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题名基于受体模型与地统计的耕地土壤重金属污染源解析
被引量：14
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作者
吕柏楠
王超
师华定
李明秋
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机构
河南理工大学
生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心
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出处
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2962-2969,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(No.2018YFC1800203,2018YFF0213401)。
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文摘
为探明云南金子河流域耕地土壤重金属污染现状与主要来源,有效开展土壤污染防治,通过土壤采样与数据统计分析评价了金子河流域典型耕地的重金属污染风险,采用指示克里格方法阐明了研究区重金属元素的空间分布,使用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型进行土壤重金属源解析,并量化其贡献率.内梅罗综合污染指数法评价结果表明,本研究区中90.79%的土壤点位为重度污染,土壤整体处于重度污染水平.指示克里格插值结果显示,元素Cd、As、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区西部与西南部,Cd、Pb污染的高概率区域主要分布在研究区北部,而Cd、As、Pb污染的低概率区域主要分布在研究区东部及东南部.PCA-MLR模型解析重金属污染来源包括:研究区整体自然源贡献率为12.79%,工业源贡献率为87.21%;东岸自然源、工业源贡献率分别为92.46%、7.54%,西岸自然源、工业源贡献率分别为8.98%、91.02%.研究显示,金子河流域西岸区域的重金属污染风险明显高于东岸区域,分区域进行源解析可以有效揭示局部污染特性,更为准确地识别污染来源.
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关键词
土壤重金属
源解析
指示克里格插值
主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型
金子河流域
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Keywords
soil heavy metal
source appointment
indicator Kriging interpolation
principal component analysis-multiple linear regression(PCA-MLR)model
Jinzi River Basin
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分类号
X53
[环境科学与工程—环境工程]
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