素的迁移和转化过程的线索，有助于我们更好地理解地球系统中的元素循环。
此外，对土壤垂直剖面中元素含量的分布规律进行研究还可以为环境质量评估提供参考依据。
通过监测和分析土壤剖面中的元素含量分布，可以评估土壤的健康状况和环境质量，为土壤污染治理和环境保护提供科学依据。
山东省土壤地球化学背景值
山东省土壤地球化学背景值庞绪贵;王增辉;赵西强;曾宪东;任文凯;代杰瑞;胡雪平;宋志勇;喻超;陈磊;张华平;刘华峰;王红晋【摘要】自2003年开始,历时15余年,在山东省开展了表层土壤地球化学调查,基本查明了全省土壤地球化学背景值.表层土壤样品采样密度为1点/km2,4 km2组合成1件分析样品,分析测试Ag,As,Au,B等54项指标;统计并研究了这些指标土壤地球化学参数,确定了山东省土壤地球化学背景值,为山东省基础地质研究及地质找矿与区划等提供了基础数据.【期刊名称】《山东国土资源》【年(卷),期】2018(034)001【总页数】5页(P39-43)【关键词】地球化学调查;表层土壤;背景值;基础数据;山东省【作者】庞绪贵;王增辉;赵西强;曾宪东;任文凯;代杰瑞;胡雪平;宋志勇;喻超;陈磊;张华平;刘华峰;王红晋【作者单位】山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省地质调查院,山东济南 250013【正文语种】中文【中图分类】P595;X142土地质量地质调查(也称生态地球化学调查)是一项基础性、公益性、战略性的地质调查与研究工作。
山东省地质调查院自2003年开始，历时15余年，组织实施了山东省黄河下游流域生态地球化学调查、山东省乐陵—河口地区多目标区域地球化学调查、山东省东部地区农业生态地球化学调查、山东省中南部地区农业生态地球化学调查。
至此，实现了全省陆域范围1∶25万土地质量地质调查工作全覆盖。
山东省济阳县土壤重金属元素异常成因研究
２０１０年０８月Ａｕｇｕｓｔ２０１０岩 矿 测 试ＲＯＣＫＡＮＤＭＩＮＥＲＡＬＡＮＡＬＹＳＩＳＶｏｌ．２９，Ｎｏ．４４０６～４１０收稿日期：２００９ １１ ０２；修订日期：２０１０ ０３ ０１基金项目：山东省矿产资源补偿费项目———山东省济阳县生态地球化学调查资助（２００６１３５）作者简介：代杰瑞（１９７７－），男，黑龙江萝北县人，工程师，主要从事农业地质和地球化学勘查技术应用研究。
Ｅ ｍａｉｌ：ｄａｉｊｉｅｒｕｉ＠ｓｏｈｕ．ｃｏｍ。
文章编号：０２５４５３５７（２０１０）０４０４０６０５山东省济阳县土壤重金属元素异常成因研究代杰瑞，庞绪贵，王红晋，胡雪平（山东省地质调查院，山东济南 ２５００１３）摘要：基于山东省济阳县土壤地球化学调查数据，发现济阳县城北部农田区有Ａｓ、Ｂｉ、Ｃｄ、Ｃｕ、Ｆ、Ｎｉ、Ｓｂ、Ｈｇ、Ｚｎ等重金属为主的元素异常，各元素异常套合较好，异常衬度相差较大，呈弱富集状态。
异常查证结果表明，重金属元素含量与ＳｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３等常量组分之间具有显著的相关性，随ＳｉＯ２含量的增加而降低，随Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３含量的增加而增加，说明土壤常量组分及其所决定的土壤质地是导致异常形成的主要因素，而人类活动的后期叠加作用是异常形成的次要因素。
在异常区所抽检的小麦、黄瓜样品中，Ｈｇ、Ｆ等元素有不同程度超标现象，说明异常区土壤中有毒、有害元素已对农产品质量产生影响，应引起重视。
科学合理施肥，加强各类污染源的控制，继续保持土壤碱性环境，是防止异常区危害人类健康的有效措施。
关键词：土壤；元素异常；土壤质地；济阳县中图分类号：Ｘ８２５ 文献标识码：ＡＳｔｕｄｙｏｎＯｒｉｇｉｎｓｏｆＨｅａｖｙＭｅｔａｌＡｎｏｍａｌｙｉｎＳｏｉｌｓｆｒｏｍＪｉｙａｎｇＣｏｕｎｔｙｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅＤＡＩＪｉｅ ｒｕｉ，ＰＡＮＧＸｕ ｇｕｉ，ＷＡＮＧＨｏｎｇ ｊｉｎ，ＨＵＸｕｅ ｐｉｎｇ（ＳｈａｎｄｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＳｕｒｖｅｙ，Ｊｉｎａｎ ２５００１３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅｓｏｉｌｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｓｕｒｖｅｙ，ｈｅａｖｙｍｅｔａｌａｎｏｍａｌｙ，ｓｕｃｈａｓＡｓ，Ｂｉ，Ｃｄ，Ｃｕ，Ｆ，Ｎｉ，Ｓｂ，Ｈｇ，ａｎｄＺｎ，ｗｅｒｅｆｏｕｎｄｉｎｆａｒｍｌａｎｄｓｏｉｌｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｏｆＪｉｙａｎｇＣｏｕｎｔｙ．Ｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌａｎｏｍａｌｙｅｘｈｉｂｉｔｅｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｂｉｇｇｅｒａｎｏｍａｌｏｕｓｃｏｎｔｒａｓｔａｎｄｌｏｗｅｒｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ．ＴｈｅａｎｏｍａｌｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅａｎｏｍａｌｏｕｓｈｅａｖｙｍｅｔａｌｅｌｅｍｅｎｔｃｏｎｔｅｎｔｓｈａｖｅｒｅｍａｒｋａｂｌｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｍａｊｏｒｅｌｅｍｅｎｔｓｏｆＳｉＯ２，Ａｌ２Ｏ３，Ｆｅ２Ｏ３，ｓｈｏｗｉｎｇｔｈｅｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＳｉＯ２ａｎｄｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＡｌ２Ｏ３ａｎｄＦｅ２Ｏ３．Ｔｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｍａｊｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｓｏｉｌａｎｄｓｏｉｌｔｅｘｔｕｒｅｗｅｒｅｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｃａｕｓｉｎｇａｎｏｍａｌｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙｗａｓｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｏｎｅｓ．ＴｈｅｗｈｅａｔａｎｄｃｕｃｕｍｂｅｒｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｔｈｅａｎｏｍａｌｙａｒｅａｗｅｒｅｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｂｙＨｇａｎｄＦｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓ，ｗｈｉｃｈｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｏｘｉｃｅｌｅｍｅｎｔｓｈａｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｔｈｅｆａｒｍｐｒｏｄｕｃｔｑｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｓｈｏｕｌｄｂｅｐａｉｄ．Ｔｈｅａｕｔｈｏｒｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｈａｔｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄａｄｅｑｕａｔｅｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｖａｒｉｏｕｓｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓ，ｃｏｎｔｉｎｕｉｎｇｔｏｍａｉｎｔａｉｎｔｈｅｓｏｉｌａｌｋａｌｉｎｉｔｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｅｒｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｓｆｏｒｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇｈｕｍａｎｈｅａｌｔｈｆｒｏｍｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｈａｒｍｓｉｎｈｅａｖｙｍｅｔａｌａｎｏｍａｌｙａｒｅａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｉｌ；ｅｌｅｍｅｎｔａｎｏｍａｌｙ；ｓｏｉｌｔｅｘｔｕｒｅ；ＪｉｙａｎｇＣｏｕｎｔｙ 从１９９９年开始启动的中国多目标地球化学调查项目，已取得的重大研究成果为地方区域经济战略性调整和工农业可持续发展提供了必不可少的科学依据［１－４］。
山东省生态地球化学调查与评价综述
分析 元 素 与 指 标 为 Ａ ， ， ， ， ， ， 析， Ａ ｓ Ａ ｕ Ｂ， Ｂ ａ Ｂ ｅ Ｂ ｉ ｇ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， Ｂ ｒＣ ｄＣ ｅＣ ｌＣ ｏＣ ｒＣ ｕＦ Ｇ ａＧ ｅＨ ａＬ ｉ ｇＩ Ｌ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， Ｍ ｎ， Ｍ ｏ Ｎ， Ｎ ｂ Ｎ ｉ Ｐ， Ｐ ｂ Ｒ ｂ Ｓ， Ｓ ｂ Ｓ ｃ Ｓ ｅ Ｓ ｎ Ｓ ｒ ， ，Ｕ，Ｖ，Ｗ， ， ， Ｔ ｈ， Ｔ ｉ Ｔ ｌ Ｙ， Ｚ ｎ Ｚ ｒ Ｓ ｉ Ｏ Ａ ｌ ２， ２Ｏ ３， ， Ｔ Ｆ ｅ Ｍ Ｏ， Ｃ ａ Ｏ， Ｎ ａ Ｋ Ｔ Ｃ， Ｃ ｏ ｒ Ｈ等 ｇ ｇ ｐ ２Ｏ ３， ２Ｏ， ２Ｏ， 浅层地 下 水 测 量 分 析 元 素 与 指 标 为 氯 化 物 、 ５ ４项；
２ ， 北纬 ３ ， 调查面积１ ， 工 １ ５ ′ ７ ° ２ ８ ′ ８ ° ２ ２ ′ １０ ０ ０ｋ ｍ ～３ 作时间为 ２ ０ ０ ６—２ ０ ０ ８年。
青藏高原地表土壤重金属元素组成分布特征及其影响因素研究
青藏高原地表土壤重金属元素组成分布特征及其影响因素研究刘小莉;高文华;魏婷;董志文;Shao Ya-ping【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2024(44)4【摘要】由于青藏高原生态系统的脆弱性和对人类活动的敏感性,近年来高原环境中与人类活动相关的重金属污染研究受到越来越多的关注.本文通过2021~2022年间采集的青藏高原表土样品,结合同时期采集的周边高海拔冰川区雪冰样品,分析测定了As、Cr、Co、Ni、Cu、Mo、Cd、Pb和Sb共9种重金属元素的含量和组成特征.结果表明,青藏高原表土中重金属的含量(均值为256.5μg/g)远高于雪冰中重金属(均值为14.6μg/L)的含量.其中As的I geo平均值为1.32,总体处于中度污染水平,而土壤中其他重金属以无污染特征为主.表土中重金属的组成和空间分布与周边冰川区雪冰中表现出明显不同特征,而且不同区域表土重金属的空间分布、组成和富集系数(EFs)没有明显差别.结合相关性、主成分分析和APCS-MLR等方法,发现表土中重金属有3个主要来源,分别为居民生活和工业用煤有关的煤燃烧源(42.3%)、局地地表自生土壤来源(20.6%)和交通排放源(14.2%).高海拔雪冰和表土中重金属的组成、分布存在差异,可能是由于地表样品中重金属受到自然风化、和人类活动影响导致远距离输入源的贡献被掩盖,而雪冰中重金属则更多受到大气环流远距离输入污染源的影响.本研究较为全面的展示了目前青藏高原大范围区域表土中重金属组成状况,反映出部分元素的明显富集(例如As)和整体上重金属元素含量仍然表现为清洁的自然状况.【总页数】10页(P2198-2207)【作者】刘小莉;高文华;魏婷;董志文;Shao Ya-ping【作者单位】河南大学地理与环境学院;中国地质大学地理与信息工程学院;中国科学院西北生态环境资源研究院;德国科隆大学【正文语种】中文【中图分类】X513【相关文献】1.江西鄱阳湖地区不同酸度土壤的重金属元素和有益元素化学形态分布特征研究2.中国表层土壤中重金属时空分布特征及影响因素研究——基于文献计量分析3.三江平原耕地土壤重金属元素分布特征及影响因素的多元统计分析4.江苏省典型高速公路沿线土壤重金属分布特征及影响因素研究5.兰州市耕地表层土壤重金属的积累特征及其影响因素分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
浅析农作物中硒、锗元素含量特征及控制因素
管理及其他M anagement and other 浅析农作物中硒、锗元素含量特征及控制因素李云超，黄 超摘要：本文以广西罗城县6091件表层土壤样品中硒、锗元素以及土壤酸碱度为背景基础，通过对广西罗城县所采集的120件农作物籽实（水稻、玉米）及其根系土壤样品中硒、锗元素的含量，土壤中的硒、锗元素含量；土壤酸碱度；土壤类型三个维度浅析农作物中硒、锗元素的富集规律及其控制因素。
为地方特色农作物的开发提出数据依据和结论建议。
关键词：根系土；硒、锗元素；含量特征；控制因素硒（Se）是人体所必需的一种微量元素，具有提高机体免疫力和抗癌抗衰老能力，缺硒会引起人体发生白肌病、克山病、大骨节病等多种缺硒病。
根据文献报道，有机锗具有广泛的医疗保健功能，锗（Ge）具有抗肿瘤、消炎与免疫调节、抗病毒、抗氧化、抗衰老、降血脂等多重功能，是一种具有良好的营养保健作用的微量元素。
它的研究与开发将为人类生物效应调节剂及体内平衡调节药物开辟一条新的途径，具有广阔的应用前景。
因此，开展农作物中硒、锗元素含量特征及控制因素的探索具有重要意义。
本文以广西罗城县6091件表层土壤样品的统计结果为研究背景，通过对广西罗城县120件农作物籽实（水稻82件、玉米38件）及其根系土中硒、锗元素含量的研究，浅析农作物中硒、锗元素的含量特征及其控制因素。
1 研究区概况及土壤中硒、锗含量特征罗城仫佬族自治县，隶属于广西壮族自治区河池市。
位于广西壮族自治区北部，河池市东部。
罗城县地处北回归线附近偏北的低纬度地区，是南亚热带和中亚热带的过渡地带，属亚热带季风气候区。
境内地势西北高东南低。
境内中部南北走向呈鲤鱼背状拱起，向东、西两侧倾斜。
西北部主要为剥蚀地形，冲沟纵横，植被茂密，是主要森林区。
东北及东南部主要为溶蚀堆积平原及剥蚀丘陵地形，地面起伏平缓，耕地连片集中，是水稻主要产区。
中部及西南部主要为溶蚀峰丛洼地及岩溶低山地形，群峰林立之间有规模不大的洼地及小平原分布，耕地小片而分散，是黄豆、玉米主要产区。
莱芜地区土壤地球化学特征及养分综合评价
莱芜地区土壤地球化学特征及养分综合评价作者：贾强来源：《南方农业·中旬》2020年第07期摘要莱芜地区是山东省重要的农产品生产基地，土壤地球化学元素的分布情况直接关系到农业生产。
通过对莱芜地区土壤地球化学元素的研究表明：该区土壤地球化学元素含量基本与山东省、全国持平，养分状况以中等和较丰富为主。
关键词地球化学;养分;山东省莱芜地区中图分类号：S159.2 文献标志码：B DOI：10.19415/ki.1673-890x.2020.20.094土壤是一切附着于其上的其他产业的物质基础，地球化学元素的元素来源、迁移累积过程、循环转化机理及生态效应直接影响到土壤的质量，关乎民生和可持续发展[1]。
土壤地球化学特征及养分评价研究有助于土地资源的保护、整治和开发利用，有利于促进农业经济区划和种植结构调整。
1 工作区背景工作区为山东省济南市莱芜地区，位于泰山东麓，辖莱芜、钢城两区，总面积约2 246 km2。
农产品以生姜、大蒜、鸡腿葱、大红袍花椒享誉全国，“三辣一麻”获国家质检总局原产地注册标记证书。
工作区属暖温带湿润、半湿润大陆性季风气候，四季分明。
区内北、东、南三面环山，中部为平原，包括中山、低山、丘陵、山间平原4个地貌类型[2]。
土壤类型主要有棕壤、褐土、粗骨土、潮土4个土类。
复杂多变的地形地貌对小流域气候的形成至关重要。
多物源的沉淀堆积，孕育了富含多类元素的土壤，成就了适宜名特优农作物生长的特定环境。
2 样品采集分析土壤地球化学样品采集以4件/km2的采样密度进行，采样位置以农用地为主，兼顾建设用地。
每件以采样点50 m范围内3～5处采集子样组合，采集深度0～20 cm的土柱。
样品经处理后送交实验室，分析测试方法及质量符合规范要求。
3 土壤地球化学特征工作区土壤地球化学元素含量背景值及其与山东省以及全国的对比如表1。
pH无量纲，K2O、CaO、Na2O、MgO、Al2O3、SiO2、OrgC、TFe2O3单位为%，余者为mg·kg-1与中国土壤元素背景值和山东省土壤元素背景值[3]对比表明，工作区土壤地球化学背景值具有以下规律。
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青州市表层土壤元素地球化学组合特征研究收稿日期:20171229;修订日期:20180122;编辑:陶卫卫
基金项目:山东省潍坊市专项资金项目,潍坊市土地质量地球化学调查与评价(ZFCG2016587)
作者简介:姜冰(1984—),男,山东昌邑人,工程师,主要从事区域地质调查及矿产勘查工作;Email:jbing08@163.com
姜冰,刘阳,颜丙鹏(山东省第四地质矿产勘查院,山东潍坊 261021)
摘要:聚类分析和因子分析可以获得土壤元素地球化学组合特征及其差异性。对青州市表层土壤样品数据进行分析研究,通过聚类分析,绘制表层土壤元素聚类谱系图,将23种元素或指标分为5个元素组合簇群及2个单元素簇,研究各元素间的组合特征,探讨其相关性、聚集性及其指示意义;通过因子分析,找出有代表性的因子,用其代表变量,绘制典型因子得分等值线图,并从中分析不同元素组合的区域分布基于何种因素,用11个代表性因子的分布特征就基本可以代表青州市表层土壤23项原始变量的分布特征,并对F1,F2,F3主因子进行了地质解释。聚类分析与因子分析相结合,利于表层土壤中元素的共生组合特征及其差异性研究,利于对研究区表层土壤异常进行归纳总结。关键词:聚类分析;因子分析;土壤元素;青州市中图分类号:X142 文献标识码:B
引文格式:姜冰,刘阳,颜丙鹏.青州市表层土壤元素地球化学组合特征研究[J].山东国土资源,2018,34(9):4954.JIANGBing,LIUYang,YANBingpeng.StudyonGeochemicalAssemblageCharacteristicsofSurfaceSoilElementsinQingzhouCity[J].ShandongLandandResources,2018,34(9):4954.
2017年,潍坊市土地质量地球化学调查与评价工作中,对测定的青州市8132件表层土壤样品数据,通过聚类分析和因子分析,进行了元素地球化学组合特征研究。1 概述青州市位于潍坊市西约60km处,属潍坊市辖区的县级市。区内总的地势是西南高,东北低;冲沟较多,河流纵横,以近南北向河流为主,少量近东西向,水系源头多在西南部的中低山区;气候属北温带亚湿润大陆性季风气候,多年平均气温12.7℃,多年平均年降水量为664mm,多年平均无霜期191.7天,多年平均积温为4331.7℃。区内地层分区为华北地层区之华北平原地层分区与鲁西地层分区,地层可分为古生代寒武系、奥陶系及新生代新近系、第四系。岩浆岩仅零星见有中生代闪长玢岩、新生代辉绿玢岩。火山岩少量分布在谭坊镇,是新生代火山活动的产物。区内由2个构造单元组成,以NW方向益都断裂为界,西南为
断块隆起区,东北为断块凹陷区。构造形式以断裂构造为主,构造方位多NE向,NW向次之。矿产资源丰富,主要有铁矿、水泥用灰岩、建筑石料用灰岩、玄武岩等。
2 样品采集及分析
2.1 样品采集
土壤表层样采样点布设在1∶5万土地利用类型图上。采样点以网格状布设,按1km2为单位,采样密度平均为5件/km2
。样点分布在网格内主要土
壤类型和土地利用类型的代表性地块内,并兼顾空间分布均匀性。在布设的采样点上,以GPS定位点为中心,向四周辐射20~50m确定分样点,等份组合成一个混合样。采样深度为0~20cm,由2~6
个子样等量混合组成1件样品。采集的各分样点土壤掰碎,挑出杂物,充分混合后,四分法留取1~1.5
kg装入样品袋。自然风干过10目尼龙筛后样品重
·94·
第34卷第9期 山东国土资源 2018年9月量不少于500g。2.2 样品分析分析测试有机质,N,P,K,B,Mo,Mn,Se,I,F,Ge,Co,V,Pb,Zn,As,Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,pH,全盐量等23项指标。样品测试由山东省第四地质矿产勘查院实验测试中心承担,采用等离子体质谱法、X射线荧光光谱法为主要检测方法,辅以原子荧光光谱法、粉末发射光谱法、离子电极法、容量法和分光光度法等方法的多元素分析配套方法。样品测试质量由中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所进行监控,通过密码样、监控样、标准样多种监控手段,保证了样品分析质量的可靠性。样品分析结果均合格。3 元素组合特征3.1 聚类分析在长期的自然营力和人类活动影响下,土壤元素发生了迁移、分散和富集作用,一些地球化学元素呈有规律的组合,呈现良好的共同消长关系和较好的相关性、聚集性[14]。对研究区表层土壤中元素聚类分析表明(图1),不同类型元素往往聚集在同一簇类中[5]。按置信度20,可将23种元素或指标分为5个元素组合簇群及2个单元素簇。图1 研究区表层土壤元素聚类谱系图第一簇群为有机质,N,Se,I,Cd,As,Mo,Pb,Zn组合;第二簇群为Ni,Co,Cr,V,Mn,Cu组合;第三簇群为P,全盐量组合;第四簇群为K,Ge组合;第五簇群为B,F组合;其余Hg,pH与其他元素相关性差,各自形成单元素簇。由聚类分析结果发现,研究区表层土壤中铁族元素(Co,Ni,Cr,V,Mn)、亲铜元素(Cu,Pb,Zn,
As,Hg)、腐泥质元素(有机质,N,P)具有明显的组
合特征。(1)铁族元素(Co,Ni,Cr,V,Mn)。Co,Ni,Cr,
V,Mn等铁族元素地球化学性质相近,都具有亲铁、
亲硫和亲氧三重性[6]。从聚类谱系图可以看出,表
层土壤中铁族元素亲和性强,CoNiCrVMn构成一个阶梯状簇团,表现出铁族元素间的地球化学组合保持良好的稳定性。(2)亲铜元素(Cu,Pb,Zn,As,Hg)。这类元素
也被称为成矿元素,在区域上常形成与矿床或含矿地层岩石相联系的地球化学异常[7]。表层土壤除
PbZn构成一个阶梯状簇团外,反映成矿信息的其
他元素的聚合性不强。(3)卤族元素(I,F)。影响土壤中
I
元素含量的
因素包括母岩、离海距离的远近、土壤质地以及土壤耕作状况。影响土壤中F元素含量的因素包括母岩、成土过程以及人类活动。从聚类谱系图来看,表层土壤I,F元素间没有相关性。(4)腐泥质元素(有机质,N,P)。有机质,N,P
是自然界广泛存在的元素,也是亲生物元素和土壤营养元素的重要组成部分。在表层土壤中有机质,N表现出良好的相关性,该元素组合的高含量区主
要分布在植被茂密地带,以及农业发达的丘陵区,反映了生物作用(动植物残体分解)和人类活动如施肥、农药、居民生活影响下元素间的高度相关性,另外有机质,N等元素一同聚类还与相互吸附性有关。3.2 因子分析
因子分析是将多个错综复杂的因子归结为数量较少的几个综合因子,即通过对大批观察计算数据,用有代表性的因子来说明由多个变量所反应的信息[89]。通过因子分析将原来在高维空间中分析的
问题转变为在较低维空间中分析,使问题简化,即降维。因子分析往往指示出某种成因联系和共生组合关系。用代表性因子代替原有变量[10],不仅原有变
量的相关信息没有丢失,而且更能反映出地质现象的内在联系[8]。
因子分析是对所选数据利用Bartlett球度检验和KMO检验进行相关性检验。Bartlett球度和·05·
第34卷第9期 山东国土资源 2018年9月KMO的检验值是衡量所选数据是否适合因子分析的2个重要指标[9]。Bartlett球度检验用于检验代表性变量是否各自独立,如果概率P值小于给定的显著性水平α,则认为代表性变量适合作因子分析,如果高于α则不适合。KMO检验值越大(接近于1)[11],意味着代表性变量间的相关性则越强。KMO度量标准为0.6代表不适合,0.8代表适合,0.9代表非常适合[12]。通过SPSS软件的因子分析模块,对青州市表层土壤23项元素或指标进行了因子分析,得到Bartlett球度检验和KMO检验结果(表1)。表1 Bartlett与KMO检验KMO值0.817Bartlett球度检验统计量95883.788自由度253概率P值0.000 通过表1可以看出,KMO值为0.817,根据KMO度量标准,青州市表层土壤分析数据适合作因子分析,Bartlett球度检验统计量为95883.788,在自由度253的条件下在0.000水平上为显著,概率P值为0.000。假设显著性水平α为0.05,那么概率P值小于显著性水平α[12],所以,青州市表层土壤分析数据适合作因子分析。通过计算得到相关矩阵的特征根和相应的特征向量,根据特征根百分比(方差贡献率)得到累计百分比(累计贡献率),取特征根较大、累计百分比达80%以上的因子做主要因子[13]。由表层土壤特征根及因子提取结果(表2)可见,青州市表层土壤前11个因子可代表23种元素或指标累计贡献率的81.992%,也就是说,这11个因子所包含的原始变量的信息[14]为81.992%,用11个因子的分布特征就基本可以代表表层土壤23项原始变量的分布特征。因子分析的目的不仅是找出主因子,还要了解每个主因子所代表的意义[1516]。为了更好地解释,首先要通过计算初始因子载荷矩阵,但初始因子之间的整体关联性并非十分密切(系数差别不大),对因子分析的结果采用最大方差旋转的正交因子载荷矩阵进行剖析,可使各原始变量的系数具有明显的差异[17],判断出11个因子与表层土壤23项元素或指标的对应关系,并从中分析出究竟何种因素对不同元素或指标组合的区域分布起着支配作用(表3)。假设以常数值0.5作为标准,取绝对值大于0.5的因子载荷,得到青州市表层土壤元素组合特征为:第1主因子代表的变量组合为:Co,Ni,Cr,V,Mn;
第2主因子代表的变量组合为:有机质,N,Se,I,Cd;第3主因子代表的变量组合为:Pb,Zn;第4主
因子代表的变量组合为:pH,P,As;第5,6,7,8,9,
10,11主因子代表的变量分别为K,Ge,F,全盐量,Hg,Cu,B,单元素主因子的出现,表明影响表层土
壤这些元素原始数据结构的因素具多源性和相对独立性[17],可能与元素性质和人类生产生活地表污染
有关。表2 表层土壤特征根及因子提取结果序号特征根特征根百分比累计百分比14.74820.64620.64624.26218.52939.17531.8918.22047.39441.5426.70554.10051.1655.06559.16561.1434.96864.13370.9924.31468.44780.9043.93172.37890.8543.71576.093100.7053.06679.159110.6522.83381.992
图2 表层土壤F1因子得分等值线图·15·
第34卷第9期 环境地质 2018年9月