|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 我国南方四省集中连片水稻田土壤重金属污染评估研究显示文摘以2013—2014年南方湖南、江西、浙江、福建四省集中连片水稻田的63个采样数据为基础,利用单因子评价法和内梅罗指数评估南方水稻田土壤重金属的污染情况.结果表明:南方集中连片水稻田土壤Cd点位超标率为0;Hg、As和Ni 3种重金属含量超出《土壤环境质量标准》(GB15618-1995)二级标准的比例最大,分别为6.3%、4.8%和7.9%;研究区水稻田土壤重金属以清洁为主,70%以上符合农业生产和生活要求,但少量样点Hg为中度和轻度污染,As和Ni为轻度污染;从内梅罗综合指数看,研究区土壤重金属仅有3.18%和1.59%的为轻度污染和中度污染,主要分布在湖南和江西. | 尚二萍 张红旗 杨小唤 许尔琪 肖琳琳 董光龙 | 2017 | 环境科学学报2017,37,4: | 14 |
| 2 | 城市生态系统:高度空间异质性显示文摘城市生态系统复杂性不但体现在人与自然复合关系上,而且体现在空间异质性上。不同于传统的内部相对均质的生态系统,城市生态系统的构成元素(建筑物、植被和水体)在类型、密度、人类干扰强度和社会经济生态功能等方面都存在着很大的空间差异,形成了城市生态系统内部的高度空间异质性。城市空间异质性描述多采用以斑块为基础的景观格局指数法和斑块分类法等。城市生态系统的高度空间异质性,表现在城乡梯度上,生态系统要素、结构、过程、功能和服务都呈现出一定的城乡变化梯度。还表现在各类城市要素和功能单元的破碎化分布上,形成了多层级的斑块化格局。因此,城市空间异质性研究可以采用城乡梯度范式和层级斑块动态范式。这将为城市生态系统内部空间分异规律研究和城市规划管理提供重要的方法学基础。 | 王效科 苏跃波 任玉芬 张红星 孙旭 欧阳志云 | 2020 | 生态学报2020,40,15: | 12 |
| 3 | 城市化梯度带绿地土壤碳氮的空间分布特征显示文摘城市化导致自然用地和农业用地向城市用地转变,频繁而持续的人为干扰导致城市绿地土壤有机碳和全氮含量分布发生空间分异。本文以成都-温江这一典型的'中心城-郊区-卫星城'梯度带为研究区,采用滑动窗口分析法,根据建筑密度、道路密度和距城市中心距离等指标,探究城市发展对绿地土壤有机碳、全氮空间分布的影响。结果表明:土壤有机碳、全氮平均含量以及碳氮比均值分别为15.80 g·kg-1、1.24 g·kg-1和13.04;土壤有机碳、全氮含量在'中心城-郊区-卫星城'样带呈先降低后增加趋势;不同绿地类型土壤有机碳、全氮含量无显著性差异(P>0.05),但公园绿地土壤的碳氮比显著高于交通绿地(P<0.05);土壤有机碳、全氮含量随距城市中心距离增加呈显著指数降低趋势(P <0.05);样带内土壤有机碳含量随建筑密度和道路密度增加呈显著线性增加趋势(P<0.05);全氮含量与建筑密度无显著相关关系,但随道路密度增加呈显著线性增加趋势(P<0.05);碳氮比与距城市中心距离、建筑密度和道路密度均无显著相关性。该研究结果揭示了城市发展有利于土壤有机碳和全氮的累积,距城市中心距离、建筑密度和道路密度不同程度上影响土壤有机碳和全氮的空间分布。 | 安吉 李婷 傅翔 张世熔 李智平 魏巍 | 2019 | 生态学杂志2019,38,9: | 8 |
| 4 | “中心城-郊区-卫星城”梯度带绿地土壤重金属的空间分布特征显示文摘城市化导致城市面积扩张和土地利用方式改变,从而影响了土壤重金属空间分布.本文以成都-温江这一典型'中心城-郊区-卫星城'梯度带为研究区,探讨绿地表层土壤重金属Cu、Pb和Zn的空间分布特征及其影响因素,以期为城市土壤重金属污染治理提供帮助.结果表明,研究区内土壤Cu、Pb和Zn含量均值分别为47.77、39.98和89.65 mg·kg^(-1),其中土壤Cu和Pb含量均值超过土壤背景值.3种重金属含量在'中心城-郊区-卫星城'梯度带呈现先降低后增加的趋势.方差分析表明,区内不同绿地类型土壤Cu和Zn含量差异显著(p<0.05),Pb含量在各个绿地类型下无显著性差异(p>0.05);回归分析显示3种重金属含量随距城市中心距离增加而极显著降低(p<0.01);缓冲区分析表明,土壤Cu、Pb和Zn含量受局部范围内的建筑密度和道路密度影响,且随局部范围内建筑密度和道路密度的增加而显著增加(p<0.05).逐步回归分析显示,土壤Cu含量主要受建筑密度影响,Pb含量主要受道路密度和绿地类型影响,Zn含量则受绿地类型、道路密度和建筑密度的共同影响.研究结果显示城市化造成土壤重金属在一定程度上累积,距城市中心距离、绿地类型、建筑密度和道路密度均会影响土壤重金属的空间分布. | 安吉 李婷 张世熔 郑雯文 狄黎平 郭鹏 | 2018 | 环境科学学报2018,38,8: | 6 |
| 5 | 昆明市中部城-郊-乡梯度上土壤重金属分布特征及其污染评价显示文摘基于航空遥感影像,选取昆明市典型的城-郊-乡样带,利用地理信息系统(ArcGIS 10.2)和景观格局分析(Fragstats 4.2)软件,选用4个城市化指标,基于主成分分析(PCA)和多元线性回归分析对研究区域城市化水平进行量化,在此基础上结合土壤重金属采样结果,对研究区域土壤重金属的空间分布特征进行分析,评价其污染水平。结果表明,昆明市中部城、郊、乡土壤中各重金属含量总体均符合土壤环境质量Ⅱ级标准,其中Pb、Cr、As的平均含量分别为53.35、45.33、16.81 mg/kg,Pb、As含量高于土壤环境背景值,Cr含量低于背景值;城-郊-乡梯度上土壤重金属元素Pb含量呈现出城区>乡村>郊区的特征,城区土壤中重金属元素Pb含量为郊区的2.08倍,乡村的1.29倍;乡村土壤中重金属元素Cr、As的含量均高于城区与郊区;城区和乡村的土壤综合污染指数分别为1.72、1.53,属于轻度污染;郊区土壤综合污染指数为0.88,属于尚清洁。 | 张淑洁 何云玲 李同艳 熊巧利 | 2019 | 江苏农业科学2019,47,12: | 4 |
| 6 | 昆明市中部城-郊-乡土地梯度带的划分及景观分异显示文摘基于遥感影像,分别采用监督分类、目视解译的方法获取昆明市土地利用数据,并利用地理信息系统(ArcGIS 10. 2)和景观格局分析软件(Fragstats 4. 2),选用4个城市化指标,并用SPSS22. 0软件进行主成分分析(PCA)和多元线性回归分析,构建城-郊-乡梯度模型,对研究区域城-郊-乡土地梯度带划分及景观分异进行研究。结果表明:(1)所选用的城市化物理指标和景观指标,能够用于城市化水平基础上的城-郊-乡梯度划分;(2)随着城-郊-乡梯度的变化,城市化各指标值呈现逐渐减小的趋势,城区的不透水下垫面面积比例(80%左右)、道路网密度(14 km/km^2左右)、景观形状指数、香农多样性指数均最高;(3)昆明市各区内的城市化指数UI平均值表现为:官渡区>五华区>西山区>盘龙区,其中官渡区的变异系数最小,五华区的变异系数最大;(4)昆明市中部总体来说城市区域的发展较为集中,郊区与城区的分界并不明显,其主要原因可能是受地形因素的限制。 | 何云玲 张淑洁 李同艳 | 2018 | 长江流域资源与环境2018,27,9: | 3 |
| 7 | 土壤汞含量分布特征与影响因素研究显示文摘以北京市平原区农田土壤为研究对象,针对平原区农田土壤不同的功能分区、种植模式、母质类型等,基于经典统计分析和地统计分析方法,从样点和区域角度对土壤重金属Hg含量的水平和垂直分布特征及影响因素进行分析。结果表明:从整个研究区来看,0~25cm土层Hg平均含量明显高于25~50cm土层,随着土壤深度的增加,重金属Hg含量逐渐减少。其中海淀、丰台Hg均值含量显著高于其他地区,以城区周围为中心,Hg含量向外逐渐减小,且0~25cm的Hg含量等值线明显比25~50cm的等值线密集,两个土层在空间分布格局上较为一致。整个区域处于中等生态风险水平,而海淀、丰台存在较高的生态风险。不同功能分区下,无论是0~25cm还是25~50cm土壤,都市生活区Hg含量明显高于农业保障区和水源保护区。不同种植模式下,0~25cm土壤Hg含量,菜地>园地>耕地,而25~50cm土层,园地>菜地>耕地,且组间均没有显著差异(P<0.05)。母质类型的不同是导致Hg含量有所差异的内在因素,以洪水冲积物所形成的土壤Hg的含量最高。研究成果将为平原区土壤重金属污染防治提供理论支撑。 | 聂超甲 刘慧琳 杨雪玲 葛畅 孔晨晨 黄元仿 张世文 | 2019 | 安徽工程大学学报2019,34,1: | 2 |
| 8 | 上海提高农业用地产出效益的优化路径和保障机制显示文摘上海要守住永久基本农田底线、生态保护红线、城市开发边界和人文保护底线,走以盘活存量为主的内涵式可持续发展道路,推动空间利用模式的全面转型和土地利用方式的根本性转变,构建宜居紧凑的生活空间、集约高效的生产空间和绿色怡人的生态空间。农地利用需要合理确定用地结构,注重农林水地的复合利用,以产业融合、功能提升为导向,有序提高农地产出效益,探索渐进式、精细化、智慧化的农地利用模式。 | 俞振宁 牛星 刘子铭 | 2020 | 科学发展2020,,11: | 2 |
| 9 | 城市土壤环境监测点位布设应用述评显示文摘城市土壤环境质量与人体健康息息相关,日益受到人们关注.本文综述了城市土壤环境监测点位布设的应用进展,比较了各方法的优缺点,并对今后城市土壤环境监测点位布设方法的选取提出了建议,以期能为我国城市土壤环境监测和相关研究提供参考. | 刘千钧 周阳媚 唐杰鹏 林亲铁 谢志宜 张雅静 李想 | 2019 | 广东工业大学学报2019,36,4: | 1 |