为了形象客观地了解国内外2016—2020年环境土壤学相关研究的发展特点,本文收集了发表在Web of Science和中国知网上土壤环境领域的相关文章,利用Web of Science自带分析工具和文献计量学软件CiteSpace,分析了该领域的研究现状、发展方...为了形象客观地了解国内外2016—2020年环境土壤学相关研究的发展特点,本文收集了发表在Web of Science和中国知网上土壤环境领域的相关文章,利用Web of Science自带分析工具和文献计量学软件CiteSpace,分析了该领域的研究现状、发展方向和热点。结果显示,2016—2020年间土壤环境领域研究成果丰硕,发展平稳,中美两国发文占比超过国际领域发文的50%。国际环境科学类刊物Science of the Total Environment、Environmental Science and Pollution Research和Chemosphere发文量最高,土壤科学类期刊Geoderma、Catena、Plant and Soil和Soil Biology Biochemistry也在发文前十行列。从国际上看,土壤环境领域共有微生物群落、有机碳、生物炭改良、N2O排放、重金属、土壤侵蚀、机器学习、保护性农业8个重要研究方向及相关热点;国内研究紧跟国际发展,侧重于土壤有机质、养分和微生物等研究热点,也围绕土壤水分、生物炭、土壤侵蚀和作物产量等热点开展了大量研究。展开更多
利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义.本研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国环境署颁布的《土壤污染浓度与临界浓度比较导则》(Guidance on...利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义.本研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国环境署颁布的《土壤污染浓度与临界浓度比较导则》(Guidance on Comparing Soil Contamination Data with a Critical Concentration)(简称“英国CL:AIRE导则”),以及美国环境保护署颁布的ProUCL技术导则(ProUCL Technical Guide,Statistical Software for Environmental Applications for Data Sets with and Without Nondetect Observations)(简称“美国ProUCL导则”),基于统计方法学对场地土壤萘浓度进行描述性统计分析、数据审查、分布类型判断及真实平均浓度估算,并根据《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类建设用地的筛选值对场地进行了初步风险评估.结果表明:污染场地0~1 m土壤萘的真实平均浓度小于GB 36600—2018第一类建设用地筛选值,但1~2 m和2~4 m土壤萘的真实平均浓度大于筛选值;在不同土壤深度上,萘的空间分布特征相似,以场地中心为主要污染源,向四周逐级扩散递减,因此需对场地开展详细风险评估.此外,通过对比英美两国导则可知,美国ProUCL导则更加严格,利用Q-Q图示法和拟合优度检验法判断场地数据的分布类型,并基于数据分布特征计算相应的95%置信上限值估算污染物的真实平均浓度;而英国CL:AIRE导则相对简单,主要基于中心极限定理通过计算双侧置信区间估算污染物浓度,同时利用空间图判断污染物空间布局,有助于评估场地污染状况.研究显示,基于统计方法估算场地土壤污染平均浓度可降低风险评估结论的不确定性.建议我国以英国CL:AIRE导则中的统计方法为基础估计污染物真实平均浓度,逐步融入美国ProUCL导则中的统计方法以提高风险决策水平,对实现我国污染场地精细化风险评估具有重要意义.展开更多
文摘为了形象客观地了解国内外2016—2020年环境土壤学相关研究的发展特点,本文收集了发表在Web of Science和中国知网上土壤环境领域的相关文章,利用Web of Science自带分析工具和文献计量学软件CiteSpace,分析了该领域的研究现状、发展方向和热点。结果显示,2016—2020年间土壤环境领域研究成果丰硕,发展平稳,中美两国发文占比超过国际领域发文的50%。国际环境科学类刊物Science of the Total Environment、Environmental Science and Pollution Research和Chemosphere发文量最高,土壤科学类期刊Geoderma、Catena、Plant and Soil和Soil Biology Biochemistry也在发文前十行列。从国际上看,土壤环境领域共有微生物群落、有机碳、生物炭改良、N2O排放、重金属、土壤侵蚀、机器学习、保护性农业8个重要研究方向及相关热点;国内研究紧跟国际发展,侧重于土壤有机质、养分和微生物等研究热点,也围绕土壤水分、生物炭、土壤侵蚀和作物产量等热点开展了大量研究。
文摘利用统计方法学估算场地污染物平均浓度能更客观地反映实际污染程度,这对污染场地风险评估和管理决策具有重要意义.本研究以某焦化场地中典型污染物——萘为例,分别依据英国环境署颁布的《土壤污染浓度与临界浓度比较导则》(Guidance on Comparing Soil Contamination Data with a Critical Concentration)(简称“英国CL:AIRE导则”),以及美国环境保护署颁布的ProUCL技术导则(ProUCL Technical Guide,Statistical Software for Environmental Applications for Data Sets with and Without Nondetect Observations)(简称“美国ProUCL导则”),基于统计方法学对场地土壤萘浓度进行描述性统计分析、数据审查、分布类型判断及真实平均浓度估算,并根据《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类建设用地的筛选值对场地进行了初步风险评估.结果表明:污染场地0~1 m土壤萘的真实平均浓度小于GB 36600—2018第一类建设用地筛选值,但1~2 m和2~4 m土壤萘的真实平均浓度大于筛选值;在不同土壤深度上,萘的空间分布特征相似,以场地中心为主要污染源,向四周逐级扩散递减,因此需对场地开展详细风险评估.此外,通过对比英美两国导则可知,美国ProUCL导则更加严格,利用Q-Q图示法和拟合优度检验法判断场地数据的分布类型,并基于数据分布特征计算相应的95%置信上限值估算污染物的真实平均浓度;而英国CL:AIRE导则相对简单,主要基于中心极限定理通过计算双侧置信区间估算污染物浓度,同时利用空间图判断污染物空间布局,有助于评估场地污染状况.研究显示,基于统计方法估算场地土壤污染平均浓度可降低风险评估结论的不确定性.建议我国以英国CL:AIRE导则中的统计方法为基础估计污染物真实平均浓度,逐步融入美国ProUCL导则中的统计方法以提高风险决策水平,对实现我国污染场地精细化风险评估具有重要意义.
