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中国环境科学 2024年第4期44卷 2208-2216页

作者：买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830017 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830017 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830017

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(gwr)和普通最小二乘法回归(ols)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金... 详细信息

对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(gwr)和普通最小二乘法回归(ols)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,gwr的R^(2)高于ols,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑.

关键词： gwr及ols模型土壤重金属含量高光谱空间分布特征渭干河-库车河绿洲

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干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演研究

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中国环境科学 2023年

作者：买买提·沙吾提阿不都艾尼·阿不里胡昕智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆大学地理与遥感科学学院新疆绿洲生态重点实验室

干旱区绿洲农田土壤重金属污染已成为影响粮食安全的人居环境安全的突出问题。高光谱遥感技术为快速高效获取土壤重金属含量提供新的途径，同时也为土壤重金属污染的监测与防治提供技术支撑。本文对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、C... 详细信息

干旱区绿洲农田土壤重金属污染已成为影响粮食安全的人居环境安全的突出问题。高光谱遥感技术为快速高效获取土壤重金属含量提供新的途径，同时也为土壤重金属污染的监测与防治提供技术支撑。本文对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析，基于逐步回归方法筛选出特征波段，采用地理加权回归(gwr)和普通最小二乘法回归(ols)构建土壤重金属的高光谱反演模型。结果显示：1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异，土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg，均未超过国家土壤背景值。研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值，即研究区表土层中的Pb元素明显富集；2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强，但强度有所差异，经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看，在反演6个土壤重金属元素含量时，gwr的R2高于ols，其中Zn的R2接近在0.8，Cu的R2接近0.6，表明模型有一定预测能力，而As、Hg、Pb和Cr的均依然低于0.5，模型预测能力并不理想；4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性。其中，As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大，而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀。通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量，实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演，为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。

关键词： gwr及ols模型土壤重金属含量高光谱空间分布特征渭干河-库车河绿洲

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渭干河—库车河绿洲土壤重金属含量高光谱反演研究

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作者：麦尔耶姆·亚森新疆大学

学位级别：硕士

随着工业发展和城市化进程的加剧,农用化学物质种类和数量不断增加,导致土壤受到不同程度的重金属污染,农田土壤重金属污染尤为严重。本文对渭干河-库车河绿洲57个土壤样本的砷(As)、汞(Hg)、铅(Pb)、铬(Cr)、锌(Zn)和铜(Cu)共6种重金... 详细信息

随着工业发展和城市化进程的加剧,农用化学物质种类和数量不断增加,导致土壤受到不同程度的重金属污染,农田土壤重金属污染尤为严重。本文对渭干河-库车河绿洲57个土壤样本的砷(As)、汞(Hg)、铅(Pb)、铬(Cr)、锌(Zn)和铜(Cu)共6种重金属含量与高光谱关系进行研究。分别采用地统计空间分析法、地积累指数法(I)、污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数法(RI)等方法,对研究区土壤重金属污染和潜在生态风险程度做出科学评价,并采用多因子分析方法对重金属的来源进行了讨论。采用逐步回归方法筛选出特征波段,基于地理权重回归(gwr)和普通最小二乘法回归(ols)构建土壤重金属的高光谱反演模型,探讨模型在土壤重金属高光谱预测中的适用性与局限性。结果表明:(1)研究区As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种土壤重金属平均含量数分别为2.41、0、37.64、25.25、39.78、15.01 mg/kg,平均含量均未超过国家二级标准,其中Pb的平均含量超过了新疆土壤重金属背景值,存在一定程度的重金属积累。(2)由地积累指数法(I)、污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(RI)分析得出,研究区土壤重金属的I均值As(-4.59)及污染负荷指数PLI可知,研究区整体处于无污染水平,但各分区RI指数存在差异,其中西北部(NW)和东北部(NE)分区RI值相对较高,最高值出现在东北部(NE)分区上。该研究提出的分析方法能快速、客观反映绿洲土壤重金属污染特征以及来源,可为绿洲土壤环境质量评价和管理提供科学依据。(5)通过对高光谱数据进行数据变换发现,不同变换对土壤重金属光谱特征有不同的增强作用,其中二阶微分(SD)和立方根一阶微分(CRFD)变换作用与其它变换相比最为突出,表现为这两种变换与重金属的最大相关系数均大于原始反射率与重金属含量间的最大相关性。(6)对于As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu进行的gwr与ols预测模型相比,gwr的决定系数(R)有了明显的提高,分别为0.277、0.593、0.413、0.393、0.498和0.293,ols的分别为0.164、0.345、0.148、0.406、0.376和0.206,而AIC信息准测及残差平方和(RSS)与较ols模型却明显降低,残差平方和分别为ols模型的88.49%、35.60%、6.193%、26.13%和28.64%,gwr模型对于As的决定系数(R)提高了0.113,残差平方和减少了2.15%。(7)gwr法与ols法的回归后的预测平均值基本相同,从空间分布结果来看,gwr的预测结果与实测值的吻合程度要高于ols模型。说明gwr模型的预测精度比ols模型高。从模型的验证效果来看,gwr模型在估算土壤重金属含量方面有一定的优势,为高光谱定量反演土壤重金属含量提供一定的参考。

关键词：土壤重金属含量高光谱空间分布特征潜在生态风险 gwr及ols模型

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