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标题: 以地理信息系统为基础的农业地质环境研究 [打印本页]

作者: 地矿科技助理 时间: 2018-12-14 10:44
标题: 以地理信息系统为基础的农业地质环境研究
作者：胡品,来源：网络
摘要：根据地理信息系统（GIS）制图方法对四川省内江市双桥乡农业地质环境进行分析。结果表明，双桥乡土壤Cr、Cu、Hg、Pb、As元素含量较低，大部分符合地质环境一级标准；Zn、Ni、Cd元素含量较高，但也符合地质环境质量二级标准。通过叠加法将8种重金属元素综合考虑得到双桥乡绝大部分土壤区域为Ⅱ类土壤，所占比例在97%左右。对土壤肥力分析可知，双桥乡土壤全钾含量富足，有机质碳与全氮含量水平一般，土壤全磷含量整体水平偏低，在种植水稻过程中需多施加含磷化肥。
　　关键词：地理信息系统；农业地质环境；重金属元素
　　中图分类号：X141 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）07-1245-05
　　DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.07.012
　　Agricultural Geological Environment Monitoring Based on
　　Geographic Information System
　　HU Pin
　　（Faculty of Geomatics， East China Institute of Technology， Nanchang 330000， China）
　　Abstract： The agricultural geological environment of Shuangqiao township， Neijiang city， Sichuan province was analyzed by the geographic information system（GIS） mapping method. The results showed that the content of Cr， Cu， Hg， Pb， As in study area was low， and the most soil belonged to the first standards of geological enviromental quality； the contents of Zn， Ni and Cd was relative high， but kept within the secondary standards. The results of comprehensive assessment on soil heavy metal by the superposition of 8 heavy metals showed that the most soil area of Shuangqiao township belonged to grade II soil， the proportion was about 97%. The analysis results of soil fertility indicated that soil total potassium content was rich， organic carbon and total nitrogen content was normal level， and total phosphorus content was low， so phosphorus fertilizer should be applied more during rice cultivation.
　　Key words： geographic information system； agricultural geological environment； heavy metal elements
　　�S着计算机软件技术发展，地理信息系统（GIS）已经越来越多地被运用到农业地质数据处理之中。GIS在进行环境治理与监测、制定应急预案以及防止自然灾害方面发挥了日益重要的作用。农业地质数据分析主要包括定量分析与定性分析。定性分析是运用归纳演绎法对数据进行抽象概括与总结，对获取的材料进行思维加工，进而去粗取精、去伪存真、由表及里揭示数据内在规律[1]。定量分析则是建立数学模型，通过法则计算分析对象的各个指标，定量分析是将研究对象内部关系以及外部环境以数字或公式表达出来，对研究对象得到一个精确的理性结果。在农业地质环境数据分析中，各重金属元素间存在相互关联，难以得到所需要的各种标准数据，导致结果误差[2，3]。本研究将定量分析与定性分析结合起来，根据规范标准将地质环境分为3类，采用地理信息系统（GIS）制图方法对四川省内江市双桥乡农业地质环境进行分析，首先结合GIS原理给出了制图基本方法，然后根据样本数据绘制得到二维直观评价图，旨在为农业地质环境评价提供参考。
　　1 材料与方法
　　1.1 区域概况
　　四川省内江市双桥乡辖区地质结构简单，为第四系河流松散堆积层。地势东北高西南低，海拔330～473 m，地貌以中、低丘陵为主，多为阶梯状与馒头状，谷宽100～200 m，平地少，坡地多。区域内富含钙、镁盐质物质，土壤pH中性，通透性好，适宜多种经济作物生长，但由于土壤坡度较大导致水土流失严重，肥力降低，土层变薄。由于发展水稻基础条件较好，故目前多以种植冬水稻为主，年种植一季水稻。本研究农业地质环境以水稻为基础。参照地质环境质量评价二级标准（GB 15618-95），将水田地质环境质量分为3个等级，如表1所示。
　　1.2 数据采集
　　采集双桥乡区域内294组水稻根系土样品，测定各样品根系土元素含量。
　　1.3 基于GIS的制图方法
　　以水稻根系元素含量为指导，结合数据的空间统计方法及绘图矢量软件展开农业地质环境分析。空间统计分析核心为认识地理位置与数据之间的空间依赖性，或自相关程度，涉及空间权重构建、空间自相关性与检验相关性分析。空间自相关反映一个区域单元某一属性与邻近区域单元同一属性值的相关程度，也反映某一属性观测数据间的潜在依赖性，是一种有效的分析技术[4]。自相关分为正相关与负相关，正相关指位置紧密的观测单元倾向于相似，负相关指的是位置紧密的观测单元倾向于相反，本研究运用数据空间统计方法的正相关性。　　由于全局统计不易发现位于不同区域的空间关联模式，必须运用局部自相关系数，通常采用局部Moran指数计算局部空间相关系数[5]。局部相关指数LISA是能够满足以下两种要求的统计量：①每个区域单元LISA是描述周围显著相似值的空间集聚程度指标；②所有观测值LISA之和与全局空间联系指标成正比。一个LISA对应的局部统计关系表达式为：
　　■Li=？姿？撰（1）
　　式中，Li 为空间相关局部指标，？撰为空间相关全局指标，？姿为比例因子。
　　局部Moran指数Ii是局部LISA的一个特例，具备公式（2）中的含义。
　　Ii=■ （2）
　　式中，Xi为区域i的观测值，Xj为区域j的观测值，■为样本均值，Wij为空间权重矩阵。检验统计量可对有意义的局部空间关联进行显著性检验，局部Moran指数检验公式为：
　　Z（Ii）=■ （3）
　　式中，Z（Ii）为检验值，E（Ii）为样本数据期望值，VAR（Ii）为样本方差。
　　E（Ii）=W/（n-1）（4）
　　VAR（Ii）=■-E（Ii）2 （5）
　　其中，Wi=■Wij，Wi（2）=■Wij2，
　　b2=n■。
　　通过局部Moran指数检验公式做出散点图研究局部空间不稳定性，散点图用于数据的二维可视化，形成初步可观察示图，然后结合MapGIS软件以及模糊综合评价进行下一步的图像数据处理[6-8]。
　　

作者: 地矿科技助理 时间: 2018-12-14 10:45
2 结果与分析
　　2.1 土壤各重金属元素含量
　　参照地质环境质量标准（GB 15618-1995）以及样本数据对测试区土壤元素含量进行分析，首先根据国标（GB 15618-1995）将土壤分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类。Ⅰ类土壤重金属元素含量值接近背景值未受后期污染，是最接近原始自然环境的土壤[9]；Ⅱ类土壤重金属存在积累状况，但不对植物与环境造成污染伤害；Ⅲ类土壤重金属积累已超过临界值，此类土壤种植的作物危害人体健康。根据表层土壤样品数据，得到区域内As、Hg元素含量所受污染情况最小，几乎全部为Ⅰ类土，其余6种重金属分别受到不同程度的污染，基于GIS重金属评价获取各元素分级面积及所占比例，具体见表2。
　　由表2可知，土壤As元素含量范围为2.2～8.3 mg/kg，平均含量5.0 mg/kg，全区含量低，为Ⅰ类土壤区；Cr、Cu、Hg、Pb含量较低，Ⅰ类土壤面积所占比例均在94%以上；土壤Cd元素含量较高，均为Ⅱ类；土壤Zn和Ni元素Ⅱ类土壤所占比例较大。其中，Zn含量范围在64.5～123.6 mg/kg，平均为91.0 mg/kg，Ⅰ类土壤区面积为783.9 hm2，Ⅱ类土壤区面积为438.9 hm2，分别占总面积的59.0%与41.0%，具体分布情况如图1所示。土壤元素Ni含量较高，范围在23.6～52.6 mg/kg，均值为38.2 mg/kg，观测区域内主要为Ⅱ类土壤，占总面积的73.8%，存在少量Ⅲ类土壤，面积2.4 hm2，占总面积的0.2%，Ⅲ类土壤区域集中分布于马龙村附近，其余区域为Ⅰ类土壤，占总面积的26.0%，具体分布情况如图2所示。从总体上来说，双桥乡As、Cr、Cu、Hg、Pb 5种金属元素含量较低，大部分符合地质环境质量一级标准，Zn、Ni、Cd含量相对较高，但也符合地质环境质量二级标准。
　　2.2 土壤重金属综合评价
　　综合评价是将As、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn、Ni、Cd 8种元素含量进行标准化处理后采取数据空间叠加方式编制重金属综合评价空间信息图像[10]。叠合原则为量变引起质变，8种元素分别单独考虑时为Ⅰ类土壤，当8种元素叠合考虑时，区域可能由Ⅰ类土壤变换为Ⅱ类土壤甚至Ⅲ类土壤。考虑样本数据Cd元素的异常分布特征，在进行叠合考虑综合评价时分为剔除与不剔除Cd元素两种情况，通过MapGIS软件进行数据处理得到土壤重金属评价情况，见表3、图3、图4。
　　综合评价结果显示，在剔除Cd元素情况下， Ⅰ类土壤区域所占比例仅为0.2%，绝大部分土壤�^域为Ⅱ类土壤，所占比例高达98.1%，存在少量Ⅲ类土壤区域，所占比例为1.3%，Ⅲ类土壤区域主要分布于马龙村附近（图3）；在加入Cd元素情况下，Ⅰ类土壤区域完全消失，Ⅲ类土壤区域所占比例增大为3.5%，其余区域为Ⅱ类土壤，所占比例为96.5%（图4）。
　　2.3 土壤肥力评价
　　土壤肥力是土壤生物性质的综合反映，土壤中有机质碳、全氮、全磷、全钾含量是评价土壤肥力的重要性指标[11]，根据四川省项目“金土地工程”中农业地质调查成果确定分级评价标准，具体见表4。
　　通过GIS数据处理得到各元素分级面积及所占比例，具体见表5，分布情况见图5～图8。双桥乡土壤有机质碳含量主要在四级水平，占55.8%，五级水平占38.1%，有小部分二级、三级和六级区域，说明有机质碳含量在整体区域内跨度较大，但分布较为均匀，主要在四级、五级水平；土壤全氮含量主要分布在三级、四级水平，分别占51.3%与42.3%，由此可见土壤全氮含量中等肥力区占到了93.6%。土壤全磷含量主要分布在四级水平，所占比例为76.4%，五级区域所占比例为23.3%，说明土壤全磷含量整体水平偏低，在种植水稻过程中可适当施加含磷化肥，提高土壤肥力。土壤全钾含量主要分布在二级水平，所占比例高达85.3%，说明双桥乡土壤钾含量均衡，且为高水平，利于农作物生长。
　　3 结论
　　以四川省内江市双桥乡为研究对象，对采集的样本数据结合地理信息系统进行分析，得出以下几点结论。
　　1）根据GIS原理以及样本数据给出了数据处理方法，并根据样本数据得到了各元素二维直观评价图，为观察数据规律做出了贡献。
　　2）土壤单项重金属含量评价结果表明，Cr、Cu、Hg、Pb、As含量较低，在整个双桥乡大部分为Ⅰ类土壤区；Zn、Ni、Cd元素含量相对较高，但也符合地质环境质量二级标准。
　　3）将8种重金属元素综合考虑，进行土壤重金属综合评价得到双桥乡绝大部分土壤区域为Ⅱ类土壤，在剔除Cd元素情况下，Ⅱ类土壤所占比例高达98.1%；在不剔除Cd元素情况下，Ⅱ类土壤所占比例为96.5%。
　　4）根据土壤肥力评价得出，双桥乡土壤有机质碳与全氮含量水平一般，土壤全钾含量富足，土壤全磷含量整体水平偏低，全磷含量主要分布在四、五级水平，所占比例高达99.7%，在种植水稻过程中需多施加含磷化肥。
　　参考文献：
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　　[10] 童欣，甘义群，夏友.武汉市地质环境综合评价与区划[J].水文地质工程地质，2015，42（3）：149-155.
　　[11] 卢耀如，张凤娥，刘琦，等.建设生态文明保障新型城镇群环境安全与可持续发展[J].地球学报，2015，36（4）：403-412.

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