土壤重金属

利用ArcObjects与C#开发平台，研究基于SQLSever2000fpArCSDE的惠州市土壤重金属污染信息系统。通过104个观测点，结合C#与Matlab混合编程，利用神经网络插值方法推测未观测点的地理坐标和重金属含量。系统支持单因子评价和地统计分析，实现基于GIS空间数据的分析、查询和管理功能，可视化表达土壤重金属空间变异，为土壤环境质量研究提供支持。

本研究以中原油田周边农田为研究对象，分析了360个土壤表层（0～20 cm）样品中As、Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Cr的含量。通过地统计法揭示了土壤重金属的空间分布规律，应用内梅罗综合污染指数法、地累积指数法和Hakanson潜在生态危害指数法评估了土壤重金属污染的生态风险程度，并通过多元统计分析法解析了其来源。研究结果显示，Zn、Cr的含量普遍高于河南省土壤背景值，存在积累效应；Ni、Cr、Cd的含量存在相关性，主要受成土母质和地质活动影响；土壤总体处于轻微污染状态，Cd风险指数范围18.1~69.6，存在轻微至强生态风险。

城市环境里，重金属污染的空间分布是个挺细致的活儿。这份 2010 年的研究，就用上了主成分、相关和GIS等常见又实用的技术手段，把首钢厂区附近的土壤搞了个明明白白。像 Cd、Pb 这类元素污染比较严重，尤其是Cd，真的是“毒中之王”，污染分布也比较集中，跟交通和工厂都有点关系。 方法用得也蛮清楚，像是用PCA把 8 种金属分成 3 类，还结合了 GIS 画分布图，空间可视化这块做得不错。如果你也想在项目里搞点空间，或者做环境监测类系统，这篇文章的方法能借鉴不少，思路也清晰，适合直接落地应用。

本研究系统收集了石家庄市区近地表降尘样本，并分析了其中包含的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等重金属元素的含量。通过元素含量的统计分析发现，这些重金属元素在空间上表现出显著的变异性，揭示了它们分布的不均匀性。采用Kriging空间插值分析方法和成图分析，显示市区内As、Cd、Cr、Cu呈现大面积高值分布，而Hg、Ni、Pb、Zn则主要以点状污染分布。同时，利用主成分因子分析和重金属元素源指示分析，确认燃煤和交通为石家庄市区近地表降尘中重金属的主要来源。该研究为全面了解石家庄市区的空气质量状况，以及未来城市大气环境污染治理提供了重要参考。

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土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

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土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。