基于高光譜遙感的鎘污染潛在風(fēng)險(xiǎn)估算

王丹羽,王 汶*,趙彥云

基于高光譜遙感的鎘污染潛在風(fēng)險(xiǎn)估算

王丹羽1,王 汶1*,趙彥云2

(1.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,地理空間信息研究中心,北京 100872；2.中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院,北京 100872)

為探究高光譜遙感快速監(jiān)測(cè)鎘污染的可行性,本文利用2002年以來(lái)農(nóng)田土壤重金屬鎘實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),鎘的標(biāo)準(zhǔn)原子光譜曲線數(shù)據(jù),HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),選取長(zhǎng)江流域10個(gè)地區(qū)作為研究區(qū),基于隨機(jī)森林法估算鎘污染的潛在風(fēng)險(xiǎn)空間分布值.結(jié)果表明:通過(guò)原子標(biāo)準(zhǔn)光譜曲線選擇特征波段是可行的,能夠極大簡(jiǎn)化特征波段選取流程;隨機(jī)森林法具有估算土壤重金屬鎘含量的能力,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高;長(zhǎng)江流域鎘污染超標(biāo)問(wèn)題普遍存在,大部分研究區(qū)超標(biāo)率高于8%,其中上游地區(qū)鎘污染較中下游地區(qū)更為嚴(yán)重,上游研究區(qū)鎘污染超標(biāo)率均大于20%.

高光譜遙感；重金屬鎘；隨機(jī)森林；HSI

重金屬對(duì)土壤的侵襲并在土壤中不斷累積是自然環(huán)境中十分普遍的現(xiàn)象,包括鎘在內(nèi)的土壤重金屬引發(fā)的土壤污染問(wèn)題給糧食安全帶來(lái)了威脅與挑戰(zhàn).因此,治理重金屬污染迫在眉睫.建立一個(gè)快速、宏觀和動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)和評(píng)估系統(tǒng),對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中與重金屬污染有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行監(jiān)測(cè)意義重大.

傳統(tǒng)的土壤重金屬檢測(cè)主要采用野外采樣－實(shí)驗(yàn)室理化分析的方法[3-5],這種方法具有精度高、預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確的特點(diǎn),但需要消耗大量的人力、物力、財(cái)力和時(shí)間,不適合監(jiān)測(cè)大空間范圍內(nèi)污染物含量分布的連續(xù)信息,對(duì)生態(tài)環(huán)境信息的綜合分析能力較弱,難以發(fā)展成效率高、用途廣、速度快的生態(tài)環(huán)境污染監(jiān)測(cè)技術(shù)[6-7].近年來(lái),高光譜遙感已被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域,包括環(huán)境、植被、土壤和水體等[8-9],其動(dòng)態(tài)性和高效率的優(yōu)勢(shì)為快速獲取地球表面物質(zhì)的物理和化學(xué)信息帶來(lái)了新的思路.研究人員已經(jīng)建立了表面反射率和土壤參數(shù)之間的各種估計(jì)模型,證明了高光譜對(duì)重金屬估算具有可行性.

前人在土壤重金屬反演方面做了大量的研究,主要集中在特征光譜提取方法和模型優(yōu)化方面[1,10-11],模型選取以線性回歸模型為主,利用非線性模型進(jìn)行反演的研究較少;反演方法集中于光譜的數(shù)學(xué)變換,未根據(jù)物質(zhì)本身的特征光譜曲線進(jìn)行估算;高光譜數(shù)據(jù)來(lái)源主要為覆蓋范圍較小、耗費(fèi)較高且大部分研究者難以獲取的地面光譜數(shù)據(jù)或機(jī)載光譜數(shù)據(jù),未利用覆蓋范圍廣、更容易獲取的高光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤表層反演估算.本研究針對(duì)鎘的特征光譜曲線,以長(zhǎng)江流域10個(gè)典型區(qū)為例,通過(guò)研究區(qū)鎘含量傳統(tǒng)檢測(cè)值數(shù)據(jù);利用HJ-1A星空間調(diào)制型干涉高光譜成像儀 (HSI)高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤表層鎘含量反演;采用隨機(jī)森林的方法建立研究區(qū)鎘含量估算模型,實(shí)現(xiàn)研究區(qū)重金屬鎘污染分級(jí)特征表達(dá).

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江流域(90°E～122°E,24°N～35°N)橫跨中國(guó)東部、中部和西部3大經(jīng)濟(jì)區(qū),共計(jì)19個(gè)省、市、自治區(qū),總面積180萬(wàn)km2,流域內(nèi)有豐富的自然資源.研究區(qū)鎘污染形勢(shì)嚴(yán)峻[12],一方面,人口眾多,人類活動(dòng)復(fù)雜,對(duì)環(huán)境影響大;另一方面,長(zhǎng)江流域是重要的糧食產(chǎn)區(qū),土壤鎘污染給糧食安全帶來(lái)的影響巨大.本文根據(jù)數(shù)據(jù)可得性、可用性和差異性,選取長(zhǎng)江流域10個(gè)典型區(qū)域作為研究區(qū).表1展示了研究區(qū)的地理位置、氣候類型、土地利用方式以及經(jīng)濟(jì)水平等信息.

表1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

土壤污染常常表現(xiàn)為面源污染,具有治理難度大、污染物分布潛伏期長(zhǎng)的特點(diǎn)[13],因此在5a、10a甚至更久的時(shí)間,土壤重金屬鎘污染數(shù)值等級(jí)及空間分布不會(huì)有太大的差異;同時(shí),土壤污染測(cè)定難度也更大,數(shù)據(jù)更新速度較慢,因此為了滿足大區(qū)域尺度的研究,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)選擇使用了2002～2015年的數(shù)據(jù),衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為2008年以來(lái)的數(shù)據(jù).

研究區(qū)土壤表層土壤重金屬鎘含量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過(guò)Duan等[14]公開(kāi)發(fā)表的論文數(shù)據(jù)集和國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心資源共享服務(wù)平臺(tái)[15]獲得,“某市(縣)重金屬”關(guān)鍵詞搜索,同一地區(qū)以最新年尾為準(zhǔn).研究共挑選了850篇公開(kāi)發(fā)表的論文,測(cè)量了2358個(gè)樣本,其中150個(gè)在研究區(qū)內(nèi).研究利用ArcGIS軟件對(duì)上述資料進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析與制圖處理.本文采用隨機(jī)采樣法,在所有樣品經(jīng)過(guò)風(fēng)干、粉碎、篩分和溶解之后,用土壤表層(0～10cm或0～20cm)的原子吸收分光光度法測(cè)定單個(gè)樣品中重金屬鎘的濃度,土壤樣品分析測(cè)試的平均偏差低于10%.為保證分析結(jié)果的可靠性,在展開(kāi)各項(xiàng)分析前需對(duì)重金屬樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)處理以剔除異常樣本.這些異常樣本通常位于礦區(qū)和工業(yè)區(qū),樣本點(diǎn)的土壤金屬含量可能存在異常值,給模型擬合帶來(lái)偏差,因此予以剔除.研究通過(guò)數(shù)據(jù)分布直方圖剔除異常值,剩余2286個(gè)數(shù)據(jù).

本文使用的HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)采用干涉成像光譜技術(shù),其光譜分辨率最高達(dá)2.08nm,波長(zhǎng)范圍為450～950nm,共115個(gè)波段.HJ-1A星HSI數(shù)據(jù)具有較高的光譜分辨率,可在對(duì)地觀測(cè)的同時(shí)獲取眾多連續(xù)波段的地物光譜圖像,達(dá)到從空間直接識(shí)別地球表面物體的目的[16].HSI-L2產(chǎn)品經(jīng)過(guò)輻射校正和系統(tǒng)幾何糾正.幾何定位精度在1km左右,誤差分布較均勻.HSI數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖1.

圖1 高光譜遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理流程

HSI-L2級(jí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集為輻射亮度產(chǎn)品,以無(wú)符號(hào)整型數(shù)據(jù)記錄,數(shù)值范圍為0～65535.實(shí)際上,由于地物的輻射亮度值很小,在產(chǎn)品產(chǎn)生時(shí)乘以擴(kuò)大系數(shù)100,因此在應(yīng)用時(shí),只需要將各波段數(shù)值除以系數(shù)100,即可得到單位W/(m2×sr×mm)的絕對(duì)輻射亮度值圖像.

HSI-L2數(shù)據(jù)都采用HDF5格式,無(wú)法直接通過(guò)遙感圖像軟件進(jìn)行處理,因此需要通過(guò)中國(guó)資源衛(wèi)星中心提供的軟件將其轉(zhuǎn)換為GeoTIFF格式.

在HSI-L2數(shù)據(jù)的部分波段上能看到明顯的條紋,嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量和應(yīng)用.研究通過(guò)Matlab對(duì)影像進(jìn)行條帶去除,并通過(guò)ENVI進(jìn)行了FLAASH大氣校正.

此外,考慮到研究區(qū)內(nèi)秋冬季節(jié)植被覆蓋少?gòu)亩菀撰@取土壤表面的影像數(shù)據(jù),本研究選擇2008年以來(lái)秋冬季(10月～次年3月)且云量少于5%的影像共410幅進(jìn)行實(shí)驗(yàn).

1.3 研究方法

1.3.1 建模因子選取 鎘的光譜曲線從ASD標(biāo)準(zhǔn)光譜庫(kù)中獲得.反射強(qiáng)度大于1000的波段為441.30～ 466.24,533.75～538.19,643.85,734.57nm.研究認(rèn)為,在光譜進(jìn)行微分變換前,在可見(jiàn)光波段的土壤鎘含量探測(cè)能力要強(qiáng)于近紅外波段[17-18],因此可將標(biāo)準(zhǔn)光譜反射強(qiáng)度大的波段作為重金屬鎘的特征波段.對(duì)應(yīng)HSI-L2數(shù)據(jù)的6個(gè)特征波段為B31、B32、B33、B64、B83、B84.

土壤鎘含量與特征波段反射率為非線性關(guān)系,且這6個(gè)波段與實(shí)測(cè)鎘含量的相關(guān)系數(shù)較高,因此在建模中排除了線性模型的使用.由于數(shù)據(jù)集體量較小,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模極易出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象[19].隨機(jī)森林算法本質(zhì)上是一種適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類.隨機(jī)森林算法具有對(duì)參數(shù)不敏感、不容易過(guò)擬合和訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn),在使用條件上與本實(shí)驗(yàn)的條件和需求相符,因此研究采用隨機(jī)森林算法對(duì)土壤表層鎘含量進(jìn)行估算建模.

1.3.2 隨機(jī)森林回歸模型 隨機(jī)森林(RF)是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法,其通過(guò)Bootstrap取樣法從個(gè)訓(xùn)練樣本中有放回地隨機(jī)選取個(gè)樣本得到個(gè)子集,并對(duì)每個(gè)子集單獨(dú)訓(xùn)練一棵決策樹(shù),將棵決策樹(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值作為回歸隨機(jī)森林的輸出.

本文以分類回歸樹(shù)(CART)為基本單元建立隨機(jī)森林回歸模型.CART算法生成回歸樹(shù)的步驟如下:

(1)對(duì)于由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的輸入空間,通過(guò)遍歷特征及其對(duì)應(yīng)的取值,利用平方誤差最小準(zhǔn)則選擇最優(yōu)的和,優(yōu)化目標(biāo)為

(2)用選定的最優(yōu)和,將輸入空間劃分為1和2兩個(gè)子空間,并決定相應(yīng)的輸出均值1和2.

(3)對(duì)1和2兩個(gè)子空間繼續(xù)執(zhí)行步驟(1)～(2),直至沒(méi)有特征可以繼續(xù)劃分.此時(shí),所有節(jié)點(diǎn)即可構(gòu)成回歸樹(shù).

在隨機(jī)森林算法的建模過(guò)程中,利用土壤表層實(shí)測(cè)鎘含量數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,按照7:3的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行模型訓(xùn)練.所建模型以6個(gè)特征波段的反射率對(duì)數(shù)為自變量,以該點(diǎn)的實(shí)際土壤表層鎘含量為因變量進(jìn)行隨機(jī)森林模型的訓(xùn)練.

2 結(jié)果與討論

2.1 模型精度分析

研究使用sklearn庫(kù)的隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè),使用pandas和numpy庫(kù)進(jìn)行數(shù)學(xué)分析和評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算,并利用matplotlib進(jìn)行圖像的繪制.隨機(jī)森林回歸模型以重金屬鎘元素的特征波段作為輸入變量,以其真實(shí)的含量值作為輸出.在建立模型的過(guò)程中需要確定兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù):決策樹(shù)數(shù)量和決策樹(shù)特征數(shù)量,實(shí)驗(yàn)中通過(guò)網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證確定上述參數(shù)的取值.將平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)和相對(duì)分析誤差(RPD)作為判斷依據(jù),若使模型輸出的MAPE均值最小,RPD均值最大,則為最佳參數(shù).按照上述方法確定隨機(jī)森林回歸模型的決策數(shù)量為10,決策樹(shù)特征數(shù)量為6.建模結(jié)果如圖2所示:

圖2 隨機(jī)森林模型反演重金屬鎘的實(shí)測(cè)與預(yù)測(cè)曲線

由圖2可見(jiàn),預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集曲線與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集曲線走向基本保持一致,預(yù)測(cè)結(jié)果較好.在模型訓(xùn)練收斂后,采用均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)分析.精度驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表2.

表2 隨機(jī)森林反演重金屬鎘精度驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的可靠性,并觀察模型對(duì)不同研究區(qū)的驗(yàn)證結(jié)果,選用皮爾森相關(guān)系數(shù)對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行二次驗(yàn)證.皮爾森相關(guān)系數(shù)適用于:(1)變量之間是線性關(guān)系,都是連續(xù)數(shù)據(jù);(2)變量的總體是正態(tài)分布,或接近正態(tài)分布的單峰分布;(3)變量的觀測(cè)值是成對(duì)的,每對(duì)觀測(cè)值之間相互獨(dú)立.

研究數(shù)據(jù)符合皮爾森相關(guān)系數(shù)的3個(gè)特點(diǎn).將研究區(qū)同一位置的實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)與估算結(jié)果進(jìn)行皮爾森相關(guān)性分析,從而二次驗(yàn)證隨機(jī)森林模型估算的效果,結(jié)果如表3所示.

表3 研究區(qū)模型進(jìn)度二次驗(yàn)證

注:結(jié)果為正數(shù)即為正相關(guān),負(fù)數(shù)則為負(fù)相關(guān).結(jié)果的絕對(duì)值分級(jí)如下:0.8～1.0極強(qiáng)相關(guān),0.6～0.8強(qiáng)相關(guān),0.4～0.6中等程度相關(guān),0.2～0.4弱相關(guān),0～0.2無(wú)相關(guān).

由表3可知,除涼山彝族自治州外的其余10個(gè)研究區(qū)實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的估算結(jié)果相關(guān)系數(shù)均大于0.6,說(shuō)明這些點(diǎn)的模型擬合效果較好,最終反演得到的估算結(jié)果具有說(shuō)服力,只有涼山彝族自治州在模擬運(yùn)算中不具備良好的相關(guān)性結(jié)果,因此隨機(jī)森林算法模型對(duì)涼山地區(qū)的估算效果較差.

2.2 重金屬鎘風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

由于高光譜衛(wèi)星遙感距離地球表面遠(yuǎn),是一種不與土壤接觸,只通過(guò)地表反射率進(jìn)行定量分析的方法,因此地表反射光譜經(jīng)過(guò)大氣層時(shí)會(huì)對(duì)光線造成一定的改變,最終導(dǎo)致高光譜衛(wèi)星遙感定量分析土壤重金屬鎘含量過(guò)程中精確度的損失.為了使本研究的評(píng)價(jià)結(jié)果更具可信度,研究根據(jù)《土壤環(huán)境質(zhì)量農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》[20]中對(duì)重金屬污染物鎘的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行篩選評(píng)價(jià),對(duì)研究區(qū)的鎘污染潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性分析.

由表4可知,重金屬污染物鎘在水田和其他土地利用類型中的標(biāo)準(zhǔn)不同,同時(shí),在不同pH值下的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也不同,因此在對(duì)重金屬污染物鎘進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)時(shí),除了模型預(yù)測(cè)結(jié)果重金屬鎘含量數(shù)據(jù)外,還需要結(jié)合土地利用類型數(shù)據(jù)和土壤表層pH值數(shù)據(jù).將重金屬污染物鎘的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為低風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、超標(biāo)共3個(gè)等級(jí),不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的篩選值不同,應(yīng)對(duì)方法和處理措施也不同,具體如下:

表4 土壤環(huán)境質(zhì)量農(nóng)用地重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)

(1)低風(fēng)險(xiǎn):當(dāng)土壤表層中重金屬鎘含量￡低風(fēng)險(xiǎn)值時(shí),表示農(nóng)用地土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)低,一般情況下可以忽略;>低風(fēng)險(xiǎn)值時(shí),農(nóng)用地表層土壤可能存在重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)加強(qiáng)對(duì)土壤表層環(huán)境重金屬鎘污染和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量協(xié)同監(jiān)測(cè).

(2)高風(fēng)險(xiǎn):當(dāng)土壤表層中的重金屬鎘含量>低風(fēng)險(xiǎn)值、￡高風(fēng)險(xiǎn)值時(shí),存在食用農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量不符合質(zhì)量安全標(biāo)準(zhǔn)等土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)當(dāng)采取農(nóng)藝調(diào)控、替代種植等安全利用土壤的措施.

(3)超標(biāo):當(dāng)土壤表層中的重金屬鎘含量>高風(fēng)險(xiǎn)值時(shí),食用農(nóng)產(chǎn)品不符合質(zhì)量安全標(biāo)準(zhǔn)等農(nóng)用地土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)高,且無(wú)法通過(guò)安全利用的措施降低食用農(nóng)產(chǎn)品不符合質(zhì)量安全標(biāo)準(zhǔn)等農(nóng)用地土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)當(dāng)采取禁止種植食用農(nóng)產(chǎn)品、退耕還林等嚴(yán)格的土壤管控措施.地表重金屬鎘的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分結(jié)果如圖3所示.

本研究中攀枝花、涼山彝族自治州、畢節(jié)市屬于長(zhǎng)江上游流域;湘西土家族苗族自治州、岳陽(yáng)市、武漢市、黃石市、上饒市屬于長(zhǎng)江中游流域;安慶市、合肥市屬于長(zhǎng)江下游流域.研究發(fā)現(xiàn),高值區(qū)多出現(xiàn)在富含金屬礦產(chǎn)、工業(yè)發(fā)達(dá)和人口密度較大的區(qū)域,并且沉積物污染處于增加趨勢(shì).由圖3可知,研究區(qū)大部分地區(qū)土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為高風(fēng)險(xiǎn)的占比最大,各個(gè)地區(qū)均存在鎘污染超標(biāo)情況,按照上下游分布來(lái)看,上游整體的污染風(fēng)險(xiǎn)和超標(biāo)地區(qū)占比要大于下游地區(qū),這與姜宇等[21-22]的研究結(jié)果一致.

圖4 研究區(qū)土壤表層重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)占比

上游:長(zhǎng)江上游流域受人類活動(dòng)影響較小,并且受國(guó)家政策的保護(hù),其污染源主要為沉積物源區(qū)不同礦物元素的沉積分選以及巖石自然風(fēng)化等自然源[23],一些工業(yè)區(qū)主要受人為源影響.攀枝花市位于長(zhǎng)江上游下部,礦區(qū)工業(yè)活動(dòng)以及中國(guó)西南地區(qū)城市化進(jìn)程的加快,都會(huì)造成重金屬累積.Wu等[24-25]發(fā)現(xiàn),上游中下部地區(qū)釩鈦磁鐵礦基地——攀枝花地區(qū)的工業(yè)活動(dòng)對(duì)長(zhǎng)江上游重金屬分布也有一定影響;涼山彝族自治州在本研究中預(yù)測(cè)結(jié)果不佳,其中涼山彝族自治州的模型擬合效果較差,這可能是由于涼山彝族自治州山體較多、山形高大、下墊面狀況復(fù)雜造成空間分辨率差的遙感影像易受干擾,另外,研究的實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)集中于同一山谷分布聚集,不能很好地體現(xiàn)空間異質(zhì)性,對(duì)建模結(jié)果造成影響;畢節(jié)市的煤炭蘊(yùn)藏量長(zhǎng)江以南之冠,當(dāng)?shù)孛禾抠Y源具有分布廣、儲(chǔ)量大、質(zhì)量?jī)?yōu)、易開(kāi)采等優(yōu)勢(shì),這同時(shí)可能導(dǎo)致了土壤表層重金屬鎘污染的加劇.

中游:長(zhǎng)江中游流域的工業(yè)和經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,受人類活動(dòng)的影響較大,其污染源主要為人為源.長(zhǎng)江中游武漢段的沉積物重金屬研究發(fā)現(xiàn),鎘是該段污染程度最高的重金屬元素,另外Zn、Cu也有一定程度的積累,它們表現(xiàn)出更高的生物有效性,會(huì)構(gòu)成較大的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn),目前已確定城市污水和工業(yè)廢水的排放為該段的主要污染源[26].Fang等[27]對(duì)湖南湘江的沉積物重金屬研究也發(fā)現(xiàn),鎘是污染最嚴(yán)重的元素,重金屬污染主要來(lái)自于自然過(guò)程和人類活動(dòng)(當(dāng)?shù)亻_(kāi)采和冶煉礦石等).Luo等[28]對(duì)長(zhǎng)江中下游平原 62個(gè)湖泊的表層沉積物進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)受到位于長(zhǎng)江中游及其南岸的礦山和現(xiàn)代工業(yè)的嚴(yán)重污染,長(zhǎng)江中游和南岸湖泊具有較高的金屬積累量;上饒市處于鄱陽(yáng)湖湖積沖積平原東部,地勢(shì)平坦,土壤肥沃,河網(wǎng)交錯(cuò)、水源豐富,屬農(nóng)業(yè)土壤,是發(fā)展農(nóng)業(yè)的天然場(chǎng)所,生產(chǎn)糧食的理想基地,全區(qū)土地總面積占全省土地總面積的13.65%,其中耕地面積占全區(qū)總土地面積的73.76%[29],因此受農(nóng)業(yè)種植影響導(dǎo)致高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域占比大的可能性極高.

下游:作為中國(guó)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,具有非?；钴S的陸海相互作用,其近海沉積物主要由黏性淤泥和粉砂組成[30],最容易感受到上游土壤徑流以及沿岸人為擾動(dòng)的影響,其沉積物中的重金屬來(lái)源于化學(xué)風(fēng)化、大氣沉降、陸地遷移,各形態(tài)間轉(zhuǎn)化以及周圍陸地的人類活動(dòng),其中最主要來(lái)自陸地遷移及人類活動(dòng)[31-32].

2.3 討論

針對(duì)研究存在的不足,可以在以下幾個(gè)方面進(jìn)行提高:隨機(jī)森林建模的方法對(duì)于溫帶季風(fēng)氣候區(qū)存在估算值與實(shí)際值呈負(fù)相關(guān)的可能性,在后續(xù)的研究中,可將是否存在這種關(guān)系作為研究的重點(diǎn);鎘污染模型的選擇復(fù)雜多樣,需要在條件允許的情況下多進(jìn)行一些方法的對(duì)比研究,以期篩選出最優(yōu)模型,提高土壤表層鎘污染風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)估算的精度;在研究條件允許的情況下,在遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟加入對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)混合像元的分解,從而進(jìn)一步提高模型估算的精度;影響高光譜衛(wèi)星遙感測(cè)定地表土壤中重金屬鎘分布狀況的研究的因素很多,例如大氣狀況、植被覆蓋或其他地表覆蓋物、傳感器質(zhì)量及穩(wěn)定性、其他人為因素等,期待后續(xù)研究針對(duì)這些影響因素進(jìn)一步評(píng)估與分析.

3 結(jié)論

3.1 本研究以長(zhǎng)江流域除青藏高原部分中根據(jù)自然地理?xiàng)l件和人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)選取的12個(gè)地區(qū)為研究區(qū),利用2008年以來(lái)的HJ-1A星HSI傳感器高光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)原子光譜數(shù)據(jù)、150個(gè)土壤重金屬鎘實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),綜合土地利用數(shù)據(jù)、pH值數(shù)據(jù)等,選取了隨機(jī)森林法建模,利用相關(guān)性分析對(duì)模型進(jìn)行二次驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了對(duì)地表重金屬鎘的污染風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估.

3.2 直接通過(guò)鎘原子標(biāo)準(zhǔn)光譜曲線選取反射峰(吸收峰)的波段作為對(duì)應(yīng)鎘元素在高光譜遙感中的特征波段的方法是可行的,能夠通過(guò)特征波段建立起較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型;隨機(jī)森林建模的方法對(duì)于大尺度區(qū)域土地表重金屬鎘污染的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)在長(zhǎng)江流域除青藏高原外的大部分抽樣地區(qū)具有可信度,尤其是亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),對(duì)于溫帶季風(fēng)氣候區(qū)存在估算值與實(shí)際值呈負(fù)相關(guān)的可能性.

3.3 長(zhǎng)江流域除青藏高原地區(qū)地表重金屬鎘污染狀況不樂(lè)觀,在隨機(jī)森林法建議的預(yù)測(cè)模型下,12個(gè)研究區(qū)大部分地區(qū)地表重金屬鎘污染風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為高風(fēng)險(xiǎn)的占比最大,各個(gè)地區(qū)均存在鎘污染超標(biāo)情況,上游整體的污染風(fēng)險(xiǎn)和超標(biāo)地區(qū)占比要大于中游、下游地區(qū).上游地區(qū)的地表重金屬鎘污染主要由礦產(chǎn)資源相對(duì)豐富、工業(yè)活動(dòng)技術(shù)落后且活躍造成;中游地區(qū)的地表重金屬鎘污染主要由于工業(yè)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人類活動(dòng)導(dǎo)致;下游地區(qū)的地表重金屬鎘污染與農(nóng)業(yè)種植、人口密度大、人類活動(dòng)歷史悠久污染程度大有關(guān).

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致謝：本實(shí)驗(yàn)的現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)是由Duan等人和國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心資源共享服務(wù)平臺(tái)等完成的公開(kāi)數(shù)據(jù)集,在此表示感謝.

Potential risk assessment of cadmium pollution using hyperspectral remote sensing.

WANG Dan-yu1, WANG Wen1*, ZHAO Yan-yun2

(1.Center for Spatial Information, School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China；2.School of Statistics, Renmin University of China, Beijing 100872, China)., 2022,42(11)：5276～5284

Cadmium (Cd), one of the major heavy metal pollutants in soil, is known to be hazardous and difficult to manage. An understanding of its quantitative spatial distribution characteristics in soil and the development of rapid monitoring methods are very helpful for ecosystem security and human health. This study utilised the Random Forest model to estimate the spatial distribution of potential Cd pollution risk levels in the Yangtze River basin, using soil Cd field data (2002～2015) collected from 10sites along the river basin and HSI hyperspectral remote sensing satellite data. The results showed that: (1) Using atomic standard spectral curve can greatly simplify the process of characteristic bands selection for Cd in soil; (2) Random Forest modelling is a good method for estimating the Cd content in soil at a high accuracy; (3) Cd pollution is widespread in the Yangtze River basin area. The majority of the study areas were found having more than 8% higher Cd in soil than the Chinese Environmental Quality Standard for Cd pollution, with the upstream area more serious than the rest of the basin. The main conclusions are: (1) It is feasible to use the standard spectral curve of Cd atoms for hyperspectral band selection for Cd risks inversion. A more accurate prediction model can be established through the selected characteristic bands. (2) The Random Forest modelling approach for large scale risk monitoring of Cd pollution in soil showed its credibility in most of the sampling areas in the Yangtze River basin except areas in the Qinghai-Tibet Plateau, especially in the Subtropical Monsoon Climate zone. (3) The Random Forest model prediction showed that Cd pollution exceeded the Environmental Quality Standard in all study areas, where most areas had a large portion of land surfaces at high risk levels. Along the river basin, the overall Cd pollution risk and the proportion of areas exceeding the standard in the upstream area is greater than that in the midstream and downstream areas. This finding agreed with the results of other studies. (4) The study showed that the surface Cd pollution in the upstream area is mainly caused by relatively abundant mineral resources and the backward and active of industrial activities, where in the midstream area is mainly due to the rapid industrial and economic development; and in the downstream area is related to agricultural cultivation, high population density and long history of human activities at a high pollution level.

hyperspectral remote sensing；heavy metal Cd；random forest；HSI

X53

A

1000-6923(2022)11-5276-09

王丹羽(1996-),女,河北石家莊人,中國(guó)人民大學(xué)碩士研究生,主要從事資源與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展遙感研究.

2022-04-28

中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金資助重大規(guī)劃項(xiàng)目(17XNLG09)

* 責(zé)任作者, 教授, wenw@ruc.edu.cn